好大家,我是程序員魚皮。
問大家一個問題:你有多久沒有打開過百度或者谷歌搜索了?
反正我用的越來越少了。現(xiàn)在不管是查技術問題、買東西、還是了解一個新概念,第一反應都是直接問 AI。
身邊的朋友也差不多,DeepSeek、豆包、元寶、千問基本成了大家的默認搜索引擎。
根據(jù) QuestMobile 的數(shù)據(jù),截至 2025 年 12 月,中國 AI 原生應用的月活用戶已經(jīng)突破了 7.22 億,越來越多人在用 AI 搜索來代替?zhèn)鹘y(tǒng)搜索引擎,這已經(jīng)是大勢所趨。
那問題來了:你覺得 AI 給你的回答,可信嗎?
比如我問 AI:“有哪些不錯的面試刷題小程序?”
它果斷推薦了我們團隊的面試刷題產(chǎn)品 ,還說了一大堆優(yōu)勢,什么大廠真題、命中率高,1w + 高頻題,含 Java、Python、前端、后端、測試、運維、系統(tǒng)設計、場景題、真實面經(jīng)阿巴巴阿巴巴……
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嗯,經(jīng)過我的鑒定,這個確實是可信的~
但如果我問的是一個自己不熟悉的領域呢?
今年 315 晚會,央視曝光了一個讓人脊背發(fā)涼的案例。
有業(yè)內人士虛構了一款叫 Apollo-9 的智能手環(huán)。然后通過一個叫 “力擎 GEO 優(yōu)化” 的軟件,自動生成了很多篇虛假宣傳軟文,里面有杜撰的 “量子糾纏傳感” 黑科技、偽造的專家評測、捏造的用戶好評。
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這些軟文通過自媒體賬號發(fā)到互聯(lián)網(wǎng)上后,僅僅 2 個小時,多款主流 AI 大模型就把這個 根本不存在 的手環(huán)推薦給了用戶,而且 排名靠前,還一本正經(jīng)地介紹它的核心亮點。
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力擎系統(tǒng)的運營者在接受央視采訪時原話是這么說的:比如說手機品牌,就 5 個位置,最多 10 個位置,這么多手機怎么弄。一年可能上億的廣告費,花個幾百萬投點毒,總行吧!
沒錯,他用的詞就是 “投毒”,真是生動形象啊……
這件事曝光之后,GEO 這個詞直接出圈了。越來越多人意識到:原來 AI 的回答是可以被人為操控的。
與此同時,越來越多老板也開始花錢購買 GEO 服務,想讓自家產(chǎn)品成為 AI 口中的 “標準答案”。用極低的成本換來源源不斷的免費流量,誰不心動呢?
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什么是 GEO?
在 GEO 出現(xiàn)之前,大家可能聽過 SEO 這個詞。
SEO 的全稱是 Search Engine Optimization 搜索引擎優(yōu)化,目標是讓你的網(wǎng)站能被百度、谷歌等搜索引擎收錄,并且在搜索結果里排名更靠前,從而獲得更多點擊和流量。
GEO 的全稱是 Generative Engine Optimization 生成式引擎優(yōu)化,你可以把它理解為 AI 時代的 SEO。它的目標不再是爭搶搜索排名,而是讓你的內容被 ChatGPT、DeepSeek、豆包這些 AI 大模型引用和推薦,成為 AI 回答中的信息來源。
打個比方,SEO 像是在超市貨架上搶黃金位置,讓顧客一眼看到你的產(chǎn)品;GEO 像是讓導購員在顧客詢問的時候,主動把你的產(chǎn)品推薦出去。
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而且 GEO 的流量質量可能比 SEO 還高。有數(shù)據(jù)顯示,AI 搜索帶來的流量轉化率可以達到傳統(tǒng)搜索的 5 倍以上!
