本文探讨了从传统SEO向AEO/GEO的范式转变。随着大语言模型（如ChatGPT、Gemini等）成为新的用户入口，内容优化重心从Google排名转向多平台话题主导策略。AEO强调创造AI难以复制的独特内容（包含定义、原理、案例等），并关注E-E-A-T（经验、专家性、权威性、可信度）标准。文章分析了5种用户意图（了解型、操作型、网站型、实地访问型、多用户意图）的优化方法，指出企业需从单一服务转向整合营销战略，以适应大模型主导的数字生态。核心变化在于：用户获取信息的方式从搜索引擎链接转向AI生成的对话式回复。

从搜索引擎SEO 2.0到大语言模型AEO/GEO的变化

AEO 不再关注Google网站排名，重心放在多平台&多模态的话题主导策略。 （重复内容问题 - 延迟发布）

创造高质量、独特、有明确目标且AI 无法轻易复制的内容(包含定义、原理、案例、数据)。

可抽取的结构化数据（FAQ 等）

并致力于所有可能触达的客户的痛点。

解决目标客户问题。

这要求企业全面战略转型，从销售单一服务转向销售整合的营销策略。

从适应这个由大模型语义主导的全新数字生态系统。

SEO时代的Google的内容评价体系

从SEO到 AEO vs GEO：生成式AI时代的内容优化新范式——从权威摘要到深度对话，我相信上下游没有变化，变化是用户的入口从搜索引擎( Google、Bing、Brave、Duckduckgo) 转变为 各大平台的大语言模型。

(

国内：kimi(K2)、deepseek、豆包（字节）、文言一心、通义千问（阿里）、腾讯元宝、讯飞星火；

国外：Chatgpt、Perplexity、Grok、Claude、Gemini

)

SEO 评价页面标准从三个方面：1. 页面质量、2. 用户意图、3. 需求满意度

搜索引擎是撮合的角色，满足用户意图，提供高质量内容。

• 1. 页面质量 ：

  • 主要内容（MC）：可包括文本、图像、视频、页面功能（如计算器、游戏），也可包括用户创建的内容（如用户发布的视频、评论、文章等） E-E-A-T

    • 投入度

    • 原创性

    • 才华 / 技能

    • 准确性

  • 补充内容（SC）：用户评论

  • 与广告 / 盈利内容（Ads）

• 2. 用户意图 ：

  • Know（了解型）查询与 Know Simple（简单了解型）查询

  • Do（操作型）查询：意图是 “完成某目标或参与某活动”，目标 / 活动包括 “下载、购买、获取、娱乐、与网站 / 应用互动” 等；Do 查询可能 “需要立即完成”，也可能 “需浏览后进一步搜索才能完成”。

  • Website（网站型）查询：意图是 “访问特定网站或网页”，该 “特定网页” 称为查询的 “目标（target）”。

  • Visit-in-Person（实地访问型）查询与用户位置：意图是 “获取‘实地访问相关信息’”，如 “查找附近咖啡店、加油站、ATM、餐厅” 等。

  • 多用户意图查询

• 3.需求满意度：

  • 完全满足（Fully Meets, FullyM）： 查询的 “解读与用户意图” 具有 “唯一性、清晰性、无歧义”；

  • 高度满足（Highly Meets, HM）：高度满足（HM）适用于 “对‘主导解读、常见解读或合理次要解读 / 用户意图’而言，非常有帮助” 的结果；此类结果 “高度贴合需求，能让用户高度满意”，是 “多数查询的‘最高可能评分’”（因 FullyM 适用场景有限）。

  • 中度满足（Moderately Meets, MM）：中度满足（MM）适用于 “对‘合理解读 / 用户意图’而言，有帮助但‘未达到 HM 标准’” 的结果；此类结果 “能满足用户基本需求，但存在‘明显可改进空间’”，是 “互联网上最常见的评分等级之一”。

  • 轻微满足（Slightly Meets, SM）：

    • 对合理解读 / 意图帮助较小：结果 “与查询相关”，但 “帮助有限”，无法 “满足用户的核心需求”；

    • 对不合理解读 / 意图有帮助：结果 “对‘不合理次要解读’有帮助”，但 “几乎无用户会关注该解读”。

  • 未满足（Fails to Meet, FailsM） ：未满足（FailsM）适用于 “完全无法满足‘几乎所有用户’需求” 的结果，此类结果 “存在‘严重问题’，导致‘无帮助性’”。

如果只是信息的撮合方从 搜索引擎 变成 大语言模型。那么我们对需求方和供应方做合适的配套。下面从用户意图和内容出发，提供一个SOP方案，抛砖引玉。

通过Google search console 匹配出不同的用户意图，顺着用户意图给出内容产生的方案。然后监测数据，不断修改，形成一个闭环。

用户意图 

通过GSC->搜索结果->添加过滤条件->查询->自定义（正则表达式）

1. Know（了解型）查询与 Know Simple（简单了解型）查询

   \b(what|how|why|when|where is|define|explain|tutorial|guide|history|principle|compare|comparison|vs|review|best|top|ways to|understand|meaning of|examples|difference between)\b

