从被找到到被选择：微软指南揭秘AI搜索时代的新生存法则

你是否发现，尽管你的网站SEO做得不错，但在ChatGPT或Copilot的推荐列表中，却很少见到你的产品？你的内容明明排在谷歌第一页，却无法出现在AI的总结性答案里？这不是你的错觉，而是零售竞争的核心规则已经发生了根本性的转变。

本周，微软发布了一份名为《从发现到影响：AEO与GEO指南》的官方文件，清晰地描绘了这场变革的蓝图。传统SEO的战场是“被找到”，而AI驱动的新战场，核心是“被选择”。

传统SEO的终结？不，是进化

过去几十年，搜索引擎优化（SEO）围绕一个核心目标展开：排名、点击、页面访问。我们优化关键词、建设外链、提升速度，一切为了让用户在搜索结果的十面蓝链接中，点击我们。

然而，AI搜索彻底改变了游戏规则。当用户向ChatGPT提问“推荐一款适合雨天通勤的男士背包”时，AI不会给出10个带描述的链接。它会直接提供一个答案、一份推荐列表，甚至一个由AI代理执行的购买决策。

这意味着，单纯的“可见性”已经不够了。新的竞争维度在于：AI系统能否清晰地理解你的产品？是否信任你的品牌？能否基于你的数据采取行动？

这就是为什么许多传统SEO强势的品牌，在AI搜索中却毫无存在感。而一旦他们开始按照AI的“思维”优化， visibility便迅速提升。竞争的基础设施已经变了。

理解AI的“大脑”：AEO与GEO到底是什么？

微软在指南中提出了两个核心概念：AEO 和 GEO。你可以把它们看作AI搜索优化的两个侧面，缺一不可。

AEO：让AI“理解”并“行动”

AEO（Answer / Agentic Engine Optimization，答案/智能体引擎优化） 的目标是优化你的内容和数据，让AI助手和智能体（如Copilot、ChatGPT、Gemini）能够：

• 找到它

• 理解它

• 总结它

• 推荐它

• 基于它采取行动（如加入购物车）

AEO的核心是“清晰度”和“机器可读性”。它关乎你的产品描述是否精确、结构化数据是否完整、关键信息是否易于提取。

GEO：让AI“信任”并“引用”

GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化） 的目标是优化你的内容，让生成式AI搜索系统信任它，并将其视为：

• 权威的

• 可信的

• 可引用的

GEO的核心是“可信度”、“声誉”和“合理性”。它关乎你的品牌是否有第三方背书、用户评价是否真实丰富、内容主张是否有据可依。

重要的是，SEO并没有消失。微软明确指出，SEO仍然是基础，但它不再是终点。它就像是打好地基，而AEO和GEO则是在地基上建造能被AI识别和青睐的摩天大楼。

AI如何“购物”？揭秘发现与决策的黑箱

微软AI购物生态系统图示

要优化，必须先理解AI发现和决策的路径。微软将AI购物生态系统分为三类不断重叠的系统：

1. AI浏览器：如嵌入了AI的Edge、Chrome。它们能实时“看到”并解读你正在浏览的网页。

2. AI助手：如Copilot， ChatGPT， Gemini。它们回答问题、总结选项、推荐产品。

3. AI智能体：这是最高阶的形式，它们可以自主导航网站、添加商品到购物车、应用优惠码、计算运费、甚至完成购买。

对我们而言，关键洞察在于：

“

问题不在于“我要为哪个AI界面优化？”，而在于“AI可以访问、信任并使用哪些数据？”

”

