人工智能搜索准备好了吗？内含排名因素和免费清单

导言

每个人都还在为第一页的排名而纠结。但奇怪的事情正在发生-谷歌上几乎没有出现过的品牌现在却得到了 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 的推荐。根据 Ahrefs 的研究，主要人工智能平台引用的 URL 中，有 80% 甚至没有进入谷歌相关查询的前 100 名[1]。

事实证明，人工智能引擎并不关心你的关键词策略。它们关注的是完全不同的信号：它们是否将你的品牌视为一个实体，你在知识图谱中的显示方式，以及大多数搜索引擎优化指南从未提及的技术性问题。

而这一点比人们意识到的更为重要。仅在 2025 年的前五个月，人工智能推荐的会话就同比猛增 527% [2]。这一转变已经开始-麦肯锡发现，44% 的人工智能搜索用户现在表示，人工智能是他们做出决策的主要来源，超过了 31% 的传统搜索[3]。

本指南准确揭示了人工智能引擎在决定引用谁的文章时所关注的内容，并为您提供了一个完整的框架，让您的文章开始出现在这些答案中。 免费.

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为了帮助您更快地成长，我们将 220 多个人工智能搜索引擎优化排名因素汇编成了一份全面、可操作的电子表格，并按类别、优先级别和实施难度进行了分类。这也是 ICODA 用来帮助客户在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 和其他人工智能平台上获得知名度的相同框架。

什么是人工智能搜索引擎优化排名因素

人工智能搜索引擎优化排名因素是大型语言模型（LLM）和人工智能驱动的搜索引擎用来决定在其回复中引用、参考或推荐哪些来源的标准。当有人向 ChatGPT 寻求推荐、查询 Perplexity 进行研究或使用 Google 的人工智能概述时，这些因素会影响您的品牌是否出现。

传统搜索引擎优化的重点是在十个蓝色链接列表中的排名，而人工智能搜索引擎优化的重点则是在人工智能对话式回复中是否提及您以及提及的程度。

人工智能排名因素与传统搜索引擎优化有何不同

传统搜索引擎优化和人工智能搜索引擎优化有共同点，但差异也很大，需要采取不同的策略。

因素	传统搜索引擎优化	🌟人工智能搜索引擎优化
首要目标	搜索结果排名第一页	在人工智能答复中被引用或提及
内容重点	关键词优化、元标签	语义深度、实体清晰度、直接回答
权威信号	反向链接的数量和质量	品牌提及率、引用率、知识图谱存在率
用户意图	将关键字与搜索查询相匹配	完整回答会话问题
成功指标	排名、有机流量、点击率	来自人工智能的引用、提及和推荐流量

关键见解：人工智能引擎不仅仅是抓取和索引，它们还能理解、综合和推荐。这就需要一种根本不同的优化方法。

人工智能搜索优化真的能带来效果吗？

✅ 当然-我们有数据为证。

Defiway 找到我们时，目标很明确：主导人工智能驱动的搜索和转化。以下是我们在短短 30 天内取得的成果：

公制	🚀ChatGPT 流量	谷歌有机
转换率	46%	29%

仅一个月时间，转换率就提高了1.6 倍。

为什么人工智能推荐的访客转化率更高？当他们点击进入时，ChatGPT 已经回答了他们的问题。

这并不意味着人工智能优化很简单。

与传统的搜索引擎优化一样，它需要精确的技术、权威的内容和持续的努力。但是，对于现在愿意投资 GEO 的品牌来说，当竞争对手还在争夺饱和的 Google 排名时，其回报是非常可观的。

为什么人工智能排名因素现在很重要？

向人工智能驱动的搜索转变的速度比大多数企业意识到的要快。请看一组数据：

400M+

每周用户使用 OpenAI 产品

25%

到 2026 年，有机流量将转向人工智能

18%

ChatGPT 发布后 Stack Overflow 流量下降

45%

千禧一代使用社交媒体进行搜索

现在就了解并优化人工智能排名因素的企业将获得随着时间推移而不断提高的知名度-因为人工智能模型会了解哪些信息来源值得信任。

5 类人工智能搜索引擎优化排名因素

基于对人工智能引擎如何选择和引用来源的广泛分析，我们确定了 220 多个排名因素，分为五大类。以下是最重要因素的概述。

1️⃣技术基础设施和人工智能就绪状态

该类别涵盖幕后发生的一切-使人工智能系统能够发现和理解您的内容的基础。

它包括

• 后台设置和系统架构
• 人工智能爬虫访问和内容索引能力
• 帮助 LLM 有效处理信息的具体优化措施
• 全网品牌实体识别（存在于知识图谱、维基百科和维基数据等参考数据库、向人工智能系统提供信息的主要数据聚合器中）

