最近半年，关于 SEO 和 GEO 的讨论很多。不少做产品开发的大佬，也都在强调流量的重要性。对于低市场预算和起步阶段的小团队来说，善用搜索引擎流量，提高 AI 的可见性，是极具性价比的一环。

笔者的几个产品，不少流量就来自搜索引擎和“豆包”这类产品。这篇文章，试图以通俗的语言，穿插专业内容，来盘一盘这一路上会遇到的问题和解决思路。

做产品和开小店的共性

把网站想象成一家店。货上了架，但路不通、门打不开，顾客走不进来的。搜索引擎和 AI 助手是帮顾客找路的系统，决定你的店会不会出现在顾客面前。

用这个比方串一下全文逻辑：

  • 搜索需求决定这家店应该卖什么，不是先铺货再猜
  • 技术配置保证路通、门能开，搜索引擎可以发现你的店
  • 页面内容让招牌和货架真正回答顾客的问题
  • 结构化数据给搜索系统一张规范的"商品卡"，帮它理解你卖的是什么
  • 页面之间的链接像店内导视，把顾客带到相关区域
  • AI 可见性观察 AI 助手在推荐店铺时有没有提到你
  • 应用商店是另一座商场，有自己的招牌规则和排名逻辑

在上述的内容之外，还有很多东西需要考虑。包括但不限于：进店后怎么让人掏钱（转化优化），怎么让内容高效自传播（那是外链和营销的事）。这篇只介绍"让人找到你的店"。

下面按"基础、进阶、验证"三步展开。

一、基础：搞清楚问题在哪

1.1 人们在找什么

这是所有后续工作的起点。很多人反其道而行之：“产品搞好了，咋没流量，听说要搞 SEO，让我来看看 SEO 咋优化”，连用户在搜什么都没搞清楚。

核心问题：你的目标用户遇到问题时，会在搜索框或“豆包”聊天里打什么字？

不要从关键词工具开始猜。按下面几步收集和验证证据。

第一步：写清楚你卖给谁

先用一句话描述：

当____人遇到____场景时，他想完成____，但被____卡住。

比如：

当小型 AI 产品团队准备选择模型 API 时，
他想估算不同模型完成同一任务的真实成本，
但被不同计费单位、上下文价格和供应商页面卡住。

这只是待验证的假设，不要把它当成需求存在的证据。

第二步：收集用户的原话

找离购买或使用最近的材料：客服记录、用户反馈、站内搜索、取消原因、竞品评价里的抱怨。记录完整句子和场景。比如：“Claude 和 GPT 做长文本摘要哪个 API 更便宜”。

完全没有用户的话，可以先收集 10-20 条公开原话（社区、论坛、评价）作为假设池，但最好标记为推测。

第三步：看已经发生的搜索

如果网站已有曝光，Search Console 的 Queries 和 Pages 最直接：哪些查询曾展示你、哪些有曝光但没人点、一个查询落在了哪些页面上。

还没有数据的话，Google Trends 可以看词语的相对趋势，搜索联想和相关问题可以发现用户的真实措辞。

第四步：实际搜一搜，判断用户想要什么

拿候选查询去搜，看第一页主要是什么类型的结果：

  • 教程、指南：用户在学习
  • 对比、替代品、榜单：用户在比较
  • 产品页、价格页：用户接近行动
  • 工具、计算器、模板：用户想立刻完成任务
  • 混合结果：意图不稳定，可能需要继续拆

不要只看关键词字面。搜"模型价格"的人可能想看价格表，也可能想做成本计算，最终意图用真实结果和用户原话一起判断。

第五步：决定做什么，不是把所有词都写成文章

把候选需求放进一张表，每条标注动作：新建页面、更新旧页面、合并重复页面、作为子问题处理，或者干脆不做。

搜索量不是最终优先级。一个搜索量小、但直接发生在购买决策前的问题，可能比一个量很大的科普词更有价值。

怎么算"搞清楚了"？至少满足四条：有真实原话或明确标记的假设；知道目标地区和人群；看过真实搜索结果，能说清意图；能把每个需求映射到一个明确动作。缺哪条就标记为"还不确定"，不假装已经知道了。

