什么是EEAT？为什么它对GEO如此重要？

在传统 SEO 时代，我们习惯围绕“关键词 + 外链 + 技术优化”做排名。 在 AI 搜索 时代，这套逻辑只剩下“一半好使”——因为用户看到的已经不只是蓝色链接，而是由大模型直接生成的答案。

要想在这种 生成引擎优化（GEO, Generative Engine Optimization） 的新环境里持续被 AI“引用”、被用户看见，有一个底层标准必须搞懂：EEAT。

• Experience：经验
• Expertise：专业知识
• Authoritativeness：权威性
• Trustworthiness：可信度

本文会用尽量通俗的方式讲清楚：

• EEAT 到底是什么？
• 它是如何影响 AI 搜索 / AI 搜索优化的？
• 做 GEO 时，具体要改哪些东西，而不是空谈“要有价值的内容”。

一、EEAT 是什么？从 SEO 到 GEO 的“底层评分标准”

EEAT 原本是搜索引擎用来评估页面内容质量的一套框架。 在人工质量评估指南里，评估员会用 EEAT 来判断一篇内容是不是“靠谱”“专业”“值得推荐”。

在 AI 搜索 + GEO 时代，EEAT 从一个“指南”升级为一组 可以被 AI 模型识别的信号：

• 它决定：你的内容 有没有资格 进入 AI 选取答案的候选集；
• 它影响：你的品牌在各种 AI 搜索场景里，被引用、被推荐的概率；
• 它长期塑造：你的站点在算法眼里，是“随便写写的内容农场”，还是“领域专家”。

简单说：

在 GEO 时代，EEAT 不是加分项，而是你能不能被 AI 选中的入场券。

二、EEAT 四个维度的通俗解释

1. 经验：Experience——你是否真的“干过这件事”？

经验指的是作者亲身实践、亲自使用、真实经历。

在 AI 搜索优化语境里，经验信号通常长这样：

• 亲自使用过某个产品 / 工具，写 测评、对比、踩坑记录；
• 分享自己在某个业务场景下的 操作步骤、踩坑过程、复盘经验；
• 内容中出现大量 具体细节：数据、参数、截图、视频、操作记录，而不是空泛的概念堆砌。

例子：

“我在 2024 年分别用 A、B 两个 SEO 工具有 3 个月实测数据，下文对比它们在 AI 搜索流量上的表现……”

这种内容在 GEO 里很吃香，因为 经验是真实世界的“独家数据”，模型很难凭空生成。

2. 专业知识：Expertise——你的内容是否足够“内行”？

专业知识指的是：内容是否体现出系统的、深入的、专业层面的理解。

它通常体现在：

• 能把复杂概念讲清楚，而不是复制百科；
• 能给出 完整的策略 + 具体步骤 + 注意事项；
• 能引用专业研究、行业报告、标准文档，并解释给普通人听。

例如在“AI 搜索优化”主题下：

• 不是只写“要重视结构化数据”，
• 而是写明：不同场景用哪种 schema.org 类型、怎么写 JSON‑LD、会影响哪类搜索展示（网页结果、AI 摘要、富结果等）。

3. 权威性：Authoritativeness——你是不是“被公认”的那个专家？

权威性更偏“外部认可”。 即：在这个主题上，搜索引擎和 AI 模型是否能看到你被其它主体“背书”的证据。

包括但不限于：

• 你是否是某个垂直领域的长期内容输出者（如“GEO 专栏”）；
• 高质量站点是否引用、提及、链接到你的内容；
• 你是否在多个平台上以同一身份持续发声（官网、知乎、B 站、播客等）；
• 你是否被行业媒体、机构、会议引用或采访。

对 AI 来说：

被很多可靠来源“反复提到”的实体，更可能被当作权威信息源。

4. 可信度：Trustworthiness——用户和 AI 敢不敢信你？

可信度是所有维度的“安全带”。

哪怕你看起来经验很丰富、很专业，如果网站充满可疑信号，AI 搜索也会谨慎对待：

• 网站是否全站 HTTPS？
• 是否有清晰的“关于我们”“隐私政策”“联系方式”？
• 是否标明内容作者、发布日期、更新时间？
• 是否引用可靠数据来源，标明出处？
• 是否存在虚假承诺、夸大收益、医疗/金融等高风险内容却没有免责声明？

