“SEO 已死,GEO 万岁”:面向技术运营的深度技术博客
随着 ChatGPT 月活用户数在 2025 年 5 月突破 5 亿大关,Google 也在同月正式上线了 AI Mode——一种嵌入式“ChatGPT 式”智能对话搜索模式。传统搜索与大语言模型(LLM)搜索的分界正在迅速模糊,而这一变革已对品牌流量获取、用户转化等运营核心指标产生深远影响。本文将系统解读:
1.1 SEO(Search Engine Optimization)
1.2 GEO(Generative Engine Optimization)
FAQPage
、HowTo
、Comparison
Schema;段首 TL;DR,段尾预留延伸问答。Tip: SEO 与 GEO 相辅相成,你既要抢短尾关键词,也要深耕对话式长尾问答,才能全面覆盖用户搜索路径。
1.1 查询方式
策略启示: 收集对话样本,设计多轮 Q&A,用 FAQ Schema 提升模型引用率。
1.2 结果展示
策略启示: 1. 在开头给出核心结论,让模型快速抓取; 2. 优化落地页,提供清晰 CTA 与社交证明。
1.3 排名机制
策略启示: - 引入专家观点与原始数据,提升内容权威; - 精简段落、使用列表/表格,提高可读性。
对比维度 | SEO | GEO | 共同点 |
---|---|---|---|
目标 | 抢占短尾高流量关键词首页,获取广泛曝光 | 争取 LLM 回答引用,捕获长尾高意图流量并提高转化 | 都致力于免费、有机流量增长与品牌曝光 |
查询方式 | 短尾关键词(2–5 字) | 自然语言长查询(20+ 词,多轮追问) | 基于用户意图做语料/关键词研究 |
展示形式 | 蓝色链接列表 | 一次性整合答案,用户直接获取信息 | 最终都驱动点击或品牌印象 |
排名指标 | 外链、关键词密度、点击率、跳出率、访问量等 | 权威度、内容深度、结构化程度、LLM 抓取能力 | 技术优化(速度、结构化数据)和深度内容建设 |
执行策略 | 关键词布局、外链建设、Meta/结构化数据、页面速度 | 深度长文、FAQ/HowTo Schema、多轮问答预测、站外引用平台布局 | 内容与技术双管齐下,通过数据分析和用户调研持续迭代优化 |
评估指标 | 排名位置、CTR、跳出率、平均停留时长 | 被引用次数、LLM 来源流量、HDYHAU(用户调研)、转化率 | 监测流量质量与转化效果,借助 A/B 测试及数据分析优化策略 |
想在 LLM 时代抢占先机?跟这 7 步走,一次就学会!
3.1 打好技术基础:全面技术审计
LCP ≤ 2.5s、FID ≤ 100ms、CLS ≤ 0.1
,并优先保证移动端秒开;FAQPage
、HowTo
、Comparison
JSON-LD,清理死链、合并重复内容。3.2 明晰品牌定位:让模型“记住”你
3.3 精准回答核心问题:成为“最佳答案”
3.4 焕新旧内容:旧瓶装“新”酒
3.5 打造权威新作:让模型“自荐”
3.6 扩散站外影响:搭建“引用网络”
3.7 持续监测与优化:让 GEO 成为“护城河”
一句话总结: “做好技术审计 → 明晰品牌定位 → 精准问答 → 焕新旧文 → 打造权威新作 → 扩散引用网络 → 持续迭代优化”, 跟着这 7 步走,GEO 入门即刻见效,LLM 流量滚滚来!
在大语言模型加速渗透的今天,SEO 仍在,但单靠传统 SEO 已无法满足 AI 时代用户的“对话式、长尾式”检索需求。GEO 作为新一代“搜索引擎优化”思维,关注的是如何让 LLM 主动引用你的深度内容,并为用户提供“一站式”答案。希望本文能帮助运营、内容和技术团队快速掌握 GEO 核心理念与实操步骤,抢得未来流量制高点。
全文回顾:
对比维度 | SEO | GEO | 联系 / 共同点 |
---|---|---|---|
定义 | 面向传统搜索引擎(如 Google、Bing)的优化方法,通过关键词、外链、技术审核提升自然排名。 | 面向大语言模型(如 ChatGPT、Google AI Mode)的优化方法,通过结构化深度内容争取被模型引用。 | 都是为了获取免费、有机流量,并提升品牌在各自检索环境中的可见度。 |
查询方式 | 短尾关键词,通常 2–5 个字,如“AI 会议记录软件”。 | 长尾自然语言查询,往往 20+ 个词,多轮追问,如“列出最好的 10 款 AI 会议记录工具及价格比较”。 | 都需要基于用户意图做关键词或语料研究,只是侧重点不同。 |
结果展示 | 一串蓝色链接,用户自行点击筛选。 | LLM 直接整合多来源答案,一次性输出,用户可能无需点击。 | 都会驱动用户点击,只是 GEO 点击更具高意图、更高转化潜力。 |
排名机制 | 外链数量、关键词密度、页面访问量、点击率、域名权重等传统指标。 | 内容权威度、全面性、可读性、结构化程度,以及模型对结构化数据(如 FAQ、HowTo)的抓取能力。 | 都需技术优化(页面速度、结构化数据),都重视“权威内容”建设。 |
核心目标 | 抢占高流量关键词首页排名,获取广泛曝光。 | 争取被 LLM 引擎引用,获取长尾高意图流量并提高转化率。 | 目标均为提升品牌曝光与转化,只是流量入口与表现形式不同。 |
执行策略 | – 关键词布局– 外链建设– 技术审核(速度、移动适配) | – 深度问答与对比页– FAQ/HowTo Schema– 多轮追问预测与补充– 站外高频引用平台布局 | 都需内容与技术双管齐下;都可借助数据分析和用户调研优化策略。 |
主要指标 | 自然排名位置点击率(CTR)跳出率停留时长 | 被引用次数LLM 来源流量HDYHAU(“如何知道我们”)调研比例转化率 | 均需监测流量质量与转化效果,并通过 A/B Test、数据分析持续迭代优化。 |