GEO AI 优化：如何在 AI 搜索中排名
来源: | 作者:obsss | 发布时间: 2005-12-22 | 38 次浏览 | 分享到:
当用户向ChatGPT等AI工具寻求推荐时，品牌若能在AI回答中被积极提及，将吸引高意向流量。研究显示，此类访客价值是传统搜索来源的4.4倍。AI搜索不看重网站权威性，初创企业也有机会获得有利提及。AI优化旨在让网站更易被AI工具获取和理解，以应对未来AI流量超越传统搜索的趋势。AI搜索通过理解提示、检索信息、整合内容三步运作，其引用偏好因平台而异：ChatGPT混合引用多种来源，Claude偏好近期权威内容，Perplexity来源多样，Gemini主要依赖训练数据，谷歌AI的引用不限于搜索结果首页。少数网站如维基百科已成为“引用核心”，但品牌官网引用占比仅约10%，这为优化良好的网站提供了机会。优化需开发、SEO、内容团队协作：开发确保AI爬虫可访问并使用语义化HTML；SEO优化页面结构以利AI提取片段；内容团队创作优质信息。遵循最佳实践，即使初创企业也能在AI搜索中获得可见性。
当潜在用户向 ChatGPT、谷歌 AI 或 Perplexity 等工具寻求推荐时，你的品牌是否会出现在回答中？
这里有个关键区别：不只是被引用，而是真正在回复内容里被提及。
那些被 AI 系统结合上下文、带着积极态度提及的品牌，能吸引到意向最明确的流量。Semrush 的研究显示，通过 AI 回答发现某品牌的访客，其价值是传统搜索来源访客的 4.4 倍。这些用户已经过 “预先筛选”—— 他们亲眼看到 AI 认可了你的解决方案。
而且，与 SEO 不同，AI 并不在意网站的权威性。AI 回复中引用的大多数来源，甚至都没进入谷歌搜索结果的前 20 名。所以，只要遵循最佳实践，即便你是初创企业，也能比更成熟的竞争对手获得更有利的提及机会。这是一种 “能力至上” 的竞争环境。
那么，该如何实现这一目标？接下来，我们将探讨：

  • AI 搜索的工作原理

  • 让网站做好 AI 适配的最佳实践

首先，我们从 AI 优化的基础开始。你可以获取免费的《AI 搜索优化清单》，按照其中步骤操作，就能在 ChatGPT、谷歌等多个平台上获得引用。

什么是 AI 优化（以及为何你需要关注）？

AI 优化指的是让网站更易被 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、谷歌 AI 概览、必应 Copilot 等 AI 驱动的搜索工具获取和理解的过程。
有人称之为 “AI 搜索优化”，也有人叫它 “AI 内容优化”。虽然术语不同，但核心目标一致：让大型语言模型（LLMs）能轻松找到、理解你的网站内容，并在回答中引用。
这并非全新的策略，它建立在核心 SEO 原则之上。只不过如今，你优化的对象不再仅仅是为了排名的工具，而是那些会提取、总结并运用你信息的工具。
为什么现在 AI 优化如此重要？
据预测，到 2028 年，AI 工具带来的流量将超过传统搜索引擎。更关键的是，这个流量池还在不断扩大。每周有超过 7 亿人使用 ChatGPT，还有数百万用户在使用 Perplexity、Gemini 等其他 AI 平台。仅在美国和印度，谷歌 AI 模式的月活跃用户就已超过 1 亿，随着其在全球范围内推广，用户数量还会持续增长。
AI 搜索优化能让你在这些用户面前保持可见性，确保网站出现在 AI 驱动的搜索结果中，从而增加获得引荐流量和新客户的机会。

AI 搜索的工作原理

大型语言模型（LLMs）会根据用户的提示在网络上寻找相关内容，然后将这些内容整合成带有来源链接的完整回答。整个过程主要分为三个步骤：

1. 理解你的提示

首先，AI 会解读用户的问题。部分平台（及特定模型）甚至会扩展或调整用户的查询，以获取更优结果。比如，当你搜索 “最佳运动鞋” 时，ChatGPT 的 o3 模型可能会自动搜索 “2025 年最佳跑鞋” 这类更具体的关键词。

2. 信息检索

接下来，AI 平台会实时搜索信息。不同平台的信息来源可能不同（有的用谷歌索引，有的用必应，还有的用精选数据库等），但运作逻辑一致：它们会围绕扩展后的查询，从全网收集相关内容。

3. 内容整合

最后，AI 会决定引用哪些来源。具体的判断标准并未公开，但以下这些因素的影响最为显著：

  • 权威性：AI 已知的知名品牌（实体）和资深专家的内容更易被青睐

  • 结构：内容清晰、易于浏览，且能直接回答问题的更具优势

  • 上下文：从语义层面覆盖主题的内容（包含相关概念，而非仅关键词匹配）更受重视

只有最相关的来源才会被引用，其余则会被忽略。这意味着，仅仅在搜索中排名靠前还不够，你的内容还需要具备适合 AI 系统识别的结构。

我在多个 AI 搜索平台上分析了 10 个查询：以下是我的发现

在深入探讨 AI 搜索优化方法之前，我先想弄清楚三个问题：

  1. 不同 AI 平台会引用不同类型的内容吗？

  2. 哪些域名能在多个平台上持续出现？

  3. 跨平台曝光对提升 AI 可见性真的重要吗？

为此，我做了一个简单的实验：在 ChatGPT 5、Claude Sonnet 4、Perplexity（Sonar 模型）、Gemini 2.5 Flash 和谷歌 AI 模式这几个平台上，针对商业、信息、本地和热点等不同类型的 10 个查询进行搜索，最终发现了一些有趣的结论。

