GEO vs. SEO：在 AI 时代，为何生成式引擎优化如此关键
如今的生成式 AI 搜索，只会从少数几个最信任的品牌里抓取答案。本文分享 AMANTRU 自身的实践和思考：与其一味追求在搜索结果页（SERP）里排第几，不如成为 AI 助手优先引用的那个名字。
当答案取代蓝色链接时，GEO 应运而生
站在 AMANTRU 的视角，看起来像 Google AI Overviews、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 这样的原生 AI 搜索体验，已经不再给你“十条蓝色链接”，而是直接生成一个综合后的答案。Semrush 的数据表明，Google 的 AI Overviews 每个月已经出现在数十亿次搜索中，而 ChatGPT 也以史上最快的速度突破了一亿用户。这意味着，一个完整的购买旅程，完全有可能从某个 AI 界面里开始、也在那儿结束，人甚至还没点进你的官网。(Semrush，2025) 如果 AMANTRU 没有出现在这些生成的答案里，那在用户产生购买意图的那个关键时刻，我们就等于 完全隐形。
这篇文章总结了 AMANTRU 目前的一些实践经验，以及我们是如何适应这一现实的。
GEO 与 SEO：目标正在分叉
| 维度 | 传统 SEO | 生成式引擎优化（GEO） |
|---|---|---|
| 核心目标 | 让某个页面在特定关键词下排在前面 | 让品牌在 AI 生成的答案里被提及、被引用 |
| 优化对象 | 搜索引擎爬虫和 SERP 算法 | 多模型助手（ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、AI Overviews 等） |
| 信号组合 | 结构化数据、可抓取性、外链、页面相关性 | 所有 SEO 基础 再加上 实体清晰度、权威度、新鲜度、引用语句和干净的引用 |
| 衡量方式 | 排名、自然流量、点击率 | 在 AI 中的“话语份额”、提到我们的提示占比、AI 总结中的情感倾向 |
| 反馈闭环 | Search Console 加各类分析工具 | AI 可见度看板、按提示语级别的测试、引用监测 |
根据我们的经验，SEO 依然重要——GEO 仍然建立在“有用、被良好链接的内容”这种同样的需求之上——但衡量成功的标准已经从“我们排第几？”变成了“AI 助手会不会引用、推荐我们？”。
在 AMANTRU 内部，我们现在就是用这种方式来理解这场转变的。
AI 模型有自己的“编辑偏好”
在我们的测试以及最新的一些 GEO 研究里，可以看到一个明显趋势：生成式引擎更愿意展示这样的内容——引用了最新数据、有直接引用语、使用服务端渲染、出现在像 Wikipedia 这类权威知识图谱里、并且在各类 UGC 平台上有品牌或名称被频繁提及的页面，都会获得 格外多的曝光。(Semrush，2025) 对 AMANTRU 来说，这意味着：
- 实体感很强的故事讲述。 每一次产品发布、每一个客户故事，都要配上结构化数据、简明的小数据点，以及方便 AI 直接拿去用的“金句”。
- 技术层面的可访问性。 关键页面尽量采用服务端渲染或静态导出，这样就算爬虫不执行 JavaScript，也能完整抓取到我们的文案和元数据。
- 分布式权威信号。 在分析师综述、GitHub 仓库、Wikipedia、Reddit、YouTube 讲解视频以及各类社区论坛里持续制造可信的品牌提及，让 AI 模型在我们网站之外也能看到相关信号。
- “新鲜度”当成一个特性。 每个月发布类似更新日志的文章和数据切片，让大模型感知到内容是最新的，从而更频繁地回访我们的网站。
这些就是我们在 AMANTRU 做内容时，会刻意去设计和强化的模式。
衡量方式更像“雷达”，而不是排位榜
在 Alex Birkett 的 GEO 工具评测里，他提到很多团队开始使用 Peec AI、Goodie AI、Profound 以及 Semrush 的 AI Visibility Toolkit 这类“可见度雷达”平台，来衡量不同 AI 模型提到自家品牌的频率、每条提示语里到底是哪些竞争对手赢了，以及这些引用最初来自哪里。(Birkett，2025)
在 AMANTRU 的 GEO 实验里，这类监测工具帮我们把闭环打通：我们可以更有针对性地触达那些 AI 已经经常引用的来源，判断市场情绪，在真正影响销售线索之前就提前发现“盲区”。
AMANTRU 的 GEO 行动手册
下面是我们目前在 AMANTRU 推进 GEO 的方式：
- 盘点我们的 AI 足迹。 使用 Semrush AI Visibility 再加上一款多模型跟踪工具（如 Peec AI 或 Goodie AI），统计 AMANTRU 在前 25 条高意向买家提示语中出现的频率，以及具体哪些 URL 被引用。
- 打造值得被引用的资产。 每季度发布一次 “Agent Readiness Index（代理人就绪指数）”，配上完整的数据、可下载的表格以及高管金句，方便 AI 代理直接复用。每次发布都配一份适合放进 Wikipedia 的摘要和一次社区 AMA。
- 工程化地提升实体清晰度。 扩展 schema 标记、作者页面和站内链接，让每一个旗舰解决方案都有一个清晰权威的描述、价格区间和案例故事，方便模型抓住这些“锚点”。
- 快速弥补引用缺口。 当 AI 答案里没有出现 AMANTRU 时，去研究它引用了哪些来源，向这些发布方提供专家观点或联合营销机会，并持续观察后续是否开始出现我们的品牌。
- 报告维度不止于流量。 在增长看板里加入 “AI 话语份额”“引用 AMANTRU 的提示语数量”“AI 情感评分”等指标，让领导层在看到传统 SEO 和销售漏斗 KPI 的同时，也能直观看到 GEO 的进展。
这套打法未来肯定还会演进，但它大致反映了我们今天是如何把 GEO 落到实处的。
总结
传统 SEO 依然能带来长期复利，但以我们的经验来看，在一个由 AI 主导的世界里，GEO 已经成为 最快被发现的路径。那些重塑内容、衡量方式和对外触达，让它们更适合供生成式引擎“食用”的品牌，会优先被 AI 助手记住，也会优先被推荐。
这篇文章只是记录了 AMANTRU 当前的观点；随着 AI 原生搜索的成熟，我们也会持续调整自己的做法。
