多模型GEO：如何在ChatGPT、Gemini、Claude及其他平台上获得排名

引言

在谈及GEO时，大多数人将“AI”视为一个统称。仿佛天上有一颗巨大的脑子，要么喜欢你的品牌，要么不喜欢。于是他们制定一套策略，将其套用到所有地方，然后盯着仪表盘纳闷：为什么数据（1）波动剧烈，（2）前后不一。

但根本不存在所谓的“AI”。有ChatGPT、谷歌的AI Overviews、Gemini、Claude、Grok、Perplexity以及其他少数几款；它们并不共享相同的代码。它们从不同的来源获取信息，信任不同的内容，使用不同的搜索引擎，表达方式各异，而且会舍弃它们找到的大部分内容。 在其中一个引擎中能让你获得引用的策略，在另一个引擎中可能几乎毫无作用。因此，在GEO中第一个真正的决策并非“如何在AI中取胜”，而是“对于我试图触达的受众而言，哪个引擎至关重要，以及该特定引擎如何筛选其信息来源”。

那么，让我们深入探讨如何选择搜索引擎，以及如何为其提供内容。

简而言之

GEO 并非“一刀切”的游戏，因为主要的人工智能引擎（如 ChatGPT、Google、Gemini、Grok、DeepSeek、Copilot 和 Perplexity）运行在完全不同的代码、索引和过滤器之上。 对某个引擎有效的策略，在其他引擎上可能失败或仅带来微乎其微的投资回报率（ROI）。要想取得成功，您必须选择目标受众实际使用的特定引擎，根据其机械检索规则（例如 ChatGPT 使用的 Bing 索引，或 AI Overviews 采用的 Google 自然搜索排名）量身定制内容，并使用引擎专属指标和多轮采样来衡量成效，而非依赖存在缺陷的混合型仪表盘。 Red-Engage 严格遵循科学研究框架并采用权威来源，深入剖析了这些差异，并撰写了一本专门探讨如何理解不同大型语言模型（LLMs）并有效针对它们进行营销的专著。

选择你的战场

您无需在所有平台上都获胜，只需赢得买家点击的那一个即可。以下是一种粗略的分类方法。

ChatGPT：若您从事 B2B 业务或销售需购买前调研的产品，请选择 GEO 策略。这是最大的战场，用户会在此输入“预算 Z 的 Y 领域最佳 X 产品”，并直接阅读答案，而非打开十个标签页。该平台青睐清晰、事实准确、结构良好的来源页面，并对硬性推销文案心存隐隐的戒备。

Perplexity：若您的买家会比较选项并寻求凭证，请在GEO中选择它。其内容要求与ChatGPT相同，但对空洞内容的容忍度更低，因此如果您已为ChatGPT构建了简洁且附有引用来源的页面，那么您已经成功了一大半。虽然这个“房间”较小，但流量来自高意向的调研用户。

Google AI Overviews：若您销售本地化、消费类产品或任何带有“附近”属性的商品，请在GEO中选用该功能。切入点在于您现有的自然搜索排名，因为绝大多数AIO引用都来自已位列自然搜索结果前十名的页面。您必须先获得排名，才能被纳入。

Gemini：如果你的受众活跃在谷歌自有应用（如 Gmail、相册、YouTube、Android）中，请选择它进行 GEO 推广。其优势在于“个人智能”（Personal Intelligence），该功能会根据用户自身的谷歌使用历史来权衡答案，因此推广路径将贯穿客户已接触的谷歌界面，而不仅仅是你的网站。这与“附近”搜索不同，后者属于 AI 概览的领域。

关于其余功能（Grok、DeepSeek、Copilot），我们将在文章后半部分详细阐述。您必须从中选择一项，如果它们在您的受众群体中确实存在重叠，最多可选两项，并专注于它们。试图同时攻克所有功能，必然会导致“样样通，样样松”的局面。

ChatGPT：在 B2B 和高意向搜索中胜出

当您的买家输入“适合50个座位且预算为XYZ的餐厅的最佳餐桌供应商”时，他们打开的正是这个工具，并直接阅读答案，而无需点击十个标签页。这是最大的市场，因此也是竞争最激烈的领域。

当 ChatGPT 需要最新信息时，它会将你的一个问题重写成多个搜索查询，通过 Bing 的索引进行检索（不是 Google 的，这一点常让人混淆，ChatGPT 实际使用的是 Bing 进行浏览），读取排名前列的结果，然后构建答案。因此，你不是在追逐单一关键词，而是要成为一系列不同表述下的标准答案。

注：关于必应这一点，值得注意的是，Claude使用Brave浏览器。谷歌显然使用谷歌搜索，Perplexity使用其专有搜索引擎，Grok也是如此。一些营销人员正在就Gemini、ChatGPT和Claude的定位策略展开“谷歌搜索 vs 必应 vs Brave SEO”的讨论。 老实说，我无法就这种高度细分是否值得投入（假设这三个引擎的 SEO 算法差异足够大，以至于值得制定独立的定位策略）给出确切答案，因为我尚未深入研究过。这取决于你！

