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：
- 检索：搜索引擎从索引库里找出一批候选页面；
- 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；
- 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：
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。”
- 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。
- 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。