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怎么在ChatGPT拿到排名？做好海外GEO优化核心
发布时间：2026-08-28 14:30:00 编辑：admin 浏览:25
ChatGPT 主要依赖 Bing 搜索索引，也会有外部付费/合作数据源，以及 Google 搜索结果的 API Gemini 完全依赖 Google 的索引 Claude 依赖 Brave Search 的索引（Brave 依赖浏览器用户端发现新网页，权重计算跟 Google 不同，能提供独特视角） 实体（Entities）：将业务拆解为核心的实体，根据实体建立结构化的提示词。比如业务是 SEO 服务，那有个实体是外链，建立的提示词有：外链是否有效、最好的外链服务商 出现频率：多次提示词测试中品牌被提及的概率 出现位置：品牌在 AI 推荐列表中出现的位置，比如第 1 位、第 2 位 引用与提及份额：品牌被加上链接，以及作为引用来源的比例 声量份额（Share of Voice）：综合计算提及率与引用率的核心汇总指标，可跟竞品形成对比 反向推导法：将具体的网页 URL 提供给 AI 模型，询问「用户需要输入什么样的 Prompt，你才会推荐这个页面？」，再去二次验证，剔除无效词，得到最终用于测试的提示词 实体扩展法：确定核心实体，推导出用户围绕该实体寻找推荐时会使用的提示词，比如「帮我推荐最舒服的慢跑跑鞋」，再获取背后的扇出查询（Fan-out Queries）和真实搜索量
本期是 Ahrefs Podcast 中 Tim Soulo 对资深 SEO 专家 Dan Petrovic（DEJAN AI）的访谈，主要话题是 GEO 的底层逻辑和优化策略。
为什么 llms.txt 基本是无用的？
非主动抓取和按需抓取。
AI 大模型在提供答案时是被动抓取，即用户触发 AI 进行实时搜索和网页访问（比如 ChatGPT-User 这个 UA），所以不需要 llms.txt 了解网站架构；在抓取阶段，是通过 API 直接提取网页主体内容或转成 Markdown 处理，并不需要 llms.txt 的索引路径。
因此对 llms.txt 的看法是：部署成本极低，也没实际帮助。
Dan 还提到，Google 的 OKF 等新标准更具潜力。
为什么 AI 在引用时过滤掉 90% 以上的 Reddit 内容？
虽然 Reddit 在搜索中排名很高，但在生成答案阶段，因为内容非结构化、UGC 高噪声，因此在 AI 的质量和安全过滤时，90% 以上的 Reddit 内容都会被过滤掉，最终无法进入生成的答案或成为引用链接。
AI 模型的「主要偏差」与「次要偏差」
主要偏差是 AI 模型在预训练阶段对品牌和主题先入为主的认知。如果 AI 模型在预训练阶段对某品牌有偏见（如对部分中国品牌，Dan 提到的是比亚迪 BYD），即使该品牌在搜索结果中排名第一，AI 也可能拒绝推荐这个品牌。
次要偏差是在实时搜索阶段看到搜索结果时产生的即时偏差。当 AI 模型将内置的主要偏差和实时搜索返回的内容结合，对所有来源进行重新排序和筛选，从而产生最终引用的品牌和链接。
ChatGPT、Claude 和 Gemini 依赖哪些搜索索引？
AI 搜索本身没有实时全网搜索能力，必须依赖外部搜索引擎作为数据源：
快速进入 LLM 引用的邪修？
既然 AI 的回答来源于传统搜索前几名的结果，那最快让品牌被 AI 引用的方法不是建立新页面，而是找到已经排在 Bing/Google 前几名的榜单页面，并加入其中。
GEO 应追踪什么，而不是提示词搜索量
提示词搜索量（Prompt Volume）是个伪概念，因为用户提问的 prompt 非常长尾，而且多轮对话，几乎不可能两个用户输入同样的 prompt。
GEO 实际追踪的核心指标：
如何生成提示词？
Dan 提供了两种方法来生成用于测试的提示词：
以上只是对几个核心问题的整理，完整内容建议看访谈原文地址：https://www.youtube.com/watch?v=roTPZBj4JSc
相关推荐：海外chatgpt/gemini的SEO/GEO优化建议
最后，不知道会有多少人会有耐心看到这里，管它呢。还是提醒下，至于怎么用上codex，chatgpt这个工具需要自己解决哈。
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