原因也不難理解,用戶問 AI 的時候往往帶著更明確的需求,AI 的推薦也更有針對性。所以大家才更喜歡用 AI 提問而不是搜索引擎。
注意,GEO 技術本身是沒有問題的,就和 SEO 一樣,它只是一種內容優(yōu)化手段。真正有問題的是拿虛假信息去 “投毒” 的行為,這跟當年 SEO 時代的 “黑帽 SEO” 有點兒像,用關鍵詞堆砌、隱藏文字、制造垃圾外鏈來騙搜索引擎。當年搜索引擎一直在打擊黑帽 SEO,相信隨著技術的發(fā)展,AI 大模型廠商也一定會加強對 GEO 投毒的檢測和防御。
仔細想想,現(xiàn)在有多少人為了搶占流量,用 AI 批量生成大量內容然后全平臺發(fā)布?雖然內容不算虛假,但千篇一律、毫無營養(yǎng),其實也是在污染互聯(lián)網(wǎng)的信息環(huán)境,何嘗不是另一種形式的 “投毒” 呢?
正規(guī)的 GEO 不是去污染 AI,而是幫助你的優(yōu)質內容更好地被 AI 發(fā)現(xiàn)和引用。
具體怎么做呢?
接下來就分享一些我總結的實操方法。
如何做好 GEO?
我總結了 8 個可行的 GEO 優(yōu)化套路,而且每一條我都會用 “把 AI 當成人” 的方式來類比,讓你不僅知道怎么做,還能理解為什么這么做有效。
1、先給結論
AI 在提取內容的時候,特別偏愛 在開頭就給出核心答案 的文章。
為什么呢?
你可以把 AI 想象成一個每天要看幾百萬篇文章的實習生。他的任務是從這些文章里找到能回答用戶問題的內容。
如果你的文章開頭是 “眾所周知,隨著時代的發(fā)展……” 這種空話套話,這個實習生直接就翻到下一篇了。
所以正確的做法是:文章開頭直接回答核心問題,先給出結論,后文再分段展開解釋。
比如我的 面試刷題網(wǎng)站 有大量的面試題,把每道題目當成文章的話,題目就是標題,題解就是正文內容。每個題解都是先給出回答重點,然后才具體解釋和給出擴展知識。
這樣的內容不僅 AI 喜歡,人也看得舒服。
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2、結構化寫作
AI 在理解文章內容的時候,特別喜歡 格式清晰、層級分明 的內容。
類比一下,你去面試的時候,面試官拿到兩份簡歷,一份排版整齊、分了工作經(jīng)歷 / 項目經(jīng)驗 / 專業(yè)技能幾個板塊;另一份就是一大段自我介紹的文字。你覺得面試官更愿意看哪個?
AI 也是一樣的邏輯。結構化的內容不僅更容易被 AI 解析和提取,被引用的權重也比純文本更高。
推薦的結構化格式:
1)問答格式
問:什么是 GEO?
答:GEO 是指……
2)步驟列表:第一步…… 第二步…… 第三步……
3)對比表格
4)層級標題:H1 > H2 > H3 有序嵌套,建議用 Markdown 語法寫文章
比如我面試鴨上的題解,會按照知識點劃分層級標題,大家看題解的時候思路也會更清晰。
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3、打造專業(yè)權威內容
AI 跟人一樣,有據(jù)可查的話才敢引用。
想想你寫論文的時候,導師最常說的是什么?
“數(shù)據(jù)來源呢?參考文獻呢?”
AI 在決定引用哪篇內容的時候,也會做類似的查重操作。如果你的文章里有具體的數(shù)字、有明確的數(shù)據(jù)來源、有權威機構的引用,AI 就更傾向于信任并引用你的內容。
而且 AI 對內容的 專業(yè)度 有明顯偏好。這就好比你生病了去網(wǎng)上查,你是更信一篇醫(yī)生寫的專業(yè)科普,還是更信某個網(wǎng)友在論壇里分享的個人經(jīng)驗?
