> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 让AI关注你：AEO与GEO探讨 - URL: https://www.hubwiz.com/blog/getting-ai-to-notice-you-a-discussion-on-aeo-and-geo/ - Published: 2025-06-19T10:01:20.000Z - Updated: 2025-06-19T10:01:20.000Z - Description: 在人工智能驱动的搜索和内容生成时代，有一个新的领域需要征服：让你的品牌和内容被像ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI工具提及。 - Author: admin - Tags: APPLICATION, MARKETING, #Import 2026-10-14 14:41 你已经创建了一篇精彩的内容，优化了搜索引擎，并在社交平台上分享了它。但在人工智能驱动的搜索和内容生成时代，有一个新的领域需要征服：让你的品牌和内容被像ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI工具提及。 这不仅仅是虚荣心的问题——这是在快速发展的数字环境中保持相关性的方式，越来越多的用户转向AI助手获取信息、推荐和答案。当你的品牌出现在AI生成的响应中时，你会以传统营销无法比拟的方式获得可见性、权威性和信任度。 但是这些AI系统是如何决定提到什么的呢？让我们揭开聊天机器人和大型语言模型（LLMs）如何生成内容的面纱，并看看你能做些什么来增加被包含在它们响应中的机会。 ## 1、聊天机器人和LLMs如何生成内容？ 要了解如何被AI提及，首先你需要了解这些系统是如何工作的。 像ChatGPT、Perplexity和Gemini背后的大规模语言模型都是在互联网上的大量文本数据集上进行训练的。然而，这些基础模型（FMs）更新频率较低——它们不是实时学习新信息的。 例如，GPT-4有一个知识截止日期，在此之后它“不知道”关于新事件、出版物或数据的信息。这显然存在一个限制：如果模型的知识是冻结的，那么AI助手如何提供最新的信息呢？ 答案在于这些服务与其基础模型集成的补充工具和功能。 ## 2、AI内容生成的三层系统 现代AI助手通常依赖于三层方法来生成响应： 1. 基础模型知识：模型在预训练阶段嵌入的核心知识。 2. 工具集成：允许模型执行实时网络搜索、访问数据库或通过检索增强生成（RAG）技术从知识库检索信息的功能。 3. 响应合成：最后一步，AI将来自其基础知识和新检索到的数据缝合在一起，以创建连贯且有用的响应。 这种混合方法意味着你的内容可以通过多种途径进入AI响应——有些立即实现，有些则需要很长时间才能显现。 ## 3、你的内容如何进入AI响应的三种方式 有三种主要方式可以让您的内容或品牌提及出现在AI生成的响应中： ### 3.1 基础模型训练 最根本但也是最慢的路径是通过基础模型训练。当像OpenAI、Google或Anthropic这样的公司训练全新的模型版本（如从GPT-3到GPT-4的跳跃）时，他们使用可能包括您内容的大规模数据集。 时间框架：非常缓慢（通常每几年发布一次重大模型版本） 要求：您的内容必须在模型的数据收集阶段存在于公共互联网上 可见性影响：最高潜力影响，因为您的内容成为模型核心知识的一部分 ### 3.2 模型微调和更新 AI公司偶尔会发布模型的小幅升级或专门版本，而不需要完全重新训练。例如，GPT-4.1 vs GPT-4o，前者专为编码任务设计。这些更新可能会纳入更近期的数据或专注于改进特定能力。 时间框架：适度（几个月之间更新） 要求：您的内容需要被识别为高质量且与正在增强的具体能力相关 可见性影响：中等到高，具体取决于更新的重点 ### 3.3 实时网络搜索集成 最快且最直接的途径是通过网络搜索集成。