为什么？因为用户的搜索习惯变了。
以前客户搜“数控机床厂家”，Google 给他 10 个蓝色链接让他自己挑。 现在客户问 ChatGPT 或者 Google AI Overview：“推荐几家中国做五轴联动的优质工厂，要求有欧美出口经验。”
这时候，如果 AI 的数据库里没有你，或者 AI 觉得你“不可信”，你的排名再高也没用。因为 AI 直接把答案喂到了客户嘴边，而你不在那个答案里。
这就是我们今天要讲的 AI 搜索优化 (GEO)。Semrush 最近发了一篇非常干货的文章，讲透了怎么做。我结合我们“询盘云”的 RAGseo 理念，给大家拆解成 7 个能落地的动作。
一、 底层逻辑：AI 到底喜欢什么样的网站？
传统 SEO 是为了让爬虫（Crawler）看懂。 AI 搜索是为了让大模型（LLM）看懂。
Google 的 AI、ChatGPT、Perplexity，它们在回答用户问题时，会优先抓取那些权威、结构清晰、有独家数据的内容。
你的目标只有一个：成为 AI 眼中的“标准答案”来源。
二、 怎么做？（7 个实操动作）
1. 解决技术障碍：别把 AI 拒之门外 很多外贸站为了防爬虫，把 Robots.txt 设置得很严，结果把 Google 的 AI 爬虫也挡住了。或者核心内容藏在登录框后面。
- 动作： 检查你的
robots.txt，确保允许 AI Crawler 抓取。你的好内容如果 AI 看不到，就等于不存在。
2. 结构化你的内容：让 AI“好下嘴” AI 就像一个阅读速度极快但有点“直肠子”的读者。它喜欢结构清晰的东西。
- 动作： 别写一大坨密密麻麻的文字。
- 多用 H2, H3 标题。
- 多用 Bullet Points（项目符号）。
- 多用“FAQ”问答格式。
- 举例： 别只写“我们的产品参数”，要写一个 H2 标题叫“What is the max speed of [Product Name]?”，然后下面直接给答案。这样 AI 就能直接抓取这个问答对。
3. 覆盖关联问题：构建“知识图谱” AI 喜欢全面的答案。如果你只讲了产品，没讲售后，没讲保养，AI 会觉得你不够“Expert”。
- 动作： 利用 RAGseo 的思路，建立你的私有知识库。围绕一个核心词（比如“注塑机”），把客户可能问的 50 个上下游问题全部覆盖。
4. 展示 E-E-A-T：亮出你的肌肉 这是 Google 的核心算法，对 AI 搜索同样适用。
- Experience (经验)： 别只抄参数。写写你在安装现场遇到的难题是怎么解决的。
- Authoritativeness (权威)： 文章必须要有作者署名！别写“Admin”，要写“Jack Ma, 15 years in Machinery Industry”。
- 动作： 在独立站上完善“专家团队”页面，把你们的证书、参展照片、技术专利都放上去。
5. 部署 Schema 标记：给 AI 喂“压缩饼干” Schema 代码（结构化数据）是给机器看的语言。
- 动作： 加上 FAQ Schema, Article Schema, Organization Schema。这能帮助 AI 瞬间理解：这是一家公司，这是一篇文章，这是一个问题的标准答案。
6. 引用独家数据：做“源头”而不是“搬运工” 现在的 AI 极其聪明，它知道谁是第一手信源。如果你只是洗稿，AI 根本不会理你。
- 动作： 发布你自己的行业数据。
- 比如：“2025年我们也测试了50种材料，发现……”
- 这种“第一手统计”，最容易被 AI 引用为“据某某公司数据显示……”。
7. 保持内容鲜活 (Keep it Fresh) AI 总是偏爱最新的信息。
- 动作： 别让你的博客停留在 2023 年。定期更新你的技术文章，哪怕只是更新一下年份和最新参数。
三、 为什么这和“询盘云”的 RAGseo 不谋而合？
大家发现没有，上面这些要求，核心就是一句话：告别“正确的废话”，输出“有结构的干货”。
我们推崇的 RAGseo，就是先帮你构建一个高质量的私有知识库，然后用 RAG 技术把这些知识结构化，喂给 Google 和 AI。
你不做内容护城河，只想靠买外链、刷点击，在 AI 时代是死路一条。
四、 总结
AI 搜索不是未来，而是已经发生的现在。
当你的竞争对手还在研究怎么堆砌关键词的时候，你如果能按照这套 GEO 的逻辑，把你的独立站打造成一个“行业百科全书”。
那么，无论是 Google 搜索，还是 ChatGPT 提问，流量的终点都是你。
微信扫一扫 或 点击链接联系我