在 AI 蓬勃发展的今天，DeepSeek、Kimi 等大模型迅速崛起，人们的信息获取习惯正发生着翻天覆地的变化。曾经，百度、谷歌等传统搜索引擎是大家查找信息的首选，可如今，越来越多的人更倾向于向 AI 直接提问。Gartner 预测，到 2026 年传统搜索引擎流量预计下降 25% 甚至更多，这无疑给依赖传统搜索营销的企业敲响了警钟。在这样的背景下，一种名为 AISEO（Generative Engine Optimization，针对 AI 生成式模型的内容优化策略）的概念走进了营销人员的视野。它与我们熟知的 SEO 有着诸多不同。

AISEO 与 SEO 的差异：

服务对象：SEO 主要围绕百度、谷歌等传统搜索引擎展开，而 AISEO 则聚焦于 DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、豆包等 AI 工具。

内容呈现方式：SEO 努力在自然搜索结果页面争取更靠前的排名，AISEO 却致力于让品牌内容直接融入 AI 搜索引擎给出的答案中，实现更直观的展示。

关键字研究：SEO 侧重于用户搜索习惯和关键词密度，AISEO 除了考虑这些，还要兼顾上下文、内容清晰度与权威性等要素。

优化方法：SEO 多基于文本页面和链接，AISEO 更强调结构化数据、语义关联以及多模态内容，帮助 AI 更好地理解内容。

AISEO 优化的关键方法：

内容创作优化：要多增加数据和统计信息，像 “研究表明，每周锻炼 150 分钟可降低 30% 的心血管疾病风险” 这样具体的数据内容，比笼统的表述更易被 AI 识别。同时，添加引文和权威引用也很关键，“根据麻省理工学院的研究，AI 预计将在 2030 年前取代 30% 的工作岗位” 这种有明确出处的信息，更能获得 AI 的青睐。语言风格要清晰、流畅、易懂，避免过于复杂的表述；使用权威语言，用精准专业的表达增强说服力。

页面优化：利用结构化资料，如副标题、项目符号和摘要等，让 AI 能快速分辨重要信息。丰富网页内容，融入图片、视频、播客等多媒体元素，提升网站吸引力和被 AI 选中的概率。在内容相关性上，增加 Q&A 板块，以问答形式优化内容，并定期更新，保证时效性。

技术优化：优化网站速度、为图像添加 alt 文本、设置清晰导航等，都能提升用户体验。

AISEO 发展面临的挑战

AI 幻觉问题：AI 幻觉现象频发，AI 可能给出错误或不可信的内容，影响企业形象。

平台多样化难题：大模型平台众多，数据来源各异，优化工作量巨大。

用户差异影响：用户使用的提示词千差万别，AI 理解偏差会导致推荐结果差异大。

内容污染风险：恶意内容污染也很严重，AI 难以分辨虚假信息，可能会推荐低质量内容。

效果量化困境：AISEO 效果难以量化，市场内容饱和，相似内容易让用户产生混淆。

尽管面临诸多挑战，但 AI的发展趋势不可阻挡，AISEO 作为适应新时代的营销获客方式，潜力巨大。企业需要在传统 SEO 的基础上，积极探索 AISEO 策略，将二者有机结合，才能在激烈的市场竞争中占据优势。未来，AISEO 或许会成为企业营销的关键利器，让我们拭目以待。