初创公司如何做生成式引擎优化(GEO)

为什么初创公司在 AI 搜索中被遗漏

很多初创公司虽然有潜力，但在 AI 搜索结果里却“隐形”了。原因何在？
首先，很多早期公司刻意采用“隐身模式”，在对抗竞争时很好用，但一旦公开，其在线内容还不够让大型语言模型（LLM）发现和理解。LLM 需要结构化、可验证的事实性信息，而很多初创公司在早期正好缺乏这种信息。 
此外，这些公司通常更专注于愿景或产品构建，而不是以清晰、易被理解的方式沟通。这就让 AI 难以解读：网站内容太技术、太抽象，而且没有足够的外部可靠链接或反向提及。结果就是：LLM 无法匹配你的品牌，就不会在它的推荐中“提及”你。
常见的陷阱包括：

• 缺少清晰说明公司做什么、为谁做、解决什么问题的内容。

• 用词过于技术化或抽象，让普通人或 AI 模型都难以理解。

• 外部可信来源（如文章、媒体、社区）提及少，反向链接薄弱。

• 网站或内容更新不一致，模型难以判断该公司在其领域的真正“专长”。

一句话总结：你的品牌如果 AI 都找不到，也就不会被推荐。换言之，“答案引擎优化”（Answer Engine Optimization, AEO）正变得比传统 SEO 更关键。

如何为 LLM 搜索做好优化

其实，你并不需要大预算。只要几个有意图、结构清晰的改动，就能极大提升公司被 AI 推荐的几率。关键是帮助 AI 理解你的品牌故事，而不是打败所有竞争对手。想象你在给 AI 解释公司，就像面对面一样。这里是一些实用方法：

创建可被发现的内容

把你的网站当作 AI 的“训练数据”来看待——每一页都应帮助模型准确描述你。

• 首页：说明公司做什么、服务谁、解决什么问题。

• 产品页面：不仅写“功能”，更多写“结果”，比如“衡量”、“测试”、“改善”这些动词。

• 关于页面：讲清使命、目标用户，这样 AI 能把你和你的类别联系起来。

• 定价页面：保持透明、易读，不要把重要信息藏在工具提示或表单之后。

• 与竞争对手的对比：写事实、写结构化对比，说明你的差异。
  换位思考：如果 AI 用户问 “这家公司的价格是多少？” 或 “这家公司服务谁？” 你每一页都要有答案。

发布可靠、结构化的内容

就像传统搜索算法喜欢可信数据， LLM 也一样。你可以这样做：

• 分享你产品、用户或行业的小型原创发现。

• 发布“ 行业现状报告”或简单的基准分析。

• 内容结构清晰，有方法论、主要见解、影响解读。

• 将这些内容在 LinkedIn 、 Substack 或 Medium 复用，逐步建立势能。
  当你发布的是事实性、组织良好的数据， AI 不仅识别你，还“学习”你。
  

专注于一两个发现渠道

覆盖全网固然好，但分散太多、做得浅反而不如专注做深。你可以选择：

• LinkedIn：扩大影响、建立信任。

• YouTube 或 TikTok：用视觉故事和教育内容传播。

• Substack／Medium：做思想领导、建立被 AI 索引的长内容。

• Reddit：真实对话、社区推荐，让工具在 AI 回答中出现。
  记住：一个稳定、自己掌控、效果好的渠道，要比五个半挂状态的渠道好很多。

优秀的 AEO 长什么样？

一些小公司已经在 AI 搜索中脱颖而出。他们做到了：

• 清晰地说明自己做什么。

• 定价透明、内容一致。

• 分享有价值的数据、建立信任。
  当一个品牌的在线表现一直且可被发现， AI 系统自然会更多地引用它——有时候还会胜过更大、更强的竞争对手。

接下来该做什么？分析 AI 如何描述你

现在， AI 已经重塑了人们发现和购买产品的方式。
如果你的初创公司在 AI 推荐里没有出现，可能就意味着你正在失去可观的可见性、潜在客户、信任度，甚至收入。
你的下一步是：

• 检查 AI 是如何谈论你、是否提及你。

• 看看竞争对手在哪些话题、哪些 AI 回答中比你更突出。

• 针对这些差距，优化你的内容、结构和渠道。
  总之：把 AI 搜索当作你品牌的新“前门”。如果你控制了这扇门，你就有机会赢得那些尚未明确找你、但正用 AI 查询的人。