以前做 SEO，關鍵詞調研、URL結構、外鏈策略是核心，配上內容聚合，排名總能慢慢拉上去。

但從2023年開始，越來越多同行在一起討論一個問題：

“為什么客戶的網站關鍵詞在 Google 排名還可以，但 AI 工具（像ChatGPT、Perplexity）從來不引用他們？”

這不是技術問題，而是搜索入口正在被AI重新定義。

今天的 SEO，已經不只是為 Google 寫內容，而是要為“AI能不能理解、能不能信任你”寫內容。這背后誕生了一系列新術語和新打法：GEO、AEO、LLMO、AISO、CAIO……

這些詞你可以暫時不記住，但它們代表的是一件事

未來的搜索，不再是“你寫得對不對”，而是“AI 認不認可你”。

一、術語不是在造概念，而是在劃分新戰(zhàn)場

這些術語，不是“花哨名詞”，而是內容如何被機器理解和推薦的核心邏輯變化。如果你仍將 SEO 視作“關鍵詞+外鏈”的組合，很可能已經在流量賽道中被悄然邊緣化。

• SEO 解決的是你能不能被找見

• AEO 解決的是你能不能直接被當答案提取

• GEO / LLMO 解決的是你能不能被AI引用、解釋、傳播

• AISO / GAIO 是將這些組合在一起后的戰(zhàn)略打法

二、共性 vs 非共性：看清搜索優(yōu)化的新分類邏輯

不少人看到GEO 、LLMO 、AISO 這些術語，第一反應是：“是不是就是傳統(tǒng)SEO的一個延伸？”

不是。

SEO 和 GEO、AEO，本質上是服務三種完全不同的“內容理解系統(tǒng)”。Google 搜索、Google 答案框、AI 模型的生成式回答，它們讀取、處理和評估內容的方式完全不同。

共性：底層邏輯一致

? 非共性：背后的優(yōu)化方式和邏輯已經分道揚鑣

舉個例子：
你在為“什么是零信任架構”寫內容，如果目標是AEO，就該用FAQ格式 + 簡潔定義；
如果目標是GEO，就該補充原始出處、架構圖、歷史脈絡、多角度分析，甚至引用學術資源或官方白皮書。

三、技術演進圖譜：SEO 不再是“點優(yōu)化”，而是“面布局”

四、實操建議：構建“多維搜索可見性體系”

基礎層：SEO / AEO 打地基

• 做好關鍵詞調研 + 搜索意圖分組

  用工具（如Ahrefs、Semrush、GSC）識別高潛詞，再基于搜索類型（導航、信息、事務）分組。

• 所有內容頁使用 結構化數(shù)據(jù)（FAQ,  Article , HowTo 等 Schema）

  文章類：Article、問答類：FAQ、教程類：HowTo

• 構建短答案區(qū)塊（對標Featured Snippet）
  如：「什么是GEO優(yōu)化？」→ 1段式結論 + 1列表拓展。

  ?? 小提示：回答部分盡量控制在 40-60詞內，避免冗余，是提高“零點擊”展現(xiàn)概率的關鍵。

中層：啟動GEO/LLMO適配

• 為AI準備“可引用內容”：結論前置 + 多維展開 + 明確引用（段落開頭結論先行、內容多維分析、有出處引用）

  ChatGPT 不會等啰嗦完才找重點，它抓的永遠是前3段+帶鏈接那一段。

• 內容中使用自然語言風格 + 引用標注

• 少點硬塞關鍵詞，多點語義流暢

• 用“問題+解釋”的格式更易被提取

• 建立知識結構圖譜（內部鏈接、實體關系）

  用清晰的“概念 A → 概念 B”邏輯組織內容，讓AI理解你在講什么知識結構。

高階層：打造“AI友好內容資產”，長期可復用

• 針對 ChatGPT、Perplexity 做內容訓練反饋測試

• 將重點內容上傳至可信來源（如Wikipedia、Quora、Reddit、權威媒體），提升引用概率

• 監(jiān)測AI摘要中是否開始出現(xiàn)你的內容引用（可用Perplexity鏈接監(jiān)控）

• 模擬LLM測試場景

  
  

  使用 GPT-4 或 Claude，以“用戶問題”方式測試內容是否被模型調出，持續(xù)調整段落結構。

五、未來趨勢與建議

建議構建三維優(yōu)化體系：SEO 為底層流量，AEO 搶占答案口，GEO 引領內容資產長期增長。

最終變成：AI 搜索優(yōu)化。

總結：真正的 SEO 高手，不再只看排名，而看“有沒有被AI記住”

我們正站在 SEO 第二次浪潮的前夜。

第一次浪潮，是 2008 年到 2015 年那波圍繞“內容+鏈接”的站群時代；
第二次浪潮，是現(xiàn)在：你寫的不是給人看的，是給機器讀的。

未來，不是你寫沒寫，而是：

• AI 能不能讀懂你；

• AI 愿不愿意信你；

• AI 會不會主動傳播你。

這不再是一個“關鍵詞戰(zhàn)爭”，而是一個“認知合作”的局面。