生成式引擎优化，7 个步骤。
当有人向 AI 助手提问时，它会搜索网络，读几个页面，然后写出一个回答。生成式引擎优化（GEO）就是让您的页面成为它会读、会信任、会引用的那些页面。下面是研究的发现，以及该怎么做。
发布于 2026 年 10 月 13 日 · 更新于 2026 年 10 月 14 日 · 作者 Visibian
发生了什么变化。
搜索引擎返回一列链接。AI 助手返回一个回答，里面有几个品牌名称和来源。您的名字是否出现在这个回答中，更少取决于您的页面在结果列表中的位置，更多取决于 AI 助手能否访问这个页面、理解它，并有把握地引用它。
这个术语来自普林斯顿大学和印度理工学院德里分校研究人员 2024 年的研究 “GEO: Generative Engine Optimization”，发表于 KDD 会议（arXiv 2311.09735）。他们用一个模拟的 AI 搜索引擎测试了对网页的各种修改。加入引语、统计数据和引用来源，使页面在回答中的可见度在主要指标上提高了约 30% 至 40%，在 Perplexity 上的一项较小测试中最高提高了 37%。堆砌关键词没有帮助。
请把这些数字看作方向，而不是承诺。该研究使用的是 2023 年的模型（大部分测试用 GPT-3.5），结果因话题而异。当测试中的所有页面同时改进时，原本在搜索中排第一的页面损失了约 20% 至 30% 的可见度。真正算数的是您自己的结果。
1. 让 AI 爬虫进来。
如果 AI 助手抓取不到您的页面，其他一切都无从谈起。每家 AI 公司都会派出自己的爬虫，也就是抓取页面的程序。有几家会分别派出用于搜索、用于即时回答某个人、以及用于收集训练数据的爬虫，所以拦截训练爬虫不一定要拦截其他爬虫。
截至 2026 年 10 月 14 日，各家公司对自己爬虫的说明：
- OpenAI：OAI-SearchBot 把页面放进 ChatGPT 搜索，ChatGPT-User 在有人要求时抓取页面，GPTBot 收集训练数据。
- Anthropic：Claude-SearchBot 改进 Claude 的搜索结果，Claude-User 在有人向 Claude 提问时抓取页面，ClaudeBot 收集训练数据。
- Perplexity：PerplexityBot 构建 Perplexity 的搜索结果，不用于训练基础模型；Perplexity-User 为某个人的问题抓取页面。
- Google：AI Overviews 和 AI Mode 是 Google 搜索的一部分，由 Googlebot 抓取。Google-Extended 是用于 Gemini 训练和回答依据的另一项 robots.txt 设置，Google 表示它“does not impact a site’s inclusion in Google Search”（不影响网站被收录进 Google 搜索）。
- Microsoft：Copilot 把搜索查询发给 Bing 搜索服务，并根据结果写出回答，所以关键的是 Bing 的爬虫 Bingbot。
检查 2 个地方：您的 robots.txt 文件，以及网站前面的防火墙或安全服务；即使 robots.txt 允许，后者也可能把爬虫挡在门外。然后检查您的主要文字是否就在页面本身里。很多爬虫抓取页面时不运行脚本，所以只有在脚本运行后才出现的文字，可能永远到不了它们那里。
免费的AI 就绪度检查大约 20 秒就能显示 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 能在您网站的某个页面上读到什么。要决定拦截哪些爬虫，请看拦截每个 AI 爬虫的代价。
2. 先给出答案。
AI 助手会从页面中摘取短小的段落。一个段落如果能独立回答问题、用词直白、位置靠前，就很容易被引用。
- 页面开头和每个主要部分的开头，都用 2 到 3 句直接回答。
- 用人们会问的问题作标题，例如“多少钱？”，并在标题下的第一句就回答。
- 段落要短，每段一个意思，这样任何一段被单独引用时都能看懂。
- 内容本身是列表、比较或流程时，就用列表、表格和编号步骤。
这些习惯对人类读者也有帮助。截至 2026 年 10 月，公开研究并没有说明每一项单独能在多大程度上改变 AI 回答。
3. 每个说法都要有依据。
2024 年那项研究中最好的结果来自加入证据：统计数据、引语和引用来源。含糊的说法很容易被跳过。具体、注明日期、有来源的说法很容易被转述。
