GEO 专家怎么挑：技术派、策略派、还有中间那座桥

最近有个概念在营销圈火得一塌糊涂。

GEO。Generative Engine Optimization。生成式引擎优化。

啥意思？

你想想看。以前你搜一个东西，Google 给你一排链接，你挨个点。现在呢？你问 ChatGPT、问 Perplexity、问 Google 的 AI Overviews，它直接给你一段话，一个答案。

那问题来了。如果用户根本不点链接了，你的内容怎么被他看到？

答案就是：让 AI 直接引用你。让 AI 觉得你是权威来源，把你的信息揉进它的回答里。

这就是 GEO。它的目标不是排在搜索结果第一页，而是被 AI 模型"提名"。

这是一个全新的赛道。新到什么程度？新到全世界真正懂行的人，掰着手指头数，也就十来个。

我最近花了不少时间，把这些走在最前面的人翻了个遍。今天跟你聊聊，他们到底在做什么，以及你能从他们身上学到什么。

先说两拨人

这十来位专家，我读完他们的东西之后，发现一个特别有意思的事。

他们分成两拨。

一拨是技术派。Michael King、David Konitzny、Dan Petrovic。这几个人干的事，说白了就是"解剖"。他们把 Google 的算法拆开、把 ChatGPT 的内部 prompt 翻出来、拿数据跑实验。他们关注的核心问题是：AI 系统到底怎么工作的？ 搞清楚这个，才能知道怎么让自己的内容被它选中。

另一拨是战略派。Duane Forrester、Marie Haynes、Gianluca Fiorelli。这几个人不看代码，他们看趋势。他们在想的是：当用户不再点击链接，品牌怎么活？SEO 从战术活变成战略活，企业该怎么转身？

你可能会问，哪拨人对？

都对。但分开看，都不够。

光懂技术不懂战略，你做了半天没人知道你在做什么。光谈战略不懂技术，你说得头头是道但落地不了。

所以 GEO 这件事，最聪明的做法是把两拨人放一个团队里。

技术派：把 AI 拆给你看

我给你讲三个人。

Michael King，美国 iPullRank 的创始人。他造了一个概念，叫"Relevance Engineering"，相关性工程。

什么叫相关性工程？

King 的意思是，以后做内容优化，不能只盯着 Google 一个搜索框。用户的搜索行为已经分散了。TikTok 的搜索框、ChatGPT 的对话框、Perplexity 的提问框，都是"搜索界面"。你要做的是在这些地方都让 AI 认为你是权威。

他甚至写了一本《AI Search Manual》，把这个框架系统化。我读完的感受是：这个人在把一件模糊的事，变成一套可操作的方法论。

David Konitzny，德国 Kosch Klink Performance 的产品负责人。他的路子更"野"。

他花了大量时间做一件事：逆向工程。

什么意思？他把 Google 和 ChatGPT 的系统拆开，分析它们内部怎么处理信息。等于说，别人在猜 AI 怎么工作，他在拆解实际代码。

这个做法的价值在于：他不是靠推测，他是靠证据。

Dan Petrovic，澳大利亚 DejanSEO 的创始人。他的方法是实验。大量实验。机器学习、自然语言处理、算法测试，他像一个科学家一样，用数据去理解搜索引擎到底怎么运作。

这三个人有一个共同点：他们相信，AI 搜索系统的运作机制是可以被理解、被破解的。 你搞懂了机制，就能设计出对应的策略。

战略派：换个角度看问题

再来说另一拨人。

Marie Haynes，美国的 SEO 顾问。她可能是全世界最懂 Google 算法更新的人之一。

她写了一本书，叫《SEO in the Gemini Era》。核心观点是：Google 的 Navboost 系统，那个分析用户点击和互动行为的系统，是排名的最重要驱动力之一。

她的建议其实特别朴素：做一个让用户点了之后觉得满意的网站。

听起来简单，但很多人已经忘了这个根本。大家忙着研究算法、研究关键词，却忘了搜索引擎的终极目标就是服务用户满意度。

Duane Forrester，以前在 Microsoft/Bing 做搜索产品，现在自己做 UnboundAnswers。他的视角很特别。

他说了一句话让我印象很深：未来的营销，会从人口统计学转向语义。

什么意思？

以前你打广告，按年龄、性别、地区去定位。以后呢？你按语义去定位。按用户真正关心的概念和问题去触达他们。因为 AI 理解世界的方式，是语义层面的，跟人口学分类没关系。