在 GEO 语境里，可信度直接关联一个问题：

“AI 把你的内容放进回答里，会不会害用户出事？”

如果可能带来严重风险，模型宁愿不用你的内容。

三、GEO 时代：EEAT 变成“AI 能读懂的一串信号”

以前做 SEO，我们更多是“猜搜索引擎算法”。 在 生成引擎（如各类 AI 搜索、AI 助手）场景下，流程大致变成三步：

1. 检索：搜索引擎从索引库里找出一批候选页面；
2. 判断：大模型根据 EEAT 信号和语义匹配，挑出更可靠、更有信息量的页面；
3. 生成：用这些页面的信息综合出一段自然语言答案，再附上引用链接。

EEAT 在这里扮演三个角色：

1. AI 需要可信的“知识源”。 EEAT 高的站点，更容易被当作知识库，被反复抓取、训练、调用。
2. AI 需要标准化、可量化的信号。 不再只看“写得好不好”，还要看：有没有结构化数据、清晰作者信息、外部引用等可被机器读取的元素。
3. EEAT 直接影响“被引用率”。 在 GEO 语境下，我们关心的不是只在第几名，而是： “AI 回答里推荐了谁的内容？给了谁链接？引用了谁的数据？”

这些都在用 EEAT 作为“安全阈值 + 优先级排序规则”。

四、为什么 EEAT 会直接影响 AI 搜索结果？

从模型工作流程看，EEAT 大概影响三个关键环节：

1. 训练阶段：高 EEAT 内容更可能进入优质语料

• 搜索引擎和内容平台会先用传统信号（权威域名、人工审核、白名单等）筛选一批“高可信站点”；
• 这些站点的内容更容易进入“大模型训练语料池”；
• 结果就是：你的观点更可能内化为模型的“默认认知”。

如果你在“GEO”“AI 搜索优化”等细分领域持续输出高 EEAT 内容，模型在生成答案时，很可能已经在内部“部分吸收了你”。

2. 检索阶段：没有 EEAT 信号的内容连“候选名单”都进不去

当用户发起一个 AI 搜索请求时，搜索引擎会：

• 按传统排序（相关性、权威性、用户行为等）筛出一批候选页面；
• 对高风险主题（如金融、医疗、隐私、法律），会更强依赖 EEAT 信号去过滤不可靠内容。

对于 GEO 来说，这意味着：

如果你的 EEAT 太弱，哪怕写得很用心，也可能被直接拦在候选集之外。

3. 生成阶段：AI 更愿意引用“有完整 EEAT 信号”的页面

在生成答案时，大模型会给某些页面更高权重，例如：

• 有明确作者、更新时间；
• 有结构化 FAQ、步骤说明、表格、对比数据；
• 与其他高权威页面观点一致或互相引用。

结果就是：

• 你的内容不仅被抓取，还会被 高频引用；
• 在 AI 搜索结果里，你获得 展示位 + 链接 + 品牌曝光。

这就是 GEO 要做的：

不只是“让搜索引擎看到你”，而是“让 AI 愿意引用你”。

五、如何在 GEO 策略中系统提升 EEAT？

下面是偏实操的一部分，你可以当成“EEAT × GEO 的执行手册”。

1. 提升 Experience：把真实经验放到台前

实用做法：

• 多写实战案例：
  • 例如《我如何用 GEO 把 B2B 官网的 AI 搜索流量提升 120%》
  • 包含数据前后对比、时间线、关键动作、失败尝试。
• 产品 / 工具实测：
  • AI 搜索工具评测、GEO 工具链对比、Prompt 实验结果；
  • 附上截图、表格、操作视频。
• 第一人称视角：
  • 合理使用“我/我们”的口吻，让模型和用户都能识别“这是亲身实践，而不是百科总结”。

2. 提升 Expertise：用专业能力拉开差距

实用做法：

• 为“复杂概念 + 新术语”写 专门的解释篇：如「什么是 GEO？」「AI 搜索优化和传统 SEO 的差异」。
• 多写 系统化内容：从认知、策略到落地步骤，形成完整闭环，而不是零散小技巧。
• 对热门话题给出 独立观点 + 数据支撑，而不是简单复述官方文档。

