内部分享 · 2026.08
SEO & GEO 分享会
从非常浅到非常深的一次贯通：先科普，再同步 GEO 时代的变化，然后讲三板斧怎么做，最后上非常规增长策略。
Part 1 基础科普
Part 2 GEO 时代的变化
Part 3 三板斧实战
Part 4 非常规策略
今天的一句话
- SEO 决定你「能不能被找到」，GEO 决定你「会不会被引用与推荐」
- GEO 时代不是 All in AI 而丢掉 SEO——傻子才 All in，聪明人全都要
- 外链已经不只是外链，它进化成了 AI 的「信源」
双引擎，不是替代
没有 SEO 的地基，GEO 是空中楼阁；没有 GEO 的上层，流量只停留在「被找到」。
议程
四个部分，从浅到深
Part 1 · 基础科普
SEO & GEO 是什么？用户搜索意图、爬虫与索引、三大核心模块。给不了解 SEO 的同事一个共同语境。
Part 2 · GEO 时代的变化
传统搜索流量下滑多少？AI 平台格局变成什么样？AI 流量的真实价值几何？用数据说话。
Part 3 · 三板斧实战
技术底座、内容、外链。底层逻辑十年未变，变的是实现方式——以及哪些做法是官方认证的无用功。
Part 4 · 非常规策略
新词捕鱼、热点追踪、寄生 SEO & GEO。夹带私货的部分，干货哪里都有，私货只有这有。
先约定一个讨论前提：SEO 领域几乎不存在绝对的因果性，我们能建立的是基于运营、数据和经验的概念性理解——谁跟你说「做了 X 排名一定上去」，要么蠢要么坏。
Part 1 · 基础科普
一切始于用户的搜索意图
用户目前主流的获取信息的两个路径：
1 · 主动搜索
传统搜索引擎 + AI 对话。用户带着明确意图来找答案——覆盖这条链路，靠的是 SEO & SEM，加上这两年新兴的 GEO。
GoogleBingChatGPTGeminiPerplexity
2 · 被动信息流浏览
社群运营、社交媒体运营、信息流广告。用户没有明确意图，内容找上门——这条链路不归 SEO 管。
TikTokInstagramFacebookX
定义SEO 就是优化自己的网站等资产，让信息更容易被用户搜到，进而达成品牌曝光乃至最终转化。
Part 1 · 基础科普
SEO 的三大核心模块
技术底座
决定能不能被发现、被索引，是否易于 AI 理解。是所有 0 最前面的那个 1。
爬虫抓取 · 索引收录 · SSR/SSG · 网站性能 · 结构化数据
内容
决定能匹配到多少搜索意图。技术底座是骨架，内容就是血肉。
关键词集群 · 主题结构 · 信息增益 · 内容更新维护
站外声誉
决定网站的上限。谷歌官方真正公开承认过的东西是 Reputation。
外链 · PR · 社群讨论 · 评论平台 · 品牌实体
「网站权重」是更通俗的说法，各家工具都有自己的评分体系：SEMrush 的 AS（Authority Score）、Ahrefs 的 DR——都是相关性研究，不是因果。
Part 1 · 基础科普
技术底座：能不能被发现、被索引、被 AI 理解
爬虫是怎么工作的
不管是搜索引擎还是 AI 模型，发现内容都基于所谓的爬虫（Spider），也叫 User Agent（UA）。简单说，就像是谷歌派了一堆机器人到你的网站，看看你有什么东西、什么内容，哪些内容适合展示给有哪些搜索意图的用户。
当谷歌的 Bot 认为你的内容和用户的某个搜索关键词产生了足够的相关性，判断这个内容对 Google Search 的用户有用、有价值，就会把它展示在靠前的位置，让用户更有机会点击。
当然这里面有一套谷歌的排名算法。这个东西是黑箱的，我们无法直接了解里面的权重细节，一般都需通过运营、数据、经验来达成一个非数学上精确的概念性理解——比如内容相关性可能和「关键词密度」「Meta Title & Description」有关，排名高低和「引荐域、外链数量」有关。
