如何为 AI 搜索优化内容：一份数据驱动的指南
人类获取信息的方式已经被永久改变了。和 Google 不同，AI 搜索不是给你一堆链接，而是根据你的真正意图直接生成一条清晰、简短、准确的答案。这种变化对商业影响巨大。例如 CustomGPT 的 CEO 就表示：来自 ChatGPT 的潜在客户转化率，比来自 Google 的高
为什么值得信这些结论？
文章的依据来自两个方面：
第一，我们自己的数据。
我们收集了超过 500 万条查询与回答配对，以及 1500 万个不同来源，来自 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 和 Google AI Overview。
这些都是从真实前端抓取的高质量数据，覆盖很多行业，能真实反映用户输入与模型输出。
第二，学术研究。
例如：
多伦多大学关于 SEO 因素与 AI 引用关系的研究
2025 年跨语言的意图优化研究
一篇关于 AI Overview（GEO）的核心论文等
这些研究与我们的实际数据高度一致。我们分析了海量信息，包括网址结构、内容格式、关键词、篇幅等等，从而建立了一套内部使用的 AI 搜索优化（GEO）框架。
这篇文章主要以 ChatGPT 为例进行讲解。
AI 搜索优化核心策略
1. 重视 URL 的 slug（链接结尾部分）
在所有技术因素里，最让我意外的是：URL 末尾的 slug 与 AI 是否引用你的内容之间的相关性竟然非常高。
越干净、越具体、越接近用户搜索词的 slug，效果越好。
比如搜索：“best generative engine optimization tools”，排名前三的 slug 分别是：
“best-generative-engine-optimization-tools”
“best-generative-engine-optimization-tools-ai-visibility”
“generative-engine-optimization-tools”
几乎完全匹配。
相比之下，传统 SEO 指标（外链、关键词密度）相关性很弱。
前面提到的多伦多大学研究也说明：SEO 相关性在某些领域只有 15%-40%。
2. 内容要多、要快
AI 搜索更新内容的速度远比 Google 快。
我们的文章在发布后 两天内就被 ChatGPT 和 Perplexity 引用。
持续产出、加快发布频率，会显著提升 AI 搜索曝光。
这与传统 SEO 强调“长期、节奏稳定”完全不同。
在 GEO 里：速度越快，机会越大。
3. 优化“意图”，而不是“关键词”
关键词堆砌已经没用了。
AI 更关注的是：用户为什么要问这个问题？真正想解决什么？
ChatGPT 的训练目标，就是理解意图、理解角色背景（例如“我是一名营销人员…”），并根据意图生成最合适的内容。
4. 内容要易读、清晰、结构好
AI 特别偏好结构清晰、逻辑顺畅的文章。
我们发现表现最好的内容有这些共同点：
可读性分数大概 60–75，内容通俗但不幼稚
有明确的章节、过渡句、总结
内容逻辑自然，从“问题”到“解决方案”一步一步展开
5. 忘掉点击率和外链吧
点击率、外链几乎不影响 AI 搜索。
因为 AI 不“点击”，它直接“读取”。
Reddit 的股价下跌也说明一个现实：
用户生成内容（UGC）不再是第一手权威信息来源。
AI 更信任结构化、权威、明确的内容。
如果你的内容策略还依赖 Reddit 之类的平台，那就太落伍了。
如何创作对 AI 友好的内容
根据我们的数据和研究，下列做法显著提升被 AI 引用的可能性：
1. 加上目录（TOC）
目录能让读者和 AI 都快速理解文章结构。
AI 解析内容时，也更容易抽取段落信息。
很多 AI 回答都是从文章开头两节或最后两节中提取内容的。
2. 增加作者信息和引用信息
AI 会根据透明度来判断可信度。
清晰的作者简介、作者 schema、以及引用的文献或官方资源，都有助于提升“权威度”。
3. 多用要点和编号
条列式内容非常容易被 AI 用来组合为回答。
例如：
5–7 条的列表
简洁的 bullet points
我们的实验发现：
使用要点格式，比大段文字的引用概率高出 2 倍。
4. 把精华放在开头和结尾
AI 引用文章时，开头和结尾的内容最常被抽取。
建议：
开头明确告诉读者“你将学到什么”
结尾再把核心观点强调一次
或者以 FAQ 形式结束
我们的测试显示：
在最后 100 字重复一次结论，AI 引用概率能提高约 30%。
总结
AI 搜索正在彻底改变信息传播方式。
内容成功不再依赖传统 SEO，而是依赖：
语义相关性
意图理解
清晰结构
真正的价值
在我看来，AI 搜索优化（GEO）会是下一代 SEO。
而我们只是在这片全新领域的起点上。