站点层面：

• 为作者建立 独立作者页，介绍：擅长领域、从业年限、代表案例、讲过哪些课。
• 在文章底部增加“作者有话说 / 实战提示”这类块，进一步强化专业视角。

3. 提升 Authoritativeness：打造“可被机器识别的品牌权威”

实用做法：

• 围绕核心主题（如 GEO / AI 搜索优化）做 专题内容矩阵：
  • 入门篇、进阶策略、案例库、工具库、常见误区……
  • 用内部链接把这些文章串成一个“主题集群（Topic Cluster）”。
• 在外部渠道持续露出：
  • 参与播客、线上分享、行业活动，并在官网做汇总页面；
  • 让同一品牌名 / 个人名在不同平台保持一致。
• 争取来自相关领域的 高质量外链 / 提及：
  • 行业媒体、工具官方博客、合作伙伴网站的引用或案例介绍。

对 AI 来说，你在整个互联网越“成体系”，权威性越容易被机器识别。

4. 提升 Trustworthiness：让站点“安全、透明、可追溯”

实用做法：

• 基础设置：
  • 启用 HTTPS，全站统一域名；
  • 清晰的“关于我们”“隐私政策”“免责声明”“联系我们”。
• 内容透明：
  • 为 YMYL（Your Money Your Life，钱与生活相关）内容增加专业审核或免责声明；
  • 标明每篇文章的 发布时间 + 最近更新时间；
  • 使用脚注 / 引用格式说明数据和观点出处。
• 技术信号：
  • 使用 schema.org 结构化数据（Article / FAQPage / Product / Review 等）；
  • 为文章添加 面包屑导航、清晰的分类与标签。

六、从 SEO 到 GEO：EEAT 是“入场券”，不是加分题

在传统 SEO 里，有时候可以“技巧先行、质量补上”。 在 AI 搜索 + 生成引擎优化 的世界，这种路子会越来越走不通。

可以记住三个心态变化：

1. 从“骗算法”到“帮助算法判断你是好人”。 你给 AI 的每一个 EEAT 信号，本质上是在告诉它： “我是谁，我懂什么，我做过什么，我是否可靠。”
2. 从“自夸专业”到“展示证据”。 不再写“我们是行业领先的 GEO 服务商”， 而是给出：客户案例、复盘文章、公开演讲、媒体报道——这些都是更强的机器可读证据。
3. 从“单篇文章排名”到“整体品牌被引用率”。 GEO 的目标不是只让某一篇文章排前几名， 而是：在各种 AI 问答场景中，你的站点经常被点名。

七、一篇 GEO 文章的 EEAT 检查清单

发布前，可以用下面这份小清单快速过一遍。

Experience：

• 文中是否有真实案例、实测数据或亲身经历？
• 是否展示了过程细节，而不仅是结论？

Expertise：

• 是否对核心概念有清晰的解释，而不是堆术语？
• 是否给出了可执行步骤和注意事项？

Authoritativeness：

• 是否链接到站内相关深度文章，形成主题集群？
• 是否引用了可靠的外部资源或行业报告？

Trustworthiness：

• 是否标明作者、发布日期、更新时间？
• 是否有清晰的 CTA（进一步阅读、联系信息），而不是只留一个表单？
• 页面上是否使用了合适的 schema.org 结构化数据？

如果你能让绝大部分问题的答案变成“是”，这篇内容在 AI 搜索优化 / GEO 视角下就已经拥有相当不错的 EEAT 基础。

八、小结：GEO 的未来属于“可信内容创造者”

AI 搜索时代，人人都在谈“Prompt”“插件”“流量新入口”， 但真正能长期沉淀价值的，还是那些 持续输出高 EEAT 内容的站点和个人。

• 经验，让你有话可说；
• 专业，让你说得更深；
• 权威，让更多人引用你；
• 可信，让 AI 敢把你放进答案里。

GEO（生成引擎优化）的胜负，最终不是谁“玩算法”更凶，而是谁更认真地在互联网上留下 真实、有用、可被机器理解的知识资产。