1.2 搜索系统能找到你吗

搞清楚用户在找什么之后，下一步是确认搜索引擎能不能找到你的页面。按三层往下检查。

能不能被发现？

你得先告诉搜索引擎"这些页面存在"。三个东西要确认：

  • robots.txt：放在网站根目录的文件，告诉搜索引擎哪些页面允许抓取、哪些不要碰
  • XML sitemap：主动提交给搜索引擎的页面清单，相当于"这是我店里所有值得看的货架"
  • canonical 标签：告诉搜索引擎"同一个内容有多个网址时，这个 URL 才是正本"。这个标签有三种等效的声明方式，大部分教程只讲 HTML 里加 <link> 标签这一种，另外两种（HTTP 响应头、sitemap 里的 <loc>）知道就好

能不能被收录？

被发现不等于被收录。搜索引擎发现页面后，还会判断值不值得放进索引库。这一步容易被忽略，很多人以为提交了 sitemap 就万事大吉。

收录了，展示对不对？

页面加载速度、交互响应、布局稳定性，搜索引擎会拿具体数字打分。Google 的那套指标叫 Core Web Vitals：

指标 衡量什么 合格门槛
LCP 主要内容多久加载完 ≤ 2.5 秒
INP 点击后多久有响应 ≤ 200 毫秒
CLS 布局有没有意外跳动 ≤ 0.1

不用背缩写，谷歌有专门的免费工具 PageSpeed Insights。

一个容易踩的坑

很多网站的结构化数据是 JavaScript 动态注入的，命令行只能看到原始 HTML，看不到 JS 执行后才出现的内容。要准确检查，得用浏览器开发者工具或 Rich Results Test。

搜索引擎不会自动把所有页面都抓完吗？

不会。搜索引擎分配给每个站点的抓取资源有限。如果网站有大量筛选器组合自动生成的页面（颜色 x 尺码 x 价格区间，几个筛选器一组合就成千上万个 URL），真正重要的页面可能没被抓到。产品早期页面少的时候察觉不到这个问题，但站点有自动生成页面功能的话，最好早做打算。

1.3 页面在回答问题吗

搜索引擎能找到你只是第一步。用户点进来后，页面得真正回答他们搜索时想问的问题。

听起来像常识，但实际中经常出问题。最典型的：用户搜"XX 工具怎么用"，点进来看到的是一篇 AI 软文。搜索引擎统计到用户点进来又立刻退出去，会认为该页面跟搜索意图不匹配，排名就往下掉。

检查几个点：

  • 标题是不是在回答用户搜索的那个问题？
  • 首屏（不滚动就能看到的区域）有没有直接切入正题？
  • 正文内容跟标题承诺的一致吗？

给搜索系统一张"商品卡"

除了人能看懂的内容，还可以用一种标准格式（JSON-LD）告诉搜索引擎"这个页面讲的是一个产品/一篇文章/一个常见问题"。就当成给页面贴了一张机器能读懂的标签。

但这里有四个状态不是一回事：格式写对了、内容也准确、有资格展示特殊样式（比如搜索结果里带星级评分、FAQ 折叠）、真的展示了。即使前三步都做到了，搜索引擎也不保证第四步一定发生。加了没看到效果不代表做错了。

不加这个"商品卡"会怎样？不加也能被收录和排名，但搜索引擎对页面内容的理解可能不够准确，也少了展示特殊样式的机会。产品页面、文章页面和 FAQ 页面加上通常值得，工作量也不大。

二、进阶：系统化可复制

基础工作做完，搜索引擎已经能找到你了。接下来是怎么持续做、有章法地做，不是想写什么，也不是这个月写了下个月就停了。

2.1 搜索引擎的要求

网上关于"SEO 官方建议"的文章太多了，读起来难免犯晕。这里讲几个有明确文档立场的要求：

  • 移动端优先：搜索引擎主要用手机版页面决定收录和排名。网站在手机上显示不全、加载很慢，影响整站排名
  • HTTPS：加密连接是排名信号之一。绝大多数网站已经上了，还没有的话优先做
  • JavaScript 渲染：页面内容靠 JS 生成的（React、Vue 做的单页应用），要确认搜索引擎能正确执行你的 JS 并看到完整内容
  • AI 爬虫访问权限：2026 年新增的一项