- 用经过测量的说法替换笼统的说法，写明数字、日期和出处。
- 在正文中写明来源，附上年份和原文链接。
- 引用有名有姓的专家的话，包括您自己的员工，并注明其职务。
- 发布您自己的数据，来自您的研究或客户的成果。这会给 AI 助手提供其他页面都没有的东西。
想了解对数百万条 AI 回答的研究发现了什么，以及每个 AI 助手从哪里获取来源，请阅读如何被 AI 引用。
4. 说清楚您是谁。
AI 助手需要弄清一个页面讲的是哪家公司，以及是否可信。信息相互矛盾，例如一处用旧公司名、另一处用新公司名，会让这两件事都更难。
- 在所有地方都用同样的方式描述您的公司：您的网站、各平台资料页、目录和列表。
- 文章要署上作者姓名，并配一个介绍作者的页面。
- 争取在您所在领域 AI 助手已经在读的网站上被提到：评测网站、行业刊物、论坛和参考页面。您自己的网站只是它们所读内容的一部分。
在 Visibian Brand Intelligence 中，“来源域名”显示您所在领域的回答引用了哪些网站，“幻觉监测”显示 AI 助手在哪里对您描述有误。
5. 用结构化数据标注页面。
结构化数据是一段代码，通常是 JSON-LD，用来告诉机器一个页面是什么：一篇文章、一个产品、一家公司、一组问答。截至 2026 年 10 月，几乎没有公开证据表明它本身能让页面被引用。它的价值在于把您的事实直白地写出来，让机器无需猜测就能读懂。
- Organization 和 WebSite，用于整个网站
- Article，包含 author、datePublished 和 dateModified
- FAQPage，仅用于页面上确实展示了问答的地方
- Product 或 SoftwareApplication，用于页面描述的正是这类内容时
- BreadcrumbList，用于说明页面在网站中的位置
有一条规则高于其他一切：结构化数据必须与页面显示的内容一致。描述读者看不到的东西的标注，好的情况是被忽略，坏的情况是误导。Visibian 的 Page Code 会为页面写出这段代码，在 Business 和代理机构套餐中提供。
6. 回答人们会问的问题。
一个简短的问答部分，用人们向 AI 助手提问时的说法来写，能给它们提供容易摘取的段落。每个回答要简短完整，只列出重要的问题，事实变化时及时更新回答。
7. 保持更新，并加以衡量。
有些 AI 助手会在有人提问的那一刻抓取页面（即第 1 步中的用户爬虫），所以更新可以很快进入回答。有变化时就更新最重要的页面，并且只有在页面本身变化时才修改“最后更新”日期。
然后进行衡量。AI 回答每次都可能不同，所以一个问题只问一次说明不了什么。按计划在买家使用的各个 AI 助手上提出同样的问题，并结合误差范围比较不同时期，再判断是否发生了变化。
来源。
- Aggarwal、Murahari、Rajpurohit、Kalyan、Narasimhan 和 Deshpande，“GEO: Generative Engine Optimization”，KDD 2024。
- OpenAI，“Overview of OpenAI crawlers”，阅读于 2026 年 10 月 14 日。
- Anthropic，“Does Anthropic crawl data from the web, and how can site owners block the crawler?”，阅读于 2026 年 10 月 14 日。
- Perplexity，“Perplexity crawlers”，阅读于 2026 年 10 月 14 日。
- Google，“Google’s common crawlers”，最后更新于 2026 年 7 月 14 日。
- Microsoft，“Data, privacy, and security for web search in Microsoft Copilot and Microsoft Copilot Chat”，阅读于 2026 年 10 月 14 日。
看看您处在什么位置。
Visibian Brand Intelligence 每天或每周向 11 个 AI 助手提出买家的问题。它显示您被提到的频率、回答为什么漏掉您，以及您所做的修改是否改变了数字。Visibian Academy 讲授这 7 个步骤背后的方法，并提供 8 份 Build Guide 指导具体工作。