自从创业进入出海SEO这个领域以来，我自己一直在观察、实践包括出海SEO以及内容营销相关的工作。因为最近两年AI火热，尤其是所有AI助手类应用都引入了互联网搜索来让自己回答的时候能结合最新的互联网数据回答问题，所以就有了2025年到现在都非常火的一个概念-GEO，所谓生成式引擎优化技术，海外也有另外一个名词-AEO(Answer Engine Optimization)。当一个新的热词来的时候，对信息敏感的个体往往会产生一定的焦虑，因此就有了FOMO心理-Fear of missing out，就是怕错过。我是从24年中开始知道GEO，25年三月份开始就有不少朋友找我聊GEO相关的事情。对应的，国内GEO相关的公司和服务商也如雨后春笋般的涌现出来。这里我不对这个市场进行评价，接下来主要针对出海做GEO这件事情，对一些认知的误区进行勘误，并结合我自己调研的以及一些朋友的实操经验做些方法论的总结。
误区一：出海GEO是个全新的内容营销体系，是对SEO的替换
实际上，SEO已死这个概念在海外已经宣传了多年，是个非常好的吸引眼球的题材。这两年AI来了，宣传GEO替换SEO自然是更吸引人的。但是事实上，我知道的国内外做内容营销的从业者的统一的共识是GEO是SEO的在新的AI时代的一种自然迭代升级，想做好GEO离不开一个好的SEO基础。大家都知道，做GEO的目标是让我们的用户在AI中提问的时候，AI有机会提到我们的品牌或者引用我们品牌相关的内容，所谓提高我们的AI可见性。这里的AI在海外通常指的是ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview, Gemini, Grok以及Bing Copilot等这些AI助手。当然，根据市场占有率，我们关注更多的是ChatGPT, Google AI Overview, Gemini以及Perplexity。想要做优化，我们先来了解一下这些AI搜索是怎么工作的：
上图是一张典型的AI助手工作的流程图：
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用户提出一个问题给AI
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AI利用自己的逻辑推理模型去理解用户的问题，然后把问题拆解成不同的搜索Query，通常我们称之为Fan out。
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AI通常会把这些Query去进行互联网搜索，查询比较新的高信源的内容，这些搜索可能会返回非常多的结果
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AI在从这些返回结果中进行信息提取和整理，最终返回答案给到用户。
从这个流程看，GEO所给出的内容，还是非常依赖互联网搜索，只不过不同于传统SEO给出的是一个个需要我们自己点进去的链接，AI直接做了总结，给出了答案。比如下图就是ChatGPT和Google AIO的回答：
无论是ChatGPT还是Google AI Overview，它们都是引用了互联网上搜索的内容来组织自己的答案，并且给出了引用的源头。
大家都知道我们做好SEO有个基本的公式：
SEO = 内容 + 外链 + 技术SEO + 用户交互 （John总结得非常好）。
那么，当今出海的GEO实际上是以SEO为基础，只不过因为AI要给答案给到用户，所以AI更怕犯错，所以AI就更重视品牌的影响力。所以《英文SEO实战派》的John总结了一个GEO的公式如下：
GEO = 传统的SEO + RLO(Rented Land Optimization)
是一种围绕着用户生命周期旅程的全网优化思维。对应的海外的著名SEO博主Neil Patel提出了一个类似概念：Search Everywhere Optimization，就是无处不在的搜索优化。
所以GEO不是SEO的替换，SEO也没有死。做好传统SEO是我们能做好GEO的基础，但是挑战在于除了传统的SEO，我们还需要围绕我们理想用户的在不同生命周期旅程中的触点去优化我们自己品牌的曝光，让我们能被AI全方面感知。
误区二：GEO是能够快速见效的营销手段
在25年，国内有大量的公司在宣传能快速实现GEO，甚至出现了类似于传统SEO时代的保排名的所谓商业模式。当然，因为国内互联网因为缺乏优质的内容，并且存在大量的所谓高公信力，但是实际上可以花钱买稿件的某某市某某县的账号。通过花钱在这些网站发一些最佳xxx的文章，结合什么新浪号、搜狐号、网易号等等内容，的确能够阶段性的影响国内一些AI的答案。但是在海外，因为整个互联网内容足够丰富，除非想做的东西非常Niche，否则如果一个企业在互联网上没有很好的积累，想要快速做到在AI中被提及品牌，难度是非常大的。
当然，如果愿意花足够多的预算，能在海外的高置信度的媒体被报道，还是能够短暂的在AI搜索中出现，但是想持续在AI搜索中被发现，就需要持久地做好内容建设和品牌建设。
在前面我们提到了GEO实际上是依赖于做好传统SEO，再叠加自己在自己独立站之外的品牌影响力的建设，才能真正实现自己的GEO目标，所以从见效的周期看，可能稳定的GEO回报需要的时间比SEO更长。
另外，AI回答问题相比传统的SEO来讲，存在更多的变化性，也就是答案的不一致性更强，这也与AI本身的特点有关。最近Sparktoro的一篇博文，主要是基于卡耐基梅隆大学的一篇论文，通过问AI关于品牌相关的问题，让AI推荐品牌和产品。结果是100次相同的问题得到的回答中，小于1次回答的答案中品牌列表答案是相同的：
再看看这些服务商们宣传的保排名，是不是就颇有些讽刺。
误区三：衡量GEO的成功主要看自己网站的流量有多少来自于AI搜索
在传统SEO时代，因为已经有了超过20年的历史，所以衡量SEO曾经有一套相对客观的衡量体系。最直观的莫过于Google Search Console中的数据，这些数据包括了展示、点击、搜索词、排名等等数据，再结合类似于Google Analytics，就构建起来我们整个的数据驱动的体系。但是在AI搜索时代，所有的AI并没有提供任何一个数据工具给到我们企业。诚然，因为有GA，我们还是可以观察到从ChatGPT等过来的流量，但是这个流量并不能完全反映我们GEO的真实效果。
伴随着AI来临，也伴随着我们过去流量思维的一个巨大挑战，就是“零点击”。无论在传统搜索时代，还是AI搜索，人们询问的最多的问题都是知识性问题。在传统搜索，人需要点击链接才能看到答案，因此我们就有了流量。但是在AI问答中，人们拿到答案后可能就直接离开，这个答案可能会提及了我们的品牌，也可能引用了我们网站的内容，但是我们没办法去追溯这个数据。但是这个用户可能在需要决策的时候，可能会直接再互联网上搜索我们的品牌再到我们的官网，然后完成后续的转化。所以传统的流量思维在新的GEO时代已经失效，我们需要建立新的一套评估体系。比如结合AI可见性、网站流量、公司业绩增长等指标综合起来的评估体系。
出海如何做好GEO
前面提到了对出海GEO认知的一些误区，接下来我们再来讨论一下出海如何正确的做好GEO。这里有些方法我自己实践过，有些则是总结的海外的实践以及上周Span(陈攀）的一些分享。
第一步 做好自己网站的SEO，使得网站成为GEO友好的文章
我们前面也提到了传统SEO是出海GEO的基础，所以我们首先要做好自己网站的SEO。在新的AI时代，我们网站的SEO也要进阶。现在做好网站SEO，是指我们要围绕我们的品牌以及理想用户画像，去整体架构我们的网站，使得网站成为一个GEO友好的网站：
