內(nèi)容轉(zhuǎn)載自「thinkingloop」

GEO/AEO，并不是一個全新的概念。簡單說來，就是 AI 搜索和 LLM 時代的 SEO。

但又跟 SEO 有些不太一樣，比如效果的可監(jiān)控、內(nèi)容的準(zhǔn)備策略等，都跟 SEO 時代完全不一樣了。

GEO 是不是個值得做的大生意，目前也存在不少爭議，有些人覺得帶來了新的想象力，有些人覺得，最多也就是一個新的 SEO。

但共識是，這事兒值得做，而且得做。

公眾號「thinkloop」的這篇文章，從 GEO 的原理切入，講清楚了 GEO 當(dāng)前的應(yīng)對策略、效果監(jiān)控邏輯以及代表產(chǎn)品等。

在他看來，一些從創(chuàng)業(yè)視角來看有意思的點是：

• 未來 ChatGPT 等 LLM 廠商會不會自己做商家推薦，甚至改造 API/Chatbot 等多層端口內(nèi)置廣告？

• SEO 和 GEO 和混合優(yōu)化、混合測評、“官方推薦”會怎么影響客戶看到的內(nèi)容

• 目前 GEO 品類的紅海和藍(lán)海，大概要怎么做，如何從易到難。

本篇經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載，文章結(jié)構(gòu)略有調(diào)整。

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01GEO 是什么，從 Agent 的工作原理說起

LLM 來了以后，chatbot 最先替代的是一部分搜索引擎功能，我們利用這些 LLM 來收集和總結(jié)信息來回答用戶的查詢。類似傳統(tǒng)搜索引擎的 SEO，GEO 也有一些 LLM 帶來的特質(zhì)和難點：

Ranking and Visibility（如何排序，如何讓內(nèi)容可見）：在傳統(tǒng)搜索引擎中評估網(wǎng)站性能很簡單，網(wǎng)站按排名順序列出，內(nèi)容為原文。然而，LLM 生成豐富和結(jié)構(gòu)化的回復(fù)，通常將引用嵌入到一個塊中。這使得排名和可見性的概念變得非常微妙。

Optimization of Websites（網(wǎng)站怎么優(yōu)化）:與搜索引擎不同，盡管在提高網(wǎng)站可見性方面進行了大量研究，但生成式引擎響應(yīng)的可見性優(yōu)化方法仍不明確。

Black Box Nature（黑盒特性）:由于生成式引擎的黑盒特性，內(nèi)容創(chuàng)作者對其內(nèi)容何時以及如何展示幾乎沒有或完全沒有控制權(quán)，這使得優(yōu)化內(nèi)容變得更加困難。

因此，GEO 優(yōu)化中：內(nèi)容優(yōu)化、有效的指標(biāo)評估、benchmark 和商業(yè) GEO 實驗中的可見性（優(yōu)化對象可能包括網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)、摘要方式、實體密度、引用鏈、語義可提取性等）都很重要。

GEO 本質(zhì)上是從內(nèi)容生產(chǎn)側(cè) 倒推 RAG/LLM/Agent 的工作機制，并反向優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)。未來的內(nèi)容策略一定是“可被AI檢索 + 可被 AI 引用 + 可被 AI 概括”的三位一體。

這其中有一部分與 SEO 相似，因此參考 https://serpapi.com/use-cases/seo 等 SEO/搜索引擎網(wǎng)站也有很大參考意義。

AI 原生搜索正在各個平臺如 Instagram、Amazon 和 Siri 上變得碎片化，每個平臺都由不同的模型和用戶意圖驅(qū)動。查詢變得更長（平均 23 個詞，對比 4 個），會話更深入（平均 6 分鐘），并且響應(yīng)因上下文和來源而異。與傳統(tǒng)搜索不同，LLMs 能夠記憶、推理，并以個性化、多源綜合的方式作出響應(yīng)。這從根本上改變了內(nèi)容的發(fā)現(xiàn)方式以及內(nèi)容需要優(yōu)化的方式。傳統(tǒng)SEO獎勵精準(zhǔn)和重復(fù)；生成式引擎優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)良好、易于解析且富含意義（而不僅僅是關(guān)鍵詞）的內(nèi)容。諸如“總結(jié)”或項目符號格式等短語有助于 LLMs 有效提取和再現(xiàn)內(nèi)容。

