引言
在之前一篇文章什么是 GEO生成式引擎优化？中，我分享过一篇文章只用了 7 天，就被 Google AI Overview、Gemini 和 ChatGPT 引用的经历。
而就在前两天，又发生了一件更神奇的事：我为同一个网站写的最新一篇文章，仅用 2 天就出现在 Google AI Overview 里了——第 1 天被收录 → 第 2 天就被引用。
下图展示了关键词 heim joint torque 在 Google AI Overview 中的展示和引用情况。
更让我惊喜的是，我还拿到一个 Bonus：AI Overview 直接展示了我们的品牌词，并且加上了链接！
看到这里，你可能会好奇：这些文章都是我一个字一个字手写的吗？答案是——不完全是。其实，我大部分都是借助 ChatGPT 来完成的。
这时候很多人第一反应是：“等等，Google 的算法不会把 AI 生成的内容当垃圾处理吗？”
不！这是一个误区。
以下截图来自Google Search’s guidance about AI-generated content，已经明确说明了谷歌对于 AI 生成内容的态度。
也就是说，只要内容对用户有价值，就不会因为是 AI 生成就被判定为垃圾。所以，完全可以放心使用 ChatGPT 来辅助写作。
但话说回来，这并不意味着我们可以无脑地丢一个 Topic 给它，然后直接把生成的文章贴到网站上。
接下来，我们将详细介绍如何借助 ChatGPT 撰写一篇 GEO 友好的文章。
1、选择话题
写博客的第一步，就是选择一个话题。很多人会直接凭感觉写，但是如果目标是让文章更容易被 Google AI Overview、Gemini、ChatGPT 引用，那就要有策略：一定要选择一个好话题！
一个好的话题，即使内容写得一般，也有可能被 AI 引用。那么问题来了：什么是“好话题”？
（1）选择竞争程度低的话题
我们的项目网站有一篇存在了好多年的博客，当我们搜索该篇文章的种子关键词时（并非精准的长尾词），它时常出现在 Google 搜索首页。并且，当 AI Overview 模式出现之后，这篇文章也时不时地被引用。
可是这篇文章，通篇只有一个 100 个单词的段落，没有做任何结构分层，也没有任何图片和视频内容。显而易见，这正是因为这篇文章的话题鲜有竞争对手提及，从而获得了不错的搜索结果。
那么，如何寻找竞争程度低的话题？可以使用 SEMRUSH 做关键词调研，从而找到一个“好话题”。
在 SEMRUSH 中输入对标网站的域名，查看它的关键词，从关键词难度（KD）低的词中，寻找竞争程度相对较低且流量还可以的词。下图来自SEMRUSH后台，从中可以看到关键词的流量以及 KD 情况。
如何查找关键词？可以查看博客如何查找 SEO 关键词？
（2）围绕用户需求的话题
问自己：我的目标读者在搜索什么？他们最关心的问题是什么？比如你是一个 SaaS 网站，就要关注用户常见的痛点——“价格比较”“使用教程”“最佳实践”。
一些比较简单的做法是：
- 在 Google 输入核心词，看 “人们也会问什么（People Also Ask）”，这就是话题的灵感来源。
- 在 Reddit、Quora 输入核心词，可以看到哪些话题互动程度高，那就是用户关心的话题。
- 在社交媒体上输入核心词，寻找互动较高的话题。
（3）挖掘与你的产品或服务有关的话题
从你自身的产品或服务出发，进行深度挖掘。
- 可以利用问题（例如 what is、which are、how to 等）、使用指引、应用场景、对比、区别等，对核心话题（即产品或服务）进行延展。
- 可以借助 ChatGPT 寻找话题，让它围绕你的产品或服务批量挖掘，再结合自身业务情况进行筛选。
- 可以在工具 Deep Market 中输入核心关键词，它会为你延伸出一系列话题。