AI 的判斷邏輯也是類似的。有研究顯示,約 80% 以上被 AI 引用的來源都具備至少 3 項以上的權威信號,比如專業(yè)資質、機構背書、可驗證的數(shù)據(jù)等。
所以在寫內容的時候,可以注意這幾點:
用具體數(shù)據(jù)代替模糊描述,“增長了 45%” 比 “增長很快” 好得多,并且要標注數(shù)據(jù)來源,比如 “根據(jù) XX 的 XX 年報告”
引用權威機構的研究、學術論文或官方報告來支撐你的觀點
加入真實的案例和實測結果,體現(xiàn)作者的專業(yè)背景和實際經(jīng)驗,比如 “我們團隊實測了 30 款工具后發(fā)現(xiàn)……”
給文章署名并關聯(lián)真實的作者簡介,讓 AI 能識別出 “這是誰寫的”
AI 搜索的本質就是幫用戶找答案。用戶對 AI 說的話,基本都是問句,比如:什么是 XX?怎么做 XX?XX 和 YY 哪個好?
你可以把 AI 想象成一個考試前瘋狂找答案的學生。試卷上全是問題,他需要從參考資料里找到最匹配的答案。如果你的文章恰好就是圍繞這些問題來寫的,而且給出了直接、清晰的回答,那你的文章就成了他最愛翻的參考書。
具體來說,可以這樣做:
先調研用戶在你的領域里最常問 AI 哪些問題
在文章中直接以問答的形式來組織內容
標題盡量用問題形式,比如 “怎么做好 GEO?” 比 “GEO 的一些方法” 更友好
每篇文章聚焦回答 1 ~ 3 個核心問題,貪多嚼不爛
比如我面試鴨上的很多題目都有「面試問答」功能,預判一些面試官可能會問的問題,不僅能幫助用戶更好地應對面試,還有利于 GEO。
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5、在權威平臺多發(fā)內容,積累口碑
AI 在決定引用誰的時候,有一個很重要的考量因素,就是 你被多少可信來源提到過。
這就跟找工作一樣。如果你的簡歷上只有自我評價 “本人能力出眾”,估計能成功把招聘方逗笑。但如果你有大廠前領導的推薦信、有知名開源項目的貢獻記錄、甚至有行業(yè)大會的演講經(jīng)歷,招聘方就會認真對待。
假如你的產(chǎn)品被知乎大 V 推薦了、被行業(yè)媒體報道了、被權威網(wǎng)站引用了,AI 對你的信任分就會更高。
而且 AI 爬蟲在抓取互聯(lián)網(wǎng)內容的時候,也不是一視同仁的,它會更關注那些權威度高、內容質量好的平臺。所以可以優(yōu)先在這些平臺發(fā)布你的內容,而且要多平臺發(fā)布:
知乎、公眾號(國內高權重平臺)
GitHub、Stack Overflow(技術類)
小紅書、B 站(年輕用戶群體)
行業(yè)垂直媒體和論壇
品牌官網(wǎng)(AI 爬蟲在抓取信息時,會更重視官網(wǎng)的內容)
另外還有個小技巧,有些 AI 平臺可能會優(yōu)先引用自家生態(tài)內的內容。比如你在抖音發(fā)布的視頻,豆包在回答時可能更容易引用到;在微信公眾號發(fā)的文章,騰訊元寶也可能更容易抓取。所以如果你想針對某個特定的 AI 平臺做優(yōu)化,可以優(yōu)先在它的關聯(lián)平臺上發(fā)布內容。
6、做好多模態(tài)內容
AI 不只看文字。現(xiàn)在主流的 AI 搜索引擎已經(jīng)能索引圖片、視頻等多種格式的內容了。
就像你在網(wǎng)上買東西,光看文字描述和看了商品實拍圖 + 視頻講解,感受完全不一樣。AI 也是類似的邏輯,內容越豐富、越多元,AI 對這篇內容的信任值就越高。
所以在發(fā)布內容的時候,圖片記得寫好 Alt 描述文字,不要留空;視頻最好提供字幕和時間戳章節(jié)。
此外,表格和圖表盡量用 HTML / Markdown 格式的表格,而不是截圖形式,方便 AI 直接提取數(shù)據(jù)。如果要用圖片來講解知識的話,配一份純文本的說明。
7、保持內容新鮮
AI 跟人一樣,喜新厭舊。
當 AI 面對多個信息來源的時候,它會更傾向于引用 有明確時間標記 的新內容。原因很簡單,如果用戶問 “2026 年最好用的 AI 編程工具”,AI 肯定不會去引用一篇 2023 年寫的文章。