LLMs 現(xiàn)在實際上帶來了多少推薦流量？

如果查看了@Similarweb 的流量占前 100 家美國網(wǎng)站的百分比——對于大多數(shù)網(wǎng)站來說，推薦流量仍然不到 5%，占總流量的不到 1%。 但營銷和廣告技術(shù)將隨著大型 LLM 平臺開發(fā)自己的產(chǎn)品以及 AI 軟件公司覆蓋長尾需求（正如我們所見）而不斷演變來適應(yīng) SEO 趨勢。

Profound 的一個研究表示：ppl 里前幾的外部UGC平臺信息源。

02從 RAG 和 Agent 原理看 GEO 內(nèi)容優(yōu)化策略

我們在逆向之前需要重新看這三個架構(gòu)（langchain 的：rag-from-scratch/agent-from-scratch/open_deep_research）

2.1 RAG 內(nèi)容優(yōu)化策略

RAG from scratch 中我們可以看到一個典型的 RAG 工作流包括：

1. 文檔加載（Loader）：爬網(wǎng)頁、讀取 PDF、數(shù)據(jù)庫等；

2. 文檔分塊（Chunking）：按結(jié)構(gòu)將長文拆分成 200～1000 字的塊，支持后續(xù)檢索；

3. 向量化（Embedding）：將每個塊轉(zhuǎn)為向量，保存進向量數(shù)據(jù)庫；

4. 檢索（Retrieval）根據(jù)用戶問題用 embedding 檢索相似文塊；

5. 生成（Augmented Generation）將檢索塊+問題放進 LLM，生成答案。

結(jié)構(gòu)優(yōu)化 → 提高 Chunk 可讀性 & 可引用性

GEO 目標(biāo)：讓內(nèi)容塊被優(yōu)雅切割、每塊都“自洽易讀”，能獨立引用。

• 使用清晰的標(biāo)題、子標(biāo)題結(jié)構(gòu)（h1/h2/h3）；

• 每段控制在 2～4 句，信息密度高；

• 每個小節(jié)都有“中心句”或明確主題；

• 少廢話，避免過長段落；

• 避免“上下文依賴強”的敘述（如：見上文、下圖所示）；

• 用 bullet point 或表格結(jié)構(gòu)明確表達(dá)對比、列表、關(guān)鍵值。（使用確定的數(shù)據(jù)、量化指標(biāo)會有明顯優(yōu)勢）

向量友好 → 提高檢索準(zhǔn)確率

GEO 目標(biāo)：讓 embedding 表達(dá)內(nèi)容意圖清晰，不模糊、不歧義。

優(yōu)化策略：

• 多使用實體詞（如“RAG 框架”、“ChatGPT”、“LangChain”）而非模糊代詞（它、這個、那樣）；

• 內(nèi)容中包含重要關(guān)鍵詞的復(fù)述或近義變體（例如“企業(yè)知識庫” = “公司內(nèi)部資料問答系統(tǒng)”）；

• 每段都要有主題詞；

• 降低冗余性、重復(fù)性；

舉個不一定恰當(dāng)?shù)睦樱?在向量數(shù)據(jù)庫 Pinecone 的 SEO 文案中，不應(yīng)該寫：Pinecone 更加穩(wěn)定、而可以：RAG 框架結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫 Pinecone 的方式，比傳統(tǒng) SQL 檢索更穩(wěn)定。

