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建议先完成站点提交与基础设置，再逐步补齐结构化数据与抓取控制。
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同类页：【GEO】AI LLMs.txt 使用指南、【GEO】结构化标记（Schema）、NAVER收录必备操作、谷歌收录必备操作、【GEO】OG标签（Open Graph）使用指南
一、搜索变了，优化方式也要跟着变
你有没有发现，现在找东西的方式已经不一样了。
以前，大家会先打开搜索引擎，输入关键词，再从搜索结果里挑一个页面点进去。现在，越来越多的人会直接问 AI，比如“帮我推荐一个建站平台”“哪个网站模板适合做烘焙工作室”，然后直接参考 AI 给出的答案，甚至不再进入传统搜索结果页。
这不是还停留在讨论阶段的趋势，而是已经在发生的事实。Google AI Overview 已覆盖超过 46% 的搜索查询，国内的 DeepSeek、Kimi、豆包等 AI 助手，也正在成为新的信息入口。
如果网站只做了传统 SEO，而没有同步考虑 AI 搜索场景，那在新的搜索环境里，就很容易变得“看不见”。
二、SEO 和 GEO：两种优化，一个目标
先把两个概念理清楚
传统 SEO：让搜索引擎收录你，并在搜索结果页获得更靠前的位置。
常见做法包括关键词优化、页面结构优化、外链建设和加载速度优化等，核心目标是在搜索结果页中获得更好的可见度，等用户点击进入。
GEO（生成式引擎优化）：让 AI 理解你、引用你、推荐你。
你可能还听过 AEO（答案引擎优化）。AEO 更强调让 AI 直接引用页面内容作为答案，但从实现方式来看，AEO 和 GEO 高度重合，都依赖结构化数据、清晰的内容标识，以及方便 AI 提取的信息格式。
两者的区别，更多只是 AI 最终是“提取一句话”，还是“综合后给出推荐”；底层逻辑其实是一致的。
所以，做 GEO，本质上也在做 AEO。让 AI 能读懂你、引用你、推荐你，核心能力是一套。
SEO 和 GEO 的关系不是替代，而是叠加。可以把 SEO 理解为让你的店铺出现在商业街的好位置，把 GEO 理解为让每一个问路的人都被引导到你的店门口。两者一起做，才能覆盖完整的搜索链路。
三、SEO 和 GEO 的核心区别
| 维度 | 传统 SEO | GEO（含 AEO） |
|---|---|---|
| 目标 | 在搜索结果页排名靠前 | 被 AI 理解、引用和推荐 |
| 关键信号 | 关键词、外链、页面体验 | 结构化数据、内容标识、AI 可读性 |
| 内容格式 | 关键词优化的长页面 | 结构清晰、可直接提取的内容 |
| 成功指标 | 排名、自然流量 | AI 引用频率、品牌提及率 |
| AI 时代角色 | 基础，仍然重要 | 新增层，不可或缺 |
四、建站 GEO 的三大能力
做 GEO 不需要懂复杂技术。建站已经把最核心的三项能力做成了产品功能，可以在网站管理后台【搜索优化-GEO】中按需配置。
1. OG 标签（Open Graph）
作用定位：社交与 AI 识别层，让分享更好看，也让 AI 更容易认识你。
当网站被分享到微信、企业微信、QQ 等社交平台时，如果没有配置相关信息，往往只会显示一个普通链接，没有标题、描述和封面图，用户点击意愿会明显降低。
OG 标签（Open Graph，开放图谱协议）允许你自定义分享时显示的标题、描述和封面图。相比裸链接，带有清晰标题和封面的分享卡片，点击率通常会更高。
除了社交分享，OG 标签也是 AI 爬虫快速识别网站信息的重要入口。AI 抓取页面时，会优先读取 OG 标签中的标题、描述和图片，从而更快理解页面的核心内容，这对后续被 AI 引用和推荐很重要。
2. Schema 结构化数据
作用定位：搜索理解层，让搜索引擎和 AI 都能准确读懂页面内容。
例如，页面里写着“价格：¥299”，人一眼就能明白这是一项价格信息，但对搜索引擎和 AI 来说，这可能只是普通字符，无法自然判断它对应的是哪个产品、什么属性。
