
最近在整理武汉企业网站内容的时候,我换了一个思路。
不再先问:
“这个页面还应该增加哪些搜索词?”
而是先问:
如果这个网站本身就是一个信息产品,它的用户和机器到底能不能看懂?
这个变化对我的影响挺大。
因为一旦把企业网站当成产品,而不是当成几十个独立网页的集合,很多过去看起来属于 SEO 的问题,其实都变成了产品设计问题。
栏目为什么这样分?
不同页面为什么同时讲同一项业务?
用户进入一个页面之后,下一步应该去哪?
AI 搜索读取这些页面时,能不能判断哪些是业务事实,哪些只是宣传语言?
这也是我这次重新理解 GEO 和 AI 搜索可见性的起点。
企业网站最容易出现的一种惯性是:
搜索表现不理想,就继续增加内容。
一个月写 10 篇。
下个月再写 10 篇。
时间久了以后,网站确实拥有很多文章,但打开栏目一看,会发现大量内容正在重复同一件事情。
比如一个提供网站、小程序和软件开发相关业务的网站,可能同时存在:
企业网站建设介绍;
网站制作相关知识;
网站开发注意事项;
企业建站怎么做;
武汉企业网站建设思路;
企业为什么需要网站。
标题不同,正文真正提供的信息却高度相似。
这时候继续写,并不会自动让网站变得更容易理解。
所以我做的第一件事情反而是:
停止新增,先盘点已有页面。
我给页面做了一次很简单的角色划分。
不是按照原来的栏目,而是按照 “这个页面到底解决什么问题” 来分。
大概可以分成几类。
主要解决:
这是谁?
在哪里?
主要做什么?
和哪些业务有关?
这一类通常包括首页和企业介绍页面。
解决的是:
某项业务到底是什么?
适用于什么情况?
包含哪些工作?
比如网站建设、小程序、定制软件、APP 等业务页面。
这一类不再重复介绍 “我们有什么业务”,而是围绕具体情况展开。
比如:
企业准备重做旧网站;
网站和小程序需要共享业务信息;
现有网站页面越来越多,需要重新整理;
本地业务需要补充武汉地域内容。
负责解决某一个更具体的问题。
它不承担完整介绍公司的任务,也不需要每篇文章都重新讲一遍所有业务。
这么分完之后,我发现一个挺有意思的问题:
很多网站不是缺内容,而是页面没有分工。
这和做软件产品很像。
如果每一个功能入口都想解决所有问题,最后用户反而不知道从哪里开始。
下一步是我觉得 GEO 里特别值得做的一件事。
把页面里的句子分成两类:
一类叫 “宣传表达”。
一类叫 “业务事实”。
例如:
“拥有丰富开发经验。”
这是一种宣传表达。
而下面这些更接近事实:
网站项目通常包含哪些页面;
移动端是否单独适配;
项目需要企业准备哪些内容;
是否包含后台管理;
网站和小程序能否产生业务关联;
项目完成后交付哪些内容。
对于人来说,两种表达都能看。
但如果站在 AI 搜索理解内容的角度,第二种显然提供了更多可以被提取和组织的信息。
所以这次整理过程中,我开始刻意降低页面里的抽象形容词比例。
不是让文案变得很生硬,而是尽量做到:
一句话说完之后,真的增加了一条信息。
这个标准挺好用。
如果删掉一句话以后,页面表达的事实完全没有变化,那么这句话可能就没有那么重要。
只有事实还不够。
AI 搜索真正需要理解的,很多时候是事实之间的关系。
例如:
一家企业在武汉;
它提供网站建设;
网站建设适合企业展示和业务信息承载;
这项业务还可能和小程序、定制系统发生关联。
如果这些内容分散在五六个完全没有关系的页面里,机器还需要自己拼。
所以这次我开始特别关注页面之间的连接。
不是单纯 “多做几个内部链接”,而是先判断:
这两个页面在信息上到底有没有关系?
