一、AIGC上的SEO三个核心策略，让DeepSeek等平台更多推荐我的品牌商业信息！
AIGC平台越来越好用，搜索引擎的日子就越来越难。曾经属于搜索引擎的海量流量，绝大部分都会转到AIGC平台上。这也是没有人会否认的必然趋势。据《华尔街日报》的文章，人工智能生成的搜索可能会导致完全依赖传统搜索引擎优化的企业面临挑战，因为自然搜索流量将在近几年减少 20-40%甚至更多。
在2024年，Ignite Visibility 进行的一项民意调查中，在 170 位受访者中，有 62% 的人确认他们使用 ChatGPT 或 Google Gemini 来研究产品或服务，而在2025年，这一数字可能已经超过70%。
国内的情况也非常类似，2025年2月的数据显示，DeepSeek每天有超过3千万人使用它，这一数字还在迅速增长，预计当前已经超过每日5千万活跃用户。在短短几个月时间就能积累起如此高的日活用户，这流量价值着实可怕！另一个大家常用的AI平台，豆包的日活用户数量也可能已经超过2千万。
不过，品牌准备好了吗？数字营销准备好了吗？
所以，现在广告主肯定不能蒙着眼睛，说这样的变化跟我无关！
在这样的疯狂又毋庸置疑的趋势下，如果不能快速把握这些流量，而让竞争对手取得先机，其实是很危险的！
我试了试在豆包上询问“目前最适合中国孩子的婴儿奶粉是什么”。令我意外的是，问了几次它的答案都是“贝因美”，而不是“飞鹤”，甚至前三位推荐都不是“飞鹤”。
对于飞鹤来说，这很危险。当大量的消费者开始通过AI寻求答案的时候，消费者的心智也会因此而发生潜移默化的改变。
因此，我们要解决这个问题！
二、如何让AI推荐你的商业信息
解决这个问题是有方法的。既然AI采集的是人类的知识和智慧，那么就能有办法“训练”AI，让它能够尽可能地在用户询问相关信息的时候，呈现你的商业信息。这个话题被称为GEO，也被称为AISEO。GEO是Generative Engine Optimization的首字母缩写，意思是优化你的商业信息在AIGC平台中的呈现。
GEO要解决的几个重要问题包括：
（1）让AIGC能够索引到你的内容。
这一点本质上跟搜索引擎的蜘蛛（或者机器人bots）没有区别。我们的目的都希望这些抓取信息的技术能够无障碍且高效地将我们的内容抓取。不过，划重点来了：有区别的地方在于，AIGC的蜘蛛不仅仅能抓取纯文字的信息，它还能读懂图片上的文字，甚至直接读懂图片，它也可以直接读取视频中的字幕或是口播的内容。
(2）让AIGC能够在相关问题出现的时候，引用你的内容。
第二个问题是，就算AIGC索引了你的内容，也不代表它就会在用户提到相关问题的时候，一定会展现你的内容。它可能觉得你的内容不足够好，或者不足够合适，因此采用了别人的内容，或者是干脆胡诌（幻觉）。
这一点跟传统搜索引擎也很不一样，传统搜索引擎只要索引了你的内容，它就一定能展现你的内容，哪怕展现在很多很多页以后。反过来，AIGC，就是精确回答（是否准确先不管），没有引用你的内容，你的内容就不可能出现了！
（3）让你的内容被引用的概率更大，即更多次的出现在回答中。
第三个问题，可能没有前面两个问题致命，但肯定也是我们希望解决的。为什么推荐几大品牌，虽然有我，但是我总是时隐时现？我能不能想办法，通过各种优化手段，让AIGC更多推荐我？
三、要让AIGC抓取你
废话不说，直接上干货！1.足够多的内容很重要！
各种媒体形式都要发：发文字内容、发视频内容、发图片内容！每个平台都发！那些新闻媒体PR网站，也要发！自己的网站，也要建！要比传统SEO时代，做更多的内容广撒网！
