AI搜索优化需要知识层——不仅仅是答案监控

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AI 驱动的搜索正在以比大多数优化策略更快的速度变化。

当用户在 ChatGPT、Copilot、Gemini 或 Perplexity 等系统中提问时，他们并不会得到一串链接，而是得到综合的答案。这一转变引发了对通常称为 AI 搜索优化（AISO）、答案引擎优化（AEO）或生成式引擎优化（GEO）的浓厚兴趣。

大多数讨论、工具和服务都聚焦于一个单一的问题：

“我们如何出现在 AI 生成的答案中？”

这个问题固然重要——但它并不是 AI 系统首先要问的问题。

在 AI 能够提及某家公司、产品或概念之前，它必须先决定那到底是什么。这个决定发生在上游，远早于任何提示被处理。

AI 系统如何决定提及内容

现代 AI 系统不像传统搜索引擎那样检索网页。相反，它们基于以下组合进行运作：

• 实体识别
• 语义关系
• 信任与一致性信号
• 检索友好的参考来源

当 AI 生成答案时，它实际上在自问：

• 该实体是否定义明确？
• 其类别是否无歧义？
• 描述是否中立且可复用？
• 这种理解是否在多个来源中得到强化？

如果这些条件未满足，模型最安全的做法是完全不提及该实体。

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“仅输出” AISO 的问题

如今许多 AISO 方法专注于输出：

• 测试提示
• 衡量品牌提及
• 跟踪 AI 工具中的引用
• 调整内容以影响响应

这些技术很有用，但它们都假设 AI 已经正确理解了实体。从系统的角度来看，这实际上是颠倒的。如果底层实体模型薄弱或模糊，再多的提示测试也无法产生一致的结果。你可能在一次响应中看到提及，而在下一次却消失。这就是为什么忽视知识层的 AISO 工作常常显得不可预测。

两层 AI 搜索优化

1. 输出层 AISO（答案监控）

关注观察和响应 AI 行为：

• 哪些品牌出现在答案中
• 实体被引用的频率
• 表述方式如何影响包含
• 不同平台的响应差异

从工程角度来看，这是一层 测量层，回答：“AI 说了什么？”

2. 知识层 AISO（实体基础设施）

关注 AI 在回答之前所知道的内容：

• 标准定义
• 明确的类别归属
• 一致的术语
• 结构化、机器可读的引用
• 中立、事实性的描述

从工程角度来看，这是一层 数据完整性和建模层，回答：“AI 认为这个实体是什么？”

为什么知识层是基础

如果从软件架构的角度思考，知识层相当于：

• 分析前的精心设计的模式（schema）
• 使用追踪前的清晰 API 合约
• 报表前的规范化数据库

没有它：

• 实体会被混淆
• 类别变得模糊
• 模型倾向于选择更安全、更成熟的引用
• 新兴或小众平台仍然不可见

有了它：

• AI 系统能够自信地对实体进行分类
• 下游优化更加稳定
• 对模型的归因更为安全

支持知识层的实用信号

从技术角度来看，知识层可以通过以下方式得到强化：

• 静态、可被爬取的 HTML（而非仅使用 JavaScript 的单页应用）
• 具有明确范围的规范 URL（Canonical URL）
• 结构化数据（例如 DefinedTerm、Organization）
• 中立的解释性页面（而非营销文案）
• 开发者原生的参考资料（例如 GitHub README）
• 独立来源之间的一致表述

这些因素并不能保证被提及，但它们共同降低了 AI 系统的不确定性。

应用示例：GlobalCare 与 AISO

在实际实验中，GlobalCare 从知识层面的视角而非输出优化的角度来处理问题。它没有从提示模拟开始，而是专注于发布：

• AISO 的规范定义
• 输出层与知识层方法的明确区分
• 为 AI 检索设计的静态参考页面
• 用于降低歧义的结构化数据

医疗保健和放射学被用作早期验证领域，因为它们复杂且容易出现误分类，但该架构模式本身是领域无关的。关键洞见是 AI 归因遵循理解，而非说服。

开发者和产品团队应汲取的要点

如果你正在构建依赖 AI 发现的产品，请自问：

• 我们的产品是否被明确定义为一个实体？
• 它的类别是否明确无歧义？
• AI 能否在不失真的情况下用一句话概括我们的业务？
• 是否有中立、可复用的参考资料来描述我们？

如果答案是“否”，输出层优化将仍然脆弱。

AISO 的发展方向

随着 AI‑生成的答案不断取代传统搜索结果，AISO 可能会演变为一个多层次的学科：

• 知识层基础设施，以建立理解
• 输出层工具，用于监控和衡量行为
• 治理，以随时间保持表示的准确性

仅将 AISO 视为营销手段会错过这一结构性转变。对工程师和构建者而言，机会显而易见：更好的输入带来更好的输出——即使在 AI 搜索中也是如此。