原文：Google AI Ranking Factors（Cyrus Shepard，2026-09-16）
同一批 131 位专家，之前调研的是 Google SEO 排名因素，这次调研的是 GEO 排名因素。
注意：本篇仅针对 Google AI（AI 概览、AI Mode）的 GEO 排名因素，不包含 ChatGPT 等其他 AI。
调研方式
- 调研对象：参加过 Zyppy SEO 排名因素调研的 131 位搜索专家，包括 Lily Ray、Aleyda Solis、Kevin Indig、Dr. Pete、Dan Petrovic 等（其中多位参加了深圳 SEO 大会）
- 调研问题：每个因素对"页面能否在 AI 概览 / AI Mode 中被展示、选中或引用"的影响有多大
- 打分方式：7 分制，从 +3（强正向）到 -3（强负向），另附开放式评论
核心结论
- 品牌与信任，比 GEO 技巧更重要。 内容切块（chunking）、llms.txt 这类 GEO 技巧的权重，远低于 Google 对你品牌的了解和信任程度。
- 预训练知识是最大的因素之一，也最难改变。 模型在训练阶段就掌握了哪些关于你的信息，短期内很难影响。
- 具体证据胜出。 几乎所有专家都认为，原创数据、可引用的事实比泛泛的内容更有效。
- Google GEO 与传统 SEO 高度重合。 可抓取性得分最高；传统 SEO 排名好的页面，在 AI 中也更容易出现。
全部排名因素
| 排名 | 因素 | 得分 | 一句话说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | AI 抓取权限和摘要展示资格 | +2.20 | Google 能否抓取，以及能否把内容用在 AI 答案中 |
| 2 | 提问-答案匹配度 | +2.15 | 页面直接回答用户提问的程度 |
| 3 | AI 预训练知识中的品牌/实体 | +2.08 | AI 模型现有知识对你的品牌了解多少 |
| 4 | 可引用/具体事实 | +2.07 | 有没有 AI 可以引用的事实、数据和细节 |
| 5 | 查询扩展排名 | +1.91 | 在 AI 衍生出的相关子查询中的排名 |
| 6 | 自然搜索排名 | +1.89 | 在传统自然搜索结果中的排名 |
| 7 | 独特/第一手信息 | +1.85 | 原始数据、报道、测试或第一手证据 |
| 8 | 全网共识 | +1.81 | 其他来源是否支持同样的事实 |
| 9 | 发布方声誉 | +1.78 | 发布方整体的权威度与信任度 |
| 10 | 可提取的内容结构 | +1.69 | 答案、段落、数据是否容易被抽取 |
| 11 | 答案突出度 | +1.65 | 答案是否出现在页面靠前位置 |
| 12 | 结构化数据 | +0.80 | 机器可读的标记 |
| 13 | llms.txt 文件 | +0.05 | 几乎没有作用 |
逐项解读
1. AI 抓取权限和摘要展示资格：+2.20
说明：Google 能否抓取该页面，以及是否被允许把页面内容用在摘要或 AI 生成的搜索答案中。
即使 Google 抓取不到你的网站，有时仍可能推荐你的品牌；但网页能被抓取和索引，对进入 AI 答案的帮助非常大。
Google 陆续推出了新的 user agent 和内容排除工具（如 nosnippet、max-snippet），设置时要注意别误伤 AI 爬虫。可以用 AI 爬虫抓取验证工具 免费检查。
Fili Wiese 认为：访问权限是一道硬门槛，排在所有排名考量之前。
2. 提问-答案匹配度：+2.15
说明：页面直接回答用户提问的程度。
在 Google SEO 排名因素 中，"搜索意图匹配"排名第一，在 GEO 中同样适用：与用户问题高度匹配的页面或段落，更有可能被 AI 引用。
3. AI 预训练知识中的品牌/实体：+2.08
说明：品牌、人物或实体在 AI 模型现有知识中的呈现程度。
AI 模型最底层的知识来自预训练。模型对你的品牌/实体了解多少，很大程度上决定了它会不会在答案中推荐你。
- Dan Petrovic：预训练知识（他称为"先验偏见"）会让模型倾向于推荐或排斥某个品牌、产品或服务。即使你是 AI 检索引用的来源，模型"不喜欢"你，被推荐的机会也会减少。他特别提到 Gemini 对中国品牌有负面偏好（原因他没有展开，我的猜测是海外品牌曝光不足以及文化差异）。更多观点可以看 Dan Petrovic 访谈整理。