当用户提出需要最新信息的问题时，像带有浏览功能的ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI助手会执行搜索并将结果整合到他们的响应中，通常还会附带引用。 时间框架：即时（一旦您的内容被搜索引擎索引） 要求：您的内容必须在相关查询的搜索结果中排名良好 可见性影响：最即时但可能是暂时的，因为搜索结果会随着时间变化 这条第三条途径——网络搜索集成——尤其重要，因为它正是答案引擎优化（AEO）和生成引擎优化（GEO）发挥作用的地方。 ## 4、什么是AEO和GEO？ 几十年来，搜索引擎优化（SEO）一直是数字可见性的基石。如今，随着AI助手作为信息检索的新界面的出现，[两种新的优化方法](https://www.synscribe.com/blog/whats-the-difference-between-aeo-and-geo-a-quick-guide?ref=hubwiz.com)正逐渐流行起来： - 答案引擎优化（AEO） AEO专注于优化内容以作为直接答案出现在搜索引擎和AI助手中的问题回答。它是关于结构化信息以便于AI系统提取和呈现的方式。 - 生成引擎优化（GEO） GEO进一步推进这一目标，专注于优化内容以出现在像ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI生成响应中。它不仅考虑搜索引擎如何索引您的内容，还考虑大型语言模型如何处理、理解和整合它。 虽然这些听起来像是全新的学科，但实际上它们是良好SEO实践的延伸，只是有一些重要的细微差别。 ## 5、我应该把重点从SEO转移到AEO/GEO吗？ 尽管有些人可能会声称SEO已经过时，但实际上它比以往任何时候都更重要。关键的区别在于，最快让您的内容进入LLM响应的方式仍然是在搜索引擎结果中排名靠前。 尽管有报道称一些AI公司（特别是OpenAI的ChatGPT和Perplexity）正在[构建自己的搜索引擎](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/?ref=hubwiz.com)，但他们仍然主要依赖于现有的搜索引擎，如Google和Bing。 搜索引擎仍然通过爬取和索引互联网，然后通过以下信号确定内容权威性： - 来自可信网站的反向链接 - 作者和域名权威 - 内容质量和相关性 - 用户参与指标 - 技术优化因素 鉴于这一现实，传统的SEO仍然是AI可见性的基础。如果您的内容在搜索引擎中排名不高，那么它不太可能出现在依赖这些搜索引擎提供实时信息的AI生成响应中。 ## 6、如何最大化被AI提及的机会？ 为了确保您的内容被爬取、索引并排名足够高以至于可以出现在AI响应中，您需要在数字生态系统中“大声”一些。这就是经典的网络营销与一些新时代AI策略相结合的地方。以下是建立无所不在的数字足迹的方法： ### 6.1 拥有一个公司博客并发布专家内容 在域内的博客仍然是您的内容中心。发布高质量、深入的文章，回答行业中的关键问题。这样做不仅有助于SEO（在Google上排名），也为AI可能引用提供了素材。 使用清晰的标题和问答风格的部分（非常适合AEO）——例如，关于“XYZ如何工作？”的常见问题解答可能直接被答案引擎引用。定期撰写博客文章也意味着更多页面供Google索引，从而增加AI通过搜索找到您的机会。 专注于[E-E-A-T](https://www.searchenginejournal.com/google-e-e-a-t-how-to-demonstrate-first-hand-experience/474446/?ref=hubwiz.com)：在每篇文章中展示您的专业知识和经验（原创研究、见解、案例研究）。一篇备受尊敬的博客文章甚至可能会在下一个GPT模型的训练数据中被引用，如果它获得了足够的吸引力。 ### 6.2 运营一个利基新闻通讯或Substack 新闻通讯可以建立忠实的受众并确立您作为思想领袖的地位。