出海做GEO，我们真能投喂AI吗？

从SEO到GEO的新趋势

传统搜索引擎优化（SEO）在过去几十年是企业提升网络可见度的主要手段。然而，随着以ChatGPT等大型语言模型（LLM）为代表的生成式引擎兴起，搜索的范式正在发生转变。

2025年，搜索用户正逐步转向由LLM驱动的对话式答案，各大平台（如Apple计划在Safari中内置Perplexity和Claude）加速了这一趋势。这意味着优化重点从传统网页排名转向生成式答案的可见性，业内将此新领域称为“生成式引擎优化”（Generative Engine Optimization, GEO。有研究预计，2025年GEO相关服务市场规模将接近8.5亿美元。

本文将围绕北美市场，探讨GEO的应用现状和策略、“AI投喂”是否有效、主流观点如何看待这种优化，以及Google、OpenAI、Perplexity等平台对于采集公开网页内容的政策。

1.北美市场的GEO应用现状及主要策略

GEO兴起及重要性：随着用户使用ChatGPT等聊天机器人获取信息、商品推荐的频率上升，品牌和营销人员开始重视GEO。调查显示，2025年假日季美国购物者通过聊天式AI寻求礼物和折扣的流量相比2024年可能增加520%。这迫使企业调整线上营销策略，从单纯争夺Google排名转向争取在AI生成答案中被提及。

换言之，过去强调网页点击率，如今更关注“引用率”，即品牌内容在AI答案中被引用或成为答案来源的频度。例如，加拿大鹅（Canada Goose）使用新的GEO分析工具来监测LLM是否自发提及其品牌，以衡量在AI时代的认知度。

主要策略：北美的营销专家和机构已总结出一系列优化策略，以提升内容在生成式引擎中的可见性：

提供结构化、易解析的信息：生成式AI倾向于选择组织良好、易于解析且信息密度高的内容。相比冗长的长文，简明扼要的段落、要点列表、FAQ问答更容易被AI提取和复述。

例如，Wired报道指出聊天机器人往往偏好简单的列表和FAQ页面，而不是一篇长篇大论的博客。Andreessen Horowitz的分析也提到，内容中诸如“In summary（总结）”这样的短语或项目符号格式有助于LLM高效提取信息。

因此，企业被建议撰写简洁的要点和问答，例如将网页小标题设为用户可能询问的问题，并在紧随其后的2-3句中直接给出明确答案。这类似于过去针对语音助手或特色摘要的优化（Answer Engine Optimization, AEO），目的是让自己的内容成为AI直接引用的权威回答。

深化语义覆盖与权威性：仅靠堆砌关键词难以打动LLM。专家建议采用主题集群和语义SEO的方法，围绕某一领域构建完善的内容生态体系。这包括设置主题支柱页面并链接相关子话题页面，确保网站内容对相关主题有深度覆盖。

此外，提升品牌/网站在领域内的权威形象很关键——LLM具有“记忆”和综合能力，会更倾向引用它认为可信的来源。为此，应强化实体识别：确保品牌信息在第三方权威平台（如Crunchbase、行业评测站）上一致，争取新闻报道和正面评价。

一家公司如果在行业内被广泛提及且与特定领域强相关，生成式模型更可能在回答中提到它。简而言之，“让模型认识你”成为新竞争点，正如业界所说：“你的品牌如何被编码进AI层，将成为竞争优势”。关于实体SEO，可以参看文章

什么是 Entity SEO？以及它为何是 AI 时代 GEO 的底层能力

利用结构化数据标注：在GEO背景下，传统SEO中的结构化数据（Schema）依然发挥作用。通过在网页中添加JSON-LD格式的架构化标记（如Article、Product、FAQ等），可以帮助AI更准确理解内容。即便ChatGPT本身不实时爬网，结构化数据可提升在Google SGE、必应Copilot等AI搜索中的可见性。

因此专家建议站长使用Schema标注作者、产品细节、常见问答等信息。这有助于内容在AI平台中被正确识别和信任。

例如，产品页面提供规范的价格、评价等标记，可确保AI引用时信息准确权威。对于通过WordPress建站的B2B企业，可以采用不同的SEO插件来让自己的网页支持结构化标注数据。对于用Shopify进行电商建站的朋友，Shopify也有类似的可以购买的插件支持。

