在过去的二十年里，B2B 营销一直以一个不变的真理为基础：如果您想被发现，就必须掌握搜索引擎优化 (SEO)。我们通过理解关键词和反向链接的复杂互动来建立职业生涯，以取悦谷歌的算法。
但曾经坚实的地面如今正处于剧烈的动荡之中。熟悉的搜索结果景观正在被人工智能实时改写，这要求我们在思维上进行根本性的变革。
单纯“搜索”的时代正在让位于“合成”的时代。生成式 AI 已将搜索引擎转变为答案引擎。这种转变要求我们超越 SEO，进入两个新的关键领域：生成式引擎优化 (GEO) 和更广泛的大语言模型引擎优化 (LEO)。
这不是理论性的未来讨论；这是 B2B 技术品牌的新运营现实。
在本指南中，您将找到：
搜索新时代的术语表
什么是生成式引擎优化 (GEO)？
生成式引擎优化 (GEO) 是优化您的数字内容，以便 AI 模型能够理解、引用并在响应用户提示时对其进行总结的实践。GEO 确保您的内容被输入到像 SGE、Perplexity 和 ChatGPT 等工具的 AI 生成响应中。
如果 SEO 让您被索引，那么 GEO 让您被包含在 AI 生成的答案中。
可以这样想：
- 传统的 SEO 是让您的网站出现在链接列表的顶部，希望有人点击您的链接。
- GEO 是让您的网站信息如此清晰和可信，当有人向 AI（如谷歌的 AI 概述或 ChatGPT）提问时，AI 使用您的信息来创建答案，并理想情况下提及您作为来源。
什么是大语言模型引擎优化 (LEO)？
大语言模型引擎优化 (LEO) 是使您的品牌知识和数据在大语言模型 (LLM) 的整个生态系统中被优化，以便发现和准确表示的整体学科。
这包括搜索引擎，但也扩展到LEO，确保公共图书馆、私有企业图书馆（如大型公司内部的 AI）和专业研究者（如金融或技术的 AI 工具）都拥有关于您的相同、正确信息。
LEO 确保您的品牌声音在任何 AI 驱动的对话中都是一致且权威的，包括企业聊天机器人、AI 驱动的 API 和专有的 AI 研究工具。
可以将其视为 GEO 的下一步：
GEO 专注于公共图书馆（类似于谷歌搜索或 Bing）。您希望它们向公众提供关于您的正确事实。
整体理解：
- SEO： 被搜索引擎发现 – 以人为先
- GEO： 被生成式 AI 引用 – 以机器为先
- LEO： 被所有 AI 系统理解 – 以模型为先
有机发现为何在变化，以及这对可见性的意义
要理解这种转变的紧迫性，我们必须首先了解这种颠覆的机制。这不是简单的算法更新；这是用户体验的完全改变，由大语言模型 (LLM) 驱动。
从搜索引擎到答案引擎的演变是由提供更直接、高效用户体验的愿望驱动的。
处于前列的是谷歌的搜索生成体验 (SGE)。当用户输入典型的 B2B 研究复杂查询时，SGE 在页面顶部生成全面的叙述性“AI 快照”。
您曾经通过 SEO 争夺的黄金地段如今被 AI 占据。关于 SGE 影响的早期数据显示，对于某些查询，有机点击率可能下降34.5%，因为用户无需滚动即可获得答案（eMarketer）。
这很重要，因为 B2B 买家正在积极寻求更高效的获取答案方式。令人震惊的77% 的 B2B 买家报告称，他们最近的采购非常复杂或困难，这清楚地表明买家正在寻求更高效的获取答案方式（Gartner，“更智能的 GTM 以适应更智能的 B2B 买家”）。
生成式 AI 提供了这种效率。
它可以将产品评论、技术文档和定价页面合成到一个段落中。如果您的内容是非结构化的、锁定在 PDF 中，或充满模糊的营销术语，AI 将忽略它，转而选择竞争对手更清晰、更结构化的内容。
单纯的 SEO 无法解释这种深层的机器理解水平。
GEO 和 SEO 的相似点和不同点
GEO 是 SEO 的演变，而不是替代。两者内在相关，但有不同的目标和策略。
相似点