虽然电子邮件内容不会被Google索引，但许多新闻通讯平台（如Substack）也会将您的问题发布到公共URL上。这些页面\*可以排名或被访问。 此外，如果您的新闻通讯分析或数据见解被讨论（或者其他人引用它并给您回链），那会加强您内容的存在感。一些AI模型已知会吸收流行的公共Substack帖子或至少围绕它们的讨论。即使如此，新闻通讯也能增加品牌搜索量（人们搜索您的新闻通讯或品牌名称），如前所述，这间接提高了[AI可见性](https://www.seerinteractive.com/insights/does-brand-awareness-impact-llm-visibility?ref=hubwiz.com#:~:text=The%20connection%20starts%20to%20make,generated%20answers)。利用新闻通讯播种想法并获得分享；您想法被广泛讨论得越多，最终AI就会消耗得越多。 ### 6.3 在Medium和LinkedIn等平台上发表文章 不要仅仅依靠自己的网站。在高知名度的平台上分发或贡献内容。在Medium上写作可以利用现有的受众和SEO优势——Medium文章经常在Google上对长尾查询排名良好，这意味着一个AI进行网络搜索时可能会遇到您的Medium文章。 同样，在LinkedIn或行业网站上发布观点文章也可以让更多人知道您的品牌。这些平台通常具有较高的域名权威性，增加了您的内容被视为“可信来源”的可能性。（只需注意重复内容问题——如果您重新发布，请考虑使用规范链接或先等待一段时间再在博客上发布。） ### 6.4 参与Reddit主题讨论和利基社区 在Reddit上花费时间可能感觉不够“专业”，但从AI可见性的角度来看，Reddit是黄金。Reddit线程经常在Google上针对各种查询排名（例如，“最佳CRM for初创企业 reddit”），并且它们包含坦诚且内容丰富的讨论。 通过在Reddit上真诚地提供有用的答案或在适当上下文中提及您的产品，您不仅是在进行社区营销——您还在创造可能被AI抓取或检索的内容。实际上，Reddit内容非常有价值，以至于OpenAI正在直接[利用它来训练模型](https://techcrunch.com/2024/05/16/openai-inks-deal-to-train-ai-on-reddit-data/?ref=hubwiz.com#:~:text=In%20a%20blog%20post%20on,both%20Reddit%20users%20and%20moderators)。这意味着您在Reddit上的解释或见解可能真的会成为ChatGPT知识的一部分。只要记住遵守社区规则，避免明显的自我推销（这可能会适得其反）。 其他问答平台如Stack Exchange、Quora、Hacker News也有类似的好处：它们会被抓取/索引，并经常出现在搜索结果中，因此那里的一条有用答案可能间接地为AI答案提供养分。 ### 6.5 创作视频内容（YouTube、TikTok）并附有字幕 不要忽视视频，因为AI似乎只关注文本。YouTube本身就是世界上最大的搜索引擎之一，Google经常会在查询时显示视频结果（带有字幕或关键片段）。AI模型正在迅速变得多模态，这意味着它们可以理解文本、图像和音频。Google的Gemini预计会处理文本和视频，而GPT-4已经具备视觉能力。 通过创建视频（网络研讨会、教程、思想领导力演讲）并确保它们有良好的描述或甚至上传字幕，您可以为您的内容创建另一个被索引和理解的途径。未来的聊天机器人可能会直接从YouTube字幕中提取解释。TikTok对于AI来说更像是一个未知数，但它推动趋势——在TikTok上流行的概念可能会在更广泛的网络上讨论（文章、推文等），然后成为训练数据。此外，Google已经开始索引一些TikTok内容。所以短视频可以放大您的信息，然后在其他地方以文本形式被捕捉。 ### 6.6 利用视觉平台（Pinterest、信息图表、幻灯片） Pinterest看起来可能只是食谱和装饰的网站，但不要低估它在某些内容上的价值。