相关性研究，绝对不是因果性
SEO 领域几乎不存在绝对的因果性，不存在「因为我做了很多外链，所以排名一定比竞品高」。如果听到这种说法，要么蠢要么坏。
SEO 本质是和谷歌生态的互利关系
不存在普遍价值上「我掏钱多就要获得更多量」这样的商业交易性质——这点一定要认清。
技术基座也决定用户体验
访问加载时间、交互响应时间、布局偏移、移动端自适应都直接关系体验。体验差的网站谷歌没理由给你流量，否则用户会觉得「搜到的都是垃圾网站和广告」——血的教训参照国内百度的生态。
定位可以说，技术底座对 SEO 来说是所有 0 最前面的那个 1
Part 1 · 基础科普
SEO 相关技术术语速览
这里简单展示一下和 SEO 相关的部分技术术语词条，感兴趣可以自己去了解，这里就不详细解释了——遇到时知道它管什么、去哪查就够。
SSR / ISR / SSG
服务端渲染 / 增量再生 / 静态生成
dofollow / nofollow
链接权重是否传递
Core Web Vitals
LCP · CLS · INP 三大体验指标
术语只是地图，不是目的地——后面 Part 3 会用到其中的 SSR / Schema / robots.txt / CWV，届时结合实战再展开。
Part 1 · 基础科普
内容：能匹配到多少搜索意图
做 SEO 就是写文章吗？
写文章是必要工作，但只是一部分。网站内容可以是文章、Web 工具、产品详情页、Pricing 页、FAQ 页——所有在网站上呈现的内容总和，才是 SEO 的工作对象。
比新增更重要的是：做什么内容？写到什么程度算好？如何组织和管理？怎么更新维护？
一个单页网站的困境
假设我们建了一个单页网站，详细介绍了我们是一个 GLP-1 Tracker App。但搜索「How to calculate calories for GLP-1 user」的人，我们接不住——Google Bot 在网站上找不到匹配这个意图的内容，自然不会把网站展示给他。
文章Web 工具产品页PricingFAQ
核心没有足够多、足够好的内容，你能获取的潜在搜索意图——也就是流量——就是很少的。
Part 1 · 基础科普
站外声誉：网站的朋友圈
一个更好懂的类比
声誉就像每个人的朋友圈、人脉。如果我天天吃饭都和川普、马克龙坐一桌，那我对外披露政治信息，就相当于得到了这个朋友圈的背书——我说的话可信、权威。
网站同理：入站链接和出站链接就是朋友圈的往来。天天和黑五类、诈骗网站混一起，你对外释放的信号就是「我和垃圾坐一桌」；如果链接来自 Forbes、WSJ、Wikipedia，那就是拿到了大媒体的背书。
所以看外链，既要看质量，也要看相关性。
GEO 时代的新要素：社群
Reddit 这类社群上的真实用户评论、讨论、品牌提及，都会成为 AI 重要的外部参考信号。G2、Trustpilot 这类评论网站同理。
量化「权重」的工具分
SEMrush 的 AS 分数、Ahrefs 的 DR——都是各家对「声誉」的估算算法，可参考，但别当成谷歌的官方口径。
最好的例子
Karpathy 发一条推，流量爆炸——圈层背书对个人和网站是同构的。
Part 2 · GEO 时代的变化
AIO 在场，点击到底掉多少？
ISB×CMU · 随机对照实验证据等级最高 · SSRN 2026.04
-39.8%因果净效应
Pew · 真实行为面板15% → 8% 介于两者之间
-47.0%
Ahrefs · 30 万词 GSC相关性口径 · 2025.12
-58.0%
Seer · 企业 GSC相关性口径 · 2026.02
-61.7%
同一现象，四种测量——相关性口径系统性偏高（混入了本就低点击的信息类查询）。来源：ISB×CMU · Pew Research · Ahrefs · Seer