檢索匹配 → 增加觸發(fā)概率

GEO 目標(biāo)：讓 LLM 能通過用戶 query 輕易匹配到你內(nèi)容塊。

優(yōu)化策略：

• 使用多種方式表達(dá)同一概念（synonym redundancy）；

• 使用常見問法進行內(nèi)容擴展（如“什么是 GEO？”、“GEO 的優(yōu)劣對比”）；

• 標(biāo)準(zhǔn)化概念（如用“生成式搜索優(yōu)化（GEO）”一次定義后多次復(fù)用）；

• FAQ 模板化內(nèi)容寫作（如產(chǎn)品問答、功能解釋、行業(yè)術(shù)語說明）；

引用友好 → 提升品牌和鏈接曝光

GEO 目標(biāo)：內(nèi)容被引用時帶有出處、品牌、上下文錨點。

優(yōu)化策略：

• 每段底部加結(jié)構(gòu)化錨點（如“【公司名】【模塊名】【更新日期】”）；

• 加入自引用語句：如“根據(jù) LangChain 的官方文檔…”；

• 使用 Schema.org 標(biāo)注結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

• 在文中自然嵌入產(chǎn)品/品牌名，方便作為生成內(nèi)容中的 attribution anchor；

比如：

這段內(nèi)容能被：

• chunk 干凈；

• embedding 表達(dá)得清晰；

• 匹配用戶“企業(yè) RAG 接入方案”問題；

• 被引用時能顯示“LangServe by LangChain”；

現(xiàn)在硅谷提出 AEO， agentic engine optimization， is the new SEO，也就是所謂 Agent 的引擎優(yōu)化。目前來看算是子集。

Agent 檢索友好

除了 RAG、Agent 往往有 action，也有更多的 context 理解

優(yōu)化點：

1. 任務(wù)導(dǎo)向內(nèi)容設(shè)計：

• 內(nèi)容要圍繞“Agent 能完成的任務(wù)”進行結(jié)構(gòu)化描述；

• 比如“如何幫用戶退貨”、“推薦 3 家附近奶茶店并生成路線”。

可操作性內(nèi)容結(jié)構(gòu)：

• 用 checklist、步驟卡片、流程圖描述任務(wù)；

• 比“長篇大論”的解釋性內(nèi)容更容易被 Agent 利用。

指令友好型寫作：

• 模仿 prompt 風(fēng)格寫作，讓 Agent 更容易提?。?/p>

• 如：如果用戶在找 xx，請使用以下 API 并回復(fù) JSON。

保持“自洽塊”原則：

• Agent 有上下文窗口限制，內(nèi)容要自帶背景，不依賴其他上下文。

Agent Action 友好

優(yōu)化點：

1. 定義清晰的 Tool Schema（函數(shù)簽名）

• 函數(shù)名、參數(shù)名、描述要高度可讀、task-oriented；

• 避免使用抽象縮寫或?qū)I(yè)術(shù)語；

• 示例多寫幾個觸發(fā)用例；

語義對齊命名

• 如果你是一個“訂餐工具”，就用 orderFood（），而不是 triggerService（）；

• 工具名要像動詞組合而非品牌名，Agent 更容易“match intent”。

為 Agent 編寫 prompt-friendly 用法介紹

• 寫“當(dāng)用戶問 xxx 時，請調(diào)用這個工具”的用例；

• 例如 OpenAI Function Calling 中的 "description": "Call this when user wants to book a flight"。

托管工具文檔/入口頁面 GEO 優(yōu)化

• 讓工具的使用文檔也能被 AI 搜索引擎檢索（Perplexity、ChatGPT Browse 等）；

• 用結(jié)構(gòu)化寫法定義 API 入口點，讓 RAG 系統(tǒng)能“讀懂”。

03GEO 具體實操建議

1. 開放爬蟲權(quán)限：別擋 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 的路。robots.txt 開綠燈、提交 sitemap、別屏蔽 Google-Extended。

2. 打造權(quán)威信號（E-E-A-T）AI 更信任“專業(yè)、可信、有人格”的網(wǎng)站。經(jīng)驗（Experience）、專業(yè)性（Expertise）、權(quán)威性（Authoritativeness） 和 可信度（Trustworthiness）怎么具體做（實操）：