Pinterest图片经常在Google图片搜索中排名。虽然AI今天可能看不到您的信息图表图像，但图像的替代文本或描述是可爬取的。而且随着多模态AI的发展，明天的ChatGPT也可能分析图像的内容。 通过在高DA平台上创建视觉资产（信息图表、图表、图表）并分享它们，您可以增加您的*想法*被吸收的可能性。此外，那些视觉效果经常会在博客文章或新闻中被重新分享（并归功于您），产生反向链接和提及。想想视觉内容作为另一种放大和组织您最重要观点的方式——这正是您想要的AI放大（更多关于IDA时会讨论）。 ### 6.7 培育讨论和引用 除了创建自己的内容外，还要让其他受人尊敬的声音谈论您。在知名博客上撰写嘉宾文章，出现在播客或网络研讨会上（通常会被在线总结），在会议上发言（有时会被上传或现场直播）。这些活动会在可信站点上留下提及痕迹。 例如，如果您的SaaS在TechCrunch文章中被正面提及，那么这篇文章很可能会被Google索引，而当AI搜索“X类别中顶级SaaS”时，它很可能会引用TechCrunch（以及您的产品）。您获得的第三方权威信号越多——新闻报道、期刊引用、影响者评论——您就越能“喂养”机器，证明您的品牌相关且权威。 这种方法有助于确立您在特定领域的权威资源地位，增加AI系统在相关话题出现时引用您的内容的可能性。 ## 7、新内容如何引入基础模型？ 到目前为止，我们已经讨论了聊天助手如何使用网络搜索来补充其有限的训练数据。但问题仍然存在：我们如何确保我们的内容被训练到基础模型本身中？ 这就是IDA的作用所在。AI进步的一个关键方法是\[迭代蒸馏和放大（IDA）\]，AlphaGo的训练中广为人知。 IDA由两个主要过程组成，[Alignment Forum](https://www.alignmentforum.org/posts/PT8vSxsusqWuN7JXp/my-understanding-of-paul-christiano-s-iterated-amplification?ref=hubwiz.com)对其进行了详细解释： ### 7.1 放大 给定模型M0，投入更多资源以提高其性能。这可能涉及： - 允许模型“思考”更长时间 - 并行运行多个副本 - 提供给模型工具以执行实时网络搜索、查询专有API、访问数据库或从知识库检索信息 - 实施严格的评估流程 - 精心挑选最高质量的答案 这个资源密集的过程创建了一个临时改进的系统，Amp(M0)，它产生更高质量的输出，但以速度和效率为代价。 ### 7.2 蒸馏 然后将改进但资源密集的Amp(M0)用于训练一个新的、更高效的模型M1，旨在以较少的计算资源产生类似的高质量输出。结果是一个更聪明、更有能力的基础模型。 这个循环重复进行，每次迭代都可能纳入新的数据源，帮助模型更好地判断哪些信息是有价值和权威的。 ## 8、IDA — 进入基础模型的门户 为什么当我们谈论如何让内容进入AI响应，特别是进入基础模型本身时，IDA很重要？ 虽然工具和网络搜索能让内容立即进入AI生成的响应，但它们并不能保证永久的可见性。每次用户提问时，AI必须再次搜索，您的可见性始终处于实时排名波动的威胁之下。 > 迭代蒸馏和放大可以使模型更有可能包含那些通过迭代筛选被认为有用或真实的可靠信息。 考虑到未来的基础模型可能使用类似于IDA的过程进行训练。这意味着如果有一些可靠的信源（比如备受推崇的文章、经过验证的事实、高度引用的解释），这些信源可能会通过监督过程（由策展人或算法突出显示）得到放大，然后被蒸馏到模型中。换句话说，*IDA可以使模型更有可能包含那些通过迭代筛选被认为有用或真实的信源*。 另一个角度：今天检索增强系统的放大意味着AI可能会使用工具（如搜索）并多次从不同查询中检索您的内容。如果这些系统也有学习组件，它们可能会开始更加重视频繁检索/引用的内容。有人推测存在一种反馈循环：如果ChatGPT（带有浏览功能）不断从某些来源拉取数据来回答问题，OpenAI可能会注意到并在未来的更新中确保模型“记住”这些来源更好（一种使用情况的蒸馏）。