“AI 爬虫"是什么？

普通搜索爬虫抓取页面是为了放进搜索索引，AI 爬虫抓取页面是为了给 AI 模型提供回答问题的素材。它们可能来自同一家公司（比如 Bing 的爬虫现在身兼两职），但目的不同。你可以通过 robots.txt 选择允许或限制。

2.2 页面之间的连接

搜索引擎用链接发现新页面、理解页面之间的关系。如果一个页面从站内没有任何链接指向它，搜索引擎很难发现它，用户也很难走到那里。这种没人链接到的页面叫"孤立页面”，在产品站里较为常见。

检查几件事：

  • 重要页面有没有从站内其他页面链接过去？
  • 链接的文字（锚文本）有没有说清楚目标页面讲的是什么？“点击这里"这种锚文本对搜索引擎没什么信息量
  • 有没有孤立页面？比如某个功能介绍页只能从导航栏的下拉菜单最深处找到

不需要把这件事做得很复杂。对于页面不多的产品站，在写每篇新内容时想一下"这篇文章跟站内哪些已有页面相关，可以互相链接"就够了。

2.3 发布排期

很多人对"发布排期"的理解是"建议每周发几篇文章”，这种建议没有依据。更有用的思路分两层看。

先搞清楚该写什么

不是想到一个标题就开始写。顺序应该是：先看用户在搜什么、竞品在写什么、哪些话题还没人写好，围绕几个核心主题展开一组相关文章，按优先级排序，最后才排进日历。

很多人是先想到标题再想选题，顺序反了。

什么叫"围绕核心主题展开一组相关文章"？

举个例子。做了一个记账工具，一个核心主题可能是"个人记账方法"。围绕它可以写一组文章：“月光族怎么开始记账"“记账 App 对比"“记账坚持不下来怎么办"“每月记账模板分享”。这些文章互相链接，搜索引擎会认为你在这个话题上有深度覆盖，整组文章的排名都受益。行业里管这个叫 topic cluster（话题簇）。

排期不是排完就完事

发布排期不是一次性的静态日历，至少要持续做两件事：

  • 定期补充新选题。市场在变、用户需求在变，隔一段时间就要回头看有没有新的选题机会
  • 监控老文章有没有"衰退”。发布几个月后排名开始下降的文章，可能需要更新内容，不是放着不管

2.4 竞品对比

竞品对比拆开看是三步，不单纯是"写一篇对比文章”。

第一步：做研究

收集竞品的产品功能、定价、用户评价、内容策略。关键不是收集多少，而是一个纪律：每条结论都要能追溯到信息来源，并且标注收集日期。

比如写"XX 产品基础版 $9/月”，注明什么时候在哪个页面看到的。竞品随时在调价格、改功能，过时的信息不标记，后面会误导自己。

第二步：持续关注

竞品对比不是做一次就够了。对手在迭代，你也在迭代。隔一段时间就要回来更新。

第三步：转化成内容

把研究变成面向用户的对比页面。常见四种格式：

  • “XX 的替代品”，面向在用竞品但想换的人
  • “最好的 XX 替代方案”，面向还在选型的人
  • “你的产品 vs 某竞品”，直接对比
  • “竞品 A vs 竞品 B”，你作为第三方给对比，顺带介绍自己

产品还在早期验证阶段就需要做竞品页吗？取决于有没有人在搜"XX 替代品"或"XX vs YY"。Search Console 或关键词工具能看到。有人搜就值得做，没人搜先把精力花在基础工作上。

2.5 是否批量建页

有些场景下，需求是批量存在的。比如一个模型价格对比工具，每个模型都需要一个独立页面。这时候会想到批量生成。

但批量建页是把双刃剑。搜索引擎把"为了操纵排名而大量生成低价值页面"定义为滥用行为，不管内容是人写的还是 AI 生成的。

所以在批量建之前，至少确认三件事：

  • 搜索模式成立吗？真的有人在搜这些页面对应的查询？
  • 数据来源可靠吗？每个页面有没有独特的、不是随便拼凑的内容？
  • 有没有质量底线？页面数量上去之后，怎么保证质量不塌？什么时候该停？