如果没有坚实的技术基础，即使是最好的内容也无法被人工智能引擎发现。

2️⃣内容质量、结构和优化

内容仍然是王道，但规则已经改变。人工智能引擎对内容的评估与传统搜索算法不同。

该类别包括

• 总体内容战略和信息结构
• 与人工智能系统产生共鸣的格式和质量标准
• 针对法律硕士处理和提取信息的方式优化页面元素
• 优化特色片段和人工智能生成的概述

任何人都可以制作的通用内容会被忽略。具体、结构合理、权威的内容才会被引用。

3️⃣权威、信任与品牌信号

人工智能引擎需要在引用之前确定哪些来源是值得信赖的。本类别侧重于将您的品牌打造成可靠来源的可信度信号。

它包括

• 在专业平台上的存在和完整性
• 通过行业奖项、认证和信任指标获得认可
• 跨评论平台的声誉管理

这些信号有助于人工智能系统在用户询问建议或意见时自信地推荐您的品牌。信任的建立需要时间，但这对人工智能的持续可见性至关重要。

4️⃣可见性、分配和外部信号

您拥有的内容只是等式的一部分。人工智能引擎还会评估您的品牌是如何出现在更广泛的网络生态系统中的。

该类别包括

• 媒体报道和公关提及
• 在用户生成内容的平台上，人们讨论和推荐品牌
• 适应人工智能时代的链接建设战略
• 表明品牌相关性和参与度的社交信号

您的品牌在权威外部资源中被提及、讨论和链接的次数越多，人工智能引擎就越有信心引用您的品牌。

5️⃣绩效、衡量和地理战略

有测量才有改进。本类别侧重于跟踪人工智能的可见性，并针对特定市场进行优化。

它包括

• 表明人工智能搜索引擎优化成功的指标和关键绩效指标
• 流量和转换结果与人工智能推荐挂钩
• 内容绩效指标
• 具体的人工智能能见度测量
• 针对跨地区经营的企业（多语言优化、建立地区权威、影响特定地点查询的地理定位战略）

只有 4 个字母：TAAR - 跟踪、分析、调整、重复。能够衡量其人工智能性能的品牌就是能够改进其性能的品牌。

人工智能引擎如何评估和选择资源

了解人工智能引文决策背后的机制有助于确定优化工作的优先次序。当有人向人工智能引擎提问时，会发生以下情况：

1. 查询理解：人工智能对问题进行解析，以了解问题的意图、涉及的实体和信息需求。
2. 知识检索：该模型从训练数据和（某些引擎的）实时网络搜索中获取信息。
3. 来源评估：多种信号可确定哪些信息来源具有权威性和相关性。
4. 回复合成：人工智能生成回复，决定明确引用哪些资料来源。
5. 引用决定：根据可信度、具体性和相关性，引用、提及或使用资料来源，但不注明出处。

人工智能搜索引擎优化的目标是成为人工智能足够信任并明确引用的来源。

人工智能搜索引擎优化面临的挑战

针对人工智能引擎的优化带来了传统搜索引擎优化所不具备的独特挑战：

1)多平台、多算法与谷歌主导的传统搜索引擎优化不同，人工智能搜索引擎优化需要在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini、Meta AI 和 Microsoft Copilot 等平台上进行优化，每个平台都有不同的底层模型和行为。

2)跟踪工具有限人工智能没有与 Google Search Console 相对应的工具。跟踪引用和提及需要手动监控或专业（昂贵）的工具。

3)非确定性响应同一查询每次都可能产生不同的响应和引用。这使得测试和优化变得更加复杂。

4)训练数据滞后人工智能模型有知识截止点。内容需要足够长的可见时间才能纳入训练数据，而这可能需要几个月的时间。

逐步介绍人工智能搜索引擎优化排名因素

✅ 准备好优化人工智能可见性了吗？这里有一个实用的起点！

让人工智能系统注意到你的内容并不是在玩弄算法，而是要让自己真正被发现并有用。好消息是什么？ 有一条清晰的前进之路，你可以从今天开始。

下图展示了人工智能爬虫如何浏览您的网站-从首先发现您是否存在于其响应中，一直到了解您的结构化数据。把它想象成一段有五个检查点的旅程。每到一站，爬虫要么前进（您已被优化），要么碰壁（您不可见）。在完成以下步骤时，将此作为您的路线图。

01 审计您当前的人工智能可见性

在投入资源之前，这种基线评估可以揭示您的现状-您可能会惊讶地发现，您在某些情况下已经被引用，但在另一些情况下却完全被忽略。

02 检查技术无障碍情况

一个令人吃惊的常见疏忽是，许多网站在不知情的情况下用传统的 robots.txt 规则阻止了人工智能爬虫，这基本上使它们想出现的系统看不到它们。

03 加强实体信号

人工智能模型在很大程度上依赖于维基数据等结构化知识库来消除实体的歧义并建立权威性-一致性在此奠定了基础，这是内容本身无法提供的。

04 创建答案优化内容

这就是从 "关键词排名 "到 "成为权威答案 "的转变-人工智能系统希望引用能直接解决用户问题的资料来源，而不是为点击率而优化的页面。

05 实施模式标记

模式是内容与人工智能理解之间的翻译层-它明确地告诉系统内容的含义，而不仅仅是内容所表达的 意思。

结论

人工智能驱动的搜索正在改变人们发现品牌的方式。人工智能引擎寻找的信号与传统搜索引擎优化教我们优化的信号不同。

我们在这里介绍了很多内容-从人工智能排名因素到底是什么，到影响你被引用还是被忽略的关键类别。

主要启示？从基础做起。审核您当前的人工智能可见性，确保爬虫可以访问您的内容，加强您的实体信号，并创建能直接回答问题的内容。如果您想加快步伐，跳过猜测，那么与专家合作就能从第一天起就为您提供经过验证的策略和实践执行。

拿起下面的清单，按照自己的节奏开始工作。

Sources:

• [1] Ahrefs - Research on AI citation patterns, 2025
• [2] Previsible 2025 AI Data Study - LLM traffic analysis, 2025
• [3] McKinsey AI Discovery Survey - New front door to the internet, 2025