从搜索意图到 AI 意图
传统关键词研究侧重于经典的搜索意图
- 信息型
- 商业型
- 交易型
AI 搜索引入了一个额外的、关键的意图层级：
- 定义类查询（是什么 / 解释）
- 对比类查询（X 对比 Y）
- 推荐类查询（最好的 / 顶尖的 / 该不该）
- 决策支持类查询（哪一个 / 如何选择）
直接决定品牌是否被 AI 系统引用
关键词必须建立在实体之上
AI 系统并不真正理解关键词排名。
- 它们理解的是实体以及实体之间的关系。
现代关键词研究必须明确以下几点：
- 核心实体（品牌、产品、概念）
- 相关实体（功能、用例、行业）
- 实体间的属性和关系
这些关键词的搜索量可能较低，但人工智能引用价值很高。
了解人类查询与人工智能查询
人类与人工智能：搜索中的结构差异
- 人类查询：简短、零散、含糊不清
- AI 查询是上下文相关的自然语言。
有效的 SEO + GEO 关键词研究涵盖以下内容：
- 长尾问题查询
- 对话式、多轮提问
- 提示式输入
这些关键词的搜索量可能较低，但人工智能引用价值很高。
搜索引擎结果页面 (SERP) 和人工智能 (AI) 结果重叠分析
单靠谷歌排名已经不够了
高价值的洞察来自于发现以下方面的差距：
- 人工智能未引用的高排名关键词
- 网站上缺少人工智能常用主题
- 重叠部分：片段、PAA 和 AI 答案
这些差距代表着真正的 GEO 机遇。
通过主题集群建立人工智能权威
人工智能系统不会奖励孤立的页面，而是奖励主题完整性和权威性。
关键词研究成果 → 结构化系统
- 核心主题
- 子主题
- 支持查询
这种结构既支持搜索引擎爬虫，也支持人工智能理解。
专门针对地理信息系统设计关键词
并非所有关键词都适合用于地理位置。
高优 GEO 关键词通常包括：
- 基于事实且定义清晰
- 低歧义性，高可信度
- 品牌+实体组合
这些关键词决定了人工智能系统如何理解你的品牌。
为应对未来查询做好准备
人工智能搜索提升了新兴查询的价值。
关键词研究必须持续监测：
- 语义转变和新表达方式
- 用户提问方式的变化
- 常见的 AI 生成问题
这是长期 GEO 的基础。