飞鸽出海你有没有发现，现在查东西，AI 经常直接给你一个总结好的答案？这个答案不是 AI 自己想出来的。
它是从很多网页内容里学习、总结出来的。
GEO（生成式引擎优化），就是要让 AI 在生成答案的时候，优先用你的内容。
说白了，就是让 AI 帮你“推荐”你的东西。
这跟 SEO（搜索引擎优化）不一样。
SEO 的目标，是让用户在搜索结果列表里，点击你的网站链接。
GEO 的目标，是让你的内容直接成为答案的一部分。
用户可能根本不需要点击任何链接，就能看到你的信息。
这很重要。因为以后大家会越来越依赖 AI 直接给答案。如果 AI 不引用你，你就等于不存在。这篇文章就是一份学习路线图。告诉你从零开始，怎么一步步学明白 GEO。里面没有虚的理论，都是具体要做的事。
第一阶段：新手入门，先把基本功练好
刚开始，别想太多复杂的技术。
先把 GEO 是怎么回事搞清楚，学几招马上能用的。
第一步：搞懂 GEO 是什么
你得知道它的工作原理。
AI 像个学生，整个互联网是它的图书馆。
它通过阅读图书馆里的书（也就是网页内容），来学习知识。
你的任务，就是把你的内容写成一本高质量、重点突出的“教科书”。
这样 AI 在回答问题时，就会优先参考你的这本“书”。
而且，GEO 不是要淘汰 SEO。
它们是相辅相成的。
一个网站的 SEO 基础好，做 GEO 会更顺手。
比如网站打开速度快、结构清晰，这些对 SEO 和 GEO 都有好处。
第二步：学习基础优化方法
这些方法不难，核心就是好好做内容。
- 写点有真材实料的东西。
AI 会判断你的内容是否专业、可信。这个标准叫 E-E-A-T。
听起来复杂，其实就是四个点：- 经验 (Experience): 你真的用过、做过这件事吗？写出你的真实经历。
- 专业 (Expertise): 你是这个领域的专家吗？展示你的专业知识。
- 权威 (Authoritativeness): 别人认可你吗？有没有行业背书？
- 可信 (Trustworthiness): 你说的话靠谱吗？信息来源清楚吗？
由一个有多年临床经验的医生来写，就会比一个随便在网上找资料的人写的内容，更容易被 AI 信任。 - 让你的文章结构清晰。
AI 不喜欢读长篇大论、没有重点的文字。
你要用清晰的结构帮它“划重点”。- 用好标题。比如用 H1 作为主标题，H2 作为大段落标题，H3 作为小节标题。
- 多用列表。像我现在这样，用项目符号或者数字列表，把要点一条条列出来。
- 该用表格就用表格。对比产品参数时，表格比文字更清楚。
- 像聊天一样写作。
你要想，用户会怎么问 AI？
然后，你就直接回答那个问题。
比如，文章标题可以直接写成《新手买相机，预算 3000 块怎么选？》，而不是《入门级摄影器材选购策略》。
前者更像一个真实的问题，AI 更容易把它和用户的提问对应起来。
第二阶段：进阶实战，动手做出效果
懂了基础之后，就要开始系统地操作了。
这个阶段，你要更深一步，从“AI 的视角”考虑问题。
第一步：研究用户会问什么
GEO 的核心，是提前预判用户的提问（Prompt），然后准备好答案。
- 从问题出发来构思内容。
先别想自己要写什么，先想用户会搜什么。
可以用一些工具，或者直接去论坛、社交媒体上看大家都在讨论什么问题。
比如，你想写一篇关于“健身”的内容。
你可以进一步细化成：- 《上班族没时间去健身房，在家怎么锻炼？》
- 《只做有氧运动能减肥吗？还是要加上力量训练？》
- 《健身后肌肉酸痛是好事还是坏事？》
这些都是非常具体的问题，你的内容就是为这些问题量身定制的答案。
- 经常去和 AI “聊天”。
把你这个行业最常见的问题，拿去问现在主流的 AI，比如文心一言、豆包。
仔细看它生成的答案。- 它引用了哪些网站的内容？