大多数网站的问题就出在这里：数据存在，但结构混乱、不一致，或者没有以AI能可靠操作的方式呈现。

AI的决策“融合”过程

AI推荐一个产品，并非依赖单一信号。微软揭示了Copilot和Bing AI采用的多阶段推理过程，它融合了至少三层数据：

第一层：抓取的网络数据

• 品牌声誉

• 品类权威性

• 专家提及

• 历史认知
  这塑造了AI对你的品牌和品类的基线认知。

第二层：商品信息源和API

• 价格、库存状态、型号变体、关键规格

• 这是大多数品牌的竞争短板和优化洼地。 优势往往来自于此。

第三层：实时网站数据

• 实时定价、促销活动、用户评论、媒体内容、结账功能

• 这是致命的最后一步：如果你的实时网站无法访问或交易失败，即使前两层数据完美，AI智能体也会行动失败。

让我们看一个微软给出的例子：用户寻找“200美元以下的雨衣”。
AI的推理过程可能是：

• “Patagonia和The North Face生产优质夹克”（通用知识）

• “徒步雨衣需要轻便防水”（品类理解）

• “品牌X以徒步装备闻名”（品牌定位）

• “你的型号售价179美元且有库存”（信息源数据）

• “竞品售价199美元且处于缺货状态”（信息源数据）

最终，你的产品进入顶级推荐列表，是因为信息源数据 + 库存状态 + 价格 + 上下文完美对齐。这也解释了为什么那些仅仅为了“排名”而存在，却没有解释、对比或证明自身价值的内容，很难单独出现在AI答案中。

从“关键词”到“信任状”：SEO → AEO → GEO的演进路径

微软清晰地总结了三者的演进关系：

• 传统SEO = 匹配关键词

  “

  例如：“防水雨衣”

  ”

• AEO = 描述性清晰度

  “

  例如：“带通风口和反光条的轻量、可打包防水雨衣”

  ”

• GEO = 合理性与信任状

  “

  例如：“《户外杂志》最佳评级，4.8星，180天退换货，3年质保”

  ”

简单来说，AEO驱动“理解”，GEO驱动“信心”。两者兼备，才能获得推荐。这就是为什么将长篇幅、意图驱动的内容与权威反向链接和提及相结合的品牌，往往比只依赖传统SEO的品牌表现更出色。

赢得AI青睐的三层数据战场

零售商必须在三个独立的数据层面建立影响力：

第一层：抓取数据

• AI在训练中学到了什么？

• 它通过实时网络搜索发现了什么？

• 这决定了基础的品牌感知。传统SEO在这里依然重要。

第二层：商品信息源和API

• 你主动提供的结构化数据。

• 这是控制最精准、最核心的层面。
  信息源驱动着：产品比较、排名和最终推荐。遗憾的是，许多零售商在此投入不足。

第三层：实时网站数据

• AI智能体实际访问网站时看到的一切。
  包括：用户评论、媒体素材、动态定价、结账功能。

• 如果AI智能体无法完成交易，你的影响力将止步于“推荐”，无法转化为“销售”。

微软的AI优化三大行动支柱（可直接执行的蓝图）

这是指南中最具实战价值的部分。要赢得AI搜索，必须系统性地构建以下三大支柱：

支柱一：技术基础与结构化数据

AI需要的是结构和一致性，而非创意。

• 核心要求：建立机器可读的商品目录。

• 动态字段必须包括：价格、库存状态、尺码、颜色、SKU、GTIN、最后修改日期。

• 使用ItemList标记来组织分类页面。

• 通过Schema标记实现本地化：inLanguage（语言）, priceCurrency（价格货币）。

必需的Schema类型包括：

1. Product（产品）

2. Offer（优惠）

3. AggregateRating（聚合评分）

4. Review（评论）

5. Brand（品牌）

6. ItemList（项目列表）

7. FAQ（常见问题）

一个至关重要的警告：

“

“永远不要向机器人提供与用户不同的HTML内容。”（即禁止伪装技术）

”

