出海品牌怎样被 ChatGPT 和谷歌 AI 提到：E-E-A-T 与 GEO 实操指南

AI 已经是买家的入口，不只是一个新功能

OpenAI 在 2026 年 10 月表示，ChatGPT 每周有超过 12 亿人使用。Google 在 2025 年 7 月披露，搜索结果顶部的 AI 概览每月有超过 20 亿用户；Similarweb 的分析（TechCrunch 在 2026 年 7 月报道）显示，AI 概览出现在搜索结果里的比例，一年间从 15% 升到 43%。不同机构的统计口径不同，这个比例不能直接和别家的数字比较，但方向一致：搜索页上的第一屏，越来越多是 AI 写的答案。

买家一侧的变化更直接。Gartner 2026 年 5 月对 645 名 B2B 买家的调查里，45% 的人用过生成式 AI 了解供应商和产品，同时有 69% 会找销售人员核实 AI 给的信息。也就是说，买家用 AI 起步，再去别的地方求证。

购买环节也在被 AI 接手。Meta 在 2026 年 9 月推出 AI 助手 Muse，随后宣布与 Shopify 合作，让 Shop Pay 的结账可以在对话里完成。从比较到下单，用户不一定再逐个打开网站。品牌不在 AI 的答案里，就少了一次被比较的机会。

依据：OpenAI：GPT-6 and Intelligent UI for everyone（2026-10-07），ChatGPT 每周 12 亿+ 用户

依据：Google：Alphabet 2025 年第二季度财报 CEO 讲话（2025-07-23），AI 概览月用户 20 亿+

依据：TechCrunch：Google 的 AI 搜索正在成为默认（2026-07-27，引用 Similarweb 分析）

依据：Gartner：69% 的 B2B 买家找销售核实 AI 生成的信息（2026-05-20，645 名买家）

依据：PYMNTS：Shopify 将 Shop Pay 结账带入 Meta 的 Muse AI 助手（2026-09）

AI 引用的是谁：84% 来自第三方

Muck Rack 的《What Is AI Reading?》是目前少数直接统计 AI 引用来源的研究。2026 年 5 月这一版分析了 ChatGPT、Claude、Gemini 回答里的 2500 多万条链接，覆盖 17 个行业。结果是：84% 的引用来自编辑和报道类的第三方内容（Muck Rack 称为 earned media），新闻报道本身占全部引用的 27%；付费和软文类内容只有 0.3%。

这个格局相当稳定。自 2025 年 7 月以来的三个版本里，第三方内容的占比一直在 82% 到 89% 之间，新闻报道在 25% 到 27% 之间。

引用的方式也值得知道。有引用的时候，ChatGPT 平均每次回答带 5 条，Gemini 带 8 条，Claude 带 13 条。一个答案会同时参考好几个来源，品牌的信息只在一个地方出现，很难撑起一个答案。

有两点局限，放在前面说。第一，这是相关性：数据说明 AI 常引用第三方内容，不能证明某一篇稿子一定会被引用。第二，Muck Rack 是做媒体关系软件的公司，研究结论对它的业务有利，读的时候要有这个意识。

依据：Muck Rack：What Is AI Reading?（2026 年 5 月版，页面更新于 2026-05-07）

Google 官方怎么说：没有特殊优化，也没有捷径

Google 在 AI 功能的官方文档（2025 年 12 月更新）里写得很直白：出现在 AI 概览和 AI 模式里没有额外的技术要求，也不需要其他特殊的优化；不需要添加某种特殊的 schema.org 结构化数据，也不需要新建专门给 AI 看的机器可读文件。页面本身要被收录、有资格显示摘要，重要内容要以文字形式呈现，结构化数据要和页面上看得见的文字一致。

这意味着，网上流传的一些做法没有官方依据，比如专门为 AI 写一份特殊格式的文件，或者指望加几段标记就能换来引用。本站保留了一份 llms.txt，但 Google 的文档没有提到它，我们也不把它当成有效手段，只是维护成本很低。

