一文看懂Google全新AI优化规则

Google在最新发布的AI搜索优化指南中明确表态：对于Google Search而言，所谓的AEO（Answer Engine Optimization）和GEO（Generative Engine Optimization），本质上仍然属于SEO的范畴。换句话说，优化生成式AI搜索，本质上依然是在优化搜索体验。

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Google此次指南主要讨论的是如何让内容出现在AI Overview、AI Mode等AI生成答案中。Google的这份指南核心聚焦于一个目标：如何让内容被AI引用。

无论是Google AI Overview、AI Mode，还是Perplexity，本质上都属于“生成答案并引用信息源”的模式。但未来越来越重要的场景是AI不再只是引用你的网站，而是直接操作你的网站。例如自动下单、自动填写表单、自动对比商品参数。

在Google指南中的“Agentic Experiences（智能体体验）”章节其实已经提到了这一趋势。Google认为，AI Agent是一种能够代表用户执行任务的自主系统。例如预订服务、比较商品参数等。

为了完成这些任务，浏览器中的智能体可能会直接访问网站，并通过分析网页截图、读取DOM结构、理解无障碍访问树（Accessibility Tree）和提取页面数据，甚至专门在web.dev上提供了面向Agent的网站设计建议。

对于Google Search来说，llms.txt显然被否定了，Googlebot不会因为你部署了llms.txt文件就增加AI Overview的引用概率。因为读取的是网页HTML内容，而不是llms.txt。

但是，一个面向AI Agent的“网站说明书”其实是合理的。例如当智能体需要帮助用户完成某项任务时，它可能需要快速了解网站有哪些功能、哪些页面对应哪些服务、API接口位于何处、哪些操作流程已经文档化。在这种情况下，提供机器可读的导航和说明文件并非没有意义。

目前llms.txt并没有成为主流标准。包括Google、OpenAI、Anthropic在内的主要平台，都没有明确承诺会将其作为标准化发现机制。因此llms.txt的理念未必错误，但它是否会成为最终标准，目前仍然没有答案。

对于AI专用内容改写，Google对此的态度非常明确。专门为了AI Overview而改写内容，本质上属于低质量内容行为。因为这类内容往往充满模板化表达，缺乏真实价值。

无论是人类用户还是AI系统，都更喜欢结构清晰、信息明确、结论优先、数据具体的内容，因此面向AI的特殊写作并不存在，真正有效的是高质量内容架构。

那么内容切块还有意义吗？Google认为，专门为了AI引用而把内容拆成大量碎片，并不会带来优势。Google的系统已经能够理解复杂页面和多主题内容。因此，为了AI Overview而刻意切块并没有必要，比较好的替代方法是将内容模块化组织。

Google在指南中同样提到，不真实的品牌提及、购买链接、伪造引用等行为并不会帮助内容获得更多AI曝光。

Google并没有否定Schema。否定的是“存在专门面向AI的Schema”，因此标准的Schema.org结构化数据仍然有价值。例如实体识别、知识图谱关联、商品信息理解等。相关阅读：《谷歌SEO新人友好指南：深入理解Schema结构化数据》

近期一项针对近2000个页面的研究发现，仅仅增加Schema标记，并没有明显提升Google AI Overview、AI Mode中的引用率。

看完这份指南后，可以思考下面两个问题：

1、如果你正在为llms.txt、AI专用改写、AI专用Schema等策略支付费用，那么应该重新评估这些投入是否真的有价值。

2、对于未来越来越重要的AI Agent时代，你是否了解智能体是如何访问和理解你的网站的？