这在某种程度上是推测性的，但它与模型通过检索放大并蒸馏知识的想法是一致的。 换句话说，通过IDA，您的内容不仅仅暂时出现——它成为AI核心智能中的永久特征，确保持续的可见性和权威性。 ## 9、SEO、AEO和GEO的未来 展望2025年及以后，几个趋势正在重塑内容如何在传统搜索和AI生成的响应中被发现和展示： ### 9.1 语义理解胜过关键词匹配 搜索引擎和AI助手越来越优先考虑语义理解而不是简单的关键词匹配。这意味着： - 意图比精确匹配更重要：理解查询背后的“为什么” - 自然语言处理：更有效地解释对话式查询 - 主题覆盖：全面覆盖主题而不是关键词密度 这种转变要求内容创作者更多地思考如何整体解决用户需求，而不是仅仅优化特定关键词短语。 纯粹优化特定关键词（“2025年最佳CRM”重复10次）已经成为过去。现在是关于语义SEO——全面且自然地覆盖主题，这样AI即使用户的查询词不同也能判断您的内容是否相关。 大型语言模型擅长语义理解；他们会重写查询并在脑海中寻找答案。AI搜索引擎更倾向于直接回答问题的页面，而不是仅仅碰巧有关键词的页面。 在实践中，专注于清楚地回答问题、提供背景信息，并在内容中使用自然语言。 ### 9.2 多模态内容以提升用户体验 目前，大多数LLM主要是基于文本输入和输出的，但这种情况正在迅速改变： - 视觉内容集成：图像和视频成为可搜索和可引用的 - 音频内容索引：播客和其他音频内容被纳入搜索结果 - 交互元素：允许用户互动而非被动消费的内容 OpenAI的最新模型可以分析图像，Google的Gemini预计将从一开始就支持多模态，其他参与者也在整合视频和音频理解。这意味着您的非文本内容也需要优化。 确保网站上的图像有描述性的替代文本（既是为了无障碍也是为了AI——AI“读取”您的图像时可能会检查替代文本或周围文本以获取上下文）。对于以产品为基础的企业，提供带有适当标题或模式（如[Schema.org](http://schema.org/?ref=hubwiz.com)图像元数据）的图像可以帮助AI识别您的产品。对于视频，包括字幕或闭路字幕——这不仅有助于YouTube SEO，也是AI用来“理解”视频的文本。即使是音频（播客等）也应该有节目笔记或字幕。 本质上，使每种格式的内容尽可能自成一体。 ### 9.3 长篇内容的黄金时代 尽管有人担心AI可能会使深入内容过时，但事实恰恰相反： - 训练数据偏好：LLM通常以全面、长篇的内容进行训练 - 权威信号：详细的资料往往表明专业性和权威性 - 引用偏好：AI工具倾向于引用全面的资源 现在实际上是创建定义性和权威性的长篇内容的最佳时机，这些内容可以作为AI训练和引用的基础。 事实上，人类内容和AI内容之间的界限正在模糊。我们已经看到AI生成的内容充斥着网络。 如果这些内容质量低劣，它们不会很好地排名（Google的算法，借助于帮助内容系统，会降级看起来只是为了SEO制作的内容）。但如果内容质量高，它就可以表现得很好。 换句话说，AI生成的内容可以很好地排名，只要它真正有用——[Google明确表示无论内容是如何产生的，都会奖励质量](https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content?ref=hubwiz.com#:~:text=Google's%20ranking%20systems%20aim%20to,our%20How%20Search%20Works%20site)。这为利用AI进行内容创作（扩大博客、生成想法等）打开了大门，但关键是要添加人类的专业知识和原创性。 ### 9.4 社区和用户生成内容 Reddit与Google最近达成的6000万美元交易突显了真实用户讨论的价值： - 真实用户经验：捕捉真实人类经验的内容 - 多样化的视角：多个观点而非单一权威陈述 - 问答格式：围绕实际用户问题构建的内容 正如一位Reddit用户所观察到的：“你觉得给Reddit 5倍的流量在过去的6个月里是交易的一部分吗？”