AI浪潮汹涌来袭，深刻改变着人们获取信息的方式，也重塑着企业营销获客的格局。在这个过程中，传统的SEO（自然搜索优化）和新兴的AISEO（针对AI生成式模型的内容优化策略）成为营销人员关注的焦点，它们之间的差异和关联值得深入探究。

营销获客格局的变化：过去二十多年，SEO和付费搜索SEM一直是企业获客的重要渠道。用户在百度上搜索相关关键词，企业通过优化网站内容和结构，提升在搜索结果中的排名，从而吸引潜在客户。但如今，随着AI大模型的普及，情况发生了变化。比如，当用户想要了解“德国本地展会搭建商”时，不再只是在百度搜索，而是向DeepSeek等AI提问，得到的答案和百度搜索结果大相径庭。这意味着企业以往在SEO上的投入，在AI时代可能效果不再那么明显。

SEO与AISEO的具体区别

服务对象不同：SEO面向传统搜索引擎，AISEO面向各类AI工具。

内容呈现不同：SEO追求搜索结果页面排名，AISEO追求品牌内容融入AI答案。

关键字研究不同：SEO关注用户搜索习惯和关键词密度，AISEO则要综合更多因素。

优化方法不同：SEO基于文本和链接，AISEO强调结构化数据和多模态内容。

AISEO优化策略详解

内容层面：提供具体详细且含数据的信息，如“每天摄入500毫克维生素C，能增强免疫力，降低感冒几率20%”，比模糊表述更易被AI认可。引用权威来源，如“世界卫生组织指出，健康的饮食结构应包含多种蔬果”，增强内容可信度。语言简洁易懂、专业权威，避免复杂生僻的表达。

页面设计：运用结构化资料，如用副标题区分不同内容板块、用项目符号罗列要点，方便AI抓取关键信息。丰富多媒体内容，图片、视频等不仅能提升用户体验，还能增加网站被AI搜索引擎选中的机会。同时，注重内容相关性，设置Q&A板块，围绕用户可能的问题优化内容，并及时更新，确保内容与时俱进。

技术优化：优化网站加载速度、为图像添加描述性alt文本、打造清晰的网站导航，提升整体用户体验。

AISEO面临的发展阻碍

AI幻觉导致错误信息传播：AI幻觉导致错误信息传播，影响企业声誉。

平台数量多增加优化难度：大模型平台数量多、数据来源不同，增加了优化难度。

用户提示词差异影响推荐结果：用户提示词差异大，AI理解偏差使得推荐结果不稳定。

恶意内容挤压优质展示空间：恶意内容污染，低质量、虚假信息可能被推荐，挤压优质企业的展示空间。

效果难以量化且市场易混淆：相比SEO可通过排名和点击量衡量效果，AISEO的效果难以量化，市场内容饱和也容易造成用户混淆。

在AI快速发展的当下，企业不能忽视SEO的基础作用，它依然是目前获客的重要方式。但同时，也应积极拥抱AISEO，探索两者结合的有效模式。只有这样，才能在不断变化的营销环境中，精准获客，实现可持续发展。未来，AISEO的发展充满变数，但也孕育着无限可能，企业需要保持敏锐的市场洞察力，提前布局，抢占先机。