GEO 友好的网站 = 以“问题和知识”为核心结构的网站，而不是以“产品和公司”为核心结构的网站。
一、内容结构层：从“产品网站”升级为“问题解决网站”
1️⃣ 系统化的「问题型内容」结构
你的网站上，应该能看到大量这种页面，而不是只有产品页：
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How to choose…
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What affects…
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Common problems with…
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A vs B comparison
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Best practices for…
而且这些不是零散几篇博客，而是围绕核心产品和行业场景系统铺开的一整套问题内容。
👉 GEO 友好网站 = 能覆盖用户在不同阶段会问的真实问题。
2️⃣ 三层内容对应用户决策阶段
一个成熟的 GEO 结构，通常覆盖三层问题：
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如果你的网站只有第三层（产品+公司介绍），那对 GEO 极其不友好。
二、内容形态层：要“像知识”，而不是“像广告”
AI 更偏爱“知识表达”，而不是销售文案。
3️⃣ 解释型写作，而不是销售型写作
对比一下：
❌ “We are a leading manufacturer with high quality products”
✅ “When selecting an industrial conveyor belt, tensile strength and operating temperature are two critical factors…”
前者是营销语言，后者是知识语言。
GEO 友好网站，后者占比要高得多。
4️⃣ 清晰结构，方便 AI 抽取“知识块”
你的页面最好具备：
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清晰的小标题（H2/H3 是完整问题或结论）
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列表、步骤、对比表格
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总结段（In summary / Key takeaways）
因为 AI 很多时候是“抽段落、抽结构”，而不是读整篇文章。
三、页面类型层：不只是博客和产品页
5️⃣ 必备的几类 GEO 高价值页面
一个 GEO 友好的网站，通常会有：
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选型指南页（Buying guide / Selection guide）
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对比页（A vs B / Solution comparison）
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场景页（Solutions by industry / use case）
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常见问题深度页（每个问题独立成页，而不是堆在一个 FAQ）
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标准/认证解释页（Standards explained）
这些页面特别容易在 AI 回答“怎么选”“为什么会出问题”时被用到。
四、品牌信号层：不只是“自己说自己好”
6️⃣ 有“被第三方语境引用”的内容痕迹
GEO 友好的网站，往往具备这些特征：
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有行业报告 / 白皮书下载页
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有被媒体或行业博客引用的内容
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有案例页写得像“经验总结”，而不是“宣传稿”
因为 AI 更信任那种“看起来在参与行业讨论”的网站，而不是只在自家网站说话的品牌。
五、语义与主题层：围绕“主题群”，而不是单篇孤岛
7️⃣ 围绕核心主题形成“内容集群”
例如你是做工业设备的：
不是只写一篇《What is XXX》，
而是形成一个小主题宇宙：
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What is XXX
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How does XXX work
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Common failures of XXX
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How to maintain XXX
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XXX vs alternative solutions
这种“主题深度”会让 AI 更容易把你当成这个领域的“长期知识来源”。
六、技术与可读性层：让 AI 容易“读懂你”
虽然 GEO 不等于技术 SEO，但基础仍然重要。
8️⃣ 清晰的页面语义结构
包括：
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正确使用标题层级（H1-H2-H3）
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每页主题单一明确
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URL、标题、正文围绕同一个问题
这有助于 AI 系统判断：“这页就是在认真讲这个问题”。
9️⃣ 不被墙、不被隐藏、内容可被抓取
如果你的关键内容：
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需要登录才能看
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被 JS 动态加载得很复杂
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或大量在 PDF 里而不是网页正文
那 AI 系统更难有效利用。
七、终极判断标准（最简单的一句话）
你可以问自己一个问题：