为什么以随机实验为准
随机分配真实用户「可见 / 不可见」AIO，剥离查询选择偏差：外链点击 -39.8%，零点击 +34.5%。
2026.02 现状（Seer v3）
AIO 在场 CTR 2.4% vs 无 AIO 3.8%，自低点反弹 85%；被引用品牌每次展示点击 +120%。
对我们的含义
只要 AI Overview 在场，该词的搜索点击量下滑至少 40% 甚至更多——这是不可避免的事实。
结论区间宽是口径差异，方向没有分歧——按最严口径：AIO 在场，点击约 -40%
Part 2 · GEO 时代的变化
GEO 的目标引擎，不止 ChatGPT
七大对话式 AI 平台网页访问份额（Similarweb · 2026.05 · 全球）
Claude：增速第一
网页访问 +855% YoY，5 月达 9.5 亿次；美国市场份额已达 13.4%。
「Big 1」变成「Big 4」
AI 引荐来源已从 ChatGPT 一家，扩展为 ChatGPT / Gemini / Claude / Perplexity（Goodie 2026）。早年押注 Perplexity 是谷歌最大挑战者的判断已经被证伪——GPT + Gemini 才是最大盘。
人气 ≠ 引荐价值
Grok、Meta AI 人气高但外链引荐近零——各平台检索与引用机制不同，需分别优化。
结论GEO 是多引擎工程：一份内容，不会在所有平台同样有效
Part 2 · GEO 时代的变化
AI 流量：只有 1%，转化率 4–23 倍
≈1.08%
AI 引荐流量占全站流量比例（Conductor 2026）
+527%~975%
年增速（LLM 会话追踪 / B2B 面板）——「小而贵」的高意图渠道，正以三位数增速扩张
私货数据（低客单实物电商）
AI 流量会话价值 ≈ 自然搜索的 2 倍；但仍仅为 Meta Ads Paid Social 的 1/3；SEO & GEO 良好的稳定站点中，AI 流量仍不足 Organic Search 的 3%。
AI 引荐流量的转化率 ÷ 传统自然搜索（倍数）
Ahrefs · 注册转化单一公司案例，勿当均值
23x
Rocket Agency · 跨行业 18 个月
5.1x
电商实测
Adobe 转化 +42%（2026Q1） · Shopify 商品页转化 +50%、客单价 +14% · AI 访客站内停留 +68%（SE Ranking）
注：23 倍为 Ahrefs 自有案例数据，跨研究区间 2–27 倍。来源：Conductor · Opollo · Semrush · Rocket Agency · Adobe · Shopify · SE Ranking（2025–2026）
结论流量占比虽不高，但价值极大——AI 访客带着「被推荐的信任」到站。但傻子才 All in，聪明人全都要
Part 3 · 三板斧实战
三板斧从未变过，变的是实现方式
过去基于 PHP 做 SSG、WP 占半壁江山，现在用 Next.js 全栈；十年前看关键词密度，五年前看实体和用户意图，现在引入信息密度与内容结构化；过去外链看权重，现在看大媒体与品牌声誉。
2010s
关键词时代
把目标词堆得密，排到第一页。Meta Keywords 堆砌、密度执念——今天仍有过时的工具和团队在追逐这些无效指标。
→
2020s
实体与意图时代
围绕用户意图组织主题集群与内部链接：Silo 结构、金字塔结构、Keyword Cluster 成为主流打法。
→
2025+
答案与引用时代
被 AI 选为答案源、被 LLM 在回复中命名提及——内容竞争的终点从「排名」变成「被引用」。
谷歌 SEO 的成功 = 内容 + 外链 + 技术 SEO。内容是核心、外链是助推器、技术 SEO 是基建——我几年前的 PPT 直接截过来都能复用，因为底层没变过。