ChatGPT 回答中引用各域名的占比。28 天滚动窗口。来源：LLM Pulse。5 月 31 日，Reddit 作为引用来源的占比达到 45.03%。

此处的最佳策略是进入 ChatGPT 已经信任的来源。ChatGPT 依赖于一小部分被其视为可靠的域名，其中维基百科遥遥领先，此外还有其获得授权的出版商合作伙伴，如《商业内幕》和《金融时报》，ChatGPT 的浏览功能将这些来源视为高权威来源。EPR News指出，《福布斯》在所有平台（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity和Google AI Overviews）中均位列“引用量前五名”；自2025年9月以来，ChatGPT对其的引用量大约翻了一番。因此，在这些来源中被提及的效果，远胜于在某个随机论坛的评论区被提及。

在此之前，请将您的网页结构设计为“答案优先”模式：用通俗易懂的语言将直接答案置于页面顶部，详细内容置于下方，因为ChatGPT的爬虫程序会读取页面顶部内容后便继续浏览。

关于 ChatGPT 有一点特别需要注意：它在消费级模型中拥有最严格的安全过滤机制，且被调校为对任何读起来像硬性推销的内容持怀疑态度。过于激进的文案（如“保证 10 倍回报”）可能会导致您的页面在检索过程中被标记为不可靠，并被悄然剔除。请以平和、百科全书式的语气撰写核心页面内容。保留个性，避免使用最高级形容词。

谷歌 AI 概述：捕捉本地和消费者意图

“附近”搜索和日常信息查询仍主要发生在此处，因此，如果您从事本地或消费类业务，这里就是您的舞台。

谷歌的优势在于，现有的自然搜索排名就是你的入场券。只要跻身前十，你就有机会进入“概览”的候选名单。这就是为什么经典的SEO在这里依然至关重要。因此，策略虽然平淡却切实有效：先提升页面排名，然后优化页面结构，确保摘要能提取出清晰的答案，采用问题形式的标题，在每个标题下的前一两句直接给出答案，并用数字明确陈述事实。

注：当用户提交查询时，“AI概览”会将其转换为多种相关提示，并开始从搜索结果中识别内容，其中57%的情况下会检索到第一页以外的内容——这对许多无法跻身谷歌首页的用户来说是个好消息。

皮尤研究中心（Pew）追踪了实际浏览行为，发现当存在 AI 摘要时，用户点击传统搜索结果的比例仅为 8%（而没有摘要时为 15%），且用户点击摘要内部链接的比例约为 1%。因此，被“概览”引用更像是被引用在广告牌上，而非获得实际访问。请将其视为被列为答案的一种认可，而非为了获得点击量——这种点击量大多不会出现。

在尝试衡量这一效果之前，先提醒您一点：结果几乎不会保持稳定。当 SE Ranking 在一天内将一万个关键词分别在谷歌的 AI 模式下运行三次时，被引用的 URL 重叠率仅为 9.2%；而新泽西理工学院（NJIT）的研究人员在 14,000 个查询中也发现了大致相同的结果。关于如何应对这一情况，将在文末详细说明。

Gemini：最适合触达深陷于谷歌自有应用中的用户

当您的受众活跃在 Google 生态系统（Gmail、相册、YouTube、Android）中时，Gemini 就是您需要关注的核心，因为它不仅能从公开网络获取信息，还能调用用户自身的 Google 数据。2026 年 1 月，Google 启用了名为“个人智能”（Personal Intelligence）的功能，该功能将 Gmail、Google 相册、搜索历史记录和 YouTube 观看历史记录相互关联，从而塑造用户获得的答案。 没有其他主流模型能如此深入地触达用户的私人账户，这改变了你与用户互动的方式。

该功能有两种模式，且内容输入方式各不相同。当 Gemini 浏览开放网络时，它会与谷歌的搜索索引关联，因此你为 AI 概览所做的“答案优先、结构清晰”的工作可以直接沿用。 这里还有一点特别值得注意：请为图片编写真实的替代文本（alt text），即对图片内容的简明描述，因为 Gemini 的抓取工具会剥离视觉层，并依赖替代文本来解读图片，而充斥关键词的替代文本会被直接忽略。

