花了7999培训，把我带到屎坑里了
现在市面上真的太乱了。
昨天有个朋友给我看了一份飞书文档，主题大概就是
跨境电商如何做 GEO
这是他花了 7999 元，报了一个课，我打开看了他给发的文档，差点从椅子上掉下来。
里面的东西完全讲反了，实在太坑了！
所以我打算讲一些基本常识，我会贴上数据来源，防止大家再走错弯路
AI搜索，现在到底处在什么阶段
先说 AI 搜索现在到底处在什么阶段。
AI目前在搜索增长很快，但是流量占比还是很小的，
AI traffic 目前还不到总访问量的 0.15%；Ahrefs 看到的平均值也只有 0.25% 左右。
还有一个数据是当Google 搜索结果里出现 AI 摘要时，用户点击传统搜索结果链接的比例，会从没有 AI 摘要时的 15%，降到 8%。
但用户点击 AI 摘要里引用链接的比例，也只有 1%。
这个数据说明，AI 摘要确实会吃掉一部分点击。
但它也没有很多人想象得那么美好，用户看完 AI 摘要以后，并不会疯狂点击里面的引用链接。很多时候，用户看完就走了，或者继续搜。
那是不是 GEO 就没价值？
也不是。
因为 AI 搜索的价值，不一定体现在直接给你带来多少流量。
用户在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 里问“哪个产品更好”“A 和 B 怎么选”“哪个工具适合我”的时候，他已经在做购买前的比较了。
他不是随便逛逛，他是带着问题来的，等他真的点进你的网站，或者回到 Google 搜你的品牌词，他已经被 AI 分析过一轮了。
所以AI 搜索现在流量占比还小，但它正在影响用户的判断。
目前肯定是替代不了Google，但它会慢慢变成用户决策链路里很很重要的一环。
哪些说法是错的
很多人会把 GEO 包装成一套神秘技术。
最常见的就是
1、把内容切成 AI 更容易理解的块
2、llms.txt、
3、特殊 Schema、
4、专门给 AI 看的 Markdown、
5、专门写一批 AI 友好页面
这些你基本在很多培训机构里面都这样说。
但是真实其实并不是这样，
我直接来帖一下Google官方是怎么说的
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
我觉得这个官方说的真是非常具体，大家都可以点开看下
截图中谷歌明确说到，原来的 SEO 基础仍然有效；
你不需要为了这些功能创建新的机器可读文件、AI text files 或 markup，也没有特殊的 schema.org 结构化数据要加。
当然，它不等于说全世界所有 AI 平台永远不会读取某些文件。但如果有人告诉你
“只要做 llms.txt，你就能出现在 AI 里”，或者“GEO 的核心就是特殊 Schema”或者专门做大块的切块
这是非常浪费时间的错误方法。
那到底怎么做？
我们可以先把思路换一下。
以前做 SEO，很多人盯的是关键词排名。比如
best posture corrector
“best portable blender
best dog bed for large dogs，
你想办法让这个词排上去，但是到了 AI 搜索里，就不是这个这样了
Google AI Mode 有一个东西叫 query fan-out（查询扇出）
什么意思呢？
意思是用户问一个问题，AI 不一定只拿这个原问题去搜，它会把这个问题拆成很多子问题，同时去找答案。
比如用户问：“我想买一把适合久坐程序员的椅子，有哪些推荐？”
传统 SEO 里，你可能盯的是“best ergonomic chair”。
但 AI 可能会拆成很多问题：
1、久坐腰痛怎么办，
2、人体工学椅有哪些关键指标，
3、网布和皮椅哪个好，身高 180 的人适合什么尺寸，
4、预算 200 美金以内有什么选择
5、亚马逊上哪些评价比较真实，
6、保修政策怎么样，适不适合居家办公。
所以未来内容不是只做一个关键词。
你要围绕用户真实决策过程，做一整组问题。每一个子问题，都是一张小彩票。
你命中的子问题越多，AI 在综合答案的时候，越有机会把你拿进去。
跨境卖家要做的，不是每天研究一个什么神奇文件，而是把用户购买前会问的问题拆出来。
再比如你卖宠物用品，不要只写“best dog harness”。
你要写不同体型的狗怎么选胸背带，防爆冲胸背带到底有没有用，狗狗皮肤敏感用什么材质，夜间遛狗要不要反光条，小狗第一次用胸背带怎么适应，胸背带和项圈分别适合什么场景。
这些东西看着很普通，但它们更接近真实用户的问题，那么在结果上也更容易被 AI 拆出来。
做GEO还有一点很关键
传统 SEO 里，大家很重视官网、博客、外链，这些当然还重要。
但在 AI 搜索里，第三方内容的权重会变得更明显。
评测文章、行业媒体、Reddit、Quora、YouTube 评论、论坛讨论、达人测评、用户真实反馈，这些东西都会影响 AI 对一个品牌的理解。
这对小品牌反而是机会。
因为你不一定非要在传统搜索第一页打赢大品牌，才有机会被 AI 提到。
有些研究也看到，Google AI Overviews 引用的一部分域名，并没有出现在传统搜索结果第一页。
这说明 AI 的答案来源，不完全等于传统排名。
所以小品牌要做的，不要只是一直做网站优化。你要让外面有人真的讨论你。
找测评站，找垂直博主，找真实用户做对比，去 Reddit、Quora、论坛、YouTube 这些地方看大家到底在问什么、骂什么、纠结什么。
AI 很多时候不是只看有没有提到你，它还看上下文、来源、语义一致性。假的东西短期看像信号，长期就是垃圾。
你如果真的要做 GEO，先把产品、内容、外部讨论这三件事对齐。官网说自己适合谁，第三方评测也能说清楚你适合谁，用户评论里也能反复出现同样的场景和痛点。
这个比你搞一个 llms.txt 靠谱多了。
总结几个关键的点
1、AI流量极低但商业价值极高
AI直接跳转流量微乎其微，但用户大多在AI端完成决策、对比环节，后续通过品牌词搜索、直接输入网址完成转化，该部分转化属于隐性归因，无法被常规流量数据统计。
2、AI搜索要注意外部权威内容
AI生成答案更信赖外部权威验证内容，包括行业测评、用户真实互动内容等第三方信号，优质AI引用来源，往往并非传统搜索首页站点。
3、专属AI标记多为伪需求
各类专属AI文本、特殊结构化数据、刻意内容拆分等自定义优化手段无官方依据，AI搜索优化的核心仍是基础SEO：语义清晰、可抓取、可索引。
4、AI爬虫抓取门槛更低、容错更差
相较于传统爬虫，AI爬虫对复杂前端渲染、权限拦截、CDN防护等限制更敏感，核心内容无法被直接抓取，就等同于在AI搜索中不存在。
5、内容策略从单关键词转向Query Fan-out全域覆盖
AI会将用户单一核心问题拆解为大量子查询并综合作答，内容覆盖的细分子问题越多，被AI收录、引用的概率越高。
6、优化核心：重在内容吸收
GEO优化的关键不是站点成为AI的参考来源，而是自身的核心数据、观点、流程、对比信息，能被AI拆解、吸收并融入最终生成答案。
7、结构化高密度内容更适配AI搜索
零散冗长的泛化内容难以被AI提取，逻辑清晰、模块化、信息密度高的独立内容块，更容易被AI筛选和吸收。
8、多模态内容是AI搜索核心资产
AI搜索具备跨文本、图片、视频、图表的理解能力，图文视频等多元化内容质量，直接影响站点在AI搜索中的整体可见性。
先贴上一部分，后续再写GEO