GEO（生成式引擎优化）是随着AI生成式回答普及而兴起的新概念，其核心目标并非在搜索引擎结果页获得更高排名，而是让品牌或信息更频繁、更显著地出现在AI生成的直接回答中，甚至被引用。它与传统的SEO是互补关系。GEO的关键在于理解并优化针对真实用户提问的“提示词”，并通过优化网站内容结构，使其对AI更友好、更易被提取和引用。企业可通过系统化测试提示词、分析竞争格局并持续迭代内容，来提升在AI回答中的可见度。
以前做 SEO，你盯着的是 Google 的搜索结果页：谁能挤进前几名，谁就能吃到流量。
现在不太一样了。
用户越来越爱问 AI——而 AI 不给你一页链接，它直接给你一段“看起来很懂”的回答。你要是没出现在那段回答里，你的产品再好，也可能像没开门营业一样。
这就是 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。
简单讲：不是让你在搜索结果里更靠前，而是让你在 AI 的回答里更显眼、更常被引用。
1）什么是 GEO？它和 SEO 的关系到底是什么？
我先把话说清楚，免得大家吵架：
- SEO：优化“链接排序”。目标是 SERP 排名。
- GEO：优化“回答呈现”。目标是 AI 回答里被提到、被引用、位置靠前。
它们不是敌人。GEO 更像是“在 SEO 的地基上加盖一层楼”。地基没打好，上面再怎么装修都容易塌。
| 维度 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 输出 | 链接列表 | 一段综合回答（可能带引用） |
| 核心对象 | 关键词 | 提示词（Prompts） |
| 你关心的赢法 | 排名 | 提及/位置/引用率 |
| 控制方 | 搜索算法 | LLM（黑箱） |
一个很直观的例子
用户问：“初创公司最好的项目管理工具是什么？”
- 做 SEO：你希望自己页面在 Google 里排得靠前。
- 做 GEO：你希望 AI 直接说出你的品牌名，最好还引用你的官网链接。
这里的差别很关键：AI 的问题更像人说话，很多是 长尾、具体、带场景 的需求。你不再只盯“关键词”，而要盯“问题”。
2）提示词（Prompts）为什么这么重要？
在 SEO 里，关键词是核心。
在 GEO 里，提示词就是“新关键词”，而且更高级：它往往带着场景、情绪、限制条件——信息密度更大。
提示词重要的原因很朴素：
- 它代表用户真实问题，也代表你品牌目前在用户心里的位置
- 它决定 AI “理解的问题是什么”（你不信就试试改几个字，答案立刻换人设）
- 它会暴露 AI 在这个话题上信谁：哪些域名经常被引用
怎么找提示词？别“硬编”，去“捞现成的”
有效的方法通常不玄学，都是“去真实语料里捞”：
- 你自己网站：FAQ、帮助中心、产品页（用户最常问什么）
- 行业社区：论坛、Reddit、公众号评论区（大家在哪些点上吵得最凶）
- 客服工单：用户描述问题的原话（这玩意特别值钱）
- 竞争对手：他们在强调什么能力、占了哪些类目
常见的三类提示词角度也很实用：
- 口碑/信任：[品牌]靠谱吗？安全吗？值不值？
- 功能/场景：做[某件事]最好用的工具是什么？
- 对比/决策：[品牌A] vs [品牌B]，哪个更适合[场景]？
3）LLM 是黑箱，那我们到底怎么做实验？
先承认一件事：LLM 的行为很难被你“完全解释”。它像一个很聪明但很情绪化的同事，你永远不知道它今天为什么这么说。
但这不代表你不能做事。你可以做的是：用一套稳定的流程，把不可控变成“可观察、可迭代”。
你能做的三件事：
- 脚本化/系统化提示词测试：固定一组提示词，定期跑
- 记录指标：是否被提及、在回答里靠前还是靠后、是否引用你的 URL
- 复盘回答结构：你出现的时候，AI 为什么愿意提你？它在引用什么类型的内容？
