我们之前关于2025年SEO趋势的文章里就提到过，AI给搜索引擎领域带来了巨大的冲击和全方位的变革。
而随着第一季度谷歌的各项动作，AI功能的逐步扩张，也印证了我们之前的推测。虽然现在AI尚未取代谷歌搜索，但大语言模型（LLMs）已成为不可逆转的趋势，把AI与SEO结合更是大势所趋。
一、AI搜索下的现状
随着AI搜索的兴起和各种LLM的推荐流量都在稳步增长，不心动是不可能的，很多SEOer估计都有一个疑问：“要如何提升品牌在AI生成答案中的可见性？”
其实，这其中最大的障碍是，现在的大多数营销团队既没有专门的生成式引擎优化（GEO）预算，也缺乏能全力支持大规模AI搜索优化的人力资源。
但也不用担心，我们可以用多个现有策略代替，让他们相辅相成，在提升传统SEO效果的同时也提高自己品牌在AI搜索中的可见性。
就如同联想全球SEO负责人Ryan Fortin之前说的那样："SEO正在向生成式引擎优化（GEO）演变，成功的标准将不仅是只看排名的高低，而是要看它能否在AI生成的搜索体验中保持语境相关性。"这样也能为用户创造更大的价值。
接下来我们就介绍六个可以通过调整传统SEO策略来增强在AI搜索结果中可见性的方法：
二、提高在AI搜索中可见度的六种方法
1.优先布局长尾关键词
AI搜索的逐渐普及，倒逼关键词策略实现与时俱进。品牌在进行关键词铺量时，不仅要锁定高流量、高竞争的"头部核心关键词"，符合自然语言对话场景的长尾词也不能忽视。
这也是根据AI搜索的特性总结得出的，相比于传统搜索引擎，AI搜索模型更倾向精准匹配用户意图的特定查询。而我们作为用户在使用时，也会倾向于把问题描述得更清楚更完整，这也更适合用长尾关键词来对应具体的搜索意图。最后，长尾词的竞争难度也往往比行业核心词要低，能更容易获得排名。
*这里可以补充一组数据：谷歌数据显示，15%的搜索请求是首次出现，证明市场对新兴细分内容存在持续需求。
优化策略：
- 向下渗透：不再过滤低流量关键词。摒弃以往设置最低搜索量门槛的做法，扩大关键词覆盖范围
- 对话式挖掘：通过谷歌地"People Also Ask"、AnswerThePublic等工具及Reddit论坛，捕捉自然对话场景中的查询需求
- 语义扩展：在内容中融入近义词、同义词及自然语言变体，适配更广泛的语义搜索
- FAQ布局：创建结构化FAQ版块（如科颜氏案例），通过问题矩阵覆盖长尾词式的需求。科颜氏通过此策略已获得550+条AI摘要展示
*科颜氏建立的FAQ板块
2.提升内容清晰度与结构化
AI模型擅长从内容中提取简明、结构化的信息。为提升AI搜索可见性（同时满足用户快速获取信息的需求），内容需具备这几个特征：结构有条理、便于浏览，并提供清晰的摘要。基于此，我们可以从以下几个角度下手：
优化策略：
- 流程优化：关键信息前置，在内容开头提炼核心要点；每个章节都设置精简摘要，提供清晰简明的概述；还要注意层级划分规范化，使用结构化标题（如H1、H2、H3）合理划分内容模块
- 目录优化：长篇幅内容需配置目录导航（推荐搭配锚点跳转链接增强用户体验）
- 内容焕新：除未来内容的结构优化外，建议开通付费版ChatGPT/Claude账号，通过AI辅助优化历史内容。SEO与AI可见性提升无需全新创作，为既有内容添加关键要点、优化结构即可显著增效
3.呈现平衡观点
AI大模型通常都是基于海量数据训练，倾向引用客观中立、多维度分析的内容——尤其在产品对比类查询中更为明显。通过下面这个例子可能更直观一些：
典型案例：当询问"Ubersuggest与SEMrush哪个更适合中小企业"时，ChatGPT会系统罗列各项优劣对比。
我们就可以反其道而行，根据ChatGPT的答案，总结一下如果我们写产品对比页该具备哪些特点和要点，这样如果我们要撰写这类型的文章，如果包含特点，那就很容易成为AI搜索时被引用的对象了。
优化策略：
- 双面论证：明确陈述产品优缺点/利弊关系
- 对比表格：使用对比表格直观呈现差异（同时提升用户阅读效率）
- 相对表述：避免绝对化用语，采用"更适用于..."等情境化描述
- 预判疑虑：增设"注意事项"、"不适用场景"等版块，展现全面视角
4.强化技术SEO
虽然AI模型不会像传统搜索引擎爬虫那样实时抓取网站，但它们仍依赖结构清晰、语义丰富的内容来准确解析信息。因此，在内容质量优化的同时，技术SEO是确保内容可访问、可解读的基石。