第二种模式往往被人们忽视。由于“个人智能”会根据用户在谷歌平台上的历史记录对答案进行权重调整，当 Gemini 向特定用户提供答案时，那些用户在 YouTube 上观看过的视频所属品牌，或在 Gmail 中打开过的邮件所属品牌，都会在评估中获得隐形的加分。因此，Gemini 的作用不仅限于您的网站，还会延伸至客户已经接触过的谷歌界面——例如值得关注的活跃 YouTube 频道、内容规范的谷歌商家资料，以及用户会打开而非直接删除的邮件。 有一点需要明确提醒：这一个性化层级采用“主动开启”机制，默认处于关闭状态，因此它只能触达已开启该功能的受众群体——目前这部分用户主要集中在付费的 Google AI 订阅者中。请将其视为高价值受众群体，而非全部受众。

Grok：最适合新闻、文化、加密货币以及任何实时动态

Grok 是个特立独行的存在，而它的独特之处恰恰在可预测性上，这也使其颇具实用价值。它对 X 的依赖程度，远超其他任何模型对单一来源的依赖。其自有工具包含一个专用的 X 搜索功能，可在实时帖子中进行关键词、语义、用户和讨论串检索；而 X 官方帮助页面指出，Grok 会根据每次查询决定是否提取实时公开帖子，并在其基础上进行实时网络搜索。 因此，若你的关注领域是瞬息万变的公众讨论、突发新闻、文化或加密货币，这便是一个你能占据优势、而其他模型无法以同样方式触及的领域。

向Grok提出时效性强或涉及观点的问题（例如“今天发生了什么”、“大家对此有何看法”），它会自动读取X平台上的实时帖子。而若提出已成定论的解释性问题，它通常仅根据训练数据直接回答，完全不会进行实时检索。因此，有两点需要注意。 首先，要在 X 平台上取得优势：保持真实存在感，发布能引发用户互动的帖子，当人们讨论你时迅速做出公开回应，因为互动量被视为重要性的指标，而用户互动的帖子比静置的帖子更有分量。其次，要抢先发布关于你自己的新闻，这样当有关你的突发事件发生时，一小时后用户询问时，你的帖子就会出现在 Grok 读取的第一波内容中。

这种“及时性”与“成熟度”的权衡本身也是一个衡量陷阱，我将在结尾部分再次探讨这一点。

DeepSeek：最适合高度技术性和面向开发者的产品

如果你面向工程师销售，或从事高度技术性的 B2B 业务，DeepSeek 值得你花时间研究，因为它遵循的规则比其他任何模型都更严厉地惩罚营销话术。 这是一个中国实验室，仅用通常训练预算的一小部分就跻身顶尖行列，而它能保持精简的原因之一，在于其训练方案依赖于干净、结构化、高信号的数据，并剔除了冗余内容。因此，那种充满说服力且充斥最高级形容词的语气在这里不仅表现不佳，反而会适得其反。

它所“摄取”的是机器可读的结构和技术证明。其代理程序依赖文档、代码和开发者讨论来构建答案，因此，干净、结构清晰的文档才是你获得曝光的主要渠道，而非着陆页上的文案。 关于信息来源还有两点具体说明：它大量汲取维基百科的内容，而且由于这是一个中文模型，其训练主要依赖于中文网络，因此一篇完整的维基百科条目加上在知乎等平台上的真实存在，可以在西方网络策略无济于事的地方为你赢得一席之地。 需要特别注意的一点是：它会根据中国监管规定进行内容审查，因此如果你的品牌涉及当地政治敏感领域，可能会被排除在外，或以你无法控制的方式被重新表述。对于普通消费品牌而言，这通常不是问题；但对于涉及相关话题的品牌来说，这确实是一个真正的限制。

Copilot：最适合在企业自有工作流中获取推荐

Copilot 是一款低调的 B2B 工具。它集成在 Microsoft 365 中，既能通过 Graph 读取企业内部数据，又能同时搜索公开网络——微软将这种结合称为“网络锚定”（web grounding），其中网络搜索部分由 Bing 搜索服务提供支持。 因此，采购经理可以要求 Copilot 将内部支出与外部选项进行比较，它会整合电子表格数据和 Bing 搜索结果，然后直接在公司安全的流程中推荐供应商。如果你从事 B2B 销售，在那一刻被推荐为供应商，这几乎是能获得的最高级别的曝光——因为你在买家甚至还没打开浏览器标签页之前，就已经在其自有工具中获得了推荐。

需要重点关注的关键点是：外部部分由必应驱动，而必应的排名算法与谷歌基于不同的信号。 因此，请直接针对必应进行优化，而非假设您的谷歌排名会自动迁移——这意味着要使用必应网站管理员工具、通过 IndexNow 推动快速收录，并确保结构化数据标记完善。随后，针对采购决策环节进行精准内容投放，因为企业用户关注的不是营销口号，而是投资回报率（ROI）和集成证明。发布包含硬数据的公开案例研究，并在您的页面上详细说明如何与 Teams、SharePoint 和 Azure 集成——这些正是内部用户为选择您而需要的有力依据。

