一份为期 90 天的 SEO 策略指南，助您提升 AI 驱动的搜索可见度

答案优先的内容、结构化数据和权威信号塑造了人工智能驱动的搜索。这份为期 90 天的计划将解释如何将它们付诸实践。

如今， SEO在许多组织中都处于一个尴尬的十字路口。

领导层希望了解人工智能驱动的搜索体验。产品团队希望明确哪些内容、功能和用例会被推送出来。销售仍然依赖于销售渠道。

与此同时，传统的排名、流量和转化率依然重要。改变的是搜索的范围。

如今，在点击是可选的、署名是选择性的环境中，页面会被总结、摘录和引用。

当搜索结果页面 (SERP) 上出现 AI 生成的摘要时，用户点击传统结果链接的概率仅为 8% 左右。

因此，SEO 团队需要更清晰的策略手册，以便在生成式输出内容内部（而不仅仅是围绕它们）获得可见性。

这份为期 90 天的行动计划概述了如何分阶段、每周执行来实现这一目标，并根据网站的具体用途进行了实际调整。

第一阶段：基础阶段（第 1-2 周）

定义您的“AI搜索主题”

关键词依然重要。但人工智能系统围绕实体、主题和问题来组织信息，而不仅仅是查询字符串。

第一步是决定你希望人工智能工具将你的品牌与什么联系起来。

行动步骤

• 确定你希望在哪些核心领域为人所知（5-10个）。
• 针对每个主题，绘制地图：用户最常问的问题他们评估的比较表明决策意图的“最佳”、“如何”和“为什么”等查询

例子：

• 主题：人工智能SEO工具
• 映射查询类型：核心问题：哪些是最好的AI SEO工具？AI如何提升SEO？对比：AI SEO 工具与传统 SEO 工具。意图信号：用于内容优化的最佳AI SEO工具。

这种情况会因网站类型而异

• 内容中心（媒体品牌、出版商、研究机构）应优先考虑绘制教育广度图——全面涵盖某一主题，以便人工智能系统将该网站视为参考来源，而不是交易终点。
• 服务/潜在客户开发网站（代理机构、顾问、本地企业）应该绘制出潜在客户在转化之前提出的问题解决方案查询，特别是比较和“这是如何运作的？”的问题。
• 产品和电子商务网站（DTC 品牌、市场、订阅电子商务、零售商）应该将主题映射到用例、替代方案和比较，而不仅仅是产品名称或类别术语。
• 商业化的长漏斗网站（B2B SaaS、金融科技、医疗保健）应该将主题与品类领导地位联系起来——“它是什么”、“它是如何运作的”以及“为什么它很重要”的内容购买者应该在演示之前很久就进行研究。

如果你不能清楚地表达你希望人工智能系统将你与什么联系起来，它们也无法做到这一点。

深入挖掘：分块、引用、阐明、构建：面向人工智能搜索的内容框架

创建人工智能友好的内容结构

生成式引擎不断涌现出易于提取、总结和重用的内容。

实际上，这有利于答案清晰、重点突出且结构易于浏览的页面。

表现优异的页面往往遵循某种可预测的模式。

适用于人工智能的内容结构包括：

• 简短的引言（2-3行），阐明范围。
• 紧随标题之后的直接回答，即使摘录出来也能独立成篇。
• 用项目符号列表或编号步骤来分解解释。
• 底部有一个简明的常见问题解答部分，强化了关键问题。