因此建議大家養(yǎng)成幾個好習慣:
文章標注時間信息,比如 “更新于 20XX 年 X 月”
每季度更新一次核心內容中的數(shù)據(jù)和案例
過時的內容及時修訂或標記
持續(xù)發(fā)布新內容,而不是只靠幾篇老文章吃老本
像我最新的 網(wǎng)站,里面很多內容都是最新更新的,就更容易被 AI 推薦:
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8、做好技術層面的優(yōu)化
這一條偏技術向,但對做產(chǎn)品、做網(wǎng)站的同學來說很重要。
你可以把 AI 的爬蟲想象成一個上門拜訪你家的客人。如果你家大門緊鎖(robots.txt 屏蔽了 AI 爬蟲)、屋里一團亂(沒有結構化數(shù)據(jù))、燈都不開(頁面全靠 JS 渲染,爬蟲看到的是空白頁),客人轉身就走了,更別提幫你說好話了。
具體來說,需要關注這些技術細節(jié):
robots.txt 要確保允許 AI 爬蟲訪問你的網(wǎng)站(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等)
加上 Schema 結構化標記,用 JSON-LD 格式標記 FAQ、Product、Organization 等信息,讓 AI 更容易理解你的內容
使用 SSR 服務端渲染或 SSG 靜態(tài)站點生成,確保 AI 爬蟲抓取到的是完整的 HTML 頁面,而不是一堆 JS 腳本
用 https,這是如今網(wǎng)站基本的信任門檻
提交 XML Sitemap 站點地圖,幫助 AI 爬蟲更快發(fā)現(xiàn)你的內容
你會發(fā)現(xiàn),這些優(yōu)化方式其實和傳統(tǒng)的 SEO 技術優(yōu)化是相通的。其實做好 SEO 也會有利于 GEO,兩者并不沖突。
怎么驗證 GEO 效果?
做了 GEO 優(yōu)化之后,怎么知道有沒有用呢?
其實方法很簡單,拿你最核心的業(yè)務問題去問 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Perplexity 這些主流 AI 工具,看看它們的回答里有沒有提到你的產(chǎn)品或內容。建議同樣的問題每周問一次,記錄一下變化趨勢。
此外,別只用一種問法,用戶的真實提問方式是多樣的,多換幾個角度測試效果會更準。
如果你覺得手動問太麻煩,也可以讓 AI 幫你寫一個自動化監(jiān)測腳本,定時向各大 AI 平臺提交問題并記錄回答中是否包含你要的關鍵詞。
市面上也已經(jīng)有一些現(xiàn)成的 GEO 監(jiān)測工具了,可以自動跟蹤你的品牌在各大 AI 平臺回答中的引用情況,感興趣的可以自行了解。
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需要注意的是,AI 的回答具有不確定性,同一個問題問兩次可能得到不同的答案。所以不要因為某次沒被引用就急了,GEO 看的是長期趨勢,不是單次結果。
最后
從搜索引擎到 AI 搜索,技術手段一直在變,但不管是 SEO 還是 GEO,底層邏輯始終沒變:真正有價值的內容,永遠不會缺流量。
315 曝光的那些 “投毒” 行為,短期內或許能騙過 AI,但大模型廠商一定會持續(xù)升級檢測和防御機制,就像當年搜索引擎不斷打擊黑帽 SEO 一樣,這條路注定走不遠。
前面分享的那些 GEO 方法,本質上就是在幫你用正確的方式把好內容呈現(xiàn)給 AI。把內容結構寫清楚、數(shù)據(jù)標注好、在權威平臺持續(xù)輸出,這些事情做到位了,AI 自然會選擇你。
希望這篇文章對你有幫助,也希望大家都能用正確的方式,讓自己的產(chǎn)品和內容被更多人發(fā)現(xiàn)。有用的話記得點贊關注一波~
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