GEO、LLM SEO、AEO……还是只是演变后的SEO？

简而言之： 有越来越多的缩略词（GEO、GAIO、LLM SEO、LLMO、AEO）用于优化AI搜索输出。但这真的是一个独立的学科吗？在很大程度上，答案是否定的。提高LLM可见性的核心策略——创建优质内容、建立权威性、确保技术可访问性——与已建立的高质量SEO实践有很大重叠。虽然存在一些细微差别（例如，未链接品牌提及的重要性增加和不同内容类型的影响），但这些都是SEO框架内的演变，而不是需要一个独立领域的革命。专注于扎实的SEO基础；这是你在传统搜索和AI响应中获得可见性的最佳途径。

GEO、GAIO、LLM SEO、AEO……还是只是演变后的SEO？

最近，关于搜索未来的每次讨论似乎都伴随着一个新的缩略词：GEO（生成引擎优化）、LLM SEO（大型语言模型搜索引擎优化）、LLMO（大型语言模型优化）、AEO（答案引擎优化）、GAIO（生成AI优化）……这个列表还在继续。作为商业领袖和营销人员，关键问题是：这些是否代表我们需要掌握的一套全新任务，与我们现有的营销和搜索引擎优化工作截然不同？

从我所观察到的快速技术变革及其实际影响来看，答案——至少目前——似乎是一个响亮的“不”。虽然环境在不断演变，但我们需要一个完全独立的学科叫做“GEO”或“LLM SEO”的想法感觉像是一个不必要的复杂化。让我解释一下为什么我认为这主要还是SEO的演变。

核心问题：一个新领域还是SEO的适应？

基本目标保持不变：我们希望我们的品牌、产品和专业知识在潜在客户寻找解决方案或信息时能够被看到，无论是通过传统搜索引擎还是AI助手。实际问题是：

有哪些具体行动可以提高LLM输出中的可见性，而这些行动并不已经是强大SEO策略的一部分？

到目前为止，可操作的差异似乎微乎其微。导致传统搜索引擎中强大可见性的策略似乎与LLM响应中的可见性高度相关。这感觉更像是一个自然的副产品，而不是一个独特的过程。

为什么LLM可见性看起来与良好的SEO非常相似

根据当前的理解，有几种主要方式可以影响你在LLM输出中的存在：

1. 增加训练数据中的可见性： LLM从庞大的数据集中学习。你的品牌在相关主题中被提及和关联的越多，它在相关AI响应中出现的可能性就越大。你如何实现这一点？通过在你的核心主题上创建高质量、结构良好的内容（在你的网站上并鼓励在其他地方被提及）。这就是教科书式的内容策略和页面外SEO。
2. 增加RAG数据源中的可见性： 正如我们所讨论的，LLM越来越多地使用检索增强生成（RAG），通常从外部来源提取实时信息，包括像Bing和Google这样的传统搜索索引。提高你在这些索引中的可见性，简单来说，就是传统SEO。良好的排名使你的内容可以被LLM潜在地检索。
3. (简要)对抗性策略： 是的，LLM有时可以被操控。但试图“欺骗”LLM推荐你就像黑帽SEO——风险大，可能在长远中造成损害，并且不是一种可持续的策略。我们专注于创造真正的价值。

总结这些要点，核心机制保持一致：创建与你的专业领域相关的权威内容，无论是在你自己的数字资产上还是在更广泛的网络上。这就是现代SEO的本质。

承认细微差别：事情在哪里正在发生变化现在，这是否意味着没有

任何不同？并不完全如此。LLM的运作方式与传统搜索爬虫相比存在细微差别，导致强调的微妙变化。然而，我认为这些都是SEO领域内的精细化，而不是创建新孤岛的理由：未链接品牌提及的重要性增加： 这可能是最显著的变化。传统SEO非常重视反向链接（PageRank）。然而，LLM从文本本身构建理解——术语的普遍性、共现性、上下文。相关网站上对你品牌的未链接提及帮助LLM将你的实体与主题关联，即使没有超链接。这表明我们需要拓宽对有价值的外部存在的看法，不仅仅局限于链接建设。正如顾问Eli Schwartz所指出的，在可信出版物或论坛讨论中的提及可以增强LLM的可见性。

• 上下文变得更加关键： 在不相关网站上建立链接或创建与主题无关的内容以获取流量（网站声誉滥用）的策略在之前提供了可疑的SEO价值；对于LLM可见性来说，它们提供的价值更少。LLM在很大程度上依赖上下文；不相关的提及对建立有意义的关联几乎没有帮助。
• 内容格式和类型的权重可能不同： 研究表明，LLM可能“更倾向”引用核心网站页面（主页、关于、定价）和文档（如PDF），而传统搜索可能更强调它们。相反，大型列表/分类页面可能对直接LLM引用的影响较小（尽管仍可能对实体关联有用）。这意味着确保
• 所有相关内容格式，包括被忽视的PDF，都要结构良好且信息丰富。LLM特定结构的潜力： 一些人建议主要为LLM消费而结构化文档（例如，在文本块中添加全局上下文）。虽然有趣，但这感觉像是针对特定用例的高级策略，可能是技术SEO的演变。
• 在非传统SEO数据上进行训练： LLM在公共GitHub存储库等来源上进行训练。对于目标开发者的企业来说，在这些生态系统中优化存在变得相关——可以说是受众特定的页面外策略的延伸。
• JavaScript渲染： 目前，一些AI爬虫可能无法像Googlebot那样可靠地渲染JavaScript。虽然这可能是一个暂时的技术障碍，但这是对高度依赖JS的网站的考虑，
• 今天。这属于技术SEO。仍然是SEO的领域. This falls under technical SEO.

Still SEO's Domain

关键要点是：管理爬虫和索引，为机器可读性构建内容（同时服务于人类），建立页面外的权威性和提及，理解内容类型——这些都是经验丰富的SEO专业人士每天都在努力应对的活动。

这些细微差别并不需要撕毁游戏手册并创建“GEO”团队。它们需要熟练的SEO人员适应并可能稍微扩大他们的关注点。从经验来看，我们常常看到拥有强大传统SEO可见性的品牌在LLM输出中也表现良好。基本原则是相通的。

随着搜索引擎整合更多生成性人工智能，LLM继续依赖搜索索引，界限可能会进一步模糊，而不是显著分化。

最后的思考：关注基本原则

不要被最新的缩略词所困扰。无论你称之为LLM SEO、GEO、AEO，还是简单的SEO，战略要点始终保持相当一致：

• 创建高质量、相关、权威的内容，以满足用户需求。
• 通过各种手段（包括有价值的提及，无论是否链接）建立品牌在网络上的存在和权威。
• 确保你的内容在技术上是健全的，并且对用户和机器都易于访问。

工具和具体策略将会演变，就像它们在SEO中一直以来的那样。但核心原则将持续存在。专注于出色地执行这些基本原则，你将在可见性方面处于良好位置，无论你的受众在哪里搜索。

保持脚踏实地，保持战略性。