决定批量建页之前先问自己：如果搜索引擎明天就来看这批页面，每一页拿出来看都能回答一个真实的用户问题吗？答案不确定的话，宁可先做几页验证，不急着全铺开。

2.6 AI 可见性

最近两年 AI 搜索越来越火，出现了很多新概念。AEO、GEO，听起来好像是一套全新的方法论，实际没那么玄乎。

现实是：AI 搜索功能（比如 AI Overviews）依赖的是核心搜索的索引、排名和质量系统。页面连搜索引擎都没收录，AI 回答更不会引用你。所以 AI 可见性不是 SEO 的替代品，是 SEO 基础之上的延伸。

几个常见误解：

  • “那些 AEO/GEO 技巧是新时代的 SEO”。很多流行的 AEO/GEO “技巧"并没有得到搜索引擎官方支持
  • “加一个 llms.txt 文件就能被所有 AI 推荐”。不现实。llms.txt 只是告诉 AI 爬虫"这些内容可以用来回答问题”，AI 会不会采用取决于很多因素
  • “AI 可见性可以一次性搞定”。不同 AI 平台的回答在持续变化，今天引用你不代表下周还会

AI 可见性真正该做的事是持续观察：针对明确的平台、明确的问题、明确的时间，去看 AI 有没有提到你、怎么提到你、引用了哪些页面。需要定期重复，不是"优化完就不用管"的一次性任务。

那 llms.txt 到底要不要加？可以加，成本很低，但不要期望过高。先确保内容有独特价值、技术层面能被正常抓取和收录，这些基本功做好了，AI 引用你的概率自然会高。llms.txt 最多是锦上添花。

2.7 App 商店

如果产品是 App，除了网页搜索还有另一座商场。Apple App Store 和 Google Play 有各自的排名逻辑，跟网页 SEO 不是一套规则，两个平台之间也不能照搬。

排名看什么

Apple 把文字相关性、产品页素材和用户行为都纳入搜索发现的考量。拆开看涉及这些要素：

  • 应用名称和副标题（Apple）或短描述（Google Play）
  • 关键词字段（Apple 独有，100 个字符，不要浪费在品牌名或已出现在标题里的词上）
  • 完整描述（Google Play 会用来做关键词匹配，Apple 目前不用）
  • 分类选择、图标、截图和预览视频
  • 评分、评价数量、下载量和留存

两个平台差异比想象中大

  • Apple 有独立的关键词字段，Google Play 没有，靠标题和描述做匹配
  • Apple 的描述目前不影响搜索排名，Google Play 的描述直接参与排名
  • 截图尺寸、数量要求、审核政策都不同
  • Apple 有自定义产品页和 A/B 测试功能，Google Play Console 有商店详情实验

建议分平台维护，不要写一份素材两边用。

App 上线初期先优化什么？名称和副标题影响最大，先把这两个想清楚。截图是用户决定要不要下载的关键因素，值得花时间。评分低于 4.0 的话优先解决用户反馈的核心问题，评分对排名和转化的影响很直接。

三、验证：做了有没有效

做了优化，得能验证效果。不然在凭感觉做事。

3.1 搜索引擎验证

看收录数

用 Search Console 和 Bing Webmaster Tools 对比"实际收录了多少页面"和"你认为应该被收录的页面数"。差距很大的话，回去检查第一部分提到的技术问题。

IndexNow 提交后验证

IndexNow 是一种主动通知搜索引擎"我这个页面更新了"的协议，可以加快收录速度。提交完不是就不管了，要回到 Bing Webmaster Tools 看抓取记录有没有变化，确认搜索引擎真的来重新抓取了。

结构化数据的检测陷阱

前面说过，用命令行检测结构化数据会漏掉 JS 动态注入的内容。验证阶段最容易犯这个错，你以为结构化数据没生效，其实只是检测方式不对。用浏览器工具或 Rich Results Test 确认。