Part 3 · 技术底座
同一类型页面，CSR 与 SSR 是两种 AI 视角
这就是我们构建网站不用又轻又快的 React + Vite，而用「又臭又重」的 Next.js 的关键因素：它提供现成可用的 SSR / SSG 支持。证据比概念更直观：一边接近空白，一边保留完整文字结构。
robots.txt 在 AI 时代依然适用（非强制君子协定，但对各种 UA bot 有强指导性）；Schema JSON-LD 结构化数据对 AI 友好，GEO 时代被反复提及；网站性能看 Core Web Vitals。
结论静态化不是「页面更快」这么简单，而是决定内容是否进入 AI 的可读世界
Part 3 · 技术底座
Google 官方点名的「无用功」
Google Search Central《破除生成式 AI 搜索误区》官方文档：红框这些是「其实并无实效，也根本不符合 Google 搜索实际运作机制」的做法。官方同时明确：你不需要针对 AIO 进行特定优化。（点击图片可放大查看）
✕内容「分块」
没必要为了让 AI 理解而把内容拆解得支离破碎。有时篇幅较长的页面反而效果更好。
✕专门针对 AI 重写内容
没必要为迎合生成式 AI 搜索体验而刻意改变写作方式。
✕刻意追求虚假「提及」
全网范围内伪造的「提及」并不奏效，核心排名系统会识别垃圾内容。
✕过分关注结构化数据
生成式 AI 搜索不需要任何特殊的 schema.org 标记。
认知滞后的活例子：大约 4-5 年前，Google 规范早就去掉了 Meta Keywords 字段，但仍有很多团队疯狂堆砌它，甚至有工具把「缺少 keywords 字段」作为错误警示——这种滞后认知在 SEO 行业非常普遍。
Part 3 · 技术底座
llms.txt：无益无害的玩具
97% 的 llms.txt 文件从未收到任何请求（Ahrefs · 137K 域名 · 2026.05）
全部域名Ahrefs Web Analytics 客户
137K
发布了有效 llms.txt采用率 28%（偏技术型客户，已是上限）
38K
来源：ahrefs.com/blog/llmstxt-study/（2026.06 发布，数据为 2026.05 服务器日志）
它到底是什么
一家私企（Answer.AI 联合创始人 Jeremy Howard，2024.09）自己提出的「建议」，没有任何一家 AI 厂商明确规定认可——认可度比 MCP、Skill 等概念低十万八千里。
Google 的表态
Search 明确不使用 llms.txt；John Mueller 称其为给 AI 编码工具省 token 的「临时拐杖」，并把它比作当年被无视的 keywords meta 标签。
可以做，但别指望
想做可以做着玩——有网站在里面藏程序员彩蛋。但 Google 官方把「创建机器可读文件」明确列为无用功。
结论破除网上炒得很火的概念——97% 零请求，这就是现实
Part 3 · 内容
Silo 与 Pillar-Cluster，很多人分不清楚
Silo · 筒仓（隔离）
Pillar-Cluster · 放射（互链）
实践现在比较通行的是混合形态，很少再用严格 Silo；小型垂直站直接做 Cluster 基本够用，大型网站才必须引入 Silo 概念
Part 3 · 内容 · 拿 BN 举例
网站整体话题的 Silo 筒仓结构
URL 按页面类型分目录（/features/ /tools/ /blog/ /quiz/），权重按主题集群流动——Pillar 用各主题搜索量最大的产品/枢纽页担任，Cluster 全部回链 Pillar。
Part 3 · 内容 · 拿 BN 举例
把筒仓打开：Sermon 集群的 Cluster 结构