监测并反向优化：GEO仍在早期探索阶段，不同模型引用内容的偏好可能各不相同。主流观点强调“测试和学习”：营销团队可以通过询问ChatGPT等AI对本行业问题的回答，看看自家品牌/内容是否被提及。如果没有，紧接着可追问AI其答案来源，从中找出行业内被频繁引用的出版物、博客或专家。

这些信息可帮助制定内容策略——比如在那些AI常引用的平台上发表文章或获取提及，从而进入模型的“视野”。一些新兴工具甚至通过模拟大量AI提问，分析品牌露出率和语境情感，以便针对性优化内容定位。

总的来说，北美市场的GEO实践强调内容质量和可读性，重视结构化呈现和权威背书，辅以数据和实验来持续迭代优化。这些策略的核心目标是：在LLM生成答案时，让自家内容有更高机率被检索、被引用，甚至成为直接答案。

2.海外是否存在“AI投喂”影响生成式引擎的实例或技术方案

“AI投喂”概念解析：“AI投喂”通常指主动向AI模型提供特定信息，以期影响其生成内容的倾向。在中文市场，有服务机构宣称可以通过布置问答内容、构造知识库等方式来“投喂”ChatGPT、Google SGE、Perplexity等，使得这些AI在回答相关问题时提高某些内容的出现频次或排名。本节探讨在海外是否存在类似的实例或技术方案。

官方数据接入途径：值得注意的是，一些生成式AI平台正式开放了数据接入渠道，允许内容提供方将信息“喂给”AI系统，从而直接影响AI的回答。这是“AI投喂”的正规形式。

例如，OpenAI在2025年推出了Agentic Commerce Protocol (ACP)，允许电商商家提交结构化商品数据Feed至ChatGPT。商家可以每15分钟更新一次包含产品标题、描述、价格、库存等信息的Feed文件。

ChatGPT接入这些商家提供的一手数据后，就能在对话中直接推荐商品、提供购买链接（OpenAI甚至与沃尔玛合作实现聊天窗口内直接下单）。这一方案本质上是商家在“投喂”ChatGPT商品数据库，其提供的Feed会作为ChatGPT产品推荐的主要依据。

与传统Google依赖爬虫抓取页面信号不同，ChatGPT的商品Feed被视作最高权威的数据源，直接决定产品在对话推荐中的匹配和排序。这一实例表明，在垂直领域（如电商），通过官方渠道投喂结构化数据确实能显著影响AI推荐结果。

另一例子是You.com和Perplexity等新兴AI搜索平台，它们鼓励内容提供者主动提交数据。有国外SEO顾问指出：“像You.com和Perplexity这样的平台允许企业投喂数据，纳入其训练索引”。

比如，一家初创公司可以上传自己的产品帮助文档到Perplexity，以增加当用户搜索相关问题时，Perplexity引用其文档的概率。这是一种通过开放API或数据合作方式投喂AI的思路。

目前这类合作多限于特定伙伴或测试项目，但的确体现了一种趋势：部分AI搜索引擎开始接受外部数据注入，以丰富其知识库和答案来源。

内容优化与非官方投喂：除此之外，大多数生成式AI并没有公开接口允许任意“投喂”内容进入其模型内部。因此，许多海外营销实践的“投喂”更多是广义的内容优化：即在公开网络上发布大量结构良好且针对AI偏好的内容，希望AI模型在训练或检索时摄取到这些信息，从而在回答相关问题时予以采用。这可以视为一种间接投喂。

例如，上文提到的Brandlight公司CEO建议品牌发布丰富的FAQ，涵盖各种具体问题，以“给AI引擎提供上百个可选答案”。本质上，这是在尽可能多地“喂”给AI各种问答对，提升模型命中相关问答的概率。

同样地，一些公司会撰写详尽的对比测评、具体场景下的说明等内容，满足用户在AI对话中提出的细粒度问题。这些做法并非直接操纵模型，而是通过公开内容影响AI的训练语料或实时爬取结果。只要这些内容被模型收录或检索到，就相当于成功“投喂”了一次。