• 經(jīng)驗：展示你自己或品牌的親身經(jīng)歷，比如「我親自測試了這 10 款工具」或「我們自己就用這個方法增長了 3 倍」。

• 專業(yè)性：寫你真正懂的領(lǐng)域內(nèi)容，最好在頁面加上作者介紹（有頭有臉），注明你的背景或資格。

• 權(quán)威性：爭取被別的站點、媒體、博客引用或推薦。比如出現(xiàn)在新聞報道、Reddit 討論或被別人引用。

• 可信度：保持網(wǎng)站信息透明、頁面設(shè)計專業(yè)、有聯(lián)系方式、有隱私政策、SSL 加密（HTTPS）。

加上結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) Schema：用 JSON-LD 向 AI 明示：這是文章？是產(chǎn)品？是 FAQ？Schema 就像是 AI 看得懂的簡歷。你可以直接問 Cursor 這個提示詞：我的網(wǎng)站數(shù)據(jù)是否結(jié)構(gòu)化，如果不是，請優(yōu)化。用 Google 的 Rich Results Test 驗證沒錯。

寫給 AI 看，也寫給人讀。AI 喜歡結(jié)構(gòu)清晰：使用 H2/H3 分段，項目符號列舉， TL；DR 總結(jié)，一問一答 FAQ

覆蓋對話式關(guān)鍵詞：AI 用戶不是在搜關(guān)鍵詞，而是在問問題。把“用戶會問什么”寫進你的頁面標(biāo)題、H2、內(nèi)容段落。比如：“如何 X”、“X vs Y”、“X 的最佳工具推薦”……

持續(xù)更新內(nèi)容：AI 和 Google 一樣討厭過時信息。舊文定期更新，標(biāo)注發(fā)布日期，加入 “2025 指南” 等字樣。保持內(nèi)容新鮮 = 保持可見。

用外部權(quán)威提升可信度：AI 喜歡引用「別人也相信」的內(nèi)容。試著讓你的網(wǎng)站被：媒體報道、博主引用、社區(qū)推薦、拿到優(yōu)質(zhì) backlink（Ping-O-Matic- Pingler）

拓展內(nèi)容觸點：AI 也在讀 Reddit、Quora、LinkedIn、Medium。把你的網(wǎng)站內(nèi)容在這些平臺做分發(fā)、生成討論、提高引用率。你寫的 Reddit 回答，有可能被 ChatGPT 讀走整段！

頁面結(jié)構(gòu)要“留得住人”AI 幫你把人送來，留住才是本事。首屏高價值內(nèi)容、清晰的 CTA（注冊 / 提交 / 瀏覽）、延伸閱讀 / FAQ 防止跳出、把“點擊”變成“參與”。

持續(xù)監(jiān)控 AI 曝光軌跡：手動用 ChatGPT / Perplexity 問問你的關(guān)鍵詞，看自己有沒有被提到。結(jié)合 GA 分析 AI 源流量表現(xiàn)。也可以試試 Semrush 的 AI Visibility 工具

內(nèi)容 → 曝光 → 留存 → 優(yōu)化=閉環(huán)

04GEO 效果評估搭建

核心是理解品牌或頁面在 AI 搜索、自然搜索或社交平臺中是否被“看到”、“引用”或“推薦”。

曝光分析常見方法（包括 GEO 和 SEO）

也可以利用AI模型（如 GPT-4o）模擬用戶問題流，構(gòu)建問題 → 回答 → 引用鏈條，發(fā)現(xiàn)“內(nèi)容覆蓋空白區(qū)”?；蛘咄ㄟ^爬蟲 + SERPAPI（如 SerpAPI）批量分析 AI Overviews 和 featured snippets 中是否包含自身內(nèi)容。

YC S21 的 daydream 也寫過一篇衡量來自 LLM 平臺的流量：https://www.withdaydream.com/library/measure-traffic-from-llm-platforms

