AI SEO的优化技巧有哪些？9大实用落地策略来帮你

在上一篇文章中，我们详细讲解了什么是AI SEO，以及为什么AI SEO在当前搜索生态下越来越重要，以及它与传统SEO的区别在哪些地方。可以说，AI已经深刻地改变了用户的搜索习惯、搜索引擎的排名逻辑，甚至重新定义了品牌曝光的路径。

但了解还不够，真正关键的是：我们该如何具体地进行AI SEO的相关优化？

这篇文章，我们就来拆解AI SEO当前阶段的实用优化技巧，帮助你搭建更适配生成式搜索的SEO体系，在AI时代保持搜索竞争力。

优化 AI SEO 的 9 个技巧

有效的 AI SEO 采用成熟的策略，而非炒作。AI 根据训练数据和来源的模式来预测答案。
他们优先考虑：

• 实体
  
• 语境
  
• 结构化数据
  
• 品牌权威

聚焦语义架构、Schema标记与主题权重，可以在提升传统SEO的同时，提升AI搜索的可见度。下面我们将介绍具体的九种策略方法，大家可根据自己需求单独或任意组合这些技巧，不用按我们的文章顺序固定执行。

1.优先考虑语义搜索和结构化内容

如今的搜索引擎和AI系统都可以实现根据上下文理解内容，而不是简单的关键词匹配。而语义搜索方向的优化可以提高传统搜索排名的同时，提高在AI中的可见度。

实施策略：

• 按主题来构建综合主题集群。有研究表明，深入探讨某一主题的综合内容，其长尾关键词排名比单一主题的内容高出68%。
  
• 使用自然化的语气撰写内容，能更贴合用户的搜索意图。有数据统计，用比较自然的语气撰写的内容在搜索结果中的参与度均提高了大概40% 。
  
• 标题结构清晰一致，使用H2标题表示主主题，H3标题表示子主题。这点上，AI倒是和传统搜索达成一致了，都非常重视标题结构，结构合理的内容更有可能出现在AI的回复中。
  
• 进行信息可视化。比如，多插入信息丰富度高的表格、列表和“vs内容”，尤其是在呈现一些数据时，能够达到事半功倍的效果。他们还有助于将复杂信息变得更易于理解，从而提高可用性、理解力和参与度。

举例：如果要建一个“best running shoes”的页面，我们不要一股脑地在页面中插入关键词，而是要有思路地构建更全面的内容。可以把“best running shoes”设为主题，按照不同用途（比如越野跑、马拉松训练等）设置清晰的标题、用比较自然的语气撰写相关，以此解答相关用户在搜索时比较关心的问题。

2.实施并优化结构化数据

结构化数据包含的信息可为搜索引擎和 AI 提供有关内容含义和关系的明确上下文。它是实体识别和知识图谱收录的基础。

实施策略：

• 为所有内容类型实施核心Schema：至少应为相应的页面类型使用 Article（文章）、Product（产品）、FAQPage（常见问题页面）、HowTo（操作指南）或 VideoObject（视频对象）等Schema。
  
• 通过详细属性扩展Schema： 不要仅实施基础Schema——应包含所有相关属性。研究表明，属性填充率达到90%以上的Schema，其对富媒体搜索结果的影响比仅实施基础Schema的高出43%。
  
• 利用Schema创建实体关联： 使用诸如 mentions（提及）、about（关于）和 sameAs（等同于）等属性来建立实体关系。包含相互关联实体Schema的内容出现在知识图谱卡片（knowledge panels）和AI生成答案中的可能性高出51%。
  
• 实施嵌套式Schema结构： 组合多种Schema类型（例如，在Article中嵌套FAQPage）以提供最大化的上下文信息。

举例：如果一个销售厨房电器设备的电商网站实施了Product Schema，并详细标明了价格、库存状态、评分和产品特性，这将有助于搜索引擎生成富媒体结果，并使AI系统在回答用户关于搅拌机或咖啡机的查询时能够引用具体的产品属性。

3.针对长尾式查询和对话式查询进行优化

随着语音搜索界面和AI聊天机器人的普及，搜索变得更加对话化，针对自然语言查询进行优化在传统和新兴搜索渠道中都能带来显著优势。

实施策略：

• AI 驱动查询分析： 利用工具识别长尾查询的具体措辞和结构。语音搜索通常更长、以疑问词开头（如“如何”、“什么”），是优化重点。
  
• 创建专门 FAQ 版块： 结构清晰的FAQ能显著提升内容被 AI 答案引用的几率。答案需直接匹配用户的提问方式。
  
• 优化问题链： 问题链是指用户在初次查询后通常会提出的后续问题（例如“什么是结构化数据？”后常跟“如何实施？”）。可以通过内链或相关内容推荐引导用户，提升参与度和 AI 实用性。

