Scrape SEO当你在 ChatGPT 或 Google 的 AI 模式中输入一个问题并获得答案时，这些信息并不是凭空出现的。AI 会在全网搜寻与提问者情境相关的内容，通常会整合多个不同来源，再结合它的训练数据和系统提示进行解读。
争做这些“答案来源”之一的竞争，正在逐步取代传统的搜索引擎优化（SEO），成为线上内容发现的新战场。这个新领域现在有了新名字——GEO 或 AEO（即生成式/答案引擎优化）。虽然一切都还在摸索阶段，不管是规则、最佳实践，还是最终收益都没完全定型，但有一点大家都认可：它的发展速度非常快。
只要是增长的市场就有机会。哪怕 AI 搜索的红利还没完全明朗，媒体公司和营销人员都急切想搞懂 GEO，希望能“破解答案”，或者至少成为答案的动力源。比如：内容优化和传统 SEO 有什么不同？怎么通过社交和公关增加被引用的机会？又怎么建立能被 AI 理解的内容体系？这些方向都值得探索，但路还很长。
甚至，连“赢了之后该怎么做”这个问题，大家现在也都还在摸索。
AI 搜索的“回报机制”
在传统搜索里，排名靠前的结果能带来用户点击、内容互动、广告曝光，甚至转化成付费用户。这些回报大家都很熟悉。而在 AI 搜索里，被“AI 答案”引用，其实更像是一次品牌曝光，而不是直接的商业转化。GEO 的胜利更多体现在声誉管理上。
也正因如此，很多出版商才会选择完全禁止 AI 爬虫抓取他们的网站。他们当然想了解 GEO，但并不希望自己的内容无偿成为 AI 的“素材库”（无论是不是签了授权协议）。对于那些无论主动还是被动出现在 AI 答案里的内容创作者来说，最大的回报可能就是，用户会觉得你的品牌更权威。
那如果“比赛输了”呢——比如说你的竞品被引用，而你没被提及，会怎么样？对媒体和营销人员来说，这其实就是错失了一次在目标人群面前亮相的机会。
这背后的价值有多大？你可能会看到 ChatGPT 有 8 亿多用户，觉得这是个巨大的曝光量——或许确实如此。但别忘了，AI 的“查询”比传统搜索词要具体得多，相关的分析工具还非常原始。你到底是在面向几百人，还是百万用户做优化？现在很难量化。
当答案是错的，怎么办？
品牌最不能接受的另一种损失，就是在 AI 答案里被“误伤”——出现了错误或有害信息。这比传统搜索结果还要难处理，因为纠错更麻烦。AI 的答案往往是综合多个来源生成的，具体哪条信息导致了错误，根本无从下手。SEO 里能用“排名”压下有害内容，AI 里就没那么简单。
更棘手的是，这些内容可能还来自维基百科或 Reddit 这样的社区——两者都是用户生成内容，编辑与传播机制很复杂，在 AI 时代反而越来越有影响力。因为它们是庞大的人类知识库，非常适合大模型“喂数据”。AI 公司也愿意为此付费：Reddit 甚至已经和谷歌、OpenAI 签下了每年几百万美元的授权合同。
这都说明，AI 搜索下的“声誉危机”，已经成了一种全新的难题。最近在华盛顿特区的 MarCom 峰会上，我碰到专门帮企业解决维基百科、Reddit 内容问题的营销专家，他们说今年的业务一直都很繁忙。
谁会从 AI 搜索广告里赚钱？
至少可以肯定，有一类生意已经在 GEO 赛道上获利了。而对绝大多数内容方来说，可能还得等 AI 回答能以更有意义的方式整合广告后，才能看到实际收益。这是迟早的事——虽然 ChatGPT 用户接近 1 亿，但绝大多数都还没付费，这里面潜在的收入空间巨大。Perplexity 早就尝试在回答中插广告了，谷歌也在慢慢将广告融进 AI 搜索体验。
有人质疑这种广告模式，觉得这些公司只关心如何赚取用户注意力的钱，不想真心解决社会问题，这其实就是“硅谷老套路”。但也有乐观的声音：你发现了吗？AI 答案里会给出引用来源。同样的归因机制，完全可以让贡献内容的平台参与到广告收益分成里。像 Dappier 这样的 AI 媒体创业公司，已经在做这件事，把答案里的广告收入和所有内容贡献者共享。
所以，虽然我理解大家对 AI 搜索加广告的怀疑，但说真的，我还是有点期待。广告确实会进驻 AI 搜索，但并不是说所有好处都被平台独占。现在钱还不多，但市场还在快速增长——未来怎么样，值得拭目以待。
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