以前我们是在搜索框里敲字，现在很多人开始直接问AI。比如问“今年开个咖啡馆，需要办哪些手续，一步步怎么走？”AI会直接给出一个清单，而不是甩给你一堆链接。
这就带来一个新问题：AI给出的答案，凭什么要引用你的内容？
这里就引出一个新玩法，叫“生成式引擎优化”，英文是Generative Engine Optimization，简称GEO。说白了，就是让你写的东西，能被AI看上，愿意在回答问题的时候直接用你的原话。这跟以前的SEO不太一样。SEO是想办法让用户点进你的网站，GEO是想办法让AI在它自己的地盘上，替你说话。
搞懂GEO，你的内容就能在别人还在研究关键词排名的时候，直接成为AI的知识来源。
要搞定GEO，得先弄明白AI是怎么“学习”新知识的。它跟搜索引擎的蜘蛛爬取完全是两码事。AI获取信息有两个路子。
一个是它的“老本”，也就是训练数据。你可以把这个看作是AI上学时用的教科书。这些教科书在它出厂前就定好了，内容是旧的。你今天刚发布的文章，不可能出现在它的教科书里。
另一个路子，是它的“实时查询”能力。这个是我们的主战场。现在的AI都用一个叫“检索增强生成”（RAG）的技术。这技术让AI在回答问题时，可以像个学生参加开卷考试，随时上网查最新资料。
它的工作流程是这样的：AI拿到一个问题，把它变成几个搜索指令，然后去Google或必应上搜。搜回来一堆网页片段后，它会快速判断哪些信息靠谱、相关，然后把这些信息揉进自己的知识库里，最后生成一个看起来很完整的答案，并在下面附上资料来源。
所以，GEO的核心任务，就是在AI进行“开卷考试”的那几秒钟，让你的内容成为它最信赖、最想抄的那份“参考答案”。
这就让GEO和SEO的关系变得有点微妙。它们都需要高质量的内容。但SEO的目标是拉人进站，GEO的目标是输出观点。一个想让你“到我家里来坐坐”，另一个想让你“在村口广播里直接念我的稿子”。这个区别，决定了我们得换个脑子来写东西。
想让AI在回答问题时优先用你的内容，有五个关键点必须做到。这五个点，能让你的文章不仅人爱看，AI也愿意用。
① 让AI觉得你很靠谱
AI最怕的就是“胡说八道”，这叫“AI幻觉”。所以它在引用资料的时候，会特别偏爱那些看起来就很权威、很可信的内容。Google那个E-E-A-T原则（经验、专业、权威、可信）在这里就显得格外重要。
怎么做？
- 写上作者真名。别用网名或者“小编”。文章作者应该是个有名有姓的人，最好能链接到这个人的简介，里面有他的工作经历、专业背景。比如，一篇讲财务规划的文章，作者是一位有10年经验的注册理财师，这就比一个匿名作者可信得多。
- 引用数据要给来源。不要写“研究表明”，要写“根据《2025年中国消费者洞察报告》第32页的数据显示……”，然后给个报告的链接。这让AI知道你的信息不是瞎编的。
- 在一个领域写深写透。别东一榔头西一棒子。如果你是做跨境电商的，那就持续写这个领域的文章，从选品、物流写到支付、营销。当AI发现你在一个主题下贡献了大量高质量内容，就会把你标记为这个领域的专家。
- 让别人给你站台。如果你的文章被行业里的大媒体、知名大学或者专家引用了，那你的权威性就大大增加了。AI会看到“多个人都说他靠谱”，那自然更愿意信你。
② 把内容写得像一份说明书
AI读文章，不是一个字一个字地看，它是解析结构。结构清晰的内容，对它来说就像一份填好的表格，处理起来不费劲。
怎么做？
- 用好标题层级。一篇文章只用一个H1主标题。下面的大段落用H2，大段落里的小要点用H3。这个层级结构就是给AI看的内容大纲。
- 多用列表。讲步骤、列要点的时候，就用1、2、3或者项目符号。比如，写“注册公司的五个步骤”，用列表一条条列出来，就比写成一大段话要清晰得多。AI很喜欢直接抓取这种列表来回答问题。
- 数据对比用表格。如果你要比较三款手机的参数，或者分析不同投资方案的优缺点，就老老实实地做个HTML表格。表格是结构化最强的内容形式，AI可以直接解析使用。
- 用问答体写作。把一些小标题直接写成问题，比如“GEO需要花钱吗？”然后下面紧跟着给答案。这完全是在模拟AI的问答逻辑，被采纳的几率会高很多。