举例： 某家装平台解答“90年代老厨房翻新3万元够吗？”等具体问题，提供拆旧成本和平价方案，并链接“墙面油污处理”、“管道隐藏”等关联问题。当用户询问“老厨房改造如何省钱？”时，该内容被AI提取关键数据生成答案。

4.建设专家级别的品牌原生内容

谷歌的E-E-A-T准则与AI引用偏好，都更青睐具有明确可信度信号的原创专家内容。搜索引擎和AI系统越来越能区分真正的专业知识与浅层内容。

实施策略：

• 通过案例研究、原创研究和流程文档展示一手经验：
  这些元素（案例研究和原创研究）既证明了我们的专业能力，又通过实际成果与受众建立了信任。案例研究展示我们如何解决客户痛点，帮助潜在客户预见成功；原创研究则通过提供独特见解，在业内建立权威。
  
• 拥有独家数据与原创见解：
  在内容饱和的环境中，独家数据与原创见解是关键的差异化因素。它们基于品牌独有信息，为受众提供独特价值，不仅增强可信度，更能提高外链和媒体报道机会，从而优化SEO/AI SEO表现，巩固行业权威。
  
• 建立可验证的作者资质体系：
  面对AI内容泛滥，搜索引擎更看重真实专家的观点。可核实的作者身份使我们的内容在AI素材中凸显可信度。同时，配合使用Author（作者）及Person（人物）或Organization（组织）结构化数据，能提升内容可见度，并助力搜索引擎和AI准确归因专业权威。

比如，一家皮肤科诊所可发布由专业的皮肤科大夫撰写的深度文章，包含来自其临床实践的案例研究、原创研究及独家专业见解。当用户向AI咨询特定皮肤状况时，此类内容更易被引用为权威来源。

5.针对生成引擎优化 (GEO) 进行优化

生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO） 是搜索策略中新兴且仍处于实验阶段的领域。随着AI生成答案在搜索结果中的比重增加，GEO致力于探索如何通过内容结构化提升被此类系统引用或参考的概率。

尽管该领域仍在发展且尚未形成标准化实践，但早期尝试聚焦于提升内容清晰度、权威信号和结构化格式，以更好适配生成模型的信息呈现逻辑。

实施策略：

• 在内容章节开头设置清晰的独立答案区块：
  在章节起始处布局简洁、自成一体的答案区块，可增强内容在AI生成答案中的可见性。通过直接提供针对用户潜在疑问的明确答案，您能增加AI系统识别并提取该信息用于摘要或精选片段的概率。
  
• 使用彰显专业自信的权威性语言模式：
  采用 “研究表明……” 或 “专家建议……” 等句式传递确定性并建立内容可信度。此类表达可能影响AI系统将您的内容判定为可信权威来源，从而提高其在AI生成答案中被引用的几率。
  
• 引用标注清晰的数值数据与统计结果：
  在内容中纳入来源可靠的数值数据和统计结果，可提升其教育价值和可靠性。明确标注这些数据源自权威信源，不仅能增强受众信任，也有助于AI系统将您的内容识别为事实性信息的优质参考来源。

假设你有一个旅游网站，在建设日本旅行指南时，可在每个章节开头直接回答常见问题（如“游览东京的最佳时间是阳春三月至四月初赏樱，或十月至十一月观红叶”），再展开详细说明。该格式便于AI系统提取明确答案。

6.用内链建立起与上下文的关系

战略性内部链接一直是（并将永远是）SEO的支柱。它创建了一个语义网络，帮助搜索引擎和AI系统理解主题关系，建立内容权限，并识别您网站的领域专业知识。

实施策略：

• 采用中心辐射模型构建主题集群：
  将网站内容组织成主题集群，即一个中心支柱页概述广泛主题，多个辐射页聚焦子主题。此结构增强网站主题权威性并优化导航。通过集群内页面互链，向搜索引擎展示内容的深度与广度，从而提升排名。
  
• 使用上下文相关的描述性锚文本：
  创建内部链接时，务必使用描述性强、与上下文相关的锚文本，准确反映目标页内容。避免“点击此处”等通用短语，改用提供清晰上下文的具体术语，便于用户和搜索引擎理解页面关联。
  
• 在相关内容间建立互惠链接：
  确保相关页面（如A与B）双向链接。这种互惠链接能强化主题关联、更均衡地分配页面权重，并提升网站整体可抓取性。

比如说，一个烹饪网站可以创建一个全面的意大利面制作指南，并在内部提供指向意大利美食、特定意大利面种类、酱汁搭配和烹饪技巧等相关内容的链接。这个内容网络向人工智能系统发出信号，表明该网站在该主题上拥有深厚的专业知识。