最终，这些话题将形成一个“话题集”，把你的产品或服务完整包围起来，就如下图 Topic Cluster Structure 所示。
中心蓝色是核心话题，也就是你的产品或服务，而周围就是围绕核心话题的各种子话题延伸。甚至，如果子话题也是你想要排名的目标，那么也可以把子话题作为新的核心话题，再向下延伸。但是这种方式既有优点也有缺点：
优点：可以让话题覆盖得非常全面；
缺点：容易陷入闭门造车，写出很多并不会引起广泛兴趣的话题。
（4）寻找趋势话题
- 可以用 Google Trends 看一个话题的热度变化。
- 可以用工具（如 Exploding Topics、AnswerThePublic）挖掘正在冒头的新问题。
选择这些“趋势话题”，往往更容易被 AI 模型引用，因为它们会优先寻找最新的内容来回答用户问题。
2、确定关键词
确定好话题之后，就需要为这个话题确定关键词。所谓关键词，就是别人会在 Google 或 ChatGPT 里输入的“搜索词”。当你文章里的内容与这些词高度相关时，才更容易被收录、被引用。
那关键词又分成哪几类呢？我们常用的有四种：
- Focus Key Phrase（核心关键词）：文章的“主角”，你想让这篇文章最核心排名的词。比如本文的核心词就是 ChatGPT 写作。
- Related Key Phrase（相关关键词）：和核心词意思接近或经常一起出现的词。比如 AI 写作、SEO 博客。
- Long Tail Key Phrase（长尾关键词）：更具体、更长的搜索词，搜索量小，但精准度高。比如如何用 ChatGPT 写一篇 GEO 博客。
- Semantic Key Phrase（语义相关关键词）：不一定是同义词，而是文章语境里自然会出现的“相关词汇”。比如提到 ChatGPT 时，语义相关的词就可能是 提示词、生成式 AI、搜索引擎优化。
很多人会问：这些关键词是不是都属于 LSI（潜在语义索引）？
严格来说，Focus 和 Long Tail 不算，Related 和 Semantic 可以算。
但在今天的大语言模型语境下，已经没人太在意“是不是 LSI”了，更重要的是——你的文章有没有覆盖整个主题的语义场。
那我们如何借助 ChatGPT 挖掘关键词呢？
首先，你需要自己确定一个核心关键词，这个核心关键词应该是在第一步你确定话题时同时确定的，它应该是你通过调研得来的，而不是直接让ChatGPT给你的。
随后，你告诉ChatGPT：
“你现在是一位SEO专家，你现在协助我完成博客‘如何使用 ChatGPT 撰写一篇容易被 AI引用的文章”的创作，我为这篇博客制定了核心关键词“ChatGPT写作”，请依照这个核心关键词，给我规划一份相关词、长尾词和语义相关词的清单。”
ChatGPT 就能给出一份初步列表，你再结合工具（比如 Ahrefs、Semrush、Google Keyword Planner）来验证搜索量和难度。这样既能保证方向正确，又不会错过潜在的长尾机会。
特别强调一点：关键词的“固定组合”已经不重要了。
过去我们写文章会死磕某个精确匹配的关键词，但现在的大语言模型足够聪明，它能理解语义。只要你围绕主题把内容讲透，就算写法不同，也一样会被识别并引用。
3、寻找素材（喂给 ChatGPT 的“素材包”）
确定好关键词，接下来我们需要先寻找素材。我们打算用 ChatGPT 来协助写作，为了防止它在生成内容时产生幻觉，需要提前搜集一些素材喂给它，给出一个大致方向。
做法很简单：把想要写的 topic 丢到 Google 搜索，找出排在前 5 的文章，然后将这些文章逐篇整理成 Word 文档，丢给 ChatGPT。接着，让它分别提炼出这 5 篇文章的结构，方便我们快速过一遍。
4、制作清晰的文章结构
完成了素材的搜集，接下来就是文章的“骨架”——结构。
