大型语言模型（LLM）正在重塑搜索与信息获取方式，B2B营销领域正迎来一场深刻变革。传统搜索引擎优化（SEO）的策略已不足以应对这一新格局，生成引擎优化（GEO） 应运而生，成为B2B品牌在新时代脱颖而出的关键。

GEO：超越SEO，影响AI的决策过程

GEO并非颠覆SEO，而是对其的有力拓展。核心在于，LLM（如ChatGPT）生成答案时，会参考网络上排名前列的内容。因此，优秀的SEO基础是GEO的先决条件，能为LLM提供高质量的引用源。然而，GEO更进一步，关注如何直接影响LLM的学习和决策过程，从而提升品牌在AI生成答案中的可见度、引用率和影响力。

GEO的本质是构建一个数据层，用于训练和指导大型语言模型。LLM作为模式识别系统，会从数据的重复性、语境和关联性中推断可信度。这意味着，品牌需要在各种重要数据源中保持持续且语境一致的存在。

如何影响LLM：GEO的五大实操策略

除了继续做好SEO，GEO要求我们将目光投向更多外部影响因素：

1. Reddit深度互动：LLM青睐Reddit，因其丰富的、贴近真实人类语言的讨论。积极参与相关话题、建立社区参与度，是让品牌出现在LLM参考信息中的绝佳方式。利用工具识别被ChatGPT引用的热门帖子，并在其中提供有价值的见解，而非生硬地推销。

   

2. 高排名URL的曝光：当《福布斯》、《TechCrunch》等权威媒体或行业垂直媒体被LLM引用时，品牌若能出现在这些平台的内容中，便能被AI生成答案所收录。通过赞助、合作内容或署名文章等方式，与这些头部媒体建立合作关系，是重要策略。

3. LinkedIn原生内容：LinkedIn上专家驱动、高互动性的内容已成为LLM重要的训练数据。持续发布有洞察力的内容、提供评论和框架，能帮助AI识别并学习您的专业知识。

4. 评乐网站的声誉管理：当用户询问“最佳CRM”或“顶级AI写作工具”时，LLM会综合分析评乐网站（如Capterra、G2、TrustRadius）的数据。因此，应将评乐档案视为SEO资产，积极收集客户好评，确保信息准确更新。在GEO时代，声誉直接影响算法训练。

5. YouTube视频内容：视频转录内容是可搜索数据，并日益成为模型训练的一部分。教程、评测和讲解类视频能为AI提供信息。创作易于检索、紧密围绕用户提问方式的视频内容，能有效提升可发现性。

衡量GEO成效：超越流量与排名

GEO的成功度量，不能仅依赖传统流量和关键词排名。新的关键指标包括：

• LLM可见度：品牌或URL是否出现在AI输出中？是否出现在恰当的答案中？
• LLM引用率：当LLM回答用户问题时，是否引用了您的域名或相关内容？
• LLM情感倾向：品牌被提及时的情感色彩如何？负面评论是否影响AI的表述？
• 来自LLM的引荐流量：如果被引用并产生点击，需追踪此部分流量。

当然，标准的SEO指标依然重要，它们是衡量GEO整体成功的一部分。

GEO的未来与品牌实践

生成式搜索仍处于早期阶段，未来将涌现更多优化工具。但GEO的核心理念——持续产出优质内容、广泛分发、以模型易于理解的方式表达、构建信任（通过引用、评论、外链等）并保持内容时效性——将始终是关键。

通过广泛分发和持续优化，让您的品牌信息触达每一个LLM学习的平台。以清晰、结构化、一致性的语言撰写内容，仿佛这些观点需要被学习而非仅仅被阅读。通过人类的验证（如评论、引用、外链）建立的信任，将转化为机器的信心。

在AI驱动的未来，主动塑造机器关于您品牌的叙事至关重要。如果您的B2B品牌正在重新思考如何在生成式搜索时代提升可见性，Foundation的GEO策略团队能够提供专业的解决方案，构建驱动搜索可见性和AI引用的框架。

内容引擎应能持续创造价值。您的内容策略是否已准备好迎接生成式AI的挑战？