随着消费者越来越多地使用大型语言模型进行购物决策，品牌正在将营销重点从传统的搜索引擎优化（SEO）转向新兴的“生成式引擎优化”（GEO）。这一转变的核心在于创造结构化、具体化的内容，以确保其产品信息能够被 AI 模型有效采纳和推荐，最终目标是在 AI 生成的答案中占据一席之地。
从 SEO 到 GEO 的转变
人们发现和购买商品的方式正在改变。过去，消费者依赖谷歌搜索，而现在，他们开始向聊天机器人和 AI 搜索引擎寻求购物建议。
Adobe 的一份报告预测，与2024年相比，今年来自聊天机器人和 AI 搜索引擎的零售商流量可能增长高达 520%。
这种趋势促使企业重新思考其在线营销策略。传统的 SEO 旨在通过优化内容来提升在谷歌搜索结果中的排名，而现在，品牌需要转向 “生成式引擎优化”（GEO），以确保自己能被 AI 注意到。
GEO：新规则下的优化
虽然 GEO 可以看作是 SEO 的下一阶段，但两者之间存在显著差异。AI 引擎呈现信息的方式与传统搜索引擎大不相同。
- 信息来源重叠度降低： 过去，谷歌搜索的靠前链接与 AI 引用来源有约 70% 的重叠。如今，这一相关性已降至 20% 以下。
- 内容偏好不同： 传统 SEO 常常偏爱冗长的文章，而 AI 引擎更青睐以简单、结构化格式呈现的信息。
- 核心目标不变： 无论是 SEO 还是 GEO，根本目的依然是预测人们会问什么问题，并确保你的内容出现在答案中。
如何为生成式引擎优化内容
为了让 AI 模型更容易采纳品牌信息，内容策略需要进行调整。
采用结构化格式： AI 更喜欢要点列表和常见问题解答（FAQ）页面这类清晰的结构。这种格式能让 AI 更高效地提取和回答多个具体问题。
“一个 FAQ 页面可以回答一百个不同的问题，而不是一篇文章只说你的品牌有多棒。你实际上是为 AI 引擎提供了一百个不同的选择。”
提供具体化信息： 用户向 AI 提出的问题通常非常具体。因此，品牌需要发布极其细致和颗粒化的内容来匹配这些查询。
- 例如，用户不会问“通用汽车是不是一家好公司？”，而是会问“雪佛兰 Silverado 和雪佛兰 Blazer 哪款车的续航里程更长？”
- 撰写更具体的内容会带来更好的结果，因为用户的问题本身就非常具体。
当前目标：品牌意识而非直接销售
在当前阶段，品牌推行 GEO 的首要目标是提升品牌意识，而不是立即将聊天机器人的提及转化为销售额。重点在于，当用户提出相关问题时（例如，“晒伤后我应该在皮肤上涂什么？”），确保自己的产品能够作为答案出现，即便用户不会马上点击购买。
有趣的是，为了创造大量新的、为 AI 优化的内容，许多公司正在求助于 AI 本身。最初关于 AI 不会基于 AI 内容进行训练的猜测，现在看来并非如此。