发布于：2025年7月3日 /更新，发表于：2025年7月3日 - 作者： Konrad Wolfenstein
AI搜索工具优化的新技术术语是什么？是AEO，AIO，GEO，LLMO，GAIO还是AISO？ - 图像：XPERT.DIGITAL
人工智能改变了一切：从经典SEO到智能搜索系统的变化
人工智能改变了一切：从经典SEO到智能搜索系统的变化
数字营销格局目前正在经历基本的转型。虽然经典搜索引擎优化（SEO）是数十年来在线知名度的核心，但在人工智能时代创建了全新的学科和技术术语。随着AI支持的搜索系统的出现，例如Chatgpt，Google Gemini，Cllexity或Claude，人们的寻找方式正在从根本上发生变化。这一发展带来了各种新的术语和优化方法，这些方法补充并部分彻底改变了传统SEO。
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AI时代的新技术术语的出现
AI搜索工具优化的新技术术语问题的答案尚不清楚，因为有几个术语并行开发。 AI搜索工具优化的新技术术语不是一个术语，而是涵盖人工智能优化各个方面的整个术语家庭。
最重要的既定技术术语是：
AEO（答案引擎优化）
答案引擎优化（AEO）是新的AI搜索优化术语的核心组成部分。 AEO表示内容的优化，因此在AI支持的响应系统中，例如Chatgpt，Clplexity，Google的AI概述和语音助手（例如Siri和Alexa）作为对用户问题的直接答案。
与旨在在搜索结果中获得更高排名的经典搜索引擎优化相反，AEO专注于为特定问题提供最佳的直接答案。 AEO既是一种独立的方法，也是人工智能优化（AIO）的替代名称。
AIO（人工智能优化）
AIO表示优化AI系统内容的全面方法。 SEO专门针对传统搜索引擎，而AIO专注于对基于AI的平台（例如Chatgpt，Gemini或Claude）的优化。 AIO是一个战略过程，旨在借助智能算法来改善现有过程，并提高AI模型的适应性和灵活性。
GEO（生成引擎优化）
GEO表示对生成AI系统的Web内容的优化，不仅列出了搜索结果，还可以生成直接答案。这是一个灵活的框架，用于优化专有和封闭生成系统的Web可见性。 GEO的目标是在AI中引用内容，而不仅仅是出现在经典搜索结果中。
LLMO（大型语言模型优化）
LLMO使用自然语言处理（NLP）的技术影响大型语言模型理解和反映内容的方式。通过对内容的有针对性优化，可以在LLM答案中促进具体的结果。
Gaio（生成AI优化）
Gaio代表AI语言模型的系统优化，以通过结构化控制创建高质量的内容。它通过改进已建立的LLM型号来补充经典搜索引擎优化。
AISO（AI搜索优化）
AISO是针对基于AI的搜索系统设计和优化网站内容的战略过程。目的是最大程度地提高基于AI的答案中信息的可见性，相关性和可用性。
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从SEO到AI优化的范式转移
SEO对AI优化的发展代表了基本的范式转移。尽管传统SEO主要依赖关键字和反向链接，但AI系统需要完全不同的方法。 AI优化的重点是语义相关性，上下文理解性以及算法解释内容并将其用于生成答案的能力。
传统SEO和AI优化之间最重要的区别：
传统SEO
- 专注于关键字密度和反向链接
- 目标：在搜索结果列表中排名
- 对人类搜索意图的优化
- 静态评估标准
AI优化
- 专注于语义的重要性和环境
- 目标：进入AI生成的答案
- 用于机器处理的优化
- 动态，学习算法
新术语的实际应用
不同术语在其应用中部分重叠，但具有特定的焦点。 AIO充当了AI系统所有优化度量的通用术语，而GEO，LLMO和GAIO代表该学科内的特定亚地区或方法。
具体优化策略
AI优化的实际实施包括几个核心领域：
内容优化
AI系统更喜欢结构化的结构化内容，对特定问题的清晰答案。重要的是要成为Bluft格式（前线底线），列表和表格，以提供具有直接答案的更好的机械萃取性和简洁的段落。