支柱二：意图驱动的内容增强

AI解读的是意图，而非单纯的关键词。

优化产品描述：

• 开头就要讲清楚：适合谁、解决什么问题、为什么更好。

• 采用用例框架：例如“最适合40华氏度以上单日徒步”。

• 标题应反映真实问题。

构建模块化、可引用的内容块，微软明确鼓励创建：

• 问答（Q&A）部分

• 产品对比内容

• 详细的功能列表

• “与此搭配”的产品关联推荐

• 视频文字稿

• 使用ImageObject Schema的详细图片替代文本

这本质上是为了“提取”而非“阅读”而设计的内容。 规模同样重要。一两页内容无法改变局面。能够系统化生产数十篇结构化、意图明确文章的体系，才能最终胜出。

支柱三：信任与可信度信号（GEO的核心）

AI系统优先考虑可验证的真实信息。

1. 已验证的社会认同：

• 真实的用户评价（Verified Reviews）

• 足够的评价数量

• 情感倾向提取（例如，“因舒适度和合身度备受好评”）

• 正确使用Review和AggregateRating schema

2. 权威的品牌身份：

• 专家测评

• 媒体报道

• 专业认证

• 可持续发展徽章

• 官方品牌链接

3. 内容完整性：

• 避免夸大宣传

• 保持一致的品牌语调

• 提供结构化的FAQ和帮助内容

一个特别值得注意的提示：

“

“AI会对低可信度的语言进行惩罚。”
这意味着模糊、夸大、不专业的表述会直接损害你在AI眼中的声誉。

”

未来已来：将数据视为产品，将信任视为算法

微软指南的最终结论直接而深刻：零售商已经拥有了AI用来排名和推荐的大部分信号。未来AI商务的赢家，将是那些能够做到以下转变的品牌：

• 将数据视为产品来精心设计和维护。

• 将商品信息源视为战略资产，而不仅仅是技术需求。

• 将内容视为机器可读的基础设施，而不仅仅是营销材料。

• 将信任视为可衡量的排名因素，而模糊的品牌声誉。

这被微软称为 “AI排名就绪度”。

总结：一个无法回避的核心思想

如果AI不能清晰地理解你的产品、无法合理地证明推荐它们的理由、并且不能基于你的数据实时采取行动，那么你在AI驱动的商业中将无法成为一个真正的参与者。

这份文档是微软向所有零售商发出的正式通告：

• SEO很重要，但已不足够。

• 商品信息源已成为竞争的护城河。

• 信任是可以被算法衡量的。

• AI助手已成为新的需求守门人。

变革的浪潮已经涌来，是时候重新审视你的数字资产，不是为了被找到，而是为了被最终选择。

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关于AI搜索优化的常见问题（FAQ）

Q1: AEO和GEO到底有什么区别？
A: 简单比喻：AEO是让AI“读懂”你的产品说明书（理解它是什么、有什么用），而GEO是让AI相信这份说明书来自一个权威机构，值得引用和推荐（信任它说的是真的、好的）。

Q2: 我的产品信息已经在网站上了，为什么AI还是不理解？
A: 很可能你的信息是给人看的，而不是给机器“读”的。检查你是否使用了完整的结构化数据（Schema标记），产品描述是否清晰、具体、前置了关键属性，以及内容是否模块化易于AI提取。

Q3: 我已经在做SEO了，还需要额外为AEO/GEO投入多少？
A: 这不是从0到1的全新工作，而是从1到10的深化和扩展。重点在于：1) 加强技术端结构化数据的完整性与准确性；2) 调整内容策略，从关键词密度转向意图覆盖和信任状构建；3) 将商品数据源的管理提升到战略高度。它是对现有SEO工作的升级和整合。

Q4: AI真的能完成购买吗？这对我的网站技术有什么要求？
A: 是的，AI智能体正在发展这种能力。这就要求你的网站结账流程必须稳定、快速、兼容性好，并且实时库存和价格信息必须100%准确。任何导致AI“购物失败”的技术问题，都会直接影响你的推荐率。

Q5: “低可信度语言”具体指什么？
A: 通常指缺乏证据支持的绝对化宣称（如“世界第一”）、模糊的营销套话（如“革命性产品”）、以及与用户评价或客观事实明显不符的描述。AI通过交叉验证数据来识别这些矛盾。