如果把公司名字全部删掉，这个网站的内容还像一个“行业知识网站”吗？
如果答案是：
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“还是有很多人愿意读、能学到东西” → 你的网站对 GEO 友好
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“那基本只剩产品参数和宣传语了” → GEO 还没准备好
第二步 建立问题集合
有了一个GEO友好的网站，我们就非常容易建立自己的问题集合了。构建问题集的底层逻辑是从”用户的决策路径“，也就是”生命周期旅程“出发，而不是从产品功能出发来整理客户的问题。
围绕客户从“不了解 → 评估 → 决策”的全过程，会问 AI 的问题来构建问题集。这就和我们前面构建GEO理想的网站是一样的。
二、构建问题集的 5 个步骤
Step 1：先列出你的「核心主题领域」
不是产品型号，而是“AI 会理解的主题”。
例如你是做工业输送设备：
❌ 不要写：Model A Conveyor
✅ 要写：Conveyor belt selection / industrial conveying systems / belt failures / material handling systems
这些是 AI 能围绕展开知识的“语义主题”。
Step 2：为每个主题，生成三层问题
你可以用 AI 或自己头脑风暴，强制从三个角度发问：
🧠 认知层问题模板
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What is …
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How does … work
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Why is … important
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Common problems with …
⚖️ 评估层问题模板
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How to choose …
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A vs B comparison
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What factors affect …
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Best practices for …
💼 决策层问题模板
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Best … suppliers
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Top companies in …
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How much does … cost
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Who provides … solutions
Step 3：让问题更“像真实买家在问”
把抽象问题变成带场景的具体问题：
❌ How to choose a conveyor belt
✅ How to choose a conveyor belt for mining operations
❌ What affects belt lifespan
✅ What affects conveyor belt lifespan in high temperature environments
👉 场景越具体，越接近 AI 中真实出现的问题。
Step 4：覆盖不同角色视角
同一个行业，不同人问的问题不同：
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GEO 问题集要尽量覆盖这些角色的问法。
Step 5：控制规模，先做“核心问题集”
建议第一阶段：
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认知层：40–60 个
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评估层：40–60 个
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决策层：20–40 个
总计 100–150 个问题，就已经可以形成很有价值的 GEO 监测池。
三、一个示例：以“工业设备制造商”为例
🧠 认知层（Awareness）示例
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What is an industrial conveyor system
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How does a conveyor belt work
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What are the main types of conveyor belts
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Common causes of conveyor belt failure
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Why do conveyor belts wear out quickly
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What industries use conveyor belt systems
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What affects conveyor belt lifespan
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What materials are used in conveyor belts
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What is the difference between belt conveyor and roller conveyor
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How does temperature affect conveyor belt performance
⚖️ 评估层（Consideration）示例