所以 GEO 的实际内容，可以拆成两部分。一是传统的搜索基本功：能被抓取、有文字内容、结构清楚、速度正常。二是让别人在别处说你，并且说得一致。后面几节分别展开。

依据：Google 搜索中心：AI 功能与您的网站（2025-12-10 更新）

E-E-A-T：信任最重要，署名是第一步

E-E-A-T 是经验、专业、权威、可信四个词的缩写。Google 的内容指引（2026 年 10 月更新）说，其中可信最重要，另外三项都服务于它；同时明确 E-E-A-T 本身不是一个具体的排名因素，Google 用多种因素去识别体现出这些特点的内容。

同一份指引给了一份 Who、How、Why 自查表。Who：读者能不能看出是谁写的，该有署名的页面有没有署名，署名有没有链接到作者的背景介绍。How：如果用了自动化或 AI，读者能不能看出来，有没有说明是怎么用的。Why：内容主要是为了帮助来访的人，还是为了吸引搜索流量。

指引也点出了反面：用 AI 生成的头像、编造的姓名、虚假的资历，都属于欺骗性的署名。对品牌来说，这等于划了底线：署名必须是真人，资历必须查得到。

我们的看法是，出海企业最容易忽略的，恰恰是第一项。官网的“关于我们”里没有创始人，新闻稿的署名是“公关部”，领英上的头衔又是另一个版本。买家和 AI 要确认这是一家真实存在的公司，最直接的线索是一个敢署名的人：创始人或负责人把姓名、职务和品牌绑在一起，在官网、新闻稿、社交主页里写成同一个样子。这是编辑建议，不是平台规则，但它对应的正是 Google 对 Who 的要求。

再说 How。用 AI 辅助写作本身不是问题，Google 看的是目的：主要用来操纵排名，才违反垃圾内容政策。更稳妥的做法是写明用了什么、谁来把关。本站每篇文章末尾都有“资料与编写说明”，注明由 AI 辅助研究和编写，并列出核对过的一手来源。

依据：Google 搜索中心：创建实用、可靠、以用户为本的内容（2026-10-05 更新）

结构化数据：该加什么，不该指望什么

结构化数据是写在页面里的一段代码（常见格式是 JSON-LD），用固定词汇告诉机器：这是一篇文章、作者是谁、这家机构叫什么。它的作用是让页面上已经有的信息更不容易被误读，而不是额外的排名加分；Google 的 AI 功能文档也明确说不需要特殊标记。所以原则只有一条：加了就要准确，并且和页面上看得见的文字一致。

按 Google 目前的文档，值得做的有三类，FAQ 则已经不值得为它专门做标记：

依据：Google 搜索中心：文章结构化数据（2026-09-08 更新）

依据：Google 搜索中心：机构（Organization）结构化数据（2026-09-08 更新）

依据：Google 搜索中心：FAQ 结构化数据（FAQ 富媒体结果已于 2026-05-07 起停止展示）

依据：Google 搜索中心：AI 功能与您的网站（2025-12-10 更新）

结构化数据的写法：本站的做法和一个更要紧的问题

拿本站做例子：每篇文章带 BlogPosting 标记，写入标题、发布和修改日期、图片、署名作者和引用的来源链接；全站有一份 Organization 标记，写明名称、法律名称、官网、标志和官方主页，文章里的发布者指向同一个机构编号。这些都是页面上可见信息的镜像，没有页面上没有的内容。

更要紧的是一致性。JSON-LD 里的公司全称、官网页面上的写法、新闻稿末尾的公司介绍，应该是同一个。标记写成一个样、页面写成另一个样，只会增加机器核对时的矛盾。

依据：Google 搜索中心：文章结构化数据（2026-09-08 更新）

依据：Google 搜索中心：机构（Organization）结构化数据（2026-09-08 更新）

信息一致：把品牌事实写成一张卡

买家本来就在对照。Gartner 2025 年的调查里，69% 的买家发现过供应商官网与销售人员的说法不一致。AI 组织答案时也要对照多个来源，口径对不上，就很难确认这些说的是不是同一家公司。