你最好别做的两件事：
- 别拿一次回答当真理（它今天可能只是心情好）
- 别为了某个模型的一次“偏好”疯狂改站（容易越改越像怪东西）
4）让你的网站“对 AI 友好”：这其实就是更认真地写作
AI 想引用你，前提是它能 快速、准确 地从页面上“摘出答案”。
所以很多 GEO 的动作，看起来像是在做“好 SEO + 好写作”：
| 结构元素 | 为什么有用 |
|---|---|
| 清晰的标题（H1/H2） | AI 通过层级理解页面 |
| FAQ | 天然匹配问答式提示词 |
| 列表/要点 | 更易被提取和复述 |
| 简洁定义 | AI 喜欢能直接引用的一句话 |
| Schema | 帮助机器理解结构 |
如果你愿意把网站当成一本书来写：每一章都在强化同一个“品牌身份”和“能力边界”，你在 GEO 上的胜率会明显高一些。
5）什么叫“机会”？用竞争矩阵做判断
机会不是拍脑袋，是对比出来的。你可以用一个非常朴素但好用的矩阵：
| 你 | 竞品 | 说明 | 行动 |
|---|---|---|---|
| 被提及 | 没提及 | 你在赢 | 维护：更新、补充数据、加深权威 |
| 没提及 | 被提及 | 你在输 | 进攻：换角度写、补短板、做主题集群 |
| 都被提及 | 都被提及 | 卷起来了 | 精细化：看情绪、位置、内容深度 |
| 都没提及 | 都没提及 | 空白地带 | 抢先：先占坑、先定义 |
例子：Manus 做“AI 演示文稿”
如果你测试 “AI presentation tools” 相关提示词，发现 Manus 基本不出现，而竞品稳定出现，那说明两件事：
- 市场是真的有（不然不会有人稳定上榜）
- 你的能力没有被“AI 正确理解”
可行的 GEO 策略是：
- 明确把“AI Agent”与“做演示文稿”绑定
- 围绕办公人群痛点写：节省时间、模板、排版、故事结构
- 做主题集群：Manus + presentations + use case + outcomes
- 研究竞品被引用的内容形态：他们是靠测评？靠教程？靠案例？
说白了，提示词测试不止是诊断，它还是一种“低成本竞品研究”。
6）归因怎么做？先别追求完美，追求可用
GEO 归因最大的问题是：黑箱。你很难像 SEO 那样把每个点击都算得明明白白。
所以你先抓住可观测指标：
- 提及（mentions）：你有没有出现？
- 位置（position）：你在第一段还是最后一段？
- 引用（citations）：AI 有没有把你的 URL 当证据？
- 情感（sentiment）：它夸你还是谨慎推荐？
一个最小可行的“提示词测试闭环”
1）选核心话题（你的关键使用场景）
2）写提示词变体（口碑 / 功能 / 对比）
3）多模型测试（ChatGPT / Gemini / Perplexity）
4）记录：提及？位置？引用？情绪？
5）上线内容改进
6）2-4 周后复测引荐流量：有就用，但别迷信
有的平台会给你明显的引荐来源（例如 Perplexity）。 也有很多时候，AI 带来的访问会显示成“直接流量”。
所以把它当信号就行，别当真相。
另一个更实用的信号是：品牌词搜索。很多人会先在 AI 里看到你，然后去搜你的名字验证一下。
结尾：GEO 不是玄学，它只是换了战场
你想赢 GEO，核心还是那三句老话：
- 你要理解问题（提示词）
- 你要给出更好的答案（内容）
- 你要让机器愿意信你（结构、权威、可引用）
唯一的变化是：答案不再出现在“搜索结果页”，而是出现在“AI 的那段话里”。
如果你真的想知道你的对手是谁——去问 AI。看它提了谁。那就是你该研究的名单。
来源：风筝跃野
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