③ 给内容贴上“标签”，让AI秒懂
AI是通过理解“实体”（比如一个人、一个公司、一个概念）和它们之间的“关系”来构建知识的。我们需要帮AI准确地识别出这些东西。
怎么做？
- 用Schema标记。这是个技术活，但效果很好。你可以在网页代码里加一段脚本，明确告诉AI“这部分内容是一个FAQ问答集”、“这个人是这篇文章的作者”、“这个组织是我的公司”。这等于给内容附上了一份官方说明书，AI处理起来就特别快。
- 主动下定义。文章里第一次提到某个专业术语时，就给它一个明确的定义。比如，“所谓‘私域流量’，指的是……”。这样，当别人问AI这个词是什么意思时，它很可能会引用你的定义。
- 写得别有歧义。检查你的文章，确保“它”、“他们”这些代词指代明确。最好是在每个段落开头，都把主语说清楚，这样即使AI把这个段落单独抽出去，意思也是完整的。
④ 证明你的内容是新鲜、真实的
现在AI生成的内容太多了，真假难辨。那些有事实依据、有明确时效性的原创内容，就成了香饽饽。
怎么做？
- 标注内容的时效性。如果是篇讲市场趋势的文章，就在标题或者文章开头写上“2025年6月更新”。这样AI就知道这是新信息，不是过时的旧闻。
- 用具体数字说话。别说“我们的产品销量很高”，要说“我们的产品在2025年第一季度，通过天猫旗舰店售出了5万件”。具体的数据比模糊的形容词有说服力多了。
- 别说大话、废话。少用“最好”、“绝对”、“唯一”这种词。写文章要客观，用“在某种程度上”、“可能会”这种严谨的表达。AI会觉得这样的内容更中立可信。
- 写点AI写不出来的东西。你自己的亲身经历、一个项目失败的复盘、一个独特的行业观察，这些都是AI无法生成的。这种带有个人经验和深度思考的内容，是吸引AI引用的王牌。
⑤ 像聊天一样写作，回答别人的问题
以后大家都是跟AI对话，所以我们的内容也得写得像在对话，而不是写一篇冷冰冰的报告。
怎么做？
- 把标题写成问题。比如，写一篇关于健身的文章，标题可以是“新手第一次去健身房，应该练什么？”这比“新手健身房入门指南”更能匹配用户的提问。
- 说人话。用简单直接的句子。想象一下你正在跟一个朋友解释这件事，你会怎么说？就怎么写。这能帮AI更容易地理解和转述你的话。
- 把一个问题讲透。用户问了一个问题，你要想到他可能还会问什么。比如，你回答了“如何选购烤箱”，就应该接着写“新烤箱第一次使用要注意什么？”、“烤箱怎么清洁？”。在一篇文章里提供完整的解决方案，AI会认为这个页面的信息价值很高。
- 开头或结尾给个总结。在文章最前面或最后面，用几句话把核心要点说清楚。这相当于给AI划重点，它能快速抓住你的核心观点。
这些方法在不同的平台上用起来，侧重点也不同。
在你自己的官网或博客上，技术可以搞得最完善。把Schema标记全部署上，把网站速度搞快。在这里建一个“知识库”，专门发深度行业报告和操作指南，这是把你打造成权威信源的大本营。
在知乎上，要利用它的问答属性。找个好问题，写一个超长、超详细、结构超清晰的回答。在知乎上，你是在建立个人品牌。当你在某个领域成为公认的大V，AI在回答相关问题时就绕不开你。
微信公众号比较封闭，AI不一定能直接抓取。但它的玩法更高级。你要做的，是把你的公众号做成一个行业品牌。当你的品牌名气大了，AI为了保证回答的全面性，就可能会直接说：“根据公众号‘某某某’的观点……”。这时候，你的品牌本身就成了一个信源。
未来，AI会越来越懂图片和视频，也会根据每个人的不同，给出更个性化的答案。但要小心，别为了迎合AI，把文章写得没人味儿。最后看你文章的还是人。在这个AI内容泛滥的背景下，真正来自人类的经验和思考，会变得越来越值钱。
说到底，所有的方法，最后都指向一件事：用心创造对人有用的好内容，然后用一种清晰、有条理的方式把它表达出来。 这不是什么技巧，这是内容创作的根本。
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