- 高质量内容的基础： 两个学科都依赖于高质量、相关且经过充分研究的内容，以满足用户意图。
- E-E-A-T 的重要性： 谷歌的经验、专业性、权威性和可信度原则对两者都至关重要。AI 模型被明确训练来寻找这些信号以验证信息。
- 技术健康： 技术健全的网站（快速加载时间、移动友好、安全协议）对爬虫和 AI 模型高效访问您的内容至关重要。
- 理解用户意图： 在核心，两者都涉及深入理解您的受众提出的问题，并提供最佳答案。
不同点：GEO 与 SEO
主要目标
SEO： 在搜索引擎结果页面 (SERP) 上获得尽可能高的排名。
GEO： 被准确包含并引用在 AI 生成的答案中（合成和包含）。
重点
SEO： 专注于匹配和针对特定关键词排名。
GEO： 专注于展示对特定实体和概念及其关系的深入知识。
受众
SEO： “以人为先”的方法，其中内容是为人类撰写并为爬虫优化。
GEO： “以机器为先”的方法，其中内容是为 AI 结构化，然后为人类合成。
关键策略
SEO： 从其他站点获取反向链接作为权威的主要信号。
GEO： 使用结构化数据 (Schema) 提供明确的、机器可读的上下文作为清晰度的主要信号。
成功指标
SEO： 点击率 (CTR)——点击您的链接的用户百分比。
GEO： 合成份额——您在 AI 生成答案中的包含频率和准确性。
GEO 对 B2B 营销人员的重要性
B2B 买家现在将 AI 用作可信的研究助手
在与销售团队交谈之前，潜在客户使用像 Gemini、Grok 和谷歌的 AI 概述这样的 AI 工具来做出重要的商业决策。他们依赖这些工具来：
- 研究产品和供应商。
- 比较不同的解决方案和功能。
- 创建要联系的公司短名单。
这种新现实意味着买家期望即时、总结的答案，并由专家级信息支持。
如果您的品牌没有出现在这些 AI 生成的结果中，您在他们采购之旅的最早、最关键阶段将是隐形的。
GEO 确保您的品牌出现在这些答案中。
这种转变的影响在 B2B 技术领域被放大，有几个关键原因：
- 复杂的采购决策： B2B 技术采购涉及高风险、多利益相关者和广泛研究。买家提出复杂、多部分的问题——正是这种查询会触发 AI 生成快照。
- 信息密度： 您的买家是技术性的，并要求深入、可信的信息。GEO 允许您结构化这些密集信息（例如，规格表、集成指南、安全协议），以便 AI 能够准确表示它。
- AI 在工作场所的兴起： 您的目标受众已经在使用 AI。2024 年的一份报告显示，72% 的高管正在使用生成式 AI 进行工作，这表明您的潜在客户已经习惯于转向 AI 进行研究和答案（Deloitte，“企业生成式 AI 的状态”）。您的营销必须在这一新领域与他们会合。
- 演变的搜索景观： 随着像 ChatGPT、Gemini 和谷歌的 AI 概述这样的 AI 驱动搜索技术变得更加普遍，GEO 对于维持可见性和竞争力至关重要。
GEO 的益处
- 在 AI 快照中的可见性增加： 主要益处是赢得页面顶部宝贵的 AI 生成答案中的位置。
- 增强品牌权威： 被 AI 引用作为来源将您的品牌定位为领域内的可信权威。
- 改善潜在客户质量： 通过提前提供清晰、准确的信息，您预先资格化潜在客户。
- 那些点击进入的人通常信息更丰富，意图更高。
- 未来-proof 您的内容： 今天构建结构化、以实体为中心的内容，使您的数字资产对未来的 AI 发展具有韧性和价值。
- 竞争差异化： 而您的竞争对手仍仅专注于传统排名，GEO 提供显著的先发优势。
- 更好的产品开发数据： 分析用户向 AI 提出的问题可以提供关于客户需求和痛点的宝贵洞见。
- 一致的跨平台消息传递 (LEO)： GEO/LEO 方法确保您的公司信息一致呈现，无论它出现在谷歌 SGE、Microsoft Teams Copilot 还是自定义内部聊天机器人中。