Gianluca Fiorelli，意大利的 SEO 顾问。他造了一个词："Zero-Click SEO"。零点击搜索。

用户从 AI 那里直接拿到答案了，根本不点你的网站。那你的内容还有没有价值？

Fiorelli 说，有。

即使没人点击，你的内容也要被 AI 引用，因为引用本身就是品牌曝光。 你要让 AI 在回答用户的时候提到你的名字、你的观点、你的数据。说白了，别盯着流量了，盯品牌。

连接两个世界的人

有一些专家，很难简单归入哪一拨。他们的价值恰恰在于"桥接"。

Andrea Volpini，意大利 WordLift 的创始人。他研究的是知识图谱。

什么叫知识图谱？你可以理解为一个巨大的关系网络。知识图谱把信息之间的关联结构化，让 AI 不只是"读到"你的内容，而是真正"理解"你的内容在说什么、跟什么有关系。

Volpini 的理念是：未来的搜索建立在知识图谱之上。你优化内容，说白了就是优化给数据结构看，让 AI 能基于可验证的事实给出准确答案。

Olaf Kopp，德国 Aufgesang 的联合创始人。他做了一件非常有价值的事。建了一个搜索引擎专利和研究论文的数据库。

为什么这件事重要？

因为 SEO 行业里充斥着各种说法，有的有依据，有的是猜测。有了专利和论文数据库，你就能区分哪些是真正有技术支撑的趋势，哪些只是噪音。Kopp 还是最早一批研究 LLM 优化的人，2023 年就开始发表相关文章了。

Malte Landwehr，Peec AI 的 CMO。他之前在 Idealo 做 VP of SEO，在 Searchmetrics 做 VP of Product。他的特点是"规模化思维"。

他写了一篇文章，标题就是《如何为 LLM 优化内容并获得 AI 引用》。他关注的核心问题是：大公司怎么把 GEO 策略规模化？不是做一个页面，是做十万个页面。

别忘了工具人

还有一个群体值得提：那些自己造工具的专家。

Mark Williams-Cook，英国人，Candour 机构的合伙人，也是 AlsoAsked 这个工具的创始人。他的思路是务实的。用 AI 改进现有的 SEO 工作流。比如用 AI 自动生成重定向映射、加速网站迁移。他不是在重新发明 SEO，他在让现有流程跑得更快。

Hanns Kronenberg，chefkoch.de 的 SEO 负责人。他在信息检索和新型搜索技术的交叉领域做了不少研究和发表。

这些人提醒我们一件事：GEO 不是空中楼阁。有工具、有方法、有落地路径。

为什么背景这么重要？

我读完这些专家的资料，有一个感受。

一个人从哪个领域进入 GEO，决定了他看到什么。

Duane Forrester 在 Microsoft 干过，参与过 Schema.org。所以他看搜索，是从系统基础设施层面看的。他关心的不是"怎么做"，而是"整个系统会往哪走"。

Michael King 说自己是"深度技术 + 高度创意"。所以他既拆得开算法，又懂得把技术转化为商业策略。

Fiorelli 和 Kopp 做咨询做代理，他们的视角天然偏向客户需求。做出来的东西，往往更实用、更能落地。

Landwehr 和 Williams-Cook 做产品、做工具，他们天然想的是"怎么规模化"。做出来的东西，往往更系统、更可复制。

这意味着什么？你在找 GEO 专家或学习 GEO 知识的时候，要看他的背景是不是匹配你的需求。 你是大公司想规模化？去找产品思维的人。你是代理机构想找新方法？去找实操派的人。

GEO 不是美国人的游戏

最后一点。

这份名单里有美国人、德国人、意大利人、澳大利亚人、英国人。GEO 不是硅谷的专属现象。

这其实很好理解。AI 搜索是全球性的。ChatGPT 全球可用，Google AI Overviews 在多个语言上线。无论你在哪个市场，都绕不开这个问题：你的内容能不能被 AI 搜索系统理解和引用？

这件事对所有做内容、做品牌的人，都是一道绕不过去的考题。

我最近一直在想这件事。也许，三年后再回头看，今天关注 GEO 的这批人，就是当年最早研究 SEO 的那批人。

先发的人有个优势：别人还没注意的时候，他已经开始攒了。

攒专利、攒实验数据、攒方法论。这些东西，时间换不来别的，只能换时间。