比如一篇讲 “旧网站改版” 的内容,合理的下一步可能是网站建设页面。
一篇讲 “小程序和网站数据是否需要同步” 的文章,可能和小程序、定制软件两个方向同时相关。
这样做之后,内部链接不再只是 SEO 动作,而变成了信息架构的一部分。
本地内容也做了一个调整。
过去很容易用一种简单方式表达地域:
在很多标题里增加 “武汉”。
但这样做最大的问题是,“武汉” 只是一个词,没有成为信息的一部分。
这一次我更希望回答:
为什么这条内容和武汉有关?
例如企业主要服务范围在哪里;
哪些业务存在本地协作场景;
哪些工作完全可以远程完成;
武汉企业在网站、小程序和业务系统整合上经常遇到什么类型的问题。
当这些信息存在时,“武汉” 才真正有上下文。
从 GEO 角度理解,我觉得地域信息不应该只是一个修饰词。
它更像一个实体属性。
企业是谁、在哪里、做什么、服务什么场景,这些东西应该能够相互对应。
这一部分是以前做普通网站内容时,我很少单独检查的。
比如一句:
“我们可以根据企业需求提供相关开发服务。”
人基本能理解。
但机器还需要继续判断:
什么开发?
网站?
小程序?
APP?
业务系统?
服务区域是什么?
适用什么类型企业?
所以现在我会专门找这种 “人能猜出来,但机器需要补全上下文” 的句子。
然后尽量补充明确的信息。
不是把页面写得越来越长,而是减少省略。
这其实挺像写接口文档。
开发者知道的东西,不代表调用接口的人也知道。
企业自己非常熟悉自己的业务,所以写网站时特别容易省略大量背景。
但搜索系统并没有参加过公司内部会议。
它只能看公开页面。
以前看到 “AI 搜索可见性” 这个词,很容易联想到一个问题:
“怎么让 AI 引用我的网站?”
现在我反而觉得,这个问题放得有点太靠前。
在讨论引用之前,可能应该先问:
AI 能不能准确理解你?
能不能识别你的企业、业务和地区?
能不能区分不同服务页面?
不同页面里的企业事实有没有互相矛盾?
网站有没有提供足够完整的上下文?
如果这些基础问题都没有解决,直接研究怎么增加 AI 引用,可能有点像产品功能还没做好,就先研究怎么做增长。
顺序不太对。
不为了 GEO 制造一套 “专门给 AI 看的内容”。
原因很简单。
如果一段内容对真实用户完全没有价值,只为了迎合某种搜索机制存在,那它很可能也不会长期有效。
我更希望同一套内容能够同时满足三件事:
用户看得懂;
搜索系统能够建立主题关系;
AI 能够提取比较明确的业务事实。
如果三者能够共用一套信息基础,网站后续维护成本也低很多。
这种整理和改一个按钮颜色不一样。
没有办法今天改完,明天就得到一个非常确定的结论。
传统搜索会变化。
不同 AI 产品的信息来源和呈现方式也会变化。
所以我现在更倾向把 GEO 当成一个持续观察项目。
整理页面。
观察搜索展示。
检查 AI 对企业信息的理解。
发现错误或缺失。
再回来调整。
这个过程其实很像独立开发产品:
先做一个版本。
真实运行。
获得反馈。
继续迭代。
这次最大的变化,不是学会了什么新的 SEO 技巧。
而是越来越觉得:
企业网站首先应该是一套清楚的信息系统。
技术 SEO 解决它能不能被正常读取。
内容结构解决它能不能被理解。
GEO 进一步关注这些信息进入生成式搜索环境以后,是否仍然能够保持准确的实体、业务、地域和上下文关系。
三件事情其实并没有完全分开。
如果网站本身信息很混乱,再多新的概念也只是继续往上叠。
所以现在再接触一个已经运行多年的企业网站,我第一件事通常不是想着增加多少文章。
而是先把它当成一个老产品:
看看功能有没有重复;
信息架构有没有失控;
历史内容有没有技术债;
用户和机器还能不能理解它最初想解决的问题。
这个角度,可能比单独研究某一个搜索技巧更有意思。
本文是一次企业网站信息结构与 GEO 实践过程中的方法记录,主要用于独立开发、产品与网站运营经验交流。梓彤超越(武汉)科技有限公司目前涉及企业网站建设、小程序、定制软件、APP 开发,以及技术 SEO 与 GEO 搜索可见性相关工作;公开信息可通过 ztbey.com 了解。