随着ChatGPT等生成式AI加速普及，过去20多年来依靠搜索引擎优化（SEO）争夺消费者注意力的企业，正开始寻找新的流量获取方式。

生成式引擎优化（GEO）和答案引擎优化（AEO）热度持续上升，正是这一变化的直接体现。

麦肯锡于2025年8月发布的调查显示，约半数受访者正在积极使用AI驱动的搜索引擎。该机构预计，到2028年，消费者通过AI搜索发现产品和服务所产生的支出规模将达到7500亿美元。

在ChatGPT、Claude等AI聊天机器人可以直接给出答案的情况下，企业关注的重点已不再只是“是否出现在搜索结果前列”，还包括“能否成为AI回答时引用的信息来源”。不过，与Google等传统搜索引擎相比，AI搜索目前仍缺乏一套清晰、统一的优化标准，企业也较难追踪AI在生成答案时究竟调用和推荐了哪些网站。

不过，随着越来越多研究AI运行机制的专家和机构加入，围绕“如何让内容更容易被AI发现和引用”的规则，正逐步变得清晰。

《华尔街日报》（WSJ）近日对相关实操建议进行了梳理，核心方向主要集中在内容来源、内容结构、语境信息以及平台差异四个方面。

首先，AI的兴起并不意味着SEO失效。尽管AI搜索增长迅速，仍有大量用户继续使用传统搜索引擎并点击网页链接；即便是在使用AI聊天机器人时，其底层也往往仍会调用网页搜索结果。西北大学数字营销与视觉传播教授Kelly Cutler表示：“AI不是SEO的终点，而是下一代SEO。”

但与此同时，流量分发逻辑正在发生变化。传统SEO更重视权威网站的外链价值，一条高质量外链往往比在多个网站被反复提及更能提升排名。可在AI聊天机器人场景下，判断逻辑并不完全相同。WSJ指出，AI更青睐Reddit、G2、Quora等平台上的大量用户评论和评价内容。

数字营销公司Semrush首席营销官Andrew Warden表示，AI搜索与用户生成内容密不可分，关键在于用户如何谈论一个品牌。按照他的说法，AI更偏好基于直接体验的信息、包含具体细节的内容，以及持续更新的讨论；围绕某个品牌的真实讨论越多，该品牌被纳入AI回答的概率也越高。

WSJ称，为提升品牌曝光度，企业可能需要更主动地参与线上互动，例如直接回应客户问题，或引导用户留下真实评价。

除内容来源外，内容呈现方式也需要调整，以便AI能够更高效地提取和引用。WSJ指出，传统SEO通常建议增加小标题以提升可读性；而面向AI聊天机器人的内容，还需要进一步加入项目符号列表、FAQ，以及便于快速提炼重点的“TL;DR”（Too Long; Didn’t Read）摘要。

语境信息同样重要。用户在向AI聊天机器人寻求推荐或查找商品时，往往会带入具体使用场景。在这种情况下，包含明确语境描述的内容，例如带有场景说明的产品列表，可能更容易获得AI系统的关注。

更大的变化在于，不同AI平台的内容选择逻辑并不一致。传统SEO中，对Google有效的方法通常也适用于Bing、Yahoo等搜索引擎；在某一行业验证有效的技巧，也往往较容易复制到其他领域。但在AI搜索场景下，这套规则已不再稳固。

AI搜索优化公司Profound联合创始人兼CEO James Cadwallader表示，不同平台对各类因素赋予的权重并不相同。他举例称，与ChatGPT相比，Gemini会引用更多来自YouTube的结果，且使用的信息来源范围也更广。

在内容来源的判断上，AI平台与传统搜索引擎也存在差异。传统搜索引擎通常会降低企业付费赞助博客文章或相关报道的权重，但AI似乎呈现出不同倾向。数字营销机构Wpromote高级副总裁Rachel Klein表示，AI看起来会将这类内容与其他报道一并纳入参考。

此外，还有观点认为，企业官网和自有博客等自有媒体（owned media）在AI时代的重要性正在上升。

Axios援引Penta Group分析报告称，在被LLM引用的内容中，约60%来自企业直接制作的自有内容，传统媒体内容占比约25%，其余则来自用户生成内容和第三方平台。另有一组数据显示，外部媒体（earned media）占28%，自有内容占22%，整体结构与传统搜索明显不同。

值得关注的是，相比营销色彩浓厚的宣传文案，LLM似乎更偏好接近新闻写作风格的内容。清晰的标题、FAQ格式、作者署名以及定期更新，均被视为有助于提高内容被LLM引用的可能性。Penta Group认为，内容结构和时效性，是传播团队最容易直接优化的关键因素。