Perplexity：最适合需要确凿证据的、注重研究型受众

Perplexity 首先是一个答案引擎，它进行精准检索，直接从提取的来源构建响应，然后显示所引用内容的编号出处。 与普通聊天机器人相比，用户无需费力解读隐藏的推理过程，因此引用几乎就是全部关键。它与 ChatGPT 重视相同的内容，但对空洞内容更不耐烦：快速给出答案，用可验证的信息支撑，并以机器能精准提取所需内容的结构进行组织。 因此，如果你已经付出了努力，为 ChatGPT 打造了一个内容清晰、事实准确、结构严谨的来源，那么你离成为 Perplexity 的优质来源也已近在咫尺——这意味着只需稍加努力即可适配，而非另起炉灶。 虽然其覆盖范围不如大型搜索引擎广泛，但由此产生的流量属于高意向性研究——用户正在比较选项并查阅资料来源——因此，如果你面向的正是这类受众，那么稍加打磨也是值得的。

如何正确追踪地理位置

许多工具向你推销的单一“AI可见度评分”建立在摇摇欲坠的基础上，因为这些引擎是非确定性的。 同一个问题，同一个搜索引擎，问两次，可能会得到不同的答案，引用来源也各不相同。有一篇论文专门针对这一点提出了统计框架：简而言之，引用可见度指标是随机变量，而非固定值，任何单次测量都存在足够的不确定性，足以颠覆你据此得出的结论。因此，应将其视为动态变化的事物来衡量：

对每个提示词进行多次运行（每次略微调整语义），而不是只运行一次。你的真实数值应是一批运行结果中出现频率及其波动范围，而不是单一的“是”或“否”。

按引擎分别测量，切勿混合计算。你刚刚读过一篇长文，详细说明了这些引擎的行为差异。一个单一的平均“AI可见度”数值会将所有差异混为一谈，并掩盖了你真正想要了解的核心信息。如果你关注的是ChatGPT，就只查看ChatGPT的数据。

追踪你被如何描述，而不仅仅是是否被提及。被称作“可靠的选择”和被称作“廉价但有风险的选择”虽然都是提及，但结果并不相同。

将检索与引用区分开来。开头提到的Reddit案例同样适用于你的数据报告。一个工具向你展示你的品牌作为候选方案被纳入了哪些场景，这只是检索结果，与在最终答案中被引用是两回事。不要让一堆检索提及误导你认为自己胜出。不同的事件，应分别衡量。

简而言之

并没有一个需要“征服”的“AI”。实际上存在大约八个独立的引擎，它们各有不同的“饮食习惯”，并且会拒绝它们接收到的绝大多数内容。ChatGPT 想要可信的来源和平和的语气。Google 希望你已经排名靠前。Gemini 希望你渗透到用户整个 Google 生态中。Grok 希望你在 X 平台上胜出。DeepSeek 想要干净的技术文档，不要任何废话。Copilot 希望你针对 Bing 进行优化，并融入采购决策环节。

因此，先弄清楚你的客户会打开哪个引擎，了解该引擎如何筛选信息来源，然后精准地提供符合其要求的素材，并针对每个引擎分别进行多次测试。你不需要在所有引擎上都胜出，只需赢得客户实际使用的那个即可。

常见问题

1. 专门针对 AI 的 GEO 策略值得采用吗？

值得。主流AI搜索引擎的代码、搜索索引和权重系统各不相同；在某个引擎中成功获得引用的策略，在另一个引擎中可能完全失效。

2. Reddit营销对提升AI可见度有效吗？

这取决于搜索引擎和您的目标。对于谷歌的展示位（因此可以覆盖Gemini的网页模式），这是一种不错的策略；对于ChatGPT的引用，由于它会拒绝其检索到的约99%的Reddit页面，这是一种投资回报率低、投入大的策略；而对于Claude，则几乎毫无意义。此外，无论大型语言模型（LLM）的影响如何，Reddit本身仍具有触达其自身社区的独立价值。

3. 对于我的品牌，应该优先选择哪个AI引擎？

您应针对目标买家实际使用的具体引擎进行布局：B2B/研究类采购选择 ChatGPT 和 Perplexity；本地/消费类需求选择 Google AI Overviews 和 Gemini；实时新闻/加密货币领域选择 Grok；技术文档领域选择 DeepSeek；企业工作流则选择 Copilot。

4. 如何有效衡量我的AI可见度？

这是无法做到的，至少不像您想象的那样具体。AI引擎是非确定性的，这意味着两次输入完全相同的提示词可能会得到不同的信息来源，因此除非通过多次运行采样进行测量，否则单次快照得分并不可靠。

5. 如何正确衡量我的AI可见度？

您应针对每个引擎分别进行评估，而非使用综合评分；多次运行提示词并加入微小的语义变化以应对结果波动；追踪定性描述；并严格区分后端检索结果与最终引用内容。