> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 从发现到影响: # AEO与GEO指南 以实用的数据策略，赋能零 售商迎接 AI 搜索、AI 助手 与 AI 浏览器时代 # 目录 01 前言 3 02 摘要 4 03 产品如何在对话式与生成式排序中获得呈现 04 竞争正从“发现“阶段转向“影响”阶段（从SEO到AEO/GEO） 6 05 连接数据，驱动智能发现 10 06 采取行动：优化内容以提升可发现性 11 07 关键要点 15 # 前言 作者：Jennifer Myers 执行赞助：Paul Longo 尊敬的零售业伙伴： 如果你正在阅读这份白皮书，那么你一定已经切身感受到AI在零售行业带来的压力与机遇。几乎每一周，我都会听到像你一样的行业领导者提出同样的问题：我们如何确保自家产品能够被AI准确理解？在规则不断演变的时代，如何保持品牌叙事的一致性与清晰度？这些问题并非抽象讨论，而是当下我们共同面临的真实挑战。 在这份白皮书中，我们将深入探讨答案引擎优化（AEO）与生成式引擎优化（GEO）如何重塑数字商业格局。通过实用策略和真实案例，我们希望帮助你和你的团队在数据质量、语境关联性与内容可信度成为“新竞争力”的时代稳健前行。 无论你的角色属于市场、数字业务还是技术团队，你都并非孤身应对这场变革。希望这些洞察能够助你取得实质性的推进成果。我们正在共同塑造零售的未来——连接你的数据、你的品牌，以及用户已经踏上的AI驱动购物旅程。 jennuL myer Jennifer Myers, 微软购物与Copilot首席产品经理 $\frac{P{t}_{2}}{{A}_{1} + {A}_{2}} = \frac{P{t}_{1}}{{A}_{1} + {A}_{2}}$ Paul Longo, 微软广告 AI in Ads 总经理 我们正在携手共建未来 # 摘要 AI驱动的购物模式正在重塑消费者从“发现”到“购买”的全链路体验。传统SEO曾以“点击”为导向，而如今，在大型语言模型驱动的生态中，答案引擎优化（AEO）与生成式引擎优化（GEO）已成为影响品牌可见度的新核心。 为什么这对你的业务至关重要？ 对首席市场官而言：必须确保 AI 能够准确理解品牌差异化，并在合适的语境中有效呈现。对增长与绩效负责人而言：需要适应以 AI 为主导的消费者旅程及其变化。对数字与电商负责人而言：应为 AI 介入的全新购物路径制定新的衡量指标。对首席技术官而言：需让技术架构具备 AI 可读取、可访问的能力。对数据与分析负责人而言：必须构建应对“隐形早期漏斗研究行为”的策略——这些行为正发生在用户与 AI 的对话之中。 跨越所有业务职能，能够持续投入并维护一致性、结构化、丰富且可信的数据的零售商，将在AI重塑购物行为的时代，更有能力影响品牌在消费者心中的定位。 # 答案引擎优化（AEO）： 对内容进行优化，使其能够被AI智能体与AI助手（如Copilot、ChatGPT等）高效检索、准确理解，并以最清晰、最有用的方式呈现给用户。 # 生成式引擎优化（GEO）： 通过对内容进行优化，使其能够在生成式AI搜索环境（如由大型语言模型驱动的搜索引擎）中更易被发现，并以可信、权威的方式呈现，从而提升品牌的可见度与影响力。 # 产品如何在对话式与生成式排序中浮现 要理解零售商如何在AI生态系统中获得呈现，我们必须先弄清这些系统是如何解读内容的。 AI驱动的购物生态系统远比表面看起来更为紧密、互联。 AI 浏览器——例如具备智能功能的 Edge、Atlas 或 Chrome——能够实时“读取”用户正在浏览的页面，解读内容并在你浏览的同时呈现有用的补充信息。 AI助手——如Copilot、ChatGPT或Gemini——则以对话方式出现，回答问题、协助任务，引导用户完成决策。 助手会将你的意图进行转换: 寻找150美元以内的最佳越野跑鞋 并将其转化为清晰、有用且可执行的指导。 而 AI 智能体更进一步：它们不只提供建议，还能够直接执行操作。代理可以浏览网站、填写表单、点击按钮，甚至完成端到端的购物流程。 值得强调的是，这三者并不是相互独立的系统，而是能力重叠、深度融合的整体：浏览器可能集成助手功能；助手可能具备代理行为；代理可能依赖助手的推理能力。 # 关键的问题并不是： “这一能力属于哪一类？” # 而是: “这一能力能够访问和利用哪些数据或内容——包括产品Feed、结构化标记、库存与定价API、用户评价、产品图像等？而我们又如何确保这些数据准确、完整、可信，从而真正提升购物结果与用户体验？” # 竞争正从“发现”阶段转向“影响”阶段（从SEO走向AEO / GEO） 行业如今普遍将这一趋势概括为：从 SEO 转向 AEO 与 GEO。