里面比較有意思的點是：為了讓 LLM 流量可衡量且可行動，將其視為一個具有自身漏斗特征的獨立獲取來源。

4.1 給AI來源的流量進行字段標(biāo)記

首先在您的分析平臺創(chuàng)建一個自定義流量分段。標(biāo)記來自已知 LLM 來源的會話：

• chat.openai.com

• perplexity.ai

• searchgenerativeexperience.google.com 或 bard.google.com

• 其他包含直接引用或嵌入式鏈接的工具（例如，瀏覽器擴展、Claude 引用）

這使您能夠隔離特定AI流量來源的性能、行為和轉(zhuǎn)化模式。

4.2 根據(jù)行為而非頁面瀏覽量定義漏斗階段

傳統(tǒng)漏斗追蹤用戶如何在不同頁面間移動。但由 LLM 驅(qū)動的流量并非以相同方式導(dǎo)航，因為它到達(dá)時已被篩選且更加聚焦。盡管階段仍然類似入口、參與和決策，但用戶心理和速度從根本上不同。

LLMs 通過替用戶完成比較工作來簡化探索階段。這意味著你的漏斗不應(yīng)該模擬用戶走了多遠(yuǎn)，而應(yīng)該模擬他們來做什么以及多快能完成。

→ 進入（預(yù)認(rèn)證到達(dá)）：一小部分用戶點擊 AI 平臺提供的引用鏈接。這通常是他們唯一會點擊的鏈接。這些會話通常在 LLM 已經(jīng)完成篩選后，從產(chǎn)品頁面、比較文章或功能說明開始，處于漏斗的中段。

→ 互動（快速驗證）：用戶掃描尋找與 AI 描述相匹配的快速信號（可信度、價格清晰度或社會證明）。他們不是廣泛探索；而是在狹窄范圍內(nèi)驗證。

→ 決策（轉(zhuǎn)化或退出）：如果你的內(nèi)容與 AI 摘要一致并滿足用戶期望，轉(zhuǎn)化可以在會話中發(fā)生。如果不符合，他們可能會跳轉(zhuǎn)或稍后通過品牌搜索或直接搜索返回。使用 UTM 參數(shù)和會話拼接來追蹤這些跨觸點的旅程。

4.3 使用漏斗分析工具來追蹤流失或加速

漏斗探索工具可以揭示 LLM 流量行為的關(guān)鍵差異：

• AI 訪客是否完全跳過網(wǎng)站導(dǎo)航直接訪問行動號召？

• 頁面停留時間是否較低，但轉(zhuǎn)化率較高？

• 是因為會話時間短但成功，所以跳出率具有誤導(dǎo)性嗎？

例如，你可能會發(fā)現(xiàn)，來自 Perplexity 的用戶的轉(zhuǎn)化速度是 SEO 流量的 2 倍，但他們只瀏覽了一個頁面。

4.4 將AI流量與傳統(tǒng)自然流量和付費流量進行對比

最后，將 LLM 驅(qū)動的會話與其他獲客渠道進行 benchmark 測試：

它在轉(zhuǎn)化率方面是否優(yōu)于品牌搜索？例如，Claude 會話可能通過單次訪問就能轉(zhuǎn)化為 demo request，而品牌自然流量需要多個觸點。

它是否每會話產(chǎn)生更高的收入？你可能會發(fā)現(xiàn) Perplexity 用戶在網(wǎng)站上的停留時間較短，但結(jié)賬率更高或購物車更大。

平均訂單價值是更高還是更低？這可以表明 AI 平臺是驅(qū)動了更優(yōu)質(zhì)的潛在客戶，還是僅僅吸引了不同的買家群體。

這種基準(zhǔn)測試有助于證明內(nèi)容更新的合理性。更重要的是，它讓你能夠更有效地分配預(yù)算，集中資源在人工智能平臺重點推廣的頁面、渠道和格式上。

這里有一個理論上的例子：一個 SaaS 品牌發(fā)現(xiàn)，來自 chat.openai.com 的人工智能推薦訪客的免費試用轉(zhuǎn)化率比付費搜索和電子郵件流量高出 32%。因此，他們重新分配預(yù)算，優(yōu)化 ChatGPT 最常引用的頁面，包括在頁面頂部添加 Social Proof（如客戶 logo 墻） 并簡化他們的定價說明。