Part 3 · 内容
执行五要点，和一个暴毙案例
- 数据源统一：建立关键词与 URL 映射表，不定期更新
- 按 Cluster 规划增删页面：不让 AI 自由地东一篇西一篇
- 早期做好 Silo 雏形：更早定义网站的垂直度
- SERP 审计：绝不让 AI 脑补两个关键词的关系，唯一金标准是 Google SERP
- 人工审核：放任 AI 信息熵无限增大，最后收拾起来更费精力
批量程序化内容暴毙实录（GSC）：两次脉冲后算法清理归零。整个生命周期：总点击 9,263 · 曝光 57.7 万 · CTR 1.6% · 平均排名 24.5——内容不在多，在质量与数量的平衡。（点击图片可放大查看）
Part 3 · 内容
单篇内容的质量与信息增益框架
丰富性
问答· 引入话题
引语· 标明出处
相关知识· 丰富关键字
多解决方案· 站在用户角度
主题纵深· page relevance
Video / Graph· dwell time
权威性
EEAT 经验 · 专业 · 权威 · 可信
这部分比较细，大家一般不会涉及具体的页面创作——知道评估框架即可，感兴趣可以会后自行研究。
Part 3 · 外链 & 声誉
信源金字塔：从自有站一路做到顶级背书
Tier 1Wikipedia / 政府 / 顶级媒体
Tier 2行业权威媒体
Tier 3Reddit / Quora / Trustpilot
Tier 4YouTube / X / LinkedIn
Tier 5官网 / 博客 / 帮助中心
AI 会交叉验证多个层级：只靠官网，难以建立可信度
以前外链只是外链，现在进化成了「信源」
看看 AI 引荐的竞品内容来源于什么地方，就去对应的地方做外链。不想做？那 AI 凭什么推荐你——就凭你自家网站的一家之言吗？
建设顺序Tier 5 自环保底 → Tier 3/4 渗透 → Tier 2 垂直媒体 → Tier 1 背书
Part 3 · 外链 & 声誉
外链除了「做」，还可以「钓」：可链接资产
模板 / 资源包
checklist · 模板，成本低转引高
免费工具
「有用」本身就是引用理由（BN 的 Tools 页就是这个思路）
原创数据 / 研报
最强：数据必须有源头，源头就是你
从左到右：生产成本递增，被动外链与 AI 引用价值同步递增
就在眼前的例子
前面引用的「97% 的 llms.txt 零请求」就是 Ahrefs 的研报——这份文档引用了它，这场分享又转述了它，这就是研报赚到的外链和引用。
GEO 加成
AI 不会自己生产新数据，只能引用生产数据的人。独家数据是 AI 信源荒里的硬通货：一份资产，搜索外链和 AI 引用两个渠道收租。
冷水
没数据源的研报是空对空；不相关的外链是稀释不是加分；年度更新（URL 不变）才能复利；发布只是上半场，「吸引」不等于「干等」。
Part 3 · 外链 & 声誉
不同网站阶段，外链策略完全不同
早期
网站需要快速积累一定数量的外链，以便在搜索引擎中建立初步的可见度和权重。
策略：快速积累外链，注重外链质量，精准选择伙伴
速度 + 一定的质量
中期
已经积累了一定数量的外链和初步的搜索引擎权重，此时需要在继续增加外链数量的同时，开始对外链来源的质量进行严格控制。
策略：注重质量与数量、提升外链权威性、定期检查外链
重点把控外链质量
后期
已经建立了强大的外链基础和较高的搜索引擎权重，重心从数量增长转移到对高质量外链的监管和维护上。
策略：定期维护外链、品牌宣传合作、持续创新内容
维护 + 持续创作
内容策略同理：网站的不同阶段，内容工作的侧重点也非常不同——别把后期才配做的事，在早期就 all in 进去。
Part 4 · 非常规增长策略
新词捕鱼：抓到 Ghibli style 的那次泼天富贵
