一文读懂 SEO、AEO、GEO、LLMO、AISO 分别是什么？

以前做 SEO，关键词调研、URL结构、外链策略是核心，配上内容聚合，排名总能慢慢拉上去。

但从2023年开始，越来越多同行在一起讨论一个问题：

“为什么客户的网站关键词在 Google 排名还可以，但 AI 工具（像ChatGPT、Perplexity）从来不引用他们？”

这不是技术问题，而是搜索入口正在被AI重新定义。

今天的 SEO，已经不只是为 Google 写内容，而是要为“AI能不能理解、能不能信任你”写内容。这背后诞生了一系列新术语和新打法：GEO、AEO、LLMO、AISO、CAIO……

这些词你可以暂时不记住，但它们代表的是一件事

未来的搜索，不再是“你写得对不对”，而是“AI 认不认可你”。

一、术语不是在造概念，而是在划分新战场

这些术语，不是“花哨名词”，而是内容如何被机器理解和推荐的核心逻辑变化。如果你仍将 SEO 视作“关键词+外链”的组合，很可能已经在流量赛道中被悄然边缘化。

• SEO 解决的是你能不能被找见

• AEO 解决的是你能不能直接被当答案提取

• GEO / LLMO 解决的是你能不能被AI引用、解释、传播

• AISO / GAIO 是将这些组合在一起后的战略打法

二、共性 vs 非共性：看清搜索优化的新分类逻辑

不少人看到GEO 、LLMO 、AISO 这些术语，第一反应是：“是不是就是传统SEO的一个延伸？”

不是。

SEO 和 GEO、AEO，本质上是服务三种完全不同的“内容理解系统”。Google 搜索、Google 答案框、AI 模型的生成式回答，它们读取、处理和评估内容的方式完全不同。

共性：底层逻辑一致

? 非共性：背后的优化方式和逻辑已经分道扬镳

举个例子：
你在为“什么是零信任架构”写内容，如果目标是AEO，就该用FAQ格式 + 简洁定义；
如果目标是GEO，就该补充原始出处、架构图、历史脉络、多角度分析，甚至引用学术资源或官方白皮书。

三、技术演进图谱：SEO 不再是“点优化”，而是“面布局”

四、实操建议：构建“多维搜索可见性体系”

基础层：SEO / AEO 打地基

• 做好关键词调研 + 搜索意图分组

  用工具（如Ahrefs、Semrush、GSC）识别高潜词，再基于搜索类型（导航、信息、事务）分组。

• 所有内容页使用 结构化数据（FAQ,  Article , HowTo 等 Schema）

  文章类：Article、问答类：FAQ、教程类：HowTo

• 构建短答案区块（对标Featured Snippet）
  如：「什么是GEO优化？」→ 1段式结论 + 1列表拓展。

  ?? 小提示：回答部分尽量控制在 40-60词内，避免冗余，是提高“零点击”展现概率的关键。

中层：启动GEO/LLMO适配

• 为AI准备“可引用内容”：结论前置 + 多维展开 + 明确引用（段落开头结论先行、内容多维分析、有出处引用）

  ChatGPT 不会等啰嗦完才找重点，它抓的永远是前3段+带链接那一段。

• 内容中使用自然语言风格 + 引用标注

• 少点硬塞关键词，多点语义流畅

• 用“问题+解释”的格式更易被提取

• 建立知识结构图谱（内部链接、实体关系）

  用清晰的“概念 A → 概念 B”逻辑组织内容，让AI理解你在讲什么知识结构。

高阶层：打造“AI友好内容资产”，长期可复用

• 针对 ChatGPT、Perplexity 做内容训练反馈测试

• 将重点内容上传至可信来源（如Wikipedia、Quora、Reddit、权威媒体），提升引用概率

• 监测AI摘要中是否开始出现你的内容引用（可用Perplexity链接监控）

• 模拟LLM测试场景

  
  

  使用 GPT-4 或 Claude，以“用户问题”方式测试内容是否被模型调出，持续调整段落结构。

五、未来趋势与建议

建议构建三维优化体系：SEO 为底层流量，AEO 抢占答案口，GEO 引领内容资产长期增长。

最终变成：AI 搜索优化。

总结：真正的 SEO 高手，不再只看排名，而看“有没有被AI记住”

我们正站在 SEO 第二次浪潮的前夜。

第一次浪潮，是 2008 年到 2015 年那波围绕“内容+链接”的站群时代；
第二次浪潮，是现在：你写的不是给人看的，是给机器读的。

未来，不是你写没写，而是：

• AI 能不能读懂你；

• AI 愿不愿意信你；

• AI 会不会主动传播你。

这不再是一个“关键词战争”，而是一个“认知合作”的局面。