- Diego Ivo：GEO 的下一个前沿，是影响 AI 的预训练知识，让 AI 更倾向于推荐你的品牌。
- Jan-Willem Bobbink：你得先被模型"想到"，才能进入查询扩展，而这一步靠的就是预训练知识（登录用户还会受个性化影响）。
想让 AI 更准确地"认识"你的品牌，可以先从品牌相关问题入手，提前在官网部署答案：中国出海品牌 GEO 品牌问题清单（110+ 个）+ 免费查询工具。
4. 可引用/具体事实：+2.07
说明：AI 答案可以引用的具体事实、统计数据或细节。
如果你希望 AI 引用你、给出正面评价，就要提供更多可供 AI 引用的证据，比如关于品牌和产品的具体事实与细节。
Geoff Kenyon：问卷里"可引用/具体事实"和"独特/第一手信息"是分开评分的，但两者结合起来，对获得 AI 引用的帮助非常大。一个到处都能找到的通用数字，对 AI 引用没什么帮助。
5. 查询扩展排名：+1.91
说明：网站或页面在 Google 为 AI 搜索生成的相关子查询中的排名情况。
用户在 Google AI 中搜索时，Google 会进行多个相关的查询扩展（Query Fan-out）来回答问题。如果你在这些子查询中排名靠前，就能获得更好的 AI 可见度。
Fili Wiese：AI 概览（AI Overviews）和 AI Mode 基于核心搜索排名系统做检索增强生成。页面被引用，正是因为它在可见查询或背后的子查询中排上去了。
6. 自然搜索排名：+1.89
说明：页面在 Google 传统自然搜索结果中的排名情况。
专家给主查询排名的分数，与查询扩展排名（+1.91）几乎相同。网站在核心搜索词上的自然排名，依然非常关键。
Maryanna Franco：优化目标从"让页面获得这个关键词的排名"，变成了"成为这个查询衍生出的各类信息需求的最佳支撑来源"。
7. 独特/第一手信息：+1.85
说明：只有该来源才有的信息，如原始数据、报道、测试或第一手证据。
Google 越来越重视第一手信息。用常见事实重复别人说过的话，很难被 AI 注意到。Jess Joyce 认为，分享 AI 还不知道的独特内容，是展现专业性、脱颖而出的好机会。
其他因素
8. 全网共识：+1.81 你说自己很强，但其他 99 个网站都说不好，AI 不会相信你。也有专家提出质疑：如果大家说的都一样，信息增益从何而来？
9. 发布方声誉：+1.78 传统 SEO 中，网站/域名权威度是重要的排名因素。大多数专家认为，GEO 同样会把发布方声誉作为重要的信任指标。
10. 可提取的内容结构：+1.69 有 8 位专家提到了内容切块，但几乎所有人都认为不需要专门为 Google 做内容切块。清晰、有条理的内容结构更重要，比如小标题、表格、列表等。
11. 答案突出度：+1.65 专家普遍认为，把答案放在页面靠前位置，对 AI 引用有帮助。
12. 结构化数据：+0.80 AI 是否读取和使用结构化数据，一直争议较大。Google 在自然排名中会用结构化数据理解网页，它在 GEO 中可能也有一定影响。例外是商品和商家数据，它们会进入 Google 购物图谱，在 AI Mode 的购物结果中确实起作用。延伸阅读：FAQ 富媒体下线后，结构化数据对 GEO 还有用吗；也可以用结构化数据分析工具检查自己的页面。
13. llms.txt 文件：+0.05 有专家直言，llms.txt 是 GEO 领域被过度炒作、误解最深的文件。他汇总了 7 项独立研究，覆盖近 50 万个域名，结论都是 AI 爬虫不会主动抓取 llms.txt。Google 此前也表示没有使用 llms.txt。
不确定性
不少专家提醒，GEO 目前还处在实验和猜测阶段，很多问题的真实答案其实是"不确定"，这份 GEO 排名因素也大概率会随时间过时。
总结：如何做好 Google GEO
- 让内容具备 AI 引用资格：AI 爬虫可访问、提问-答案匹配、自然搜索排名 + 查询扩展排名
- 向 Google 提供具体事实：可引用/具体事实、独特/第一手信息
- 让 Google 信任你：品牌/实体进入 AI 预训练知识、全网共识、发布方声誉
备注
- 头图来自艺术家 cuaetn 在 Instagram 的作品
- 中秋节快来了，祝大家中秋快乐，阖家欢乐！🩷
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