通过免费、可靠的指南和资源了解 AI 搜索优化（GEO、AEO、LLMO），从基础知识到技术配置、内容优化、测量和工具。
9. 针对 AI 搜索进行优化（GEO、AEO、LLMO）
衡量人工智能搜索的可见性和交通
优化 AI 搜索的技巧
关于被训练模型中包含的网站提及的讨论很多。这是正确的。但是，应添加以下短语：“并且一定要在正确的语义上下文中提及”。
被提及是好事；在与您的业务、服务和产品在语义上相关的“块”中被提及会更好 100%。
另一个提示：在提取查询扇出时，尤其是在您的竞争对手出现而您没有出现的会话搜索中，不要犯立即创建内容或块试图针对这些查询的错误。
在使用它们之前检查您的架构，并查看已尝试回答这些问题的网站内容，并确定您的网站与竞争对手的内容差距。
为主题的各个方面奠定基础，然后在微观层面上优化每一条内容。
被提及是好事；在与您的业务、服务和产品在语义上相关的“块”中被提及会更好 100%。
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在使用它们之前检查您的架构，并查看已尝试回答这些问题的网站内容，并确定您的网站与竞争对手的内容差距。
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对于相对较新的品牌来说，最容易实现的目标之一：发布征服内容
新品牌与老品牌A
新品牌与老品牌 B
等等
法学硕士喜欢帮助他们理解新实体的内容
不要停留在文本比较上
将内容重新调整为信息图表、长视频、短片
通过第三方网站、影响者、播客采访进行分发
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法学硕士喜欢帮助他们理解新实体的内容
不要停留在文本比较上
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通过第三方网站、影响者、播客采访进行分发
💁🏻♂️ 清晰简洁地传达您的核心产品。
💁🏻♂️ 用几乎无聊的声明性文案取代营销文案。
💁🏻♂️ 从字面上说出你的产品/服务是为谁服务的。
💁🏻♂️ 首先控制定义层（通过信息页面），然后通过架构标记和内部链接将它们连接到商业页面。这是因为基于定义的内容有更好的机会包含在人工智能输出中，而一旦定义或发现意图得到满足，商业页面对于相关性、基础性和权威性至关重要。例如，法学硕士可能会使用您的博客文章定义“无头 cms”，然后 从您的产品页面提及或引用您。
您可以使用模式标记将其结合在一起，通过为其分配唯一的 ID 来引用各个块，然后通过声明项属性定义信息。
💁🏻♂️ 其实有个好产品🤣
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💁🏻♂️ 从字面上说出你的产品/服务是为谁服务的。
💁🏻♂️ 首先控制定义层（通过信息页面），然后通过架构标记和内部链接将它们连接到商业页面。这是因为基于定义的内容有更好的机会包含在人工智能输出中，而一旦定义或发现意图得到满足，商业页面对于相关性、基础性和权威性至关重要。例如，法学硕士可能会使用您的博客文章定义“无头 cms”，然后 从您的产品页面提及或引用您。
您可以使用模式标记将其结合在一起，通过为其分配唯一的 ID 来引用各个块，然后通过声明项属性定义信息。
💁🏻♂️ 其实有个好产品🤣
评论是本地答案的人工智能火箭燃料。提示客户留下详细的评论，指出您的利基、服务或氛围（“扩大我们伊利商店的搜索引擎优化”、“儿童友好的露台”）。然后在您的网站上使用“评论”和“聚合评级”架构来显示它们。这些接地的第三方信号使法学硕士相信您可以进行超具体的“Y中最好的X”查询。
日志文件分析！检查人工智能爬虫如何浏览您的网站。你会发现一些有趣的事情和行为。
对于人工智能购物：产品提要优化，并确保您拥有高质量的图像。
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我的第一条建议：逆向工程资源。你的竞争对手是否总是被提到在你之上？检查使用哪些来源来推断为什么 ChatGPT 或 Perplexity 对他们有利。
当我这样做时，我经常会在 Reddit 上发现特别有利的评论 - 也许在一个开放的线程中，您仍然可以建议您自己的产品作为选项。
但我还发现，诸如自行发布的新闻稿之类的内容正在被采纳，因为它宣布了特定的受众或类别，例如“我们刚刚为 Y 受众推出了 X 产品”。如果您也这样做，在您的博客、新闻页面或帮助中心上创建更多超具体的源材料，这可能足以向法学硕士提供关于您的指导并提高您的知名度。