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How to choose the right conveyor belt for mining
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How to select a conveyor belt for heavy load applications
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Steel cord vs fabric conveyor belt
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Which conveyor belt material is best for high temperature
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What factors affect conveyor belt durability
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Best conveyor belt solutions for bulk material handling
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How to improve conveyor belt lifespan
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What to consider when upgrading a conveyor system
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Conveyor belt vs modular belt comparison
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How to calculate conveyor belt capacity
💼 决策层（Conversion）示例
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Best conveyor belt manufacturers in China
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Top industrial conveyor belt suppliers
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How much does a custom conveyor belt cost
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Who provides mining conveyor belt solutions
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Reliable conveyor belt supplier for cement plants
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Conveyor belt manufacturers with ISO certification
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Where to buy heavy duty conveyor belts
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Which company offers conveyor belt installation services
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Industrial conveyor system suppliers for ports
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Custom conveyor belt manufacturer near me
四、最终你会得到什么？
你最终要产出的是一张表，而不是一堆零散问题：
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第三步 监测和分析
有了这些问题之后，我们就可以手工或者利用工具去在我们关心的AI(ChatGPT, Google AI Overview,或者Perplexity中去询问这些问题，然后看这些问题中是否有提及我们的品牌，是否引用了我们的内容。并且整理不同平台的引用的内容源头，方便我们自己来做后续的执行计划，如下图是Span在一个GEO案例中的图片：
相关的用来监测分析的工具，海外有很多，比如Profound, Peec等等，我们也开发了Geneo.app来比较平价的支持海内外客户做GEO的监测和分析。
第四步 执行GEO行动
有了这个表格，我们就可以去进行相关的优化动作了。这其中，有些可以通过内容的撰写来完成，比如利用QuickCreator AI agent去撰写自己官网的高质量博客。有些是通过外链工作来完成，不如去在引用的博客中插入自己的品牌链接。当然，一个非常重要的工作是PR和社区运营。
在GEO时代，digital PR工作变得非常重要。能够拿到权威媒体的报导对于提高品牌的可见度是很有帮助的。不过这里的PR不是国内通常讲的廉价的通稿，而是高质量媒体的报导。通常来讲，这些PR工作从几百美元一篇到上千美元不等。比如如下是一个我得到的海外专门做Earned PR的合作伙伴的报价：
当然，也有类似Business Wire, GlobeNewswire，Access Newswire等平台。据Span的经验，在发PR稿的第二天，可能就会在AI搜索中看到自己品牌。但是PR的缺点是，可能过了几天，AI就会引用新的PR的内容，你的品牌又不见了。
另外，除了PR，我们也要根据AI引用的类型去做Reddit, YouTube, Quora等运营。对于大部分企业来讲，我们都可以通过服务商来帮助我们完成相关的工作。
第五步 复盘和优化
有了行动计划，接下来要做的就是根据计划执行，然后进行数据的监测。在这其中，PR因为是有时效性，所以通常我们在PR稿发布后需要手动或者利用工具去执行。而其他的内容建设，则需要定期的去执行AI可见性追踪，查看自己的GEO是否有改进，然后再根据我们观测的问题的引用源，进一步优化我们的行动计划。
总结
最后再总结一下，出海GEO不是SEO的替代，是传统SEO在AI时代的一种进阶。相比传统的SEO，要做好GEO就需要我们更具备品牌思维的方式来运营我们的内容资产，才能让AI推荐自己的品牌或者引用自己的内容。而GEO的成功，最终应该体现在我们的业务成功上。
来源公众号：QuickCreator（ID：QuickCreator）用AI做出海SEO最佳实践者
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