这会增加您的内容成为以下类型的可能性：

• 引自《人工智能概览》。
• 用于 ChatGPT 或 Perplexity 的答案。
• 适用于语音和对话式搜索。

对于电商和服务型网站而言，这往往是内部阻力出现的地方。团队担心，过于直接地回答问题会减少转化机会。

在人工智能驱动的搜索中，情况通常恰恰相反：那些能够轻松提取答案的页面，在用户从研究过渡到决策时，更有可能被展示、引用和再次访问。

深入探讨：面向人工智能搜索的内容组织：三级框架

第二阶段：生成式引擎优化（第 3-6 周）

针对人工智能答案进行优化（GEO/AEO）

在生成式搜索中，呈现的内容通常会立即解决核心问题，然后提供背景和深度信息。

对于许多商业团队来说，这意味着需要重新思考早期页面如何优先考虑解释还是说服——这种转变对于获得关注度来说越来越必要。

这就是GEO（生成式引擎优化）和AEO（答案引擎优化）从理论走向页面级执行的地方。

• 在关键的二级标题下方添加 1-2 句话的 TL;DR（太长不看版），使其能够独立成篇。
• 使用明确的、以问题为导向的标题：“什么是……”“如何……”“为什么……”
• 在引入细微差别或定位之前，请先提供清晰、通俗易懂的定义。

例子：

什么是生成式引擎优化？

生成式引擎优化 (GEO) 有助于将内容选为 AI 生成的答案的来源。

实际上，GEO 是构建和优化内容的过程，以便像 ChatGPT 和 Google AI Overview 这样的 AI 工具在响应用户查询时可以解释、评估和参考这些内容。

答案优先的结构如何随网站类型而变化？

定义清晰对出版商有利，因为它可以提高引用频率。如果潜在客户能够提前获得明确的答案，那么潜在客户开发网站的中期转化率会更高。产品网站通过及早解决比较和“它适合我吗？”等问题来减少摩擦。B2B平台在买家浏览价格页面之前很久就已经树立了品类权威性。

添加结构化数据（影响巨大，但常常未得到充分利用）

结构化数据仍然是向人工智能驱动的搜索系统传递意义和可信度的最清晰方式之一。

它可以帮助内容生成引擎快速识别内容的来源、范围和权威性——尤其是在决定引用什么内容时。

大多数网站至少应该实施以下措施：

• 文章结构图用于明确内容类型和主题重点。
• 建立出版实体的组织架构。
• 作者或个人模式，用于凸显专业知识和责任。

FAQ 架构如果反映了真正的问答内容，仍然可以强化结构和意图——但应该有选择地使用，而不是作为默认值。

不同类型的网站对此的影响各不相同：

• 当作者和出版信息能够增强编辑的可信度和参考价值时，内容中心就能从中受益。
• 潜在客户开发和服务网站使用模式将专业知识与特定问题领域和查询联系起来。
• 产品和电子商务网站有助于人工智能系统区分信息内容和交易页面。
• 商业化的长漏斗网站依靠模式来支持信任信号以及高风险类别的相关性。

结构化数据并不能保证被收录——但在生成式搜索环境中，缺少结构化数据会增加被排除的可能性。

第三阶段：权威与信任（第 7-10 周）

增强 EEAT 信号

随着生成系统决定参考哪些资源，经验的重要性越来越超过单纯的润色。

经常出现的页面往往会有明显的证据表明，其内容来自具有真正专业知识的真实人士。

也就是说，与EEAT （经验、专业知识、权威性和信任）相关的信号仍然是生成系统决定参考哪些来源的核心。

需要强调的关键信号：

• 清晰的作者简介，阐明作者的资质、角色或与主题的相关性。
• 表明直接参与的第一手经验陈述（“我们测试过……”，“根据我们的经验……”）。
• 无法推断或综合的原始图像、屏幕截图、数据或案例研究

这就是通用型人工智能生成内容的不足之处。

如果缺乏经验和责任的明显信号，人工智能系统很难区分权威来源和可互换来源。

不同类型的网站应如何展现经验和权威性

• 媒体和研究网站应加强编辑标准、信息来源和作者署名，以提升引用可信度。
• 机构和顾问可以从强调客户的真实体验和具体成果中获益，而不是抽象的专业知识。
• 电商品牌通过实际产品使用、测试和视觉证明来赢得信任。
• 高ACV的B2B公司之所以能够脱颖而出，是因为它们展现了从业者的洞察力和运营知识，而不仅仅是营销语言。