数据投毒与黑帽手法：从技术角度看，还存在一种极端的“投喂”形式：即数据投毒（Data Poisoning）。研究表明，恶意者可以将少量特定设计的有毒数据混入模型训练集，从而在模型输出中植入偏向。

例如，只需在训练数据中注入几十篇定向内容页面，就可能影响LLM在对应关键词上的输出倾向。对于习惯通过垃圾博客和内容农场操纵搜索结果的黑帽SEO来说，这种方法理论上具有诱惑力。“在模型的索引中塞入几百个页面，也许就能劫持整个关键词”的设想虽然听起来大胆，但并非没有根据。

已有学术工作成功在指令微调阶段用不到百条有偏数据，显著改变了模型针对特定触发词的回答。然而，需要强调的是：这种投毒攻击目前主要存在于研究层面，且实施难度和风险都很高。OpenAI、Google等不会坐视训练过程被轻易干扰，并已采取诸如训练数据截止、人工评审等措施降低风险。

因此，数据投毒并非正当的优化手段，更多是提醒厂商需防范的安全隐患。暂未有公开报道显示正规企业在用此法“投喂”AI。

总结实例：总体来看，海外确实存在“AI投喂”的可行途径，但多为正当且透明的形式——例如通过官方Feed接口提交数据，或发布AI友好内容来被动影响模型。没有证据表明有成熟的地下手段能够随意操控ChatGPT等主流模型的答案排序。

换言之，可以喂AI，但要么按游戏规则喂（如结构化数据接口），要么靠优质内容喂。那些声称掌握神奇“投喂术”即可显著提升排名的说法，需要谨慎对待。

3.海外主流观点对这种优化方式的看法

围绕GEO和所谓“AI投喂”，海外主流专家和研究机构的观点总体是谨慎支持态度，即：认可优化必要性，但提醒效果和手段需理性评估。

一方面，大多数行业专家肯定为生成式AI优化内容的价值，并提供了实用建议（正如前文所述的各种策略）。他们鼓励企业主动适应AI回答的特点，构建高质量知识内容、布局问答页面、提供结构化数据，以提升在AI回答中的曝光。

许多权威报告都强调“内容为王”在AI时代依然适用甚至更加重要——因为AI会综合多来源信息，越是专业、详实、有权威背书的内容越可能被模型选中。

比如Estée Lauder公司的高管就表示，他们会确保官方产品信息和权威出处都充分提供给AI模型去“食用”：“我们要确保产品信息、权威来源……都是喂给模型的东西”。这表明主流企业认可通过充实权威内容来影响AI回答的思路。

此外，一些SEO专业社区开始探索生成式搜索优化（GEO）最佳实践的分享，证明业内已将其视为SEO演进的新阶段。

另一方面，主流观点也提醒：当前GEO仍处于实验初期，很多假设有待验证，优化效果存在不确定性。Andreessen Horowitz的报告指出：“GEO就像早期SEO一样还在摸索阶段。每次模型重大升级，我们都可能得重新学习如何与之交互”。一些看似有效的做法其实仍是推测，例如“模型是否更偏好新闻媒体内容而非社交帖子”等，还有待更多数据支撑。

因此，专家们建议将GEO视为长期策略，坚持监测-反馈-调整的循环，而非指望一招奏效。例如，Wired报道也提到，目前品牌关注的重点是提升在AI中的认知度，而不急于计算每篇内容带来的直接ROI。很多营销人员承认，眼下处于“学习阶段”，不会苛求某篇内容立刻带来转化，而是先占据AI回答心智再说。

对于“AI投喂”这种更夸张的说法，海外专家大多持审慎和质疑态度。他们认可通过内容影响AI是可行的，但不认同有什么捷径可以操纵AI推荐。一位SEO博主形象地将黑帽投喂AI形容为“黑帽SEO的春梦”，意指这种想通过少量投喂就“劫持”模型输出的想法虽然诱人，却不切实际。

主流声音强调，与其企图钻空子，不如脚踏实地提高内容质量。因为生成式AI提供答案更像是综合成千上万素材后的结果，单靠投放几个“特供”内容很难奏效，反而可能被模型的真实性检查机制忽略甚至视为不良信息过滤。

