如何在生成式引擎优化（GEO）中获得一席之地
2025-08-12 14:01:29 人阅读 0条评论
想让您的内容出现在 AI Overviews、ChatGPT 和 Gemini 中吗？以下是如何设置您的 GEO 广告系列。任何优秀的 GEO（生成引擎优化）活动的第一步，都是创建 LLM（大型语言模型）驱动的应答机真正想引用或链接的内容。
GEO 策略组成想一想那些你在 ChatGPT 或类似系统中不太可能直接找到的体验：沉浸式内容，例如卢浮宫 3D 虚拟游览、虚拟现实演唱会。实时数据，如价格、航班延误、可预订酒店房间等。虽然 LLM 可通过 API 获取这些数据，但目前仍有机会截取一部分流量。需要 EEAT（经验、专业性、权威性、可信度）的主题。
LLM 无法获得第一手经验，但用户需要它。因此，LLM 更愿意引用能提供第一手经验的来源。这只是要记住的一点，还有其它的吗？我们需要区分两种路径：影响基础模型 vs 通过基础理论（Grounding） 影响 LLM 答案。
前者对大多数创作者来说难以企及，而后者则蕴含真正的机会。影响基础模型基础模型基于固定数据集训练，训练完成后无法再学习新信息。像 GPT-4 这样的现有模型，现在为时已晚——它们已经训练完成。但这对未来很重要：想象一下，从2025年开始，一台装有o4-mini的智能冰箱可能会——理论上——偏爱可口可乐而不是百事可乐。
这种偏好可能会在未来数年影响消费者的购买决策！针对 RAG/Grounding 优化当 LLM 无法仅凭训练数据回答问题时，它会使用 检索增强生成（RAG）方法——调用当前的最新信息来辅助生成答案。AI Overviews 和 ChatGPT 的联网搜索都是这种方式。
作为 SEO 从业者，我们的目标有三：让我们的内容被选为引用来源；在被选来源中成为引用最多的那一个；确保其他被选来源支持我们希望的结论。
前者对大多数创作者来说难以企及，而后者则蕴含真正的机会。影响基础模型基础模型基于固定数据集训练，训练完成后无法再学习新信息。像 GPT-4 这样的现有模型，现在为时已晚——它们已经训练完成。但这对未来很重要：想象一下，从2025年开始，一台装有o4-mini的智能冰箱可能会——理论上——偏爱可口可乐而不是百事可乐。
这种偏好可能会在未来数年影响消费者的购买决策！针对 RAG/Grounding 优化当 LLM 无法仅凭训练数据回答问题时，它会使用 检索增强生成（RAG）方法——调用当前的最新信息来辅助生成答案。AI Overviews 和 ChatGPT 的联网搜索都是这种方式。
作为 SEO 从业者，我们的目标有三：让我们的内容被选为引用来源；在被选来源中成为引用最多的那一个；确保其他被选来源支持我们希望的结论。
GEO 成功的具体步骤别担心，优化你的内容和品牌提及以争取大模型并不需要太复杂的技术。实际上，许多传统的 SEO 方法仍然适用，同时你还可以将一些新的 SEO 策略融入到你的工作流程中。
步骤 1：可被抓取这听起来很简单，但实际上是重要的第一步。如果你想在大模型（LLM）项目中最大限度地提升曝光度，你需要允许他们爬取你的网站。
OpenAI、Anthropic 等公司都推出了许多不同的大模型（LLM）爬虫。有些机器人行为极其恶劣，甚至会触发抓取和 DDoS 防护。如果您正在自动屏蔽这些攻击性机器人，请与您的 IT 团队联系，要对重要 LLM 爬虫开放访问。使用 CDN（如 Fastly、Cloudflare）的，也要确保默认设置不会屏蔽它们。
步骤 2：继续获得统排名最重要的 GEO 战术依然是做传统 SEO，在 Google（Gemini、AI Overviews）、Bing（ChatGPT、Copilot）、Brave（Claude）、百度（DeepSeek）上取得好排名。
步骤 3：锁定 Query Fanout（查询扩散）现在的 LLM 会对一个问题生成多个搜索查询，这叫 Query Fanout。
例如，我问 ChatGPT “SEOs 最近讨论的最新 Google 专利是什么？” 它会搜索：“latest Google patent discussed by SEOs patent 2025 SEO forum”“latest Google patent SEOs 2025 discussed”进行了两次网络搜索。建议：研究你目标提示词的典型扩散查询，并争取这些关键词的排名。注意，不同 LLM 的扩散模式不同，且会变化。
我在 ChatGPT 中看到的典型扇出模式是，当我询问人们正在讨论什么时，会附加“论坛”一词；当我询问与某人相关的问题时，会附加“采访”。通常还会添加当前年份（ 2025 ）。
注意：不同大模型（LLM）的扇出模式有所不同，并且会随着时间推移而变化。我们今天看到的模式可能在12个月后就不再适用。