GSC 实录：单日点击脉冲——抓到 Ghibli style 关键词当天，单日 250 万点击（点击图片可放大查看）
Google Trends：「ghibli style」热度指数——从 0 到 100 的垂直爆发，窗口只有几周
250 万
单日点击峰值——抓到 Ghibli style 关键词当天的泼天富贵
为什么新词是确定性机会
新词刚出现时 SERP 一片空白：没有竞品、没有外链壁垒、没有内容积累。老词拼权重，新词拼速度——这是新站为数不多能和 DR90 大站站在同一起跑线的机会。
Part 4 · 非常规增长策略
热点窗口只有 3–7 天，前 48 小时定生死
STEP 1
信号监控
Google Trends · Exploding Topics · 社媒趋势 · GSC 新查询。AI 新模型名、病毒式风格都是新词簇
→
STEP 2
匹配判断
和产品八竿子打不着的热点坚决不蹭——硬蹭没转化，还稀释主题相关性
→
STEP 3
小时级上线
工具页或文章快速上线，考验的是整个团队的敏捷力和技术承载力
→
STEP 4
放大与沉淀
社媒放大 + 复盘。GEO 红利是双份的：搜索吃脉冲，AI 信源卡位吃长期
团队需要的四种素质
洞察力 早于市场发现信号
敏捷力 快速决策跨部门协同
技术力 快速上线 + 抗脉冲
产品力 功能匹配而非硬蹭
泼点冷水
热点流量转化率通常低一个量级，别拿去报 KPI；热度退潮是断崖，正确定位是「一次性收割 + 品牌曝光」，不是长期资产。
Part 4 · 非常规增长策略
寄生 SEO & GEO：借船出海
什么是寄生 SEO
借势：自己网站权重低排不上去，就把内容发布到高权重第三方平台，借它的域名权威参与排名——内容寄生在别人的域上，流量和曝光归自己。
GEO 时代为什么更重要
AI 引用最多的来源里，Reddit、YouTube、Quora、G2 这类平台占大头。自家网站的内容 AI 未必看得到，但这些平台它一定会抓——把内容直接种进 AI 的信源池。
必须泼的冷水
Google 2024.3 的 Site Reputation Abuse 政策专门打击寄生在大站上的无关商业内容，「买版位发软广」已半死；寄生 ≠ 拥有，平台随时可删内容——终点必须是引回自有阵地。
总结自有阵地是种地，寄生是借船出海——船不是你的，但鱼归你；GEO 时代这条船还成了 AI 的信源
整合营销
SEO & GEO 不是单一渠道，而是协同中枢
社交媒体
覆盖日常社交触点 · 增强社交信号 · EEAT 打造
内容营销
提升可见性 · 满足搜索意图 · 增强品牌专业度
视频营销
覆盖刷视频触点 · 提升可见性 · 提升页面浏览体验
展示广告
覆盖浏览资讯触点 · 扩大受众 · 提高品牌知名度
第三方网站
覆盖查找评价触点 · 增强品牌权威性 · 外链
结论更多用户触点 + 更多品牌曝光 + 站外声誉对品牌实体的强化——把品牌策略和多渠道营销与 SEO 业务关联，是现今更高效的做法
收尾
带走的六句话
1 · 地基不变
技术底座、内容、外链三板斧十年未变，变的是实现方式。别被新概念晃了眼。
2 · 双引擎
SEO 决定能不能被找到，GEO 决定会不会被引用。傻子才 All in，聪明人全都要。
3 · 内容即结构
Silo 定边界，Cluster 做互链。内容不是文章总和，而是所有页面承载的意图总和。
4 · 外链即信源
AI 会交叉验证多个信源层级。按 Tier 5→3/4→2→1 的顺序建设，别只守着官网。
5 · 官方辟谣要听
内容分块、AI 重写、虚假提及、llms.txt——Google 点名的无用功，一个都别做。
6 · 非常规备着
新词捕鱼拼速度，寄生策略拼杠杆。热点窗口 3-7 天，平时把团队素质练好。
SEO 本质上是我们和搜索引擎生态的互利关系——把真实价值做扎实，流量和引用都是副产品。谢谢大家。