一场由 SEO 领域最值得信赖的声音组成的圆桌讨论，深入解析 LLM 究竟如何让品牌被“看见”、为什么走捷径行不通，以及当下真正有效的方法是什么。
当前 SEO 面临的最大挑战之一并不是 AI，而是围绕 AI 的不负责任的错误信息。
SEO 并没有消亡——它正在进化。这意味着我们有责任去理解行业正在发生怎样的变化，同时也要谨慎选择我们倾听的对象。
我一向不容易被震惊，但过去一年里我听过的一些 AEO（或 GEO）演讲，确实让人“眉毛一挑”——即便是对一个打了肉毒杆菌的人来说也是如此。
我仍然清楚地记得，有位演讲者对着满屋子的营销人员说，他“为还在做 SEO 的人感到抱歉”，紧接着却又推荐了一堆过时的手段，称之为提升 LLM 可见性的“秘密配方”。这整个过程只能说是……相当痛苦。
好在，真正成熟、理性的声音终于出现了。本周，四位业内最受信赖的专家——Lily Ray、Kevin Indig、Steve Toth 和 Ross Hudgens——齐聚一堂，进行了一场关于搜索未来的圆桌讨论。这无疑是我参加过的最有价值的一场 AEO 主题分享。他们每个人都分享了自己亲自实践、并成功提升 LLM 可见性的具体策略。
以下，就是他们的核心观点。
1. 软文广告依然有效
2. 内容分发可以规模化提升可见性
3. 为你所服务的每一类受众和使用场景映射对应页面
4. 首页信息清晰度
5. 优化你的页脚
6. 不要优先考虑 llm.txt
7. 走向多模态内容
8. 主动塑造你的品牌叙事
9. 内容新鲜度具有不成比例的重要性
10. 社交平台见效很快
11. 权威性可加速内容被收录
12. 不要把 FAQ 藏起来
AEO 和 SEO 是一样的吗？
这个备受争议的问题，早在去年 12 月的 Google Search Live 活动中，就被 Google 的 John Mueller 正面回应了。他直接“给 AEO 牛仔们降了降温”，明确指出：好的 AEO 依然建立在扎实的 SEO 基础之上：
“AI 系统依赖搜索。没有扎实的 SEO 基础，就不存在所谓的 GEO 或 AEO。一些技巧可能会出现，也可能在短期内奏效，但真正希望长期发展的公司，应该专注于那些经过验证、具备长期稳定性的做法，而不是投机取巧。”
当你了解像 GPT-5 这样的现代 LLM 实际是如何运作的，这种重叠关系就非常合理了。它们采用的是**检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）**机制。与只依赖冻结的训练数据不同，RAG 允许 LLM 在生成答案之前，实时查询搜索引擎和可信来源。
简单来说：如果你想在 LLM 中获得可见性，首先必须在搜索中被找到。
Lily Ray 有一支非常出色的视频，对这一过程进行了更深入的讲解，非常值得一看。
所以，答案是肯定的：好的 AEO 就是好的 SEO——但其中也存在细微差别。上述这些策略在当下确实有效，但随着 LLM 持续进化，它们也必然会不断演变。