当我这样做时，我经常会在 Reddit 上发现特别有利的评论 - 也许在一个开放的线程中，您仍然可以建议您自己的产品作为选项。
但我还发现，诸如自行发布的新闻稿之类的内容正在被采纳，因为它宣布了特定的受众或类别，例如“我们刚刚为 Y 受众推出了 X 产品”。如果您也这样做，在您的博客、新闻页面或帮助中心上创建更多超具体的源材料，这可能足以向法学硕士提供关于您的指导并提高您的知名度。
实体 SEO 审核。全面审查您的公司/品牌在网络上的表现，重点关注知识面板、维基百科、维基数据、相关评论网站等……
作为一家刚刚经历品牌更新的企业公司，我们专注于通过使用维基共享资源上传向导来更新旧徽标，联系第三方请求徽标更新，声明我们的知识面板，向主页添加组织架构等......。充分了解实体存在中的任何差距，以避免混合信号。
我们之所以专注于此，是因为我们的大部分 AI 推荐流量都来自 ChatGPT，而且我们的转化率在这里最高。
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我们之所以专注于此，是因为我们的大部分 AI 推荐流量都来自 ChatGPT，而且我们的转化率在这里最高。
尽可能发布具有第一手经验的内容。法学硕士可以自己生成通用内容，他们不能做的是生成有关情况或事件的第一手知识。包括“我测试过”、“我们使用了这个工具”或“这是 30 天 xyz 后发生的情况”等短语。这让模型更有理由将你的内容拉入答案中。
保持依赖树简短。这意味着句子较短，每个句子仅回答一个问题。问题不必出现在内容中，因为它是由句子（答案）暗示的。人工智能搜索将在清晰度方面蓬勃发展，以便轻松为搜索者提供答案，并且您希望法学硕士能够轻松生成包含您的信息的段落。
学习 AI 搜索优化时的常见问题
传统搜索引擎优化与人工智能搜索（如 Google AI Overviews、Bing Copilot、Perplexity 等）的根本区别在于输出格式和检索模型。在人工智能搜索中，目标从排名良好转变为可引用、语义清晰和上下文可信。你不再只是为了地位而战，而是为了包容性而战。
在传统搜索引擎中，您的目标是出现在搜索结果中的顶级位置，用户可以从中选择要单击的内容。为了提高搜索结果中的内容排名，您可以优化网站页面内容相关性、链接流行度以及考虑的许多其他信号，以增加转化为流量的点击次数，并最终增加搜索相关产品或服务的用户的转化。
相反，人工智能搜索引擎提供从多个来源合成的直接答案——有时无需用户单击任何内容。在这种情况下，您的目标是在人工智能生成的响应中被引用或做出贡献，并可能有内联提及或链接归因（但通常不是排名链接）。 LLM 支持的系统通过发出多个子查询（查询扇出）来合成信息，并从多个子查询中提取相关内容跨度 文件。在这种情况下，优化工作转向结构化内容，以方便分块、实体优化、引用价值等。
为了构建您的内容以最大程度地被 AI 搜索引擎（Google AI Overviews、Bing Copilot 和 Perplexity）发现，您不仅需要优化索引，还需要优化块级检索、答案合成和引文价值。
- David Hunter 让每个段落紧密关注一个概念（每个部分一个想法），保持段落语义紧凑且独立，每个块都应该是独立可理解的（而不是需要整个页面的上下文）。
- Simon Vreeman 您的内容必须易于提取且逻辑结构适合多源答案，以直接、简洁的句子开始答案，使用自然语言问答格式，使用简单、事实、非促销的语气，清楚地总结复杂的想法，然后进行扩展。
- Ben Goodey 当人工智能引擎认为内容准确、结构良好且具有权威性时，就会引用内容。为了获得归属，您的内容必须满足更高的信任度和清晰度。撰写中立的、基于事实的陈述，包括来源引用（链接到研究、统计数据或专家），显示作者身份和凭据（EEAT 信号），使用具体的、可验证的声明。
除此之外，将您的内容组织到主题集群中，使用结构化数据并定期更新您的内容以保持最新。
引用和来源可信度在确定您的内容是否包含在人工智能生成的答案中以及您的品牌或页面是否明确归因方面发挥着核心作用：引用有助于确定显示的内容。人工智能搜索引擎通过从多个可靠来源获取答案来综合答案。他们使用引用来归因事实或陈述，提供用户信任信号，允许用户更深入地验证或探索。没有察觉到 可信度，您的内容可能会提供答案，但不会被引用。
要被引用（而不仅仅是被使用），您需要让人工智能系统轻松信任和归因您的内容：添加专家署名、引用主要来源或研究、以清晰、事实性的语言撰写、使用原始数据或独特的见解、使用结构化数据。