如果你的内容读起来像是任何人都能写出来的东西，人工智能系统就会这样看待它。

构建“值得引用”的页面

某些页面类型更容易在人工智能生成的答案中被引用，因为它们以易于提取、比较和引用的方式组织信息。

这些页面旨在作为参考资料——清晰、完整地解答常见问题，而不是提出某种特定的观点。

表现始终良好的格式包括：

• 将某一主题整合为单一权威资源的终极指南。
• 对比表格，清晰地展示差异，便于浏览。
• 集中展示人工智能系统可以参考的数据点的统计页面。
• 清晰、一致地定义术语的术语表。

标题为“AI SEO 统计数据（2025）”或“最佳 AI SEO 工具对比”的页面经常出现在搜索结果中，因为它们一眼就能看出内容的完整性、时效性和参考价值。

对于商业网站而言，具有引用价值的页面并不能取代以转化为中心的资产。

他们通过捕捉早期阶段的信息需求来支持他们——并在买家进入销售漏斗之前很久就将品牌定位为可信的信息来源。

第四阶段：多模式搜索引擎优化（第 11-12 周）

超越文本优化

生成系统在生成答案时，越来越多地将文本、图像和视频中的信号进行综合。

在人工智能驱动的搜索中表现良好的内容通常会在多种格式中得到强化，而不仅仅局限于单个页面或媒介。

• 添加描述性、具体的替代文字，解释图片内容及其相关性。
• 制作与页面说明相对应的短视频及文字稿。
• 重新利用核心内容，使其成为人工智能系统能够在其他地方遇到并理解其含义的格式：YouTube视频。LinkedIn轮播图。X 线程。

这如何支持不同的网站目标

• 出版商扩大了核心报道和解释性文章的影响范围和参考价值。
• 服务和 B2B 网站通过在多个平台上重复相同的答案来强化专业知识。
• 电子商务品牌通过提供超越传统列表和类别页面的产品情境信息来促进产品发现。

追踪人工智能的可见性——不仅仅是交通状况

随着生成式搜索结果在发现层面占据越来越重要的地位，传统的基于点击的指标只能反映搜索性能的一部分。

AI 的可见性越来越体现在品牌内容被引用、概括或无需点击即可呈现的频率和地点上。

88 % 的企业担心在人工智能驱动的搜索世界中失去自然搜索可见度，因此跟踪这些信号对于展现持续的影响力和覆盖范围至关重要。

值得关注的信号包括：

• 精选摘要的所有权，通常会为 AI 生成的摘要提供信息。
• 在人工智能概述和类似答案体验中出现。
• 在人工智能工具的探索性查询过程中提及品牌。
• 即使没有点击，搜索控制台也会显示展示次数。

尤其对于较长的销售周期而言，这些信号可以作为影响力的早期指标。

人工智能的引用和曝光往往先于直接互动，在买家进入购买流程之前就对其产生影响。

推荐工具

这些工具支持 SEO for AI 工作流程的不同部分，从主题研究和内容结构到模式实施和可见性跟踪。

• 内容和人工智能搜索引擎优化冲浪者，清晰视野，短语用于识别主题覆盖范围的不足之处，并评估内容是否能够清晰地解答问题，以便从中提取信息用于人工智能生成的答案。
• 模式和结构化数据RankMath、Yoast、Schema App可用于实施和维护帮助人工智能系统解释内容、作者身份和组织信誉的模式。
• 可见性和绩效跟踪Google Search Console、Ahrefs对于监控展示次数、查询模式以及内容在搜索结果中的显示方式至关重要——包括可见性没有带来点击的情况。
• 人工智能研究与验证ChatGPT、Perplexity、Gemini有助于测试如何概括主题、引用哪些来源以及您的内容在 AI 驱动的回复中出现（或不出现）的位置。

最重要的规则

人工智能系统往往更倾向于那些能够对问题提供明确答案的内容。

如果你的内容无法在 30 秒内清楚地回答问题，那么它不太可能被选中用于人工智能生成的答案。

在这种环境下，能够取得成功的团队之间的区别不在于尝试新战术，而在于执行的一致性。

那些设计得易于理解、便于参考和值得信赖的页面，才是生成式系统会返回访问的页面。