- 直接互动： GEO 确保当用户搜索相关信息时，您的品牌出现在 AI 生成的结果中，可能导致与潜在客户的直接互动。
- 品牌一致性： GEO 有助于在不同 AI 平台上维持品牌一致性和消息传递，确保 AI 生成的响应准确反映您的品牌身份。
AI 如何“阅读”您的内容——它注意什么，它忽略什么
生成式 AI 不像人类那样阅读——它使用大语言模型 (LLM) 解析内容以识别实体并理解它们的关系。与传统搜索引擎爬取页面寻找关键词和反向链接不同，AI 专注于含义和结构。
例如，如果您的产品是 QuantumLeap CRM，AI 会提取：
- 实体： QuantumLeap CRM
- 属性： SaaS 平台、分层定价
- 关系： 与 Microsoft Outlook 集成，与 Salesforce 竞争
AI 注意：
- 结构化格式 (H1、H2、项目符号、FAQ) 和，最重要的是，详细的 Schema 标记。
- 清晰定义、自然语言： 当您明确定义一个术语——“零信任网络架构 (ZTNA) 是……”——AI 将其识别为高价值信息。
- 数据和归属： 它主动寻找数据点和支持它们的来源以验证声明。注意带有出站链接的已验证来源，添加作者和发布日期元数据。
- 上下文链接： 它分析内部和外部链接以理解内容如何融入更广泛的知识景观。
AI 忽略：
- 关键词填充： 用关键词过度加载内容，这是旧的 SEO 策略，是低质量、无帮助内容的负面信号。
- 模糊语言： 模糊的营销声明如“世界一流”或“革命性”对 AI 毫无意义，并被丢弃。填充物或充满行话的内容也是如此
- 无 Alt 文本的图像： AI 无法看到图像；它依赖描述性 alt 文本来理解其内容和上下文。
- 非结构化数据： 埋藏在复杂信息图或格式不佳的 PDF 中的信息通常是隐形的。
- 损坏链接和过时数据： 不再工作的链接或过时的数据会降低您的内容的信誉，并向 AI 发出您的材料可能不可信或不当前的信号。
将 GEO 与 SEO 整合（策略）
获胜策略不是在 SEO 和 GEO 之间选择；它是将它们整合。
- 进行关键词研究，然后映射到实体： 继续您的传统关键词研究以理解用户需求。然后，多走一步，识别这些关键词中的核心实体（产品、人、概念），并围绕它们构建您的内容策略。
- 用结构化数据提升页面 SEO： 在为 SEO 优化标题标签、元描述和正文副本后，实施强大的 TechArticle、FAQPage 和 SoftwareApplication Schema，使相同内容对 AI 完全可读。
- 使用链接构建作为权威信号： 继续构建高质量反向链接。对于 GEO，这些链接的上下文甚至更关键。来自高度权威、主题相关来源的链接作为 AI 模型将识别的强大 E-E-A-T 信号。
- 用 GEO 策略放大支柱页面： 您的 SEO 驱动的支柱页面和主题集群是 GEO 的完美基础。通过添加结构化 FAQ 部分、术语的清晰定义和引用可验证数据来增强它们，使它们成为 AI 合成的首选来源。
如何为 GEO 编写新的机器可发现内容？
转向以 GEO 为中心策略需要有意、多方面的方法。我们将其结构化为五个核心支柱，为 B2B 技术品牌提供构建竞争优势的路线图。
支柱 1：基础权威 & 加强版的 E-E-A-T
谷歌的 E-E-A-T（经验、专业性、权威性和可信度）概念对 SEO 一直很重要，但对于 GEO，它是绝对的基础。生成式 AI 模型容易“幻觉”，或编造信息。为了对抗这一点，它们的算法正在被积极训练来识别和优先考虑来自展示无可挑剔信誉来源的内容。
您的组织的整体数字存在必须传达可信度。