各平台的来源选择特点

平台引用行为
ChatGPT类似社区聚合器，会混合引用 Reddit 讨论、维基百科和评论网站的内容
Claude偏好近期的权威来源，完全不引用 Reddit 内容，重点关注 2024-2025 年的内容
Perplexity来源类型最丰富，平衡引用购买指南、YouTube 评论和部分 Reddit 内容
Gemini主要依赖训练数据，且由于无法开启网络搜索功能，大多数查询都无法引用外部来源
谷歌 AI 模式引用来源不限于搜索结果靠前的内容，50% 的引用内容不在谷歌搜索第一页

“引用核心” 效应

有些域名已经达到了我们所说的 “引用核心” 地位。
“引用核心”（名词）：指一小部分被所有主流 AI 搜索工具信任、引用，并作为默认来源的网站和品牌。
比如，维基百科被引用了 16 次；梅奥诊所（Mayo Clinic）在健康类查询中占据主导地位；RTINGS 则在电子产品评测领域几乎垄断引用。这些网站已经成为 AI 的默认信息来源。

这对品牌网站意味着什么？

有一个现象非常明显：官方品牌网站的引用占比很低。在我的测试中，品牌官网仅占所有引用来源的约 10%。
但这并不意味着你的网站在信息类或教育类查询中毫无作用。实际上，这恰恰意味着大多数网站尚未做好 AI 适配，而这正是你的机会。
当你的网站结构清晰、内容详尽且经过优化后，它就能成为少数几个 AI 可引用的品牌自有来源之一，为 AI 提供产品规格、功能、案例研究和数据等第三方网站无法提供的信息。
可以这样理解：你的网站是权威基础，而站外曝光则是对这一基础的补充和放大。
这些发现其实并不意外，却印证了我们一直以来的推测。比如，打造可被引用的内容、通过 A/B 测试优化网站、获得第三方验证、跨平台建立权威性（你是否运营了 YouTube 频道？）等做法，都与这些规律相契合。

如何优化网站以适配 AI 搜索？

谷歌的指南指出，优秀的 SEO 就是优秀的 AI 优化。其官方指南大多是对标准 SEO 做法的重申，仅补充了少数 AI 专属要点，比如使用预览控制、确保结构化数据与可见内容一致等。但实际上，AI 优化远不止这些。
要在 AI 回答中获得引用，需要多个团队协同合作。公关、产品、支持和客户成功团队都发挥着重要作用（你可以参考《AI 搜索策略：可见且可信的品牌框架》，其中详细探讨了这一点）。
而让网站做好 AI 搜索准备的基础，始于三个团队的协同合作：

  • 开发人员：负责确保 AI 爬虫能从技术层面访问网站

  • SEO 团队：负责构建内容结构，方便 AI 提取和理解

  • 内容团队：负责创作值得 AI 提取的优质信息

大多数公司会将这些工作视为独立项目，这其实是个误区。
某 SEO 负责人曾解释过原因：“在谷歌上排名靠前，并不意味着能在 AI 工具中出现。SEO 仍然是基础要求，但生成式 AI 工具不会只选取排名靠前的结果。它们会从语义层面扫描内容，将查询扩展成数十个变体，再从多个来源中整合答案。”
因此，你需要协调各方力量，共同推进优化工作。
接下来，我们具体看看每个团队需要采取哪些措施，才能实现有效的 AI 搜索优化。
注：大多数传统 SEO 做法同样适用于 AI 优化，本文不再赘述站点地图、元数据设置等基础操作（这些本就是你日常工作中应完成的），而是聚焦于那些对 AI 搜索可见性有直接影响的关键因素。
如果你需要完整的优化清单，可以参考《AI 搜索引擎优化清单》，其中涵盖了所有已知策略、实验性方法，以及那些 “值得一试”、可能带来竞争优势的优化手段。

开发人员的工作任务

要做好 AI 搜索优化，首先要依靠开发人员。因为他们决定着 AI 能否从技术层面访问和理解你的网站 —— 无法访问，就无从谈起被引用。
开发人员需要完成以下检查工作：

