跨境学习日记｜从传统 SEO 到 GEO，跨境品牌在 AI 搜索时代的逆袭之路

随着 AI 技术的爆发式发展，跨境出海的营销格局发生了巨大改变 —— 传统的Google搜索引擎出来的品牌内容，现在消费者行为在变化，更多是Ai来充当传统搜索引擎的作用。最近Anna研究Ai在跨境营销方向如何落地使用，刚好智象组织的组织的行业大会上，我看到其实大家都在探索：如何在Ai搜索时代下 赢得品牌可见性。关于GEO（生成引擎优化）这个新的营销方向展开做了非常详细的讲解。

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在所谓“后 AI 时代”，我们需要从数据里重新拼出新的用户群体，满足他们的需求，并理解这些数据如何影响选品、定价等核心环节。海外用户触达渠道更趋多元、品牌竞争从 “流量争夺” 转向 “心智占领”、用户对品牌的信任需求愈发强烈。面对这一变革，我们没有停留在过往的经验中，而是主动思考：如何结合 AI 能力与多元出海工具，为客户创造更核心的价值？

先看行业变局：AI 正在改写搜索流量规则

“未来，我们熟知的传统搜索产品流量可能降低 50%，但 AI 驱动的搜索流量仍将保持 20%-30% 的增长。” 这一来自权威调研机构的预测，揭示了当下搜索市场的核心矛盾。

而谷歌的动作更印证了这一趋势：如今它已成为全球第八大网站，且正大力推行 “AI 直接作答” 模式 —— 用户在搜索时，无需点击链接跳转，谷歌会将答案直接呈现在搜索结果页。

数据显示，超过 20% 的用户曾在点击搜索链接后 1 秒内返回平台，原因是 “未找到所需答案”；目前北美地区约 40% 的提问式搜索，已能得到 AI 的直接回应。
这意味着一个关键变化：越来越多的流量由 AI 回答（Generative AI） 承接，14% 的流量会因 AI 直接作答而留在搜索页，不再向下流动。对依赖传统 SEO 获取曝光的品牌而言，若不主动适配 AI 搜索逻辑，将面临巨大的流量流失风险。这使得 SEO 的打法需要升级。

Fifty-five 数据咨询公司，历经 15 年行业沉淀，深耕中国市场 10 年，从早期聚焦流量增长，到如今在 AI 浪潮中重塑服务核心，始终以数据为锚点，陪伴客户应对市场变化。

读懂 AI 搜索：它的信息来源与决策逻辑，决定你的破局点

要影响 AI 搜索结果，首先要搞懂两个核心问题：AI 从哪获取信息？不同 AI 模型有何差异？

1. AI 搜索的 5 大核心信息来源

根据行业拆解，AI 检索信息时，主要依赖以下几类渠道（具体比例未公开，可作为优化方向参考）：

• • 维基百科等权威百科类平台
• • 学术论坛、学术性文章
• • 开放性论坛（如 Reddit、Quora 等）
• • 品牌官方网站及权威媒体报道
• • 第三方产品评测、行业报告

这些内容方向也是Anna我在给企业规划海外营销策略中，一直给企业强调的必不可少的内容。

2. 两类 AI 模型：影响难度大不同

• • 两类模型：
  预训练模型：基于历史语料，不实时更新（如传统 GPT）。
  实时检索模型：能抓取网络最新数据并总结答案，结果更容易受品牌运营影响。

不同 AI 模型的 “信息更新机制”，决定了品牌的优化策略差异：

对品牌而言，实时检索模型是当前优化的重点—— 它的信息来源更灵活，且直接关联用户当下的搜索需求，只要找对方法，就能有效提升品牌在 AI 答案中的曝光率。企业需要通过权威内容、第三方媒体和高质量数据来影响 AI 的“学习结果”。

告别传统 SEO：AI 搜索时代，品牌要做这 3 类核心优化

传统 SEO 靠 “关键词堆砌、网站技术优化、外链建设” 获取排名，但在 AI 搜索逻辑里，“信任度、内容直接性、第三方背书” 才是关键。结合实践经验，总结出 3 个可落地的优化方向：

1. 内容优化：让 AI “一眼看懂” 并 “愿意引用”

AI 不喜欢 “人类化的啰嗦表达”，更偏爱 “直接、有依据、结构化” 的内容。具体可从 3 点入手：

• • 做 “QA 式” 内容：直接把用户的问题当成标题或核心段落，比如 “2025 年最好的 3D 打印机是哪个？”，再清晰列出品牌推荐及理由 ——AI 在回答同类问题时，会优先抓取这类匹配度高的内容。
• • 强化 “引用与数据”：在内容中引用权威名人观点、行业报告数据（如 “根据 XX 机构 2024 年数据，XX 产品市场占有率达 35%”），AI 会认为这类内容 “可信度更高”，引用概率提升 27.2%（行业统计数据）。
• • 保持内容 “新鲜度”：AI 更倾向于引用 “近 6 个月内的新内容”，超过 6 个月的信息影响力会大幅下降 —— 这要求品牌建立 “定期更新内容” 的机制，而非一次性完成优化。
  
