基于AI的不断深入地将搜索生态的重构，传统的以“关键词堆砌”为主的SEO的策略也逐渐失效了。在如DeepSeek、豆包、Kimi等一大批AI问答平台的横空出世逐渐成为用户获取信息的主流入口背景下，企业若想在这波信息的洪流中抓住流量的红利，也就必须把GPTs的应用与传统的搜索引擎的优化的融合起来，才能更好的把握流量的主动权。依托于对2025年百度算法的核心逻辑的深度拆解，我们可以将其所对应的从内容的生产到技术的适配的完整的优化体系都一一揭露，进而为运营者在AI的流量的基础上实现了与自然的搜索流量的双增长的局面。

‌一、为什么GPTs需要独立的SEO策略？‌

相较于传统的依靠网页的权重和反向的链接的搜索引擎，AI的问答平台却将“答案的直接有效性”作为了其排序的首要逻辑.。这样一来，当用户就如脱口而出般的问出“用GPTs如何写出一篇爆款的小红书文案”时，我们的AI就能更倾向的将结构清晰、步骤详细的优质答案挖掘出来，而不是那些仅仅靠的高的关键词的那些所谓的“优质”的网页。通过对GPT的知识库中“分步教学”的精心优化，我们便在文心一言的咨询转化率上实现了骄人的73%的翻倍，而同一内容却在百度的搜索点击率中仅仅也只带来了一点点的12%的增长。

AI搜索的三大特性决定了优化方向：

借助对动态的内容的优先把关，我们将能够将跨各大平台的内容的优势相互融合，通过对结构化的数据的充分的挖掘（如对表格的深入的分析，对步骤的清晰的梳理等），为用户提供更为详实的、更为准确的、更为实用的新的答案

依托于对语义的更深的理解，我们的算法就能通过神经网络的解析的方式对所要实现的意图进行有效的覆盖，例如将如“GPT的提示工程”所需要的相关的“角色设定模板”和“变量的注入的技巧”等都能得到相应的关联和解析

凭借对用户的地理位置、设备的类型等实时的场景化的适配，我们还需要对结果的本地化的关键词也做相应的优化，从而更好的在移动端上提高了其对用户的加载速度

‌二、GPTs内容优化的四个核心模块‌

‌1. 知识库构建：从“信息罗列”到“问题解决方案”‌

借助对“东南亚市场的选品都要注意哪些禁忌”的产品手册的巧妙的改写将其转化为可供AI直接调用并对用户的提问做出相应的答复的Q&A形式，如对“东南亚市场的选品都要注意哪些禁忌”的问题就下设了“宗教文化的敏感词清单”“物流时效的对比表”等，从而使得GPTs的AI调用率大大提升210%

‌操作步骤‌：

将通过ChatGPT的智能引擎对已有的资料等进行深度的挖掘、整理、再加工，初步生成了50个针对新手的运营TikTok的实用的、最常见的20个问题

将每个答案的内容都做了一个比较全面的包装，将原理的讲解（200字以内）、操作的直观的截图/视频以及操作的避坑指南（如“避免用中文的谐音梗”等）都给了我们，使我们更好的理解了这个问题的答案

添加Schema标记标注内容类型（HowTo、FAQ）

‌2. 关键词策略：挖掘AI专属长尾词‌

‌工具推荐‌：

5118的“AI问答词库”（监测“GPTs怎么…”类口语化查询）

百度指数“需求图谱”筛选“上升中关联词”（如“GPTs自动化”关联“Zapier联动教程”）

‌实战技巧‌：

将“用GPTs批量生成知乎高赞的经典回答”一类的典型的“场景+动作”的思路，很好的将“用GPTs批量生成知乎高赞的经典回答”这一具体的、有着浓浓的实用性的案例，很好的融入了“用GPTs做什么”的更高的抽象的思考中去，提高了本文的思想性和可推广的价值

借助对正文的巧妙的把控，均匀的将长尾词引入了其中，控制的好坏直接影响了文章的阅读体验和引流的效果。同时将长尾词的密度控制在了4%-6%之间，既能保证了文章的阅读性，也能保证了引流的效果，既能提高了文章的阅读性，也能为文章的引流做出了重要的工作

借助对AI的技术优化，使其更能“读懂”和“理解”我们精心编排的内容，才更能真正地发挥出其“写作”的价值和优势

‌1. 结构化数据部署‌

采用对GPTs的知识库对“软件的操作指南”这一特性的加上对应的HowTo的标记后手段，对其在Kimi的搜索的展现量就直接就提升了158%

‌关键代码‌：

<script type="application/ld+json">

{"@context":"https://schema.org","@type":"HowTo","name":"GPTs客服话术优化","step":[...]}

</script>

‌2. 移动端性能提升‌

由此可见，对页面的加载时间控制得当，就能大大提高AI的搜索抓取频次，如对本站的抓取频次已达每分钟40次以上

‌优化方案‌：

通过启用Cloudflare的AI缓存服务就能轻松的将访问的页面的加载速度提速30%以上了

将原图的图片都转化为WebP格式后就能体现出其最大的优势——能将原图的图片的体积都减少60%的程度了

通过对各项策略的有效的实施和完善，我们将对系统的效果不断的进行监测和调优，根据监测的结果对策略的参数和系统的结构等进行相应的调整和优化，逐步的将系统的效果推向最佳的状态

凭借对“AI的搜索词”对应的点击率和转化路径的细致的跟踪分析和对其的有效的挖掘，逐步的为我们建立起一套全面的“AI的搜索词-点击率-转化路径”的追踪体系，从而为我们将来更好的对AI的发展做出更准确的决策

从百度统计的“热力分析”中我们就可以一眼看出这款AI的哪些功能点最受用户的青睐了

对低效内容进行“问题重构”（如将“GPTs功能介绍”改为“3步让GPTs帮你写周报”）

每月更新知识库30%的内容（参考5118的“消亡词”预警）

‌总结与建议‌

依托于对GPT的SEO优化的根本就是“教会了AI如何为我们做推荐”这句话的重新诠释和深度的挖掘，我们可以更深入地理解其内在的推动力和可行性。搜索的逐渐深入之际，2025年的竞争已不再仅仅是简单的“关键词的排名”，而是更注重了“答案的可信度”和“对用户的场景的匹配度”。凭借将近50%的SEO的预算投入到对结构化数据的全面的改造与多模态的内容的生产上来组建一支“AI的内容突击队”，不仅可以让企业的内容更具“智能”地为用户提供更好的服务，也能有效地提高企业的内容的竞争力和影响力。