1. 确保 AI 爬虫可访问网站

AI 爬虫需要通过 robots.txt 文件获得访问网站的权限。如果阻止了它们，你的内容就无法出现在 AI 搜索结果中。
以下是主要的 AI 爬虫：

  • GPTBot（OpenAI/ChatGPT）

  • Google-Extended（谷歌 AI 概览）

  • Claude-Web（Anthropic/Claude）

  • PerplexityBot（Perplexity）

要检查这些爬虫是否被阻止，只需访问你的网站域名 +/robots.txt（例如：yoursite.com/robots.txt），查看是否有针对上述爬虫名称的 “Disallow”（禁止访问）语句。
如果发现爬虫被阻止，或想确保它们能正常访问，可在 robots.txt 中添加以下内容：User-agent: GPTBotAllow: /User-agent: Google-ExtendedAllow: /User-agent: Claude-WebAllow: /User-agent: PerplexityBotAllow: /
这段代码会允许 AI 爬虫访问你的整个网站。
至于是否需要 LLMs.txt 文件？简单来说，不是必需的，但添加也没有坏处。你可以参考相关指南了解更多细节。

2. 在防火墙中加入 AI 机器人白名单

Cloudflare、Sucuri 等网页应用防火墙（WAF）有时会将合法的 AI 爬虫判定为 “可疑机器人” 并加以拦截。例如，Cloudflare 默认会阻止 AI 机器人访问其客户的网站。
因此，你需要关闭这类安全限制，确保 AI 机器人能正常爬取网站。具体操作是检查防火墙和安全工具，确认它们是否拦截了来自 AI 用户代理的请求，或返回 403 错误（禁止访问），并及时解决相关问题。
记住：无法访问，就无法被引用。

3. 使用语义化 HTML，让 AI 识别关键内容

AI 需要明确网页中哪些内容是重要的。简洁的 HTML 代码有助于 AI 识别，而混乱的代码则会造成阻碍。
你需要为内容使用恰当的 HTML 标签：

  • 用<h1>标签标记主标题

  • 用<h2>和<h3>标签标记副标题

  • 用<article>标签标记博客文章

  • 用<main>标签标记主要内容

  • 用<aside>标签标记侧边栏内容

避免将所有内容都放在通用的<div>标签中。同时，不要用 JavaScript 隐藏重要内容 ——AI 爬虫无法执行 JavaScript，如果主要内容需要运行 JavaScript 后才显示，AI 会完全无法获取这部分信息。以 Airbnb 的某个案例为例，其部分关键内容因依赖 JavaScript 加载，导致 AI 无法识别。

4. 显示发布日期，提供时效性信号

AI 需要知道内容的发布时间或最后更新时间，这对于新闻、价格、趋势等时效性强的主题尤为重要。如果不显示日期，AI 可能会认为你的内容已过时，从而忽略它。
因此，要在每个页面上清晰显示日期，并采用统一格式，例如 “发布于：2024 年 6 月 15 日” 或 “最后更新：2025 年 8 月 15 日”。
同时，在代码中添加日期相关的架构标记（schema markup）：json"datePublished": "2024-01-15","dateModified": "2024-12-15"
这样能为 AI 提供机器可读取的日期信息，避免误解。

5. 消除内容访问障碍

弹窗和覆盖层可能会阻碍 AI 读取内容。例如，爬虫可能会误抓取新闻订阅弹窗的文本，而非正文内容。
因此，应避免以下设计：

  • 页面加载时自动弹出的全屏弹窗

  • 需要点击 “阅读更多” 才能展开的内容

  • 隐藏内容的无限滚动设计

如果必须使用弹窗，建议延迟至少 30 秒再弹出，或采用 “离开意向弹窗”（当用户即将关闭页面时弹出）。
确保主要内容在 HTML 中可直接查看。可以这样理解：AI 爬虫就像没有耐心的访客，不会与页面进行任何交互，所以要直接呈现它们需要的内容，否则它们会空手而归。

6. 优化服务器响应时间

服务器响应时间指的是服务器收到请求后，开始发送数据所需的时间。如果响应速度慢，页面加载时间就会延长，AI 爬虫可能会在看到内容前就放弃爬取。
你可以使用谷歌的 PageSpeed Insights 工具检查服务器响应时间，该工具还能显示页面的整体性能和速度。如果得分低于 50，说明网站可能存在严重的速度问题。
如何提升服务器响应速度？

  • 启用缓存：将页面副本存储在服务器中，避免每次有访客访问时都重新生成页面

  • 上传图片前进行压缩：大尺寸图片是导致页面加载缓慢的最常见原因

  • 使用内容分发网络（CDN）：通过地理位置更接近用户的服务器分发内容，缩短加载时间

服务器响应速度越快，AI 爬虫成功爬取并索引内容的可能性就越高。
想了解更多？可以参考《页面速度与 SEO：最佳实践》。

SEO 团队的工作任务

开发人员完成技术优化后，AI 已能访问你的网站。但 “可访问” 并不等同于 “能在 AI 结果中可见”。SEO 团队需要负责引导 AI 发现、理解并优先考虑你的内容。
在 AI SEO 策略中，SEO 团队需要重点把控以下工作：

7. 优化页面结构，实现 “片段友好型” 索引

AI 会从你的页面中提取特定片段（如可用于回答的句子和段落），页面结构直接影响 AI 提取这些片段的难易程度。
首先要建立清晰的标题层级。合理使用<h2>和<h3>标签，能帮助 AI（以及读者）明确不同观点的分界，让 AI 更容易定位到有价值的内容片段。


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