Key Takeaway
- 流量规则变革：AI时代SEO转向GEO，从排名竞争到提升被引用率；AI直接答案取代网页打开，抓变革机会闷声发财。
- GEO起手方法：全站优化AI友好（llms.txt说明书、robots.txt授权）；页面指令引导（script标签/GEOHead组件）；结构化数据增强快速提取。
- 实践呼吁：作者应用产品（如Prompt House）、后台监控优化；全球初期领先少，时机佳，坚决投入。
每当流量分配规则变化的时候，你一定要果断参与进去。
因为流量几乎可以直接跟钱划等号，而且是很大的钱。如果你对SEO产业有点了解就知道，干这行的人闷声发大财有多爽，而且一吃就是好多好多年。
现在，我们正站在流量分配规则彻底改变的转折点上。因为，AI来了。
以前的逻辑是，用户输入关键字进行查询；搜索引擎返回一个列表，让用户自己去选择网页打开；站长们竞争的焦点是“排名位置”。
现在有了AI，用户通过自然语言对话，直接就能获得一个整合性的答案——不再需要打开网页这个中间过程，而是获得直接答案。
这个变化简直就是掀桌子级别。AI这么横插一刀之后，流量规则彻底改变。所以，站长们竞争的焦点从“排名位置”变成“被引用率”。
那么，如何提升“被引用率”，或者更直白一点说，怎么让AI这个中间商在回答的时候能看到你的网站、引用你的内容呢？这个就是GEO（生成式引擎优化）要做的事。
那么，该怎么起手呢？
目前在GEO的具体打法方面，还没人有完整的、成体系的总结。我自己总结了一些，之前也发在知识星球newtype里。这边完整表达一下。
我觉得，GEO的基础一定是让AI能很轻松、清楚地访问你的网站，了解你的网站以及每一个页面。所以，有三件事可以做。
第一，优化全站。目标是把网站变为“AI友好型基础设施”。
你可以创建llms.txt。这个东西对AI来说，就是一份关于你网站的“使用说明书”。它会告诉AI，你的网站是做什么的、核心价值是什么、以及如何正确地使用你的内容。
比如，这个是我给Prompt House创建的。它很清楚地告诉AI，Prompt House是干嘛的；网站的内容是否允许用于训练模型；网站是否允许爬虫爬取；网站有哪些重点的页面和资源；当用户问到哪些问题的时候，可以来查询这个网站。等等。
另外，还可以在robots.txt中明确授权主流AI爬虫访问，以及建议合理的抓取延迟。
你看，有了这份说明书，AI对Prompt House这个网站就非常了解了。这个就是我前边说的“AI友好型基础设施”的意思。
第二，优化关键页面。目标是通过页面级精准指令，引导AI更精准地理解和推荐。
在这个方面，Vercel之前提出了一个非常好的方法。他们建议，可以在script标签里内嵌指令，来告诉AI关于这个网页有什么需要特别注意的。
比如，告诉AI这是什么页面，主要功能是什么，包含哪些内容类别，什么样的用户查询应该推荐这个页面，以及引用的时候，来源标注要用什么格式。
由于它对于浏览器来说是一个unknow type，所以不会影响渲染，但是又能让AI注意到。
但是这个方法有一个缺点：需要手动嵌入每个页面。如果你的网站有多个页面，就需要在每个HTML文件中复制粘贴，维护成本有点高。
所以，我搞了个GEOHead组件。只需要在布局或页面里导入组件，就可以实现动态注入，特别方便。
举个例子，针对Blog页面，我向AI强调了这里会分享AI工具使用技巧和最佳实践等等；针对Docs页面，我向AI强调了这里有MCP集成指南和技术文档，等等。
所以，通过第一步，AI对整个网站有了大体的了解；通过第二步，AI对特定页面有了更进一步的精准理解。但是，这些都属于纯文本解读，还比较有限。
为了更进一步，咱们还可以针对网站做结构化数据增强。简单来说就是，在网页中添加机器可读的标记，帮助AI像读取数据库一样快速提取关键事实、实体和关系，而不只是依赖纯文本解读。
这一部分太技术了，我就不展示了。
刚才说的这些，我都用在我的产品了，也就是Prompt House和LearnFromYouTube两款产品。此外，我也搭建了后台监控页面，方便根据数据反馈做优化。等过段时间有进展了，我会再出视频跟大家分享。
关于GEO，不管是国内还是全球，大家都开始研究和实践了。有些人虽然跑得快一些，但领先并不多。所以，这么大的机会，这么好的Timing，没理由不投入。
OK，以上就是本期内容。想了解AI，想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们newtype社群。那咱们下期见！