Mailchimp全球SEO负责人Kai Blum强调："现在是强化技术SEO的最佳时机。我们坚信，易于抓取、加载迅速的页面在AI搜索中表现更优。此外，提升页面速度始终是优化用户体验的高回报投资。全站Schema标记的规范化更是不可或缺。"
优化策略：
- llms.txt文件：虽然目前尚无明确规范（类似robots.txt对谷歌爬虫的约束力），但创建llms.txt文件可向AI平台展示传统爬虫无法直接获取的内容，如产品数据源、库存API、技术支持文档等。
- Schema标记：通过文章、FAQ、操作指南（HowTo类文章）、产品、评论、事件、可语音化内容（Speakable）、面包屑导航（Breadcrumb）等结构化数据，为AI提供明确语义信号。建议使用CMS插件或生成工具实现自动化部署，并逐步完成存量内容审计。
- 可抓取性与索引能力：构建逻辑清晰的网站架构，强化内部链接，减少冗余跳转，规范robots.txt管理，并确保页面加载速度。
- JavaScript处理：鉴于OpenAI的GPTBot、Anthropic的ClaudeBot等AI爬虫不执行JavaScript，核心内容需通过服务端渲染或直接嵌入原始HTML展示。
5.数据驱动内容建设
AI模型优先引用权威可信的信息。通过数据驱动策略，既可增强内容可信度，又能提升AI引用的吸引力。在机器生成内容泛滥的当下，专有数据将成为差异化竞争的关键。
AI教育顾问Britney Muller指出："未来的赢家是那些提供独特视角的真实声音。当AI能无限生成同质化内容时，人性化的深刻洞察才是核心竞争力。重点不在技术优化，而在于创造值得引用的观点——这不仅是搜索规则的改变，更是对内容本质价值的回归。"
优化策略：
- 使用专有数据：通过定制化调研、案例研究或内部数据构建独特数据集，例如行业调查报告、用户行为分析等。
- 规范引用：关联权威信源并直链原始数据，使用AI辅助创作时需通过抄袭检测工具校验原创性。
6.建立监测体系
要验证AI可见性优化效果并争取资源支持，还需要构建系统性的监测框架。
Scrunch AI联合创始人Chris Andrew表示："我们建议企业聚焦可量化指标：AI爬虫访问量、ChatGPT/Perplexity等平台的推荐流量、AI答案中的引用频次。数据显示，AI搜索流量不仅是增长最快的渠道，其转化率也远超传统来源。"
优化策略：
- 数据看板：搭建专属仪表盘，追踪LLM推荐流量、流量来源分布、自然搜索与AI流量比例、AI流量转化率等核心指标。
- 竞品对标：通过Semrush等工具监测自身与竞品在AI摘要（如Google AI Overviews）中的出现频次。
- 专项工具：预算允许情况下，采用Scrunch AI、Semrush AI工具包等平台，跨ChatGPT、Gemini、Perplexity等多渠道监测AI可见性。建议对比至少2-3款工具的功能与成本后再做决策。
三、进阶策略：深度提升AI可见性
如果上述六个优化策略已经部署好了，还学有余力的话，可以来看看进阶版的内容
构建权威性
AI搜索引擎在生成答案时会综合评估网络提及量、品牌权威度等因素。
Britney Muller补充道："品牌在网络对话中的参与度已成为新的权威指标。如果过度沉迷技术优化，往往会忽视本质变化——比起外链，在于AI模型进行交流时，品牌被提及的次数才是关键。”
优化策略：
- 通过媒体报道、行业论坛、社交媒体等渠道扩大品牌曝光
- 参与语义相关的话题讨论，增加被AI摘要引用的概率
创建并优化维基百科页面
作为AI模型训练的重要信源，维基百科页面能显著提升品牌可信度。精心编写的词条可增加被AI生成内容（包括搜索引擎答案和智能助手）引用的机会。
关键要求：
- 严格合规：遵循维基百科中立性准则，提供可靠第三方信源（如权威媒体报道）
- 内容架构：采用百科式叙述风格，设置清晰目录与章节
- 持续维护：定期更新数据，确保信息准确性与时效性
未来展望
随着AI重塑搜索生态，主动适应变革已成必然。通过上述策略调整，您将在AI主导的内容发现新时代抢占先机。
随着AI重塑搜索生态，主动适应变革已成必然。通过上述策略调整，或许可以在AI主导的新时代抢占先机。
今天的文章到这里就要结束了，希望能对你了解如何通过现有SEO策略提升自身品牌在AI搜索中的可见度有所帮助。如果你还有其他想了解的内容，也可以在评论区留言。
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