Schema 结构化数据的作用，就是给页面内容加上明确的语义标签，告诉搜索引擎和 AI：“这是产品名称，这是价格，这是企业联系方式，这是文章发布时间”。有了这些标识，搜索引擎和 AI 才更容易准确提取并引用你的信息。
建站支持文章页属性、产品页属性、企业信息等多种 Schema 类型，在后台勾选和配置即可，无需自己写代码。
3. llms.txt
作用定位：AI 推理层，相当于给 AI 一份网站说明书。
如果说 Schema 是给每个页面贴标签，那么 llms.txt 更像是给整个网站写一份总说明。它是放在网站根目录下的一个文件，通常用简洁的 Markdown 形式告诉 AI：你是谁、你提供什么服务、核心信息在哪里。
目前，国内外很多 AI 大模型都支持读取 llms.txt 文件，包括：
- 海外：ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 等
- 国内：DeepSeek、Kimi、豆包、文心一言、通义千问等
你可以上传自己编写的 llms.txt 文件，也可以用 AI 一键生成后再导入。配置完成后，当用户向 AI 提问时，AI 就更容易准确理解并推荐你的网站。
五、三层协同，覆盖 AI 搜索链路
| 层级 | 功能 | 核心作用 | 覆盖场景 |
|---|---|---|---|
| 社交与 AI 识别层 | OG 标签（Open Graph） | 让分享更好看，让 AI 认识你 | 社交分享 + AI 信息识别 |
| 搜索理解层 | Schema 结构化数据 | 让搜索引擎和 AI 读懂页面内容 | Google / 百度收录、AI 信息提取 |
| AI 推理层 | llms.txt | 让 AI 理解整个网站并推荐你 | ChatGPT / DeepSeek / Kimi 等 AI 推荐 |
这三层各有分工，从“让人看到你”，到“让搜索引擎理解你”，再到“让 AI 推荐你”，共同覆盖了 AI 时代更完整的搜索链路。它们之间不是冲突关系，也不是替代关系，而是互补叠加，并与传统 SEO 一起构成完整的搜索可见性。
六、如何开始
所有 GEO 功能都可以在网站管理后台【搜索优化-GEO】中找到，按需开启和配置即可。
- OG 标签教程：OG标签使用指南
- Schema 结构化数据教程：结构化数据使用指南
- llms.txt 教程：AI LLMs.txt 使用指南
做 SEO，是让你在搜索结果里被找到；做 GEO，是让你在 AI 回答里被推荐。两者一起做，才更接近 2026 年完整的搜索策略。
适用与不适用
这篇《让 AI 主动推荐你》更适合用于处理站点提交、收录优化、验证未生效与抓取控制场景，尤其适合已经进入实际配置、联调或上线验证阶段的操作人员。
不适用的情况：如果你只是做页面美化而不涉及索引和抓取，本部分的 SEO 检查项可作为上线前补充，而不是主要流程。
前置条件
- 确认页面可公开访问且返回 200。
- 确认 canonical、robots、sitemap 与正式域名一致。
- 准备站长平台账号并完成站点验证。
验证方式
- 在站长平台查看提交、抓取和索引反馈。
- 直接访问页面源代码确认标题、描述和结构化数据已更新。
- 检查是否存在 noindex、跳转链或重复 URL。
失败排查
- 已提交但未收录时，先查页面可抓取性，再查内容差异与内链承接。
- 验证已配置但未生效时，优先核对 HTTP/HTTPS、域名和验证文件原样访问。
- 搜索结果不稳定时，优先检查模板化标题与内容重复度。
上线检查清单
- 确认正式域名、正式终端和正式页面入口都已验证通过。
- 随机抽查至少 3 个关键动作或关键模块是否正常。
- 保留一份上线前后的截图或日志样本，便于后续排障。
真实案例式说明
例如《让 AI 主动推荐你》配置完成后若仍未收录，常见并不是“没提交”，而是链接能被抓到，但正文差异不足或 canonical 指向了其他地址。
常见问题入口
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