- 这些网站的内容有什么共同点？
- 它的答案是怎么组织的？
这是最直接的学习和模仿方式。
第二步：学一点简单的技术
你不需要成为程序员，但懂一点技术能让效果好很多。
- 用好“结构化数据”。
这东西听起来很技术，但原理很简单。
它就像是给你的内容贴上一个“标签”，告诉 AI 这是什么。
比如，你写了一篇菜谱，你可以用结构化数据告诉 AI：“嘿，这部分是配料表，那部分是制作步骤，这里是烹饪时间。”
这样 AI 就能准确地提取信息。
最常见的几种“标签”包括：- FAQ (常见问题): 把文章的一部分标记为 Q&A 形式。
- How-to (操作指南): 标记出一步步的操作流程。
- Article (文章): 标记出作者、发布日期等信息。
有很多在线工具可以帮你自动生成这些代码，你只需要复制粘贴到你的网站后台。
第三步：让 AI 觉得你很靠谱
AI 生成答案时，会特别小心，因为它怕说错话。
所以，它倾向于引用那些看起来很权威、很可信的来源。
- 引用别人的权威内容。
在你的文章里，如果提到了数据或者某个结论，最好能说明来源。
比如，“根据《2024 年中国咖啡行业报告》显示……”，然后给出一个链接。这会增加你内容的可信度。 - 多写自己的亲身经验。
分享一个你自己的成功案例，或者一个失败的教训。
这种包含真实经验和细节的内容，是 AI 自己编不出来的，所以它会觉得很有价值。 - 在更多地方发声。
除了你自己的网站，也可以去知乎、行业论坛等地方，用同样的品牌或作者名，发布专业内容。
当 AI 在很多靠谱的地方都看到你的名字时，它就会慢慢建立对你的“信任”。
第三阶段：成为专家，从整体上规划
到了这个阶段，你就不再是只盯着一篇文章怎么写了。
你需要从更高的层面，去制定策略和衡量效果。
第一步：学会怎么衡量 GEO 的效果
做 GEO 和做 SEO 不一样，不能只看网站来了多少流量。
因为用户可能看了 AI 的答案就走了，根本没点进你的网站。
那要看什么呢？
- 看“引用率”和“提及率”。
你要定期检查，当用户问相关问题时，AI 的答案里有没有提到你的品牌，或者直接引用你的内容。
怎么检查？
最直接的方法就是手动测试。
准备一个问题列表，每周去不同的 AI 平台问一遍，然后用表格记录下来结果。
虽然有点笨，但是很有效。
当然，现在也开始出现一些专门的 GEO 监控工具，可以帮你自动完成这个过程。
第二步：把 GEO 和其他工作结合起来
GEO 不是一个孤立的工作，它应该融入你整个营销体系。
- GEO 离不开 SEO。
继续做好 SEO 的基础工作，这能保证你的网站能被 AI 顺利地“阅读”。 - 内容创作要先想 GEO。
在策划一篇新内容时，第一个问题就应该是：“这篇文章能回答用户的什么具体问题？它有潜力被 AI 引用吗？” - 利用媒体报道。
如果你的品牌能被一些知名的网络媒体报道，这对 GEO 有很大帮助。
因为 AI 通常认为这些媒体是权威信源。当权威媒体提到你，AI 对你的信任度就会提升。
第三步：保持学习，跟上变化
AI 技术发展很快，GEO 的玩法也在变。
- 关注多媒体内容。
以后 AI 不仅能理解文字，还能理解图片和视频。
你要开始思考，怎么优化你的图片，让 AI 知道图片里是什么。怎么给你的视频加上清晰的说明，让 AI 能看懂。 - 持续关注行业动态。
多看看行业里的最新报告和案例分析，看看别人是怎么做的。
这个领域还很新，大家都在摸索，保持学习的姿态很重要。
总的来说，从 SEO 到 GEO，核心思路变了。
过去，我们是想办法在搜索结果里“卡位”。
现在，我们是想办法为用户提供“答案”。
这件事现在做，时机正好。
因为大部分人还没反应过来，或者还在观望。
你先动手，就先有机会。