   1. Know（了解型）查询与 Know Simple（简单了解型）查询

      1. Know（了解型）查询：意图是 “获取信息或探索某主题”，用户希望 “深入了解某事物”；

      2. Know Simple（简单了解型）查询：是 “Know 查询的特殊类型”，寻求 “非常具体的答案”（如事实、图表等），答案需 “准确、完整，且可在较小空间内展示”；

2. Do（操作型）查询：意图是 “完成某目标或参与某活动”，目标 / 活动包括 “下载、购买、获取、娱乐、与网站 / 应用互动” 等；Do 查询可能 “需要立即完成”，也可能 “需浏览后进一步搜索才能完成”。

   \b(buy|purchase|shop|download|get|apply|register|sign up|book|order|play|use|calculate|tool|online|login|install|create|make|find)\b

3. Website（网站型）查询：意图是 “访问特定网站或网页”，该 “特定网页” 称为查询的 “目标（target）”。

   \b(yourbrandname|yoursitename|yourproductname|login|homepage|contact us|about us)\b

4. Visit-in-Person（实地访问型）查询与用户位置：意图是 “获取‘实地访问相关信息’”，如 “查找附近咖啡店、加油站、ATM、餐厅” 等。

   \b(near me|nearby|address|phone|directions|hours|map|location|store|restaurant|cafe|gas station|atm|pharmacy|local|where to find)\b

5. 多用户意图查询

   \b(best|top).*\b(buy|purchase|shop)\b

页面质量 ：符合E-E-A-T

一篇文章的整体规划：TDK、社交媒体/结构化数据Description、标题、总结、正文

一篇文章内容部分：包括主要内容（MC）、补充内容（SC）、与广告 / 盈利内容（Ads）

• 1. 页面质量 ：

  • 主要内容（MC）：可包括文本、图像、视频、页面功能（如计算器、游戏），也可包括用户创建的内容（如用户发布的视频、评论、文章等）

        E-E-A-T 搜索质量评分者指南 谷歌搜索算法中用于评估内容质量的四大核心要素：

        专家性（Expertise）考量内容创建者在该主题上是否具备必要的知识或技能。

        经验性（Experience）考量内容创建者在该主题上是否具备必要的第一手或生活经验。

        权威性（Authoritativeness）考量内容创建者或网站是否为该主题的 “权威来源”（即 “首选来源”）

        可信度（Trustworthiness）考量页面的准确性、诚实度、安全性与可靠性。

• • 补充内容（SC）：用户评论

  • 与广告 / 盈利内容（Ads）

FAQ (常见问题)

1. 在生成式AI时代，为什么说用户入口从传统搜索引擎转向了各大平台的大语言模型 (LLM)？

   • 传统搜索引擎（如Google, Bing）以链接列表为主，用户需自行点击筛选。而在生成式AI时代，用户越来越倾向于直接向大语言模型（如ChatGPT, Kimi, Gemini等）提问，并获取经过AI整合、总结后的直接答案。这意味着用户获取信息的第一触点从搜索引擎结果页（SERP）上的蓝色链接，转变为AI模型生成的对话式回复。

2. AEO 在新的数字生态系统中，其关注重点和策略与传统 Google 网站排名有何不同？

   • 传统 SEO 追求 Google 网站排名和点击率。AEO (Answer Engine Optimization) 则不再仅仅关注网站在传统搜索结果页的排名，而是将重心放在多平台&多模态的话题主导策略上。其目标是让内容成为AI模型“采纳”和“摘要”的首选信息源，策略上强调创造高质量、独特、包含明确定义/原理/案例/数据的不可轻易复制内容，并利用可抽取的结构化数据（如FAQ），以解决客户痛点并建立话题主导权。

3. 大语言模型如何影响传统搜索引擎“页面质量”评估标准中的“用户意图”和“需求满意度”？

   • 传统搜索引擎通过分析用户搜索词来推断用户意图（如 Know、Do、Website、Visit-in-Person）。LLM 集成后，AI能更深入地理解复杂的用户意图，并提供更精准、对话式的答案。这使得“需求满意度”的门槛更高——AI希望能够提供完全满足 (Fully Meets) 或高度满足 (Highly Meets) 的结果，直接解决用户问题，而不是仅仅提供相关链接让用户自行探索。内容需要更好地匹配AI对各种用户意图的理解，才能提升其被采纳的概率。

4. 在新的“页面质量”评估标准中，E-E-A-T (经验、专家性、权威性、可信度) 对内容创作者意味着什么？

   • E-E-A-T 在大语言模型主导的生态中变得前所未有的重要。它要求内容创建者不仅要具备专家性知识和经验性的第一手体验，还要建立个人/网站在特定领域的权威性，并确保内容的可信度（准确、诚实、安全）。这意味着内容必须超越简单的信息堆砌，真正体现创作者的深度洞察和专业背景，才能被AI模型视为可靠的、可引用的信息源。

5. 企业应如何进行战略转型，以适应大模型语义主导的全新数字生态系统？

   • 企业需要进行全面的战略转型，从过去销售单一服务转向销售整合的营销策略。这意味着不仅要优化网站内容以适应AEO/GEO，还要积极参与到各大LLM平台，布局多平台、多模态的内容策略。核心是创造AI难以复制的独特价值内容，致力于深度解决目标客户的痛点，并从适应大模型语义理解的角度来规划所有营销和沟通活动。