05GEO 代表產(chǎn)品和公司介紹

套個娃 如果你問 ChatGPT：幫我推薦一些 GEO 工具和公司，那才是 GEO 公司真正的競技場 如果你問 Google，哪個是最好的 GEO 工具，那就是 SEO 和 GEO 混合優(yōu)化公司的競技場。

https://www.athenahq.ai/

首頁就是輸入你的公司郵箱，根據(jù)公司郵箱進行競品分析。

https://proseo.ai

ProSEO.ai（針對 Shopify 電商）針對產(chǎn)品頁面生成“AI 購物助手”能理解的描述（如用于 ChatGPT 插件或 Google AI Overview）。支持 JSON-LD、Rich Snippets、AI Schema 建議。主打“AI-commerce GEO”，提升 AI 電商推薦中的可見度。

https://brandwell.ai/

GEO/SEO融合平臺。針對 AI-overview 和 ChatGPT 網(wǎng)頁回答格式優(yōu)化頁面結(jié)構(gòu)。支持 AIO（AI optimization）檢查，模擬 LLM 抓取行為。提供“LLM 排名分?jǐn)?shù)預(yù)測器”。特色： 提供 AI 視角的排名分析，而非傳統(tǒng) Google 爬蟲模型。

https://www.byword.ai

GEO 內(nèi)容生成平臺，批量生成適配 AI 搜索的文章（如 Perplexity、ChatGPT）。支持嵌入 schema.org、FAQ、metadata 以提升 AI 可讀性。自動部署到 WordPress、Shopify 等 CMS。

higoodie.com

Goodie AI 是一個幫助品牌在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等 AI 搜索平臺中“被看見、被引用”的答案引擎優(yōu)化平臺。

tryprofound.com

Profound是一家面向品牌和企業(yè)的 AI 可見性平臺，專注于在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overview、Copilot、Grok、Meta AI 等生成式搜索引擎中提升品牌曝光度和引用率。支持實時監(jiān)控與優(yōu)化，幫助企業(yè)：分析品牌在 AI 回答中的曝光情況。探索用戶在 AI 平臺上的提問趨勢（Conversation Explorer）。跟蹤引用來源、表現(xiàn)和用戶行為。優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)，讓 AI 更容易抓取并引用頁面內(nèi)容 。此外，Profound 于 2025 年完成 2000 萬美元 A 輪融資，并推出了針對中小企業(yè)的 Profound Lite 自助服務(wù)，每月收費 499 美元

舉個數(shù)據(jù)分析看板例子：

Foundation （Source: https://foundationinc.co/lab/generative-engine-optimization)的 dashboard 中：在 LLM 中，與 Lululemon 相關(guān)的 24%的對話框會導(dǎo)致包含它們的響應(yīng)。然而，在整體情感方面，它們在 LLM 中處于中等水平。

客戶實施例子：Ramp 利用了 Profound 的答案引擎洞察，注意到 AI 引擎經(jīng)常引用與自動化、AI 和軟件比較相關(guān)的內(nèi)容——這些內(nèi)容在傳統(tǒng)搜索中傳統(tǒng)上被忽視。

分析顯示，Ramp 先前 6%的引用來自此類與自動化相關(guān)的內(nèi)容。Ramp 創(chuàng)建了兩個定制頁面，專門設(shè)計供 AI 回答引擎抓取——小型企業(yè)應(yīng)付賬款軟件和大型企業(yè)應(yīng)付賬款軟件，以及類似的產(chǎn)品比較頁面，如《前六款應(yīng)付賬款自動化軟件》和《應(yīng)付賬款中的 AI》，它們對 Ramp 的可見度增長做出了重要貢獻(xiàn)。（Ramp 注意到一個立即的戰(zhàn)略重點：他們在應(yīng)付賬款領(lǐng)域的可見度極低，并且他們知道通過正確的方法可以主導(dǎo)這一領(lǐng)域）

