独立站SEO如何跟进生成式AI搜索?

当前生成式AI的爆发式增长，给传统SEO行业带来了不小的震动。现在大家都在关心一个问题：既然AI搜索作为新的流量入口，以后极可能发展成为主流，我们能不能让AI在生成答案时，顺便推荐我们的网站呢？

二项树SEO的回答是：确实存在机会，但有条件。只有部分”联网版”AI工具会在回答里引用外部网站，据观察目前AI推荐的网站主要是权威机构网站（政府、大学等）、专业垂直领域的优质内容、更新及时且结构清晰的文章 。

生成式AI推荐网站链接样例

下面是部分具备联网数据能力的主流AI工具示例：

主流生成式AI工具是否展示相关网页链接汇总如下：

生成式AI工具也有自己的爬虫

针对能够获取网络数据生成回答的AI工具，我们如何去优化我们自身的网站？

二项树认为与传统搜索引擎去抓取、分析网站网页，然后根据内容相关性、网站权威性等因素来分布排名类似，生成式AI推荐网站也需要通过获取网站内容、识别网页内容，然后根据一定规则推荐出最具代表性页面。

从下面访问日志截图可以看到，生成式AI工具也在通过爬虫来获取网络数据。

以上访问日志数据截取自域名年龄不到1年的新站，网站上每天有数十条这些AI平台的抓取信息，可见“联网版”生成式AI工具在获取网站页面信息的广度上还是比较宽的。

生成式AI搜索优化的操作建议

在了解了以上内容后，针对”如何跟进生成式AI搜索“的问题，给到如下几点可操作建议：

让生成式AI能更快、更有效识别网站内容

1）优化robots.txt文件

robots.txt作为网站是否允许第三方爬虫抓取数据的协议文件， 建议根据网站自己情况在文件中添加单独针对主流生成式AI爬虫的条件。文件格式可参考如下：

# 常规搜索引擎规则

User-agent: *

Allow: /

Disallow: /admin/

Disallow: /wp-content/

​

# 网站地图

Sitemap: https://www.example.com/sitemap.xml

​

# AI爬虫特定规则

User-agent: GPTBot

User-agent: Claude-Web

User-agent: Anthropic-AI

User-agent: PerplexityBot

User-agent: GoogleOther

User-agent: DuckAssistBot

​

# 引导AI爬虫到llms.txt

LLM-Content: https://www.example.com/llms.txt

LLM-Full-Content: https://www.example.com/llms-full.txt

​

# 允许AI爬虫访问

Allow: /blog/

Allow: /products/

Allow: /about/

​

# 不允许AI爬虫访问

Disallow: /private/

以上代码仅是格式参考，具体内容请根据网站自身情况进行确定。

2）制作llms.txt描述文件

llms.txt文件能帮助AI系统理解你网站的结构和内容，参考如下：

# http://www.binomialtree.com llms.txt

# 对网站需要呈现给AI的有效内容按"[标题](URL):简要说明"的方式生成记录列表，方便AI爬虫获取及分析网站整体结构信息

​

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优化页面内容策略

1).为提升内容在生成式AI系统中的可解析性，建议遵循以下结构化策略：

• 使用明确的标题层级：合理运用 H1（主标题）、H2（小节标题）、H3（子项说明）等标签，有助于系统识别内容层次；
• 提炼关键内容点：使用项目符号或编号列表清晰呈现要点，使内容更易于提取和理解；
• 添加结构化数据标记（Schema Markup）：为页面元素增加如 FAQ、Article、Product 等类型的结构化标记，有助于搜索引擎更精准地解读页面语义。→ 更多可参考 Google 官方文档

2).为提高内容被生成式AI推荐的概率，建议围绕以下方向进行优化：

• 以问题为导向撰写内容：围绕用户可能搜索的问题展开，例如“如何…？”、“什么是…？”等，增强可搜索性与提取性；
• 构建易于AI理解的“摘要友好”段落：建议每一小节控制在3–5句话内，开头直接给出核心观点，随后补充说明，有利于AI模型快速提炼关键信息；
• 提升内容权威性与可信度：明确作者身份及专业背景，适当引用行业权威数据、研究或标准，以增强内容被AI采纳的信任基础。

以上内容是二项树SEO团队针对“如何应对生成式AI搜索变化”的完整建议分析，希望能给您带来帮助。

本文来自： binomialtree SEO