- 展示第一手经验： 超越通用声明。展示真实世界应用。对于网络安全公司，这意味着发布事件响应参与的详细案例研究或由部署他们撰写解决方案的工程师撰写的文章。
- 展示您的专家： 您人员的专业知识是您最大的 GEO 资产。作者简介不应是事后想法；它们应该是详细页面，链接到他们的专业资料（例如，LinkedIn）、学术出版物或会议演讲。用 Person Schema 标记您的作者，将它们明确连接到您的 Organization。
- 建立可验证权威： 权威是关于您在行业中的认可位置。这包括在知名贸易出版物中的提及、在像 Gartner Peer Insights 这样的平台上的评论，以及与其他知名技术领导者的合作伙伴关系。这些第三方信号作为 AI 模型的强大验证。
- 构建无可置疑的信任： 信任建立在透明度上。您的网站需要易于访问的“关于我们”和“联系”页面。发布您的原创研究和数据，并使您的方法清晰。如果您提出声明，用链接支持它，无论它是您的数据还是受尊重的第三方报告。
支柱 2：语义结构 & 极端机器可读性
为了让 AI 使用您的内容，它必须首先以零歧义理解它。这就是技术精度成为竞争差异化的地方。您的内容必须不仅仅为人类眼睛结构化，还为机器消费结构化。
您武器库中最强大的工具是Schema 标记。
这是一个结构化数据的词汇，您添加到网站代码中，以告诉引擎您的内容是什么，而不仅仅是它说什么。
- 超越基本 Schema： 每个 B2B 技术营销人员都应该使用 Article、Breadcrumb 和 Organization schema。要领导 GEO，您需要实施更具体的类型：
- TechArticle：这个 schema 比 Article 更具体，可用于表示技术内容，向引擎信号其性质。
- SoftwareApplication：对于您的产品页面，这是不可谈判的。用它来详细说明您的应用类别（designApplication、securityApplication）、功能（featureList）和兼容性（operatingSystem）。这允许 AI 执行准确比较。
- HowTo & FAQPage：用这个 schema 结构化您的教程和常见问题。它直接映射到生成式搜索的对话性质，使 AI 非常容易地将您的逐步说明或答案拉入快照。
以下是如何嵌套 schema 以构建丰富上下文的示例。
一篇文章由为您的公司工作的专家撰写：
上面的代码块明确告诉 AI：“这篇技术文章由一名可验证凭据的命名专家撰写，并由这个特定组织发布。”
这是机器信任的语言。
支柱 3：从关键词转向以实体为中心的内容策略
AI 模型以实体和概念思考，而不仅仅是关键词字符串。
实体是一个单一、明确定义的事物，如公司 (“Microsoft”)、软件类别 (“客户关系管理”)、技术 (“Kubernetes”) 或人 (“Satya Nadella”)。您的内容需要展示对您领域中关键实体及其关系的深入理解。
- 定义并映射您的知识图谱： 从识别定义您的市场的核心实体开始。关键产品、技术、问题和竞争对手是什么？您的目标是构建一个全面覆盖这些实体的内容生态系统，将您的站点确立为“知识中心”。
- 围绕实体构建主题集群： 用中央支柱页面结构化您的内容，用于广泛实体（例如，“数据可观测性”），并用深入相关子实体的“集群”内容网络（“数据血统”、“模式漂移”、“时序数据中的异常检测”）。这种内部链接结构向 AI 模型信号对主题的全面理解。
- 实践歧义消除： 毫不留情地清晰。当您提到有多个含义的术语时，提供上下文以消除歧义。例如，在数据科学上下文中写“python”时，明确说明您指的是编程语言，而不是爬行动物。这种精度对正确的机器解释至关重要。