  
  

2. 第三方背书：让 AI “信任” 你的品牌

AI 判断信息可信度时，高度依赖 “第三方声音”，而非品牌自说自话。这 3 个渠道必须重点布局：

• • 维基百科：作为 AI 核心信息来源之一，品牌需建立官方维基百科词条（建议请专业团队操作，避免 “自吹自擂”，需用第三方数据佐证），这能直接提升 AI 对品牌的信任度。
  
  
  
• • 权威媒体与 PR 报道：在 AI 合作的媒体平台（可在 AI 官方网站查询合作名单）发布 PR 文章，或争取行业权威媒体的评测报道 —— 这些内容会被 AI 认定为 “中立可信” 的信息，优先纳入答案。
  
  
  
• • 开放性论坛与社群：在 Quora、Reddit 等论坛，或国内垂直社群（如家电类论坛）发布 “客观产品评测”，模拟真实用户视角分享使用体验 ——AI 会抓取这类 “用户真实反馈”，作为回答的参考依据。
  
  
  

3. 技术优化：让 AI “顺利抓取” 你的信息

AI 无法识别 “隐藏在 JS 脚本、动态加载中的内容”，若网站技术优化不到位，即使内容再好，也无法被 AI 收录。关键动作包括：

• • 优化网站可抓取性：减少 JS 脚本使用，确保内容能通过 HTML 直接呈现；新增 “liststxt” 文件（区别于传统 robots.txt），主动告知 AI“网站欢迎抓取，核心内容是什么”，引导 AI 精准获取信息。
• • 明确 “实体信息”：在网站中清晰标注品牌定位（如 “我们是专注于 XX 领域的数据咨询公司”）、产品类型、目标用户 —— 让 AI 快速读懂 “你的品牌是谁，能提供什么”，避免因信息模糊被忽略。
• • 利用工具监测 AI 理解度：通过专业工具（如品牌 AI 影响力监测工具）评估 AI 对内容的 “引用意愿”，查看 AI 回答中是否收录了你的品牌信息，若未收录，可针对性调整内容或技术策略。
  
  
  

落地提醒：从 “个人尝试” 到 “组织行动”，避开 3 个常见误区

在服务众多大企业的过程中，我们发现品牌在 AI 搜索优化中，常陷入 3 个误区：

1. 1. 只靠个人用 AI 生成内容：个人用 AI 做图、写文案能提高效率，但品牌层面的 AI 搜索优化，需要 “组织化行动”—— 比如成立专项团队，统筹内容更新、第三方背书、技术优化，而非零散尝试。
2. 2. 忽视 “实时模型” 的短期机会：很多品牌盯着 “难优化的预训练模型”，却忽略了 “实时检索模型” 的短期红利 —— 其实针对实时模型做内容优化，1-2 个月就能看到 AI 引用效果，是快速抢占流量的关键。
3. 3. 把 “传统 SEO 思维” 套用到 AI 上：不要再执着于 “关键词排名”，而是聚焦 “AI 是否引用你的内容、是否提及你的品牌”—— 比如用户搜索 “数据咨询公司哪家好” 时，AI 答案中是否有你的品牌，比你在传统搜索页排第几更重要。
   
   
   

案例与实践

有品牌通过在文章中主动植入 Q&A、第三方评测，成功让 AI 在后续回答中将其列入“十大推荐品牌”。大家可以搜一搜下列的youtube链接看看一家SEO服务公司怎么将自己公司服务的内容增加到ChatGPT里去。实验证明：AI 的回答 不是绝对正确，但可以被影响，方法就是持续提供高质量、可信赖的内容。

总结与展望

SEO 正在演变为 AIO（AI Optimization），流量逻辑会变，但 “以用户需求为核心，以数据为依据” 的本质不变。

AI 搜索不是 “取代品牌”，而是给了品牌 “更精准触达用户” 的机会 —— 只要读懂它的逻辑，做好 “内容直接化、背书第三方化、技术开放化”，就能在 14% 的留存流量中抢占先机，甚至在 AI 直接作答中，成为用户的 “首选推荐”。

所以对于品牌方来说需要调整思路：从“为用户写内容”转向“为 AI 写内容”，帮助 AI 更快抓取并信任你的信息。投入第三方曝光和权威内容建设，而不仅仅依赖自有渠道。企业要逐步积累 AI 能识别的信号，建立长期的数据资产，才能在 AI 驱动的搜索时代保持竞争力。

最后再附带2个可以用来检测GEO内容的工具和主办方提供的GEO/LLMO检查清单，甚至还贴心的给准备了GEO实战手册，方便跨境卖家们在品牌在推广宣传的时候，在内容上先衡量下是否符合GEO的优化标准。让大家在新的Ai搜索时代，赢得更多的品牌曝光。

期望我的跨境学习日记，能帮助更多品牌在 AI 时代找到流量新路径，在搜索变革中实现增长突破。智象组织的活动品质还是不错的！给老乡维平点个赞！

如果你想要完整的PPT和实战手册电子版，欢迎联系我（微信：ianna666，备注GEO可快速通过）。如果你想链接智象或者55公司，也欢迎联系。

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