别忘了，大多数人在网上阅读都是扫读而不是逐字细读。如果你的文章是一大段杂乱的长文，没有分层、没有重点，读者十秒钟就划走了。那不仅浪费了他们的时间，也浪费了你自己的写作精力。
那什么样的结构才算好结构呢？其实可以用“第一性原理”来判断：
你自己一眼扫过去，是不是就能立刻看懂文章要讲什么？
如果连你自己都觉得混乱，那读者更不可能看下去。
可能有人会问：写文章不就是为了 SEO 吗？为什么还要在意读者的感受？
错了！
如果你的文章让读者一进来就失望、马上关掉，这就会导致很高的跳出率（Bounce Rate）。虽然在新版 GA4 里这个指标换成了“互动率”，但本质是一样的：用户不喜欢你的内容，Google 就不会喜欢你的页面。
换句话说，清晰的结构不仅是对读者负责，也是对 SEO 负责。想要排名稳定，就要先赢得读者的耐心和停留时间。
在素材搜集的环节，我们已经让 ChatGPT 给我们总结了 5 篇素材的结构和概要，这为我们制作自己的文章结构提供了很好的参考。
接下来，可以先让 ChatGPT 去掉 5 篇文章重复的部分，将其余部分整理成一篇完整的结构，这是因为我们希望自己的文章能够比这 5 篇中的任意一篇都写得更全面。
随后，我们需要在里面添加“人类元素”，没错，就是“人类元素”，例如：
- 可以在其中的某些地方提出属于自己的明确观点，即便只是一个模糊的想法，也没关系，因为你可以借助 ChatGPT 把你的模糊想法扩写出来。
- 你甚至可以提出反方观点，只要能够有相应的理论支撑，并且能自圆其说。
- 可以在其中插入一些数据支持，并且标明确切的数据来源和出处。
- 可以看看自己公司是否有相关资料，将这些资料整理成 Word 文档，喂给 ChatGPT，并要求它将这些资料揉进文章中。
- 可以加入一些图片、视频、数据对比表等非纯文字的内容。
- 可以修改 ChatGPT 给出的结构，因为它经常会显得啰嗦甚至有点混乱。
总之，我们可以通过很多方式在里面添加“人类元素”。当你完成了这些步骤，其实你的文章结构也已经基本成型了。下面是结构设计的几个关键点。
（1）开头要抓住读者
第一段是整篇文章的入口。
- 明确告诉读者：这篇文章能解决什么问题。
- 抛出一个案例或问题，激发他们继续读下去。
就像本文开头，我用真实案例“文章 2 天就被 Google AI Overview 引用”的案例，目的就是让读者产生好奇心。
（2）中间层层展开
正文部分就是你的“核心价值输出”。常见做法是分几个 H2/H3 模块，像搭积木一样：
- 背景/定义：先解释清楚概念是什么。例如用一个 H2 + 一个段落，简单解释 “What is XXX”。
- 步骤/方法：给出操作步骤或实用技巧。例如一个 H2：5 Methods of XXX，下面是 5 个 H3 分别撰写 5 种方法。
- 案例/数据：用真实例子增强说服力。例如一个 H2：2 Cases of XXX，下面是 2 个 H3 分别介绍两种案例。
- 小结/提示：在段落末尾用一句话点题，帮助读者吸收。
这样写的好处是：读者可以快速扫读，AI 模型也能轻松抓住重点。
（3）结尾要有力
一篇文章不能虎头蛇尾。结尾要：
- 总结全文的重点。
- 给读者一个行动建议（比如留言、收藏、分享）。
- 自然引导到下一步（比如相关链接、产品/服务介绍）。
（4）给 AI “喂”干净的结构
为什么结构这么重要？因为搜索引擎和 AI 模型喜欢有逻辑的内容。当你的文章用清晰的标题层级（H2、H3）、简洁的段落和列表来呈现时，AI 更容易理解“这段话解决了什么问题”。
换句话说，良好的结构就是在帮 AI 做内容标注。
Tips
- 写文章前，先画一个大纲，哪怕只是几条简单的 bullet point。这样不仅让写作更快，也能避免内容杂乱无章。
- 单个段落的单词数量控制在 200 个以内，过于冗长的段落容易让人产生疲惫感。