- 从实体开始，而不是关键词： 在起草一个字之前，定义您的内容的核心实体。这可能是产品、问题、技术或概念。您的目标是创建清晰、结构化的资源，直接映射到 B2B 买家——以及扩展到 AI 引擎——想要理解的内容。
- 为问题编写，而不是关键词： 识别您的受众可能提出的关于该实体的前 5–10 个问题。这些应该反映真实的买家意图，例如“这项技术如何与现有系统集成？”或“这个解决方案的安全风险是什么？”使用这些问题作为您的子标题，以使您的内容与生成式搜索的自然语言模式对齐。
- 像机器思考一样结构化： 使用逻辑标题层次结构 (H1、H2、H3) 来分解内容。优先考虑可扫描性——短段落、项目符号列表和清晰格式帮助人类和机器快速解析您的消息。
- 使用精确、可访问的语言： 避免营销填充和模糊的最高级。明确定义技术术语。如果必须使用行业行话，用通俗术语解释它。清晰不仅仅是可读性益处——它是生成式引擎的信任信号。
支柱 4：掌握对话相关性和提示优化
最后一个支柱是关于将您的内容与新的用户行为对齐：对话。
B2B 买家正在向 AI 提出详细、多部分的问题。您的内容需要以易于 AI 解析和呈现的格式包含答案。
- 以问题和答案思考： 结构化您的内容的关键部分，直接回答您的买家提出的自然语言问题。将您的标题转为问题。使用 FAQ 部分——用FAQPage schema 标记——来处理常见异议、功能比较和实施查询。
- 为“提示”优化，而不仅仅是关键词： 使用像 AlsoAsked 和 AnswerThePublic 这样的工具，但通过用户提示 AI 的镜头查看结果。关键词可能是“云成本管理”，但提示将是“在不影响性能的情况下减少 AWS 支出的最佳策略是什么？”
- 您的内容应该被优化以直接处理后者。这是实现提示-市场契合的核心。
- 拥抱比较和解释性内容： B2B 研究的重要部分涉及比较。创建直接比较解决方案、用简单术语解释复杂技术概念并定义行业行话的内容。这是生成式引擎寻求提供全面答案的高价值燃料。
- 互连以提供上下文： 在页面之间创建有意义的连接。链接到其他相关内部内容，以帮助 AI 引擎理解您的领域专业知识和您知识的更广泛上下文。
支柱 5：平衡机器逻辑与人类温暖
最后，记住人类读者。
虽然您的结构应该支持机器理解，但您的语气和叙述应该仍然感觉自然、吸引人和可信。
GEO 优化的内容不必听起来像机器人——它只需要清晰。
如何为 GEO 审计和升级现有内容
您的现有内容库是宝贵的资产。系统审计可以提升您最重要的部分，使其 GEO 就绪。
- 按性能和相关性优先： 从您的最高流量、最战略内容开始。
- 进行清晰度检查： 页面的核心实体是否立即明显？为精确重写并移除模糊的营销行话。
- 进行结构审计： 使用谷歌的 Rich Results Test 分析您当前的 Schema 标记，并识别添加更具体类型的机会（例如，向 Q&A 部分添加 FAQPage schema）。
- 执行信任审计： 所有声明是否由引用支持？数据是否当前？添加或增强作者简介以信号专业知识。
- 识别合成差距： 阅读您的文章并问，“用户可能下一个问题是什么？”如果您的内容没有回答它，AI 将在其他地方寻找。填充这些差距以使您的内容更全面。使用像 Schema.org、ChatGPT 或 Perplexity 这样的工具来测试您的内容在 AI 工具中的出现方式。
在 GEO 时代衡量成功
随着我们的策略演变，我们的指标也必须演变。仅依赖有机流量和 SERP 排名将给您一个不完整的 AI 驱动世界性能图景。
B2B 营销人员必须开始跟踪一组新的 KPI：
- 在 AI 快照中的品牌 & 来源提及： 您是否被引用作为 SGE 和其他答案引擎中的来源？工具正在出现来跟踪这个，但目前，它需要手动、定性分析您最重要的 SERP。
- AI 生成摘要的准确性： 当 AI 引用或总结您的内容时，信息是否正确且有利？