在微软看来，SEO 与产品目录的长期投入，已为面向大语言模型（LLM）的搜索奠定坚实基础。这一基础始终不变——包括最新且准确的产品 Feed，以及清晰、可被抓取的结构化内容。 但在此之上，零售商与品牌必须进一步将整个产品目录与网站架构视为内容资产。这意味着：每一项产品细节、每一条价值描述、每一个价格信号，都必须是机器可读取、实时更新，并具备完整语境关联性的信息，以便在AI驱动的购物环境中有效发挥作用。 如果说 SEO 的核心在于推动点击，那么 AEO 的核心就在于通过丰富且实时的数据提升信息的清晰度；而 GEO 则通过更具权威性的表达方式，帮助品牌建立可信度与专业形象。 AEO与GEO相辅相成，共同作用，为你的品牌在AI驱动的购物环境中树立相关性强、值得信赖的购物合作伙伴形象。 # SEO “防水雨衣。” # AEO “轻量、可收纳的防水雨衣，配备收纳口袋、透气接缝与反光管线设计。” # GEO “荣获《Outdoor》杂志最佳防水外套评价，支持180天无忧退货，提供三年质保，用户评分4.8星。” # 零售商无需从零开始 你可以在现有的产品 Feed 和站点内容基础上继续扩展，并将它们视为动态、数据丰富的核心资产。当这些数据经过充实与优化，且能够保持实时更新时，它们将在对话式探索、精选结果以及 AI 生成摘要中更频繁地被呈现——例如“最耐用”、“长期最佳价值”等描述——从而帮助你的品牌在 AI 驱动的购物环境中确立相关性强、值得信赖的购物合作伙伴形象。 当用户询问“有没有200美元以内的优质雨衣推荐？”时，Copilot会进入我们称之为“推理阶段”的流程，通过解析用户意图，并结合已抓取的网页数据与产品Feed，对查询进行拆解与理解。 抓取数据提供: # 常识性信息 “Patagonia 和 North Face 都生产高质量的雨衣。” # 类别理解 “雨衣需要具备良好的防水等级；而用于徒步的外套则必须轻量化设计。” # 你的品牌定位 “品牌X以其户外徒步装备而闻名。” 产品 Feed 提供: # 当前价格： “你的产品定价为179美元，而竞争对手的价格为199美元。” # 库存可用性 “你的产品有现货，而竞争对手处于缺货延期状态。” # 关键规格 “防水等级高于1500毫米，采用密封接缝工艺，并使用GORETEX、PU或PVC面料。” # AI决策: 你的产品能够进入前三推荐，是因为产品Feed显示其价格更具竞争力，并且当前有现货。 # 当用户从产品推荐中点击进入你的官网时，AI智能体会在此处提供更多的补充信息与决策支持。 # AI 智能体会读取: 包含诸如“非常适合徒步旅行”这类细致的用户评价。 展示产品在暴雨中保持干爽效果的视频。 当前促销活动：“购买即赠送水瓶”。 实时配送预 估：“预计于周五送达”。 # AI 智能体会主动告知用户： 这些商品目前有现货，最早可于周五送达。此外，现在还有赠送水瓶的促销活动。 # 如果用户希望进行购买，AI智能体可以通过真实在线网站完成以下操作： 01 代理将商品加入购物车（此步骤需依赖电商网站正常运作）。 02 应用用户的优惠码（仅在真实在线网站上有效）。 03 计算运送至用户地址的精确运费。 04 使用用户已保存的支付方式完成购买。 05 提供订单确认信息及物流追踪。 如果你的网站无法正常运行，即便产品Feed与抓取数据再完善，最终的销售也会因此失败。 # 连接数据，驱动智能发现 在AI驱动的购物环境中，你的业务需要以三种不同的方式呈现在用户面前。 # 第一类：抓取数据 AI系统在训练过程中所学习到的信息，以及它们从已建立索引的网页中检索得到的数据，共同塑造了品牌在AI视角下的基础认知，并为AI的生成式回答提供支撑，其中包括你的产品类别、品牌声誉以及在市场中的整体定位。 # 第二类：产品Feed与API 你主动向AI平台提供的结构化数据，使你能够掌控产品在对比场景与推荐结果中的呈现方式。这些产品Feed能确保信息在准确性、细节完整性与一致性方面始终保持高标准。 # 第三类：实时网站数据 AI代理在访问你的网站时，会读取所有实时信息，从媒体内容和用户评价，到动态定价与交易能力。在整个购物旅程中，每一种数据来源都承担着独特的作用。传统SEO依然不可或缺。这是因为AI系统会在整个购物过程中频繁执行实时网页搜索，而并非只在最终购买阶段才进行。因此，你的网站必须在搜索中保持良好排名，才能在购物过程的各个阶段被有效地发现、评估并最终获得推荐。 # 采取行动: # 强化内容以提升可发现性 现在你已经理解AI搜索所依赖的关键信号，请落实以下三项策略，以确保你的产品目录清晰可读、你的产品信息准确无误、并使你的品牌对于AI系统而言值得信任、可靠可信。 了解更多关于MicrosoftMerchant Center feed架构的内容，请访问此处。 # 01 # 数据结构: # 让你的产品目录可被机器读取 AI系统需要结构化的数据，并且在所有触点上保持一致性。为此，你需要落实以下技术基础： # 架构实施 部署以下构架类型：产品、报价、综合评分、评价、品牌、项目列表以及常见问题等结构化数据类型。 包含以下动态字段：价格、库存状态、颜色、尺码、库存管理编码、全球贸易项目代码，以及更新日期。 在集合页面与品类页面中使用项目列表标记，以便AI能够理解产品的分组结构与上下文关系。 对于多区域运营，通过页面所采用的语言和价格所使用的货币单位明确表达本地化的语言与价格信息。 以准确的类型和属性输出JSONLD，帮助浏览器正确理解页面中的实体及其结构。 撰写具有描述性的标题，将产品名称与关键差异点清晰结合呈现，例如：“Trail Master 30L徒步夹克——三季防水装备。” # 实时同步 在产品Feed与站点Schema之间实现价格与库存的实时同步。 在结构化数据中公开更新时间和库存状态等属性。 为促销活动和限时优惠明确标注开始与结束日期。 确保产品Feed、站点中的Schema数据以及用户看到的界面展示内容三者之间保持完全一致。 确保最终渲染的DOM页面与消费者实际看到的信息完全一致——绝不能向爬虫或机器人提供与真实用户不同的HTML内容。 # 02 内容强化：围绕用户意图与使用情境进行设计 AI助手会将用户查询解读为“意图”。 因此，你的内容必须围绕真实世界的问题进行结构化设计，能够直接给予回答。 # 基于意图的产品信息设计 撰写具描述性的标题，将产品名称与关键差异化特征结合呈现（例如：“Trail Master 30L 徒步夹克——三季防水装备”）。 在描述的开头突出核心利益点：适用人群、能解决的问题、以及产品的优势所在。 添加清晰的使用场景语境，使 AI 能够将其与用户查询匹配（例如：“最适合 40 度以上的日间徒步”）。 创建与真实用户查询相呼应的标题与正文内容，覆盖具体使用场景与语境说明。 提供模块化、可引用的内容。 设置 AI 可推理并可引用的问答区块（例如：“我应该选择什么尺码？”“这款产品节能吗？”）。 以键值对与特性列表的方式展示产品规格。 加入对比表格（如“型号 A vs 型号 B”），突出不同产品之间的语境化差异。 添加“适配搭配”类信息，用于展示可搭配或可组合销售的相关产品。 # 多模态信号 为视觉素材撰写详尽的替代文字，并使用图像对的结构化数据来描述图片内容（例如：“绿色外套，配有加固拉链与加长帽檐”）。 提供视频字幕稿，以解析其中所展示的功能亮点与产品特征说明。 确保移动端与语音端体验所暴露的结构化数据与桌面端完全一致，而不仅仅是呈现桌面版HTML的内容。 # 03 # 信任信号：建立权威性与可信度 AI系统会优先采信可信来源。 要建立品牌可信度，必须依托经过验证、准确无 误的内容: # 已验证的社会认可信号 在内容中加入经过验证的用户评价，并使用用户评价与综合评分的结构化数据进行标注。 突出展示评价数量以及“已验证购买”的占比。 呈现评价中的情感倾向，以支持自然语言形式的推荐（例如：“在舒适度与贴合度方面备受好评”）。 # 内容完整性 避免夸大或无法验证的声明——AI系统会对低可信度的语言进行降权处理。 在所有触点保持一致的品牌声音。 提供结构化的 FAQ 内容与帮助资源，为对话式回答提供可靠依据。 # 权威性的品牌身份 在结构化数据中加入品牌标识，并添加品牌的官方社交媒体及零售渠道链接。 链接到包含你产品的专家评测文章与专业媒体报道。 将认证信息、可持续发展标识以及品牌合作关系等内容以事实型实体的方式呈现（例如：“B Corp 认证”“碳中和认证”）。 # 关键要点 零售商其实已经掌握了影响 Copilot 和 Bing 排名的大部分数据信号——只是这些信号尚未完全体现在产品 Feed 中。通过在产品 Feed 与内容资产中加入更多属性信息，并补充基于信任的各类数据，零售商能够帮助 Copilot 不仅理解产品“是什么”，还能够理解用户“为什么喜欢它”、以及“它在什么使用场景下表现最佳”。 这构成了AI排名就绪度的核心基础——一种直接影响品牌在对话式商业时代可发现性的数据治理能力与内容建设体系。 如有任何问题? 如需进一步了解，请联系你的客户代表，或预约与我们专家团队的咨询会议。如果你是首次接触Microsoft Advertising，我们诚挚欢迎你加入我们的生态体系。