3.2 AI 可见性验证

目前没有"提交一下就知道结果"的验证方式。靠谱的做法是手动建一个基线，定期对比：

  1. 列出 10-20 个目标用户可能问 AI 的问题
  2. 分别去 ChatGPT、Perplexity、豆包等平台问一遍
  3. 记录：品牌有没有被提到？引用了哪些页面？AI 怎么描述你的产品？还提到了哪些竞品？
  4. 隔一段时间再问同样的问题，对比变化

需要警惕一个陷阱。有些工具打着"AI 可见性检测"的旗号，实际上不是真的去问 ChatGPT、Perplexity 这些平台，而是把问题转发给自己的后端模型做判断，这不是真实的 AI 引用情况。

每次问 ChatGPT 同一个问题答案都不一样，基线怎么建？正常的。多问几次、记录多次结果，关注趋势而不是单次答案。“过去一个月问了 10 次，6 次提到了我的产品"vs"这个月 10 次只有 2 次”，趋势比单次结果有意义。

3.3 线上数据验证

如果网站装了分析工具（GA4 或别的），还需要确认数据本身是准确的。不准确的数据比没有数据更糟糕。

埋点检查：

  • 事件有没有在正确的时候触发？“点击注册按钮"这个事件，是不是真的只在点注册按钮时触发？
  • 有没有重复计数？常见原因：装了不止一个统计容器，或者同一个触发条件绑了两次
  • 跨浏览器和手机端要分别测

调试工具：

  • GA4 DebugView，实时看事件有没有正确发出
  • GTM Preview Mode，检查触发条件对不对

笔者在 GA4 实践指南：从配置到 AI 工作流 里详细写过埋点验证的坑，这里不重复了，提两个容易忽略的陷阱。

两个容易忽略的陷阱：

  • 自引荐问题。自己的域名被记成了"引荐来源”，本来应该归功于搜索或广告的流量，被错误地算到了"从自己网站来"这个渠道里
  • AI 爬虫混入流量数据。前面提到有些爬虫现在身兼搜索抓取和 AI 答案检索两个角色。数据后台看到"曝光数涨了"，涨的可能是 AI 爬虫的访问次数，不一定代表真人访客涨了

3.4 冷启动期别慌

做完上面的工作，十天半个月过去了，数据还是零。先别急着推翻重来。

Google 说明，新站或新接入 Search Console 的站点可能需要约一周才开始生成数据，Performance 报告通常还有 2-3 天延迟。抓取本身可能需要几天到几周，而且请求抓取不保证一定被收录。

“没结果"不是一种状态，拆开看至少有五种：

状态 要看什么 下一步
还不可测 Search Console 属性、统计代码、目标 URL 和观察日期是否正确 先修测量，不讨论成效
没被发现 sitemap、robots、HTTP 状态、内部链接、URL Inspection 修发现与抓取阻塞
已抓取但未索引 Google 选择的 canonical、索引资格、是否被判为重复或低价值 找具体排除原因，不反复提交
已索引但没曝光 页面是否真的匹配目标意图、需求是否有证据、竞争结果是什么 重查需求和页面匹配
有曝光但没点击 查询、页面、CTR、落地后的下一步 分别交给页面优化或转化优化

Search Console 的 impression 表示用户在搜索结果中看到了指向你站点的链接，它比点击和转化更早出现，适合作为冷启动的外部反馈信号。

冷启动前两周的建议做法：

  • 冻结一小批优先需求和对应页面，不要边做边换页面
  • 检查测量、sitemap、内部链接、robots、canonical 和 URL Inspection
  • 以完整天数据按周观察，不因单日为零就改方向
  • 只在对应门槛失败时行动：没抓取修技术，已索引无曝光重查需求，有曝光无点击改页面表达
  • 第一轮没有历史基线，只建立基线

十天半个月没有点击或转化并不稀奇。需要警惕的是：这段时间过后，你仍说不清页面处在哪个状态，也没有固定的需求集合、可复现的数据和明确的下一步。

看完这篇，你应该能判断

  1. 问题出在哪一层。是技术配置？内容？还是根本没人在搜这个？
  2. 下一步需要什么证据，不是凭感觉给自己开药方
  3. “能访问"“被收录"“有资格展示"“实际获得曝光"是四件不同的事
  4. 拿到一份先结论、后证据、再行动的计划，不是一堆零散的待办清单

参考资料

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