例如，Perplexity明确在算法中加入域名信任评分和垃圾过滤，以剔除低质量“搜索垃圾”内容。这意味着企图用大量伪劣内容去投喂，只会被排除在外。

综合来看，海外主流研究和业内观点支持合理的GEO优化，认为这将是未来数字营销的重要一环。但是，他们同时警示不要把GEO神化：它不是包治百病的灵丹，更非通过漏洞操控AI的黑魔法。正确的做法是遵循AI演算法则，提供对用户真正有价值且机器容易理解的内容。

换言之，GEO的本质依然是在正确的渠道做正确的内容。那些声称“投喂AI就能操纵排名”的宣传在严谨的海外视角下往往站不住脚，至少目前缺少实证支持。

4.平台政策：Google、OpenAI、Perplexity对公开网页内容的采集与参考

不同平台对于是否采集并参考公开网页内容，以及内容提供方如何参与其生成式答案，有各自的政策和机制。下面对Google、OpenAI和Perplexity的平台策略做一对比：

表：Google SGE、OpenAI ChatGPT、Perplexity 三个平台在生成式搜索中对公开内容的利用和政策对比。

从上述对比可见：

Google主要将生成式答案视作对其现有搜索结果的增值，在引用公开网页方面持开放和支持态度（甚至声称要为网站引流）。

OpenAI则既通过爬虫索引网页用于模型训练，又在新版ChatGPT中集成网页搜索，允许实时引用公开内容，并提供了让数据直接进入其系统的官方渠道（如商品Feed）。

Perplexity作为AI搜索引擎，完全建立在开放网页内容之上，强调引用可信来源来增强回答可靠性。

值得注意的是，这些平台也给出了内容拥有者相应的选择权。Google一直允许网站用robots.txt限制爬取或索引；OpenAI推出GPTBot时特别提供了退出机制让网站拒绝被其收录训练；Perplexity遵循行业规范尊重robots.txt。

这表明大型平台在利用公开内容时，也在平衡网站版权和意愿。这些透明政策侧面反映：如果某些机构声称能靠“投喂”一些隐秘内容让AI模型采纳，实际上模型方可能早有防范（因为可以被站长拒绝收录，或通过信任体系过滤）。

结论：对“投喂AI影响排名”的分析与判断

综上所述，GEO已成为北美数字营销的新焦点。主流平台和专家都在探索如何优化内容以在生成式AI回答中获得曝光。

从北美经验看，有效的做法包括制作结构化、丰富的内容供AI引用，利用官方渠道提交数据，以及确保自身在行业内的权威性。然而，这些方法本质上是顺应AI搜索机制的内容优化。

所谓国内一些服务宣称的“AI投喂影响排名”，在海外并未体现为某种神秘捷径；相反，其内涵多半与上述正当策略相吻合，即通过高质量内容和数据让AI“吃饱吃好”，从而更愿意在回答中提及。

海外主流观点不否认可以影响AI回答的排序和推荐——毕竟谁提供了更好的答案素材，AI就更可能引用谁。但这是一场内容实力和优化技巧的竞争，而非靠投机取巧喂几口“私货”就能颠覆AI判断。

正如Andreessen Horowitz所言：“GEO正在经历实验阶段，有些策略有效，有些仍属揣测”。任何优化都需要持续观察模型动态，并警惕“一招鲜”的承诺。尤其对于ChatGPT这类大型闭源模型，其训练更新并不频繁，短期内用外部内容左右其知识库的空间极为有限；

倒是像Google SGE、Perplexity这样实时检索型的引擎，更接近传统SEO思路，可通过内容和技术优化获得更佳呈现。

总的来看，国内所谓“投喂AI影响排名”的说法需要辩证看待。一方面，它反映出企业顺应AI搜索趋势、主动优化内容的正确思路，与海外GEO实践不谋而合；但另一方面，如果有人将其包装成快速、神秘的干预手段，则有夸大之嫌。

根据本次调研的海外资料，可以判断：与其花钱寻求“投喂秘籍”，不如脚踏实地打造对用户和AI都友好的内容生态。

生成式引擎最终服务的是用户需求，只有当你的内容真正有价值并易于被机器理解时，才能在激烈的AI答案竞争中胜出。那些经不起检验的“喂养”手法，即便一时奏效，也可能被平台算法的进化所淘汰。