做法很朴素：写一张品牌事实卡，一页纸，所有对外的地方都从它复制。公司全称、一句话介绍、负责人、关键数字、联系方式，每一项只有一个写法。

发新闻稿、更新官网、更新领英之前，先对这张卡。数字变了，先改卡，再改各处。这个流程没有技术含量，但出海企业里能一直做到的并不多。

依据：Gartner：61% 的 B2B 买家偏好无销售代表的采购体验（2025-06-25，632 名买家）

第三方足迹：新闻稿适合做什么，不适合做什么

既然 84% 的引用来自第三方，品牌就要在第三方留下记录。新闻稿是其中成本最低、也最标准的一种：日期、地点、事实、数字、署名引语、公司介绍，写出来天然就是一份事实卡。

但要把它的位置摆正。Muck Rack 的数据里，新闻稿几乎只出现在“行业趋势”一类的回答里，出现比例是“哪个最好”这类问题的 3.5 倍。所以，不要指望一篇新闻稿自己被 AI 直接引用。它更实际的作用，是给记者、行业网站和其他第三方一份可以核实的原始材料，由他们写成报道、收进目录。

付费软文只占 0.3%，这个数字也值得一起想。如果同一篇夸奖自己的文章被铺到几百个站，对 AI 来说更像同一个来源的重复，而不是几个独立来源的印证。我们的判断是，选渠道时要看这个渠道是不是真正的新闻或行业网站，稿子里有没有可以核实的事实，而不是只看数量。

写法上，GEO 论文（KDD 2024）测试过几种内容改写，加入引用来源、引语和统计数据，在生成式引擎回答里的可见度最多提高 40%。效果因网站原本的排名而异：排名第五的网站用“引用来源”后可见度提高 115.1%，排名第一的网站平均反而下降 30.3%。对还没有声量的品牌，这类写法的价值更大。

依据：Muck Rack：What Is AI Reading?（2026 年 5 月版，页面更新于 2026-05-07）

依据：Aggarwal 等：GEO: Generative Engine Optimization（KDD 2024）

该争取哪些第三方来源：先问 AI，再看渠道

第三方不是随便哪个网站。Muck Rack 的数据里，新闻报道占全部引用的 27%，涉及 2 万多家媒体；ChatGPT 引用最多的网站是 Wikipedia，Axios 在 17 个行业里有 13 个进了 ChatGPT 引用最多的前三名。可见有公信力的新闻媒体一直在引用名单里，行业不同，名单也不同。

所以第一步不是找渠道，而是先问 AI：在你的行业里，它引用谁？用下一节的方法，记下每次回答引用的网站，这份清单就是你行业里值得争取的第三方来源。

第二步，对照能发布的渠道。下表以 Vokolla 的套餐为例，列出目前能覆盖到的部分有名称的媒体；各套餐的媒体组合不同，不能混为一谈。

需要分清两件事。一是这些是通过发布网络出现在媒体网站上的稿件页面，不等于媒体编辑部自己写的报道，Muck Rack 的研究也没有说明这类稿件算不算在那 84% 里；二是页面能否被搜索引擎收录、被 AI 引用，由各个网站和平台决定，发布后要用报告里的链接逐个检查。它们的价值，是让品牌在有公信力的域名下留下一份可核实的记录，也给记者和其他第三方写报道时，提供一份能直接引用的材料。

依据：Muck Rack：What Is AI Reading?（2026 年 5 月版，页面更新于 2026-05-07）

每月 20 分钟：怎样检查自己有没有被提到

不需要工具，一个月做一次就够。变化是慢的，不用天天查。

依据：OpenAI：Overview of OpenAI crawlers（OAI-SearchBot、GPTBot、ChatGPT-User）

• 用英文问 5 到 10 个买家会问的问题，比如“某类产品有哪些供应商”“某某公司可靠吗”，分别在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 里问，把回答和引用的链接截图存档。
• 记录三件事：有没有提到你；说得对不对（全称、创始人、数字）；引用的是哪些网站。说错的地方，回头查是哪个来源写错了，先改源头。
• 确认没有挡住搜索类爬虫。OpenAI 的文档说，OAI-SearchBot 决定网站能否出现在 ChatGPT 的搜索回答里，robots.txt 修改后约 24 小时生效；GPTBot 用于模型训练，是另一件事，两者应分开设置。
• 在 Google Search Console 里看关键页面是否已收录，结构化数据报告有没有报错。

常见问题解答

几个读者最常问的问题，按本文引用的资料回答。