5、让你的内容形式尽量丰富
文本：不要通篇都是同样格式的文字，可以使用 加粗、斜体、高亮等形式，突出一些重点部分。
Bullet points：在一些长段落中，可以使用 bullet points 的方式进行归纳，提升可读性。
图片：寻找能解释某些要点的图片插入文章中，并且：
- 使用可读的文字命名图片文件名；
- 添加 Alt text、Caption 和 Description；
- 在正文里点出图片的作用。
例如以下图片 “Image_seo_rename_alt text_caption” 就是用来演示图片 SEO 的。
视频或 GIF 动图：既然可以用图片解释文章里的某些点，那视频或 GIF 动图当然是更好的方式。有条件就自己拍摄制作，没条件也可以引用他人的。
对比表：在内容较多的章节中（比如一个 H2 大章节下有若干个 H3 小章节），可以尝试在最后用一张对比表加一小段文字进行总结。相信我，AI 模型非常喜欢这种形式。
6、开始借助ChatGPT进行写作
完成了上述所有的步骤，你已经实现了：
- 在 ChatGPT 的对话框里已经有了你想要撰写的博客主题，因此你不必过于担心它的“幻觉”问题。
- 在 ChatGPT 的对话框中已经给出了 related key phrase、long-tail key phrase 和 semantic key phrase 的建议，并且你已使用工具做过这些关键词的查询。
- 你已经准备好了各种非文字的内容形式。
- 你也有了一个清晰的内容结构，并且其中有“人为因素”，而不只是由 ChatGPT 生成的。
接下来，Let’s do it！
等等！如何做？直接让 ChatGPT 生成吗？
当然不是！
我们需要通过一系列 prompt 去控制 ChatGPT 生成的内容，以下是我自己总结的 prompt：
你现在是一位 copywriter，你将协助我完成博客（主题 XXX）的创作，我的具体要求如下：
【主题】XXXXX
【语言】英语
【博客类型】技术博客
【接受语气】轻松、易读、行业朋友型（像是在和读者说话）
【拒绝语气】死板教科书式的语气
【语言修辞】简单、直白，不要花里胡哨的比喻
【读者对象】行业买家、采购工程师、机械改装者
【focus key phrase】XXXXX
【related key phrase】上述你已列出
【semantic key phrase】上述你已列出
【long-tail key phrase】上述你已列出
【单词数量】1500
【关键词布局】
1、首段及结尾段，必须包含首要及 1–2 个相关关键词。
2、内容中的标题和段落，可以零星分散布局首要、相关、semantic 及长尾关键词，但绝对不要集中堆砌，一定要自然。
3、标题中可以适当布局首要关键词，但不要每个标题都放，这样显得很刻意。
【文章标题要求】
1、一个 H1（文章大标题）
2、若干个 H2
3、适当添加 H3，不要每个 H2 下面都有 H3，这样显得非常死板
【内容要求】
1、一定要有深度，拒绝泛泛介绍
2、适当使用 bullet points 的内容方式，不要每个章节都用，一定要自然
3、适当使用 pros & cons，不要每个章节都用，一定要自然
4、单段落单词不要超过 200 个
5、多使用 transition words，以让阅读更顺畅
【内容大纲】
1、引言不要标题，简单介绍什么是 XXXXXX，80 个单词
2、第一个 H2，标题 XXXXXXX
3、第二个 H2，标题 XXXXXXX
第一个 H3，标题 XXXXXX
第二个 H3，标题 XXXXXXX
第三个 H3，标题 XXXXXXX
（这里根据你的实际内容决定使用多少个 H3）
一个 Comparison table，外加一小段落总结上述 H3