各种媒体形式都要发的原因很简单，因为前面讲了AIGC的引擎是多模态的，文字、视频、图片，都能懂。
每个平台都发的原因也很简单：豆包会优先索引字节系的内容；腾讯元宝会优先索引微信生态内的内容；百度的文心一言当然是百度系为主，包含文库、百科、贴吧等，也包括知乎等。至于DeepSeek，当然是全网到处抓取它能抓的，这个时候它的抓取蜘蛛跟传统搜索引擎的是很类似的，因此，某种程度上，网站的价值又增加了。而Grok3据说会抓取大量的论文资料。
四、 实现AIGC平台对你的抓取
AI平台索引了你，不代表就会在用户提问的时候一定就会展示你的商业内容。因为“AI有脑子，会分析”。
增加AIGC在回答中引用你的内容的概率，是有方法的，包括：让你的内容更有价值的三个规则。
规则一：人群细分内容原则——内容创作，代入用户角色，从而让AI能够更准确定位；
规则二：精确长尾创作原则——对大词优化抱谨慎态度，但要对细分长尾问题保持高度关注；
规则三：相关性匹配原则——没有必要为消费者所有的问题准备内容，而只需要聚焦在用户更关心的那些问题上。
这些原则的应用，对于AI引用并推荐你的内容有非常直接的作用。
具体就不详述了。太细节。
五、让AIGC更多次地推荐你的内容
让AIGC更多推荐你的内容的方法，包含两个核心方法
1.强化差异性（包括产品的差异性和内容的差异性）。尤其是内容的差异性，现在是非常重要的机会时间点。
如果你的领域暂时没有好的内容在公网，而你能创造出来，被AI反复推荐的概率就非常大，而且从创作到AI引用的间隔周期也特别短！
2.为差异性持续累积“内容基建”。
堆基建是目前数字营销非常重要的课题。如果品牌企业要增加AIGC平台的推荐次数，那么更多的内容基建肯定是必要的。
内容基建要注意几件事情：
（1）与普通的内容基建不同，目前的内容基建要提供“多模态”的基建，也就是各种媒体形式都需要堆。
（2）按照“角色+阶段”或者“角色+persona”的方式进行堆基建的内容规划。这个我在我的大课堂都会讲具体的方式。
（3）EEAT原则，即经验、专业性、权威，以及真实可信原则。
（4）AI语感极为重要，优美却缺乏AI语感的自然语言并不一定会更好地促进AI的“消化吸收”。
六、其他未经验证的信息(仅供参考)
1.AIGC有认知偏差：“可取性”比“可行性”更重要（未经验证！）有研究者发现，ChatGPT类AI体现出很强的“可取性”而不是“可行性”倾向。什么意思呢，就是会倾向于推荐那些更具有性能表现的产品，而非在用户实际使用中体验更好的产品。“可取性”是产品本身可被明确识别的优势性特征，而“可行性”则是指产品在实际使用中所表现出来的用户体验上的更隐性的优势特征。这可能是因为，用户的使用体验并不一定会以更明确的内容的形式所展现出来，或者更不容易在内容的数量上压到宣传产品“可取性”方面的内容。
2.内容的交互度会增加该内容在AI“心中”的权重（未经验证！）
有些人认为，内容的交互度对于GEO具有明显的促进作用。例如，一个抖音的视频，如果点赞评论等互动量高的，就有更大可能被AIGC引用。
对此，我没有发现特别明显的证据能证明。我常常看到很多互动量并不大的内容被引用。不过，很明显的是，这些互动量虽然不大的内容本身质量是没问题的，而且有不少都是非常专业的知识输出。我认为AI的核心还是跟人一样在读内容，而不仅仅只是像搜索引擎或者推荐引擎那样根据浅表的表现数据来进行排序。
最后，一篇文章难以尽述，这里面有很多细节和实践过的一些经验。
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