Ramp 的戰(zhàn)略方法迅速證明了其有效性：

• 300 多次引用：這兩個目標(biāo)頁面在一個月內(nèi)產(chǎn)生了 300 多次引用，位列 Ramp 最受引用的內(nèi)容之列。

• 7 倍 AI 可見性提升：Ramp 的 AI 可見性在一個月內(nèi)從 3.2%躍升至 22.2%。

• 競爭優(yōu)勢：Ramp 在應(yīng)付賬款領(lǐng)域的金融科技品牌中從第 19 位躍升至第 8 位，超越了 11 個競爭對手，并為 AI 優(yōu)化內(nèi)容設(shè)定了新的基準(zhǔn)。

總結(jié)一下：

開個腦洞：目前 SEO 算是一個比較確定性的“封閉場景”，兩個 facts：一是目前暫無主流產(chǎn)品原生支持 RL，大多是離線分析或 prompt 微調(diào)。二是根據(jù)上面這張表我們發(fā)現(xiàn)核心的差異點集中在“寫作風(fēng)格 + 頁面結(jié)構(gòu) + schema 嵌入深度”，而不是學(xué)習(xí)機制。

那么，如果搭一套成本可控的 GEO RL，不知道會不會是一個合適的實驗項目

• Agent: 選擇關(guān)鍵詞、寫作模板、FAQ 問題結(jié)構(gòu)

• Environment: 發(fā)布到站點 → 被 ChatGPT/Perplexity 抓取 → 看是否出現(xiàn)在回答中

• Reward: 來自 ChatGPT/Perplexity 的引用頻率、搜索引擎流量數(shù)據(jù)、CTR

目前這些數(shù)據(jù)是脫線采集 + 手動分析，而 RL 能讓這種反饋成為訓(xùn)練的一部分。

06相比 SEO，GEO 的更多想象在哪里？

盡管規(guī)模龐大，但 SEO 從未產(chǎn)生過壟斷性贏家。像 Semrush、Ahrefs、Moz 和 Similarweb 這樣幫助公司進行 SEO 和關(guān)鍵詞研究的工具，在各自的領(lǐng)域取得了成功，但它們都沒有掌握完整的生態(tài)系統(tǒng)（或像 Similarweb 那樣通過收購增長）。每個工具都開辟了一個細(xì)分市場：反向鏈接分析、流量監(jiān)控、關(guān)鍵詞智能或技術(shù)審核。

SEO 一直都很分散。這項工作分散在各個代理機構(gòu)、內(nèi)部團隊和自由運營商之間。數(shù)據(jù)很混亂，排名是推斷出來的，而不是經(jīng)過驗證的。Google 掌握著算法的鑰匙，但沒有任何供應(yīng)商能夠控制界面。

即使在巔峰時期，最大的 SEO 參與者也只是工具提供者。他們沒有用戶參與度、數(shù)據(jù)控制權(quán)或網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，無法成為 SEO 活動集中的中心。

點擊流數(shù)據(jù)——即用戶在瀏覽網(wǎng)站時點擊的鏈接記錄——可以說是洞察真實用戶行為的最清晰窗口。然而，從歷史上看，獲取這些數(shù)據(jù)一直非常困難，被互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商、軟件開發(fā)工具包、瀏覽器擴展和數(shù)據(jù)中介牢牢鎖住。這使得在沒有深厚基礎(chǔ)設(shè)施或特殊訪問權(quán)限的情況下，構(gòu)建準(zhǔn)確、可擴展的 know-how 幾乎不可能。

GEO 改變了這一切。

甚至：

Agent: 選擇關(guān)鍵詞、寫作模板、FAQ 問題結(jié)構(gòu)

Environment: 發(fā)布到站點 → 被 ChatGPT/Perplexity 抓取 → 看是否出現(xiàn)在回答中

Reward: 來自 ChatGPT/Perplexity 的引用頻率、搜索引擎流量數(shù)據(jù)、CTR

目前這些數(shù)據(jù)是脫線采集 + 手動分析，而RL等等手段可能會讓這種反饋成為訓(xùn)練的一部分。也會帶來更多的潛能。

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