步骤 4：品牌描述保持一致无论是 X、LinkedIn、官网、Crunchbase、GitHub，都要用同一种描述自己。统一的自我介绍有助于 LLM 回答时引用你的首选表述。如果您的 X 和 LinkedIn 个人资料显示您是“小型企业 GEO 顾问”，请不要在 Github 上将其更改为“ AIO 专家”，也不要在您的新闻稿中将其更改为“ LLMO 自由职业者”。我见过有人仅仅通过在网络上保持一致的自我描述，就在几天内就取得了积极的成果。这同样适用于公关报道——你的品牌获得的报道越多越好，大模型就越有可能将其重复给用户。
步骤 5：避免核心内容使用 JavaScript大部分 LLM 爬虫无法渲染 JavaScript，如果主要内容被 JS 隐藏，它们就看不到。这样你就出局了。
步骤 6：利用社交媒体与 UGCLLM 高度依赖 Reddit、Wikipedia、Quora、Stack Overflow 等社区，因其 UGC 内容多且经社区多层审核，垃圾和低质信息较少。适度参与这些平台，有助于影响你或竞争对手的呈现方式。reddit 还为 LLM 实验室提供数据，包括人们如何在线讨论主题、他们使用什么语言来描述不同的概念以及对鲜为人知的小众主题的知识。我们可以合理地假设，在 reddit、Wikipedia、Quora 和 Stackoverflow 等平台上找到的经过审核的 UGC 将与 LLM 保持相关性。我不提倡在这些平台上发布垃圾信息。但是，如果你能影响你和竞争对手在这些平台上的展示方式，不妨尝试一下。
步骤 1：可被抓取这听起来很简单，但实际上是重要的第一步。如果你想在大模型（LLM）项目中最大限度地提升曝光度，你需要允许他们爬取你的网站。
OpenAI、Anthropic 等公司都推出了许多不同的大模型（LLM）爬虫。有些机器人行为极其恶劣，甚至会触发抓取和 DDoS 防护。如果您正在自动屏蔽这些攻击性机器人，请与您的 IT 团队联系，要对重要 LLM 爬虫开放访问。使用 CDN（如 Fastly、Cloudflare）的，也要确保默认设置不会屏蔽它们。
步骤 2：继续获得统排名最重要的 GEO 战术依然是做传统 SEO，在 Google（Gemini、AI Overviews）、Bing（ChatGPT、Copilot）、Brave（Claude）、百度（DeepSeek）上取得好排名。
步骤 3：锁定 Query Fanout（查询扩散）现在的 LLM 会对一个问题生成多个搜索查询，这叫 Query Fanout。
例如，我问 ChatGPT “SEOs 最近讨论的最新 Google 专利是什么？” 它会搜索：“latest Google patent discussed by SEOs patent 2025 SEO forum”“latest Google patent SEOs 2025 discussed”进行了两次网络搜索。建议：研究你目标提示词的典型扩散查询，并争取这些关键词的排名。注意，不同 LLM 的扩散模式不同，且会变化。
我在 ChatGPT 中看到的典型扇出模式是，当我询问人们正在讨论什么时，会附加“论坛”一词；当我询问与某人相关的问题时，会附加“采访”。通常还会添加当前年份（ 2025 ）。
注意：不同大模型（LLM）的扇出模式有所不同，并且会随着时间推移而变化。我们今天看到的模式可能在12个月后就不再适用。
步骤 4：品牌描述保持一致无论是 X、LinkedIn、官网、Crunchbase、GitHub，都要用同一种描述自己。统一的自我介绍有助于 LLM 回答时引用你的首选表述。如果您的 X 和 LinkedIn 个人资料显示您是“小型企业 GEO 顾问”，请不要在 Github 上将其更改为“ AIO 专家”，也不要在您的新闻稿中将其更改为“ LLMO 自由职业者”。我见过有人仅仅通过在网络上保持一致的自我描述，就在几天内就取得了积极的成果。这同样适用于公关报道——你的品牌获得的报道越多越好，大模型就越有可能将其重复给用户。
步骤 5：避免核心内容使用 JavaScript大部分 LLM 爬虫无法渲染 JavaScript，如果主要内容被 JS 隐藏，它们就看不到。这样你就出局了。
步骤 6：利用社交媒体与 UGCLLM 高度依赖 Reddit、Wikipedia、Quora、Stack Overflow 等社区，因其 UGC 内容多且经社区多层审核，垃圾和低质信息较少。适度参与这些平台，有助于影响你或竞争对手的呈现方式。reddit 还为 LLM 实验室提供数据，包括人们如何在线讨论主题、他们使用什么语言来描述不同的概念以及对鲜为人知的小众主题的知识。我们可以合理地假设，在 reddit、Wikipedia、Quora 和 Stackoverflow 等平台上找到的经过审核的 UGC 将与 LLM 保持相关性。我不提倡在这些平台上发布垃圾信息。但是，如果你能影响你和竞争对手在这些平台上的展示方式，不妨尝试一下。