7.定期更新和完善现有内容

内容新鲜度已成为一个关键的排名因素，尤其是在那些注重新旧程度的主题中。搜索引擎和AI系统越来越青睐最新信息，而非陈旧内容，即使旧内容拥有更强的传统SEO信号。

实施策略：

• 实施数据驱动的内容审核周期：
  基于绩效指标、竞争地位和新鲜度需求确定内容更新优先级。通过系统评估，识别表现不佳、过时或与当前目标不一致的内容。利用Google Analytics和Search Console等工具获取效果洞察，支撑关于更新、重新利用或移除的明智决策。
  
• 基于“新鲜度衰减”分析确定更新优先级：
  该分析考量SERP中的主题波动性及竞争对手更新频率。优先更新覆盖快速演变主题或快变行业的内容。定期审查更新此类内容确保准确性与受众价值。常青内容可减少更新频次，但仍需定期审查维持质量。
  
• 专注于实质性更新：
  更新应解决具体问题并增添新信息、示例或数据（如新研究、更新统计、增补案例、深化见解）。避免仅做表面编辑（如微调措辞、更新日期），因其对排名或参与度影响有限。实质性改进向用户和搜索引擎表明内容权威、最新，值得更高搜索曝光度。

就像一个科技评论网站不会只发布新款智能手机的评测。它还会周期性地更新现有的购买指南，包括新型号、价格变化和功能比较。这确保了内容的时效性和实用性，从而增加了在AI生成的关于当前智能手机推荐的回复中被引用的可能性。

8.确保可爬行性和网站速度

• 优化核心网页指标 (Core Web Vitals)：
  • LCP (加载性能)： < 2.5 秒
    
  • FID/INP (交互响应)： < 100 毫秒 (FID) / < 200 毫秒 (INP)
    
  •  CLS (视觉稳定性)： < 0.1
• 为强 JavaScript 网站实施动态渲染：
  解决搜索引擎抓取 JavaScript 内容的挑战，避免索引不全。动态渲染向抓取工具提供静态 HTML 快照，同时为用户保留完整 JavaScript 体验，确保内容全面可访问与可索引。
• 创建优化的抓取路径：
  • 战略性内部链接： 使用描述性锚文本链接相关页面，引导爬虫理解网站结构。
    
  • XML 站点地图： 维护最新站点地图，清晰列出优先URL，助力搜索引擎有效识别与抓取。

在线出版物可以通过优化图片、实现延迟加载和采用高效的编码实践来提高页面速度。更快的加载时间可以提升用户体验，并使搜索引擎和AI爬虫更容易高效地处理网站内容。

9.创建多格式内容（文本、视频、视觉效果）

随着搜索模式日益多样化，跨不同格式的内容优化已从一种可有可无的选项演变为竞争的必需品。如今，搜索引擎和人工智能系统都能同时处理多种内容格式并进行优先级排序。

实施策略：

• 制定整合多模态内容策略：
  在AI搜索时代，融合文本、图像、视频和交互元素的内容是竞争关键。用户更深入参与多元媒体，搜索引擎也更青睐跨格式传递价值的内容：文本驱动上下文与可爬行性；图像增强理解与视觉搜索包容性；视频提升停留时间并常现于SERP/AI概览；交互元素改善用户体验信号（如停留时间、参与度）。
  
• 创建格式专属优化（非简单重用）：
  • 视频优化： 实施结构化章节、隐藏式字幕、文字记录及关键词描述（参考Wistia视频SEO指南）。
    
  • 图像优化： 包括描述性文件名、替代文本、结构化标题及Schema标记。
    
  • 信息图表优化： 提供基于文本的标题、嵌入结构化数据并包含完整上下文解释。

拿园艺网站举个例子，它可以通过分步教学视频、季节性种植日历和植物识别信息图表来丰富其书面指南。这种多格式方法确保内容在不同平台上都具有价值，并可供AI参考处理各种类型的查询。

总结：

看完今天的推文，相信大家对AI SEO会有更深刻、更切实的感受，它不再是一个遥远的趋势，而是已经渗透到我们每天面对的搜索结果之中。无论是语义结构、Schema优化，还是生成引擎优化（GEO）、多格式内容布局，所有这些技巧的核心都是同一个目标：让内容更容易被AI理解、引用和推荐。

我们现在所总结的也只是基于当前能掌握的有关AI搜索的信息来看的，之后一定是会再有所变化的，我们也能掌握更多信息，应对AI 搜索更游刃有余。

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