这项合作强调了社区内容在搜索和AI响应中的价值。 ### 9.5 为人类创作的内容与为LLM创作的内容（例如LLMs.txt） 一个有趣的发展是为AI消费专门格式化内容的想法。您可能熟悉`robots.txt`（引导搜索引擎爬虫）和`sitemap.xml`（列出站点页面），现在有关于`LLMs.txt`的讨论——[一项提议的标准](https://medium.com/data-science/llms-txt-414d5121bcb3?ref=hubwiz.com)——网站所有者可以在其中提供内容的简洁、AI友好的摘要或索引来帮助语言模型使用它。 其理念是剥离掉多余的（导航、广告等）并给AI模型提供一个清晰的路线图到您网站的信息。像Anthropic这样的公司[已经在探索这一领域](https://docs.anthropic.com/llms.txt?ref=hubwiz.com)，并且出现了生成`llms.txt`文件的工具。 在实际操作中，我们可能很快会维护两层内容：一层丰富地格式化供人类读者，另一层精简以供AI代理轻松摄取。这是早期阶段，但请留意这一趋势。 如果像`llms.txt`这样的标准获得牵引力，您将希望采用它们以确保AI代理能够有效解析您的网站内容。这可能意味着提供关于您内容结构的元数据，甚至为每个页面提供直接的“AI摘要”供LLM抓取。目标是避免场景，即AI误解或忽略您的内容，因为它迷失在模板中。 准备AI可读的内容馈送（同时仍优先考虑您实际页面上的人类读者）可能成为最佳实践。 ## 10、搜索和AI的互联未来 展望未来，传统搜索和AI生成响应之间的界限将继续模糊。Google的搜索生成体验（SGE）和Microsoft将OpenAI技术集成到Bing中是这种融合的早期迹象。 在这个不断演变的环境中，最成功的的内容策略将是那些同时优化人类读者和AI系统的内容策略，而不牺牲质量和真实性。 成功的关键要点： 1. 质量优于数量：创建更少但更好的内容，而不是大量平庸的内容 2. 无处不在至关重要：在多个平台上分发内容以增加可见性 3. 权威性是累积的：建立专业知识需要时间，但会产生回报 4. 技术卓越不可或缺：站点速度、移动优化和结构化数据仍然是至关重要的 5. 适应性是必不可少的：随时了解AI系统处理和引用内容的变化 正如一位SEO专业人士明智地指出的那样：“我知道我还有很多要学，当我从这个领域的任何人那里得到建议或资源时，我都感到谦卑和感激。”这种学习心态或许是长期成功在快速发展的SEO、AEO和GEO领域中最重要因素。 ## 11、结论：拥抱AI增强的内容景观 被像ChatGPT、Perplexity和Gemini这样的AI工具提及并不是关于操纵系统——而是创建真正有价值的内容，这些系统自然想引用，因为它们提供了最佳答案。 了解您的内容如何通过基础模型训练、模型微调或实时网络搜索集成出现在AI响应中的机制，让您能够制定战略内容计划，最大限度地提高您在所有潜在途径上的可见性。 虽然术语和具体技术可能会演变，但基本原则始终保持一致：创建高质量、权威的内容，真正满足用户需求，并确保其在数字生态系统中技术优化且战略性分布。 通过拥抱这些原则并随着环境继续发展保持灵活性，您可以定位您的品牌在AI增强的数字内容未来中蓬勃发展——不仅仅是被AI提及，而是被认可为值得引用和推荐的权威来源。 记住：目标不仅是今天出现在AI响应中，而是建立那种持久的权威，确保您在未来几年系统不断发展时仍然是首选来源。 --- 原文链接：[How to Get Mentioned by AI: A Deep Dive into AEO & GEO](https://geeksg.medium.com/how-to-get-mentioned-by-ai-a-deep-dive-into-aeo-geo-7aff03ed5cc5?ref=hubwiz.com) 汇智网翻译整理，转载请标明出处