技术优化
用于语义内容结构的架构标记，提问 - 答案内容的FAQ方案和明确的HTML层次结构可显着改善机械处理。优化的网站速度并允许Robots.txt中的AI机器人也很重要。
权威和可信赖
AI系统系统地更喜欢可信赖的来源。因此，数字权威的结构是在值得信赖的平台上提及的，在相关专家媒体中与已建立的专家和数字公关的共同引用至关重要。
对搜索景观的影响
基于AI的搜索系统的引入从根本上改变了用户行为。研究表明，60％的Google搜索不再在2024年离开搜索结果页面，因为用户在AI生成的概述中直接找到了答案。这种发展强调了新的优化方法的重要性。
Google的AI概述显示了2025年6月的搜索查询约57％，该查询的增长幅度很大，而2024年8月的25％则显示。这些AI生成的答案通常包含大约8个链接，这为可见性和承诺提供了新的可能性。
未来的前景和趋势
AI搜索优化的开发仍在开始。加特纳（Gartner）预测，到2026年，将不再通过经典搜索引擎而是通过基于AI的系统放置搜索查询的50％。这一预测强调了公司在早期阶段熟悉新术语和优化方法的需求。
据估计，到2030年，全球AI市场发展将增长约36％，这不仅是GEO及其相关学科作为趋势的建立，而且是搜索引擎优化的基本进一步发展。在新的以AI为主导的搜索景观中不适合风险变得隐形的公司。
集成到现有的营销策略中
新的AI优化方法不能完全替代SEO，而是对其进行补充。最成功的策略是将验证的SEO原理与AI特异性优化相结合的混合模型。这意味着公司必须优化传统的搜索引擎和AI系统。
集成最重要的领域：
内容策略
对于人类读者和AI系统都是可以理解的内容的开发。这包括使用自然语言，结构化数据和直接答案，以解决常见问题。
技术实施
改编网站体系结构，以提高AI的清晰度。这包括快速加载时间，清洁HTML结构以及AI爬网的许可。
测量和成功控制
开发用于评估AI生成答案可见性的新指标。这包括监视AI响应中的提及以及基于AI的来源流量的分析。
挑战与解决方案
AI优化策略的实施带来了各种挑战。最大的挑战是技术发展的速度以及不断适应新的AI系统的需求。
重要的挑战
技术复杂性
AI系统根据传统搜索引擎以外的其他原则工作，这需要重新思考优化策略。解决方案在于连续进一步的培训和使用专用工具。
可测量性
与传统SEO相比，AI优化度量的成功测量更为复杂。必须开发新的指标和分析方法来评估AI生成的答案中的可见性。
资源分配
公司必须决定如何将其资源分配在传统的SEO和AI优化之间。该建议是逐步的过渡，在该过渡中，通过AI特定的措施保留并补充了可靠的SEO实践。
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采取行动的实用建议
对于想要为新的AI主导搜索景观做准备的公司，有一些特定的步骤：
立即措施
- 审核机器人.txt文件以允许相关的AI爬网
- 实施架构标记以更好地结构
- AI爬网的网站速度的优化
- 创建具有直接答案的常见问题区域
中期策略
- 制定AI系统的内容策略
- 在值得信赖的平台上提及建立数字权限
- 监视AI生成的答案中的可见性
- 在新的术语和方法中对团队的培训
长期计划
- 将AI优化集成到整个营销策略中
- 开发AI可见性的特定指标
- 在各种AI优化学科中建立专业知识
- 不断适应新的AI系统和技术
AI搜索优化的新术语反映了我们考虑在线可见性的方式的根本变化。尽管SEO仍然相关，但AIO，GEO，LLMO，GAIO和AISO是由专门针对AI系统要求量身定制的新学科。在早期熟悉这些新术语和方法的公司将在快速发展的数字景观中具有决定性的优势。
在线可见性的未来不是SEO和AI优化之间的选择，而是两种方法的智能组合。新的技术术语不仅仅是词 - 它们代表了数字营销的新时代，其中人工智能不仅成为工具，而且是信息传输的核心参与者。
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