4、第三个 H2：标题 XXXXXXXX
5、第四个 H2：标题 XXXXXXXX
（根据你的实际内容决定使用多少个 H2）
6、总结，80 个单词
你先不要写，如果你已经完全明白了我的意思，回复我 yes。
然后你会得到 ChatGPT 的回复，随后是下一个 Prompt：
你将分段完成我整篇博客的创作，首先，你将撰写引言以及第一个 H2 章节。
然后 ChatGPT 输出内容后，你需要全部检查一遍，确认语言和单词数量是否符合你的要求。我的经验是 ChatGPT 非常容易使用啰嗦的比喻；如果在输出内容中发现了这个问题，要及时让它去掉各种花里胡哨的比喻，保持简单直接。确认没问题之后，再让它逐段完成剩余内容的创作。
为什么是逐段完成，而不是一次性输出整篇文章？
因为 AI 在输出短文本时产生幻觉的概率要小于长文本。为了使内容更符合我们的要求，建议使用分段短文本的方式来完成整篇文章的创作——虽然繁琐，但是有效。
在我们对每一段输出的内容进行微调并确认之后，接下来我们进一步去完善这篇文章。
7、进一步完善文章
- 找出内容中重点的部分，使用引号、加粗、斜体或者高亮背景的方式突出。
- 将我们准备好的非文字内容，也就是图片、视频、GIF 动图以及表格添加进来。
- 将整篇文章交给 ChatGPT，让它在其中寻找 1–2 个合适的位置，插入外部的权威外链。这些外链可以是：引用数据支持、解释某个词，或者引用一篇相关文章。来源网站建议优先选择 .org（非营利组织）、.gov（政府）、.edu（学校），也可以使用 Wikipedia 或域名权重较高的 .com 网站。
- 将 URL 编辑为可读形式，并且包含 focus key phrase。非常建议直接使用文章大标题作为 URL。
- 撰写一个能够吸引点击且包含 focus key phrase 的 SEO 标题。
- 撰写一个简洁直接、同时能吸引点击的 meta description。可以借助 ChatGPT 生成多个版本，再从中选择一个。
- 撰写一个点题式的摘要，放在整篇文章的最开头。
- 将文章放到草稿箱后，使用 SEO 插件进行检查。我推荐使用 All in One SEO Pro，它可以检查关键词布局情况，也能给出页面整体 SEO 的评分。如两张图是 All in One SEO Pro 对于关键词分布和页面SEO分析的截图
8、发布前的最后优化
- 制作博客封面。在 ChatGPT 协助我们完成这篇内容的创作之后，可以让它根据整篇内容生成一个合适的 16:9 比例博客封面。这么做的好处是：经过大量对话后，ChatGPT 已经充分理解了我们当前对话框的上下文，因此此时让它生成封面，准确度会非常高。
- 设置 Schema tag。这是很多人容易忽略的一步。Schema tag 是一种结构化标记，可以更清晰地告诉搜索引擎（包括 Google 以及 AI 模型）你的页面形式和内容主题。这里依旧推荐使用 All in One SEO Pro 的 Schema tag 功能，设置好文章的标题、摘要、封面图、关键词，以及发布和修改日期。Schema 设置完成后，可以使用 Schema Markup Validator 检查标记是否正确。
结尾
好了，到此时你已经大功告成了。你不仅学会了如何借助 ChatGPT 高效地完成一篇 GEO 友好的博客，还掌握了从话题选择、关键词规划、素材准备、结构设计，到最终优化与发布的完整流程。
当然，真正的效果还需要你在实践中不断验证和微调。不同的网站、行业和受众，可能会有不同的最佳实践。关键是：让内容既服务搜索引擎，更服务真实的读者。
如果你能坚持按照这个流程去写，每一篇文章都会比之前更有条理、更专业，也更容易被 Google AI Overview、Gemini、ChatGPT 等模型引用。
现在，不妨去亲自尝试吧。
