向 AI 提问的客户
越来越多客户不再输入搜索框,而是向 AI 聊天机器人询问服务推荐和比较。
客户不仅使用搜索框,也开始向生成式 AI 询问服务推荐和比较。本文整理 GEO 的定义、出现的背景,以及服务型企业需要准备的要素。
GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)是准备内容和数据结构,让 ChatGPT、Claude、Perplexity 等生成式 AI 在生成回答时,能够准确说明我们的服务并作为来源引用的工作。
越来越多客户不再输入搜索框,而是向 AI 聊天机器人询问服务推荐和比较。
生成式 AI 会收集网页内容或实时搜索,作为回答的依据。
如果服务没有出现在 AI 回答中或被不准确地描述,就会从客户的选项中消失。被准确说明本身变得重要。
确认主要爬虫没有被不必要地阻止读取用于搜索和 AI 回答的公开页面。
准备一份以 AI 易读格式整理品牌定义、服务范围和事实信息的摘要资料。
用完整句子明确服务定义、范围、地区、语言等事实,让 AI 可以直接引用。
在官网、博客和 SNS 上用相同的表达说明服务,避免 AI 混淆。
AI 会引用哪些服务无法保证。GEO 的目标是创造让 AI 准确读取并说明服务的条件。
SEO 面向搜索引擎展示,AEO 应对搜索结果的回答区域,GEO 则是让生成式 AI 引用服务的优化。三者在同一内容结构上协同工作,一起设计比分开立项更有效率。
目前还没有像搜索那样精密的测量工具。现实的做法是定期确认 AI 回答如何描述品牌,并通过咨询来源问题了解经由 AI 推荐的咨询。
它不是确定的要求,但可以作为向 AI 爬虫传递整理后服务信息的补充手段。如果官网内容结构良好,可以把它视为在此基础上的加分项。
如果搜索型官网结构和 FAQ 已经就绪,就可以立即扩展。GEO 与 SEO·AEO 共享同一内容基础,在整理官网结构时一起设计最有效率。
SEO 是整理官网结构和内容,让搜索引擎能够准确读取服务信息,并在相关搜索结果中展示的工作。
生成式 AI 不提及公司的主要原因是缺少 AI 可读的信息,或各渠道的说明不一致。本文整理了如何诊断原因并创造被引用的条件。