- 不正确的摘要可能表明您的内容缺乏机器解释所需的清晰度和结构。
- 在答案引擎中的声音份额： 而不是仅在传统搜索中的声音份额，分析您的品牌作为您行业中关键概念和问题的可信来源出现的频率。
- 来自“引用来源”的流量： 监控您的分析，以获取来自生成式 AI 平台的推荐流量，因为它们改善了来源归属。
检查表：您现在可以应用的 GEO 优化内容的迹象
- 主要主题（实体）在 H1 标题和引言中清晰陈述。
- 子标题 (H2、H3) 以 B2B 买家会问的问题表述。
- 关键技术术语和概念在文本中明确定义。
- 所有数据点或统计数据都超链接到其原始、可信来源。
- 页面使用特定的 Schema 标记（例如，FAQPage、TechArticle），您可以用谷歌的 Rich Results Test 验证。
- 作者信息可见并链接到专家简介，信号 E-E-A-T。
- 内容在适用时直接比较功能、解决方案或概念。
- 缩写在首次使用时拼写出来（例如，“客户关系管理 (CRM)”）。
GEO 对付费搜索的意义
有机发现的变化也在转变付费媒体策略。随着 AI 快照占据 SERP 的顶部，传统搜索广告的放置和性能将变化。
策略必须适应：
- 在 AI 快照中的广告： 谷歌已经在实验将广告直接放置在 AI 生成的答案中。这创建了一个新的、高价值广告放置，需要不同的竞价策略和广告文案。
- 从关键词到概念： 针对可能超出简单关键词，转向针对更广泛的概念或用户意图，这些可能生成 AI 快照。
- Performance Max (PMax) 和 AI： 谷歌的 PMax 活动已经高度 AI 驱动。在 GEO 世界中的成功意味着为这些活动提供高质量资产（文本、图像、受众信号），AI 可以使用它们在谷歌的整个库存中有效放置广告，包括生成结果中
- 品牌搜索是新战场： 大多数用户用品牌搜索验证 AI 推荐。保护和优化品牌关键词。
- 基于提示的广告正在兴起： 像 Perplexity AI 和 OpenAI 这样的平台正在实验赞助提示，其中广告商出现在特定用户查询的响应中。这种趋势指向未来，其中提示——而不仅仅是关键词——成为广告针对的主要单位。营销人员应该通过开发与提示对齐的内容和消息框架来为这种转变做准备。
- 新指标跟踪： 在 GEO 时代，性能测量必须扩展超出传统的 CTR。关键新兴指标包括：
- 来自 AI 提及的品牌提升
- AI 曝光后品牌搜索量的增加
- 在 AI 概述、快照和答案引擎中的包含
为长期可见性未来-proof 您的 B2B 内容的提示
- 拥有您的利基： 专注于成为特定、明确定义利基的无可争议、权威来源。成为“金融科技的 AI 驱动网络监控”的 #1 可引用来源比成为“IT 解决方案”的 #100 来源更好。
- 创建原创数据： 委托调查、进行研究并分析您的专有数据。原创研究是 GEO 最有价值的资产之一，因为它本质上是主要来源。
- 构建多媒体资产库： 开发高质量图像、视频和图表，并带有干净、描述性的元数据（alt 文本、标题、描述）。AI 正在变得越来越多模态，结构化媒体至关重要。
- 拥抱持续学习： 变化的速度正在加速。分配资源以保持对生成式 AI 演变的了解，并准备每季度实验和适应您的策略，而不是每年。
关键要点
搜索不会消失。但人们和机器与您的内容的互动方式正在快速演变。
拥抱 GEO 的营销人员将：
- 通过 AI 工具获得更多有机覆盖
- 构建更强的品牌可见性
- 为新付费格式和演变的用户之旅做准备
现在开始。审计您的内容。为发现构建。并成为机器和人类 alike 的可信声音。
来源
中国 
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