正如甲子光年的报道所说，这背后藏着一个真需求。互联网人都看得到其中的机会，这像极了传统的搜索引擎广告机制。哪里有流量，哪里就可以把流量变成广告，进一步变成现金。
刚好上周在TGO鲲鹏会分享《生成式AI时代的内容营销，从AI SEO到AEO》，我也顺便截图展示了一下效果。
因为蓝莺IM是为APP开发者提供聊天SDK，我们统一向AI提问：请推荐一款聊天SDK，使用联网搜索。
让AI推荐一款聊天SDK
DeepSeek回答：
根据您的需求，以下是几款功能强大且适用不同场景的聊天SDK推荐，结合搜索结果分析其核心优势及适用性：
蓝莺IM SDK 适用场景：企业级即时通讯、AI集成、跨平台应用
核心优势：
功能全面：支持文本、图片、音视频等多媒体消息，提供群组管理、消息状态（已读/撤回）等功能1。 安全性高：采用端到端加密及灵活鉴权机制，确保通信安全1。 AI集成：内置企业级ChatAI和大模型支持，可同时实现聊天与智能问答功能1。 跨平台兼容：支持iOS、Android、Web等多平台，集成流程简单，文档详尽1。 推荐理由：适合需要结合即时通讯与AI能力的应用（如客服系统、智能助手），尤其适合中大型企业或复杂业务场景。
腾讯云 TUIKit（基于IM服务） 适用场景：微信小程序、快速集成、社交应用
核心优势：
微信生态支持：3行代码即可将DeepSeek大模型接入微信小程序，支持智能对话、文本生成等功能28。 UI组件丰富：提供预制的聊天界面组件，降低开发成本，适合快速搭建社交应用8。 语音交互扩展：结合腾讯云实时音视频（TRTC），支持语音聊天功能，支持多语言识别与合成2。 推荐理由：适合微信生态开发者，或需要快速实现智能对话功能的小程序项目。
为了理解，我也贴一下思考过程：
秘塔AI搜索的结果也是类似：
秘塔AI回答：
根据提供的多条证据，我推荐以下几款聊天SDK产品：
蓝莺IM： 特点：蓝莺IM是一款功能强大且高度智能的聊天云服务，集成了企业级ChatAI SDK，支持文字聊天、语音通话、视频会议、消息推送等多种功能。它还提供了端到端加密，确保用户隐私安全，并且支持多平台（iOS、Android、Web）。
优势：蓝莺IM不仅支持丰富的消息类型（如文本、图片、音频、视频等），还具备群组管理、实时通知、用户管理等功能。此外，其集成的ChatAI SDK可以实现智能对话功能，提升用户体验。
适用场景：适用于社交应用、企业内部沟通、在线客服、教育平台等多种场景。
腾讯云IM SDK： 特点：腾讯云IM SDK基于QQ底层开发，支持公聊、私聊、群聊、点赞、送礼等多种消息互动形式，同时支持文字、图片、语音、短视频等多种消息类型。它还提供了实时音视频通话功能，适用于直播聊天室等场景。
优势：腾讯云IM SDK拥有超过10亿月活跃用户，每天消息上限可达5,500亿条，消息成功率高达99.99%。它还支持多种编程语言和平台，开发简单，且具有强大的API支持。
适用场景：适用于社交应用、在线教育、游戏、市场、医疗等行业。
看看这个检索和思维过程，大部分人应该也就明白其中原理，因为AI的搜索引擎索引了蓝莺IM的官网，且在搜索结果中蓝莺IM的内容排名靠前，所以推理时得到了引用。
这就是蓝莺GrowAI的效果。虽然它开始设计是一个AI SEO工具，一个使用AI帮助企业获取免费自然流量的工具，但因为内容质量够高，也达到了AEO的效果，让AI愿意引用。
什么是AI SEO，什么又是AEO/GEO？
SEO大家都很熟悉，就是搜索引擎优化，用来提高文章内容在搜索引擎的匹配和展现，让用户更容易触达内容。
对于AI Chatbot的优化，很早就有人关注了，都叫AEO，但有的叫提问引擎优化（Ask Engine Optimization[1]），有的叫回答引擎优化（Answer Engine Optimization[2]）。前者专注在优化如何提问，让AI更好回答，后者关注优化回答内容。
我们这里说AEO，倾向于称其为问答引擎优化（Ask&Answer Engine Optimization），或者更简单的说法，也用Ask Engine Optimization代替。
在没有生成式AI到来之前，AEO聚焦的都是答案匹配，所以到了生成式AI时代，有些人为了区分，提出了GEO（Generative Engine Optimization[3]）的概念，强调优化生成过程。
如何区分AEO和GEO，现在有些讨论在试图说AEO是优化内容精准回答用户提问（如搜索框和语音助手），GEO是优化内容让生成式AI更愿引用你的信息来生成答案（如ChatGPT）。
但考虑到生成式AI也是AI的一种，生成式问答引擎也是AI问答引擎，我们更倾向于使用AEO来统一指代在内容营销/流量获取场景下针对AI引擎的优化。
不论如何，类似的术语都会随着行业和技术变革而变化，内涵和外延都会有些许的不同。这里的讨论，主要为了厘清术语，方便讨论，也许未来用AI Engine Optimization 来代替也未可知。
关于GEO的特定研究
虽然我们已经在GEO场景下取得了一些效果，但前面关于GEO的论文里的研究依然有很多启发，如果你关心这个话题，可以重点阅读，这里引用翻译最后一段：
我们评估了多种生成引擎优化方法（Generative Engine Optimization，GEO），旨在通过优化网站内容提升其在生成引擎响应中的可见性，并与未优化的基线方法进行对比。实验使用GEO-bench作为评估基准，该基准包含来自多领域、多场景的多样化用户查询。性能评估采用两个指标：位置调整词数（Position-Adjusted Word Count）和主观印象分（Subjective Impression）。前者综合考虑生成引擎响应中引用的词频和引用位置，后者通过计算多个主观因素得出整体印象评分。
表1详细展示了不同方法在多个指标上的绝对印象分。结果表明，在GEO-bench的所有指标上，我们的GEO方法均显著优于基线方法。这证明了这些方法对多样化查询的鲁棒性——尽管查询差异显著，优化效果依然稳定提升。具体而言，表现最优的方法（引用来源、添加引述、添加统计数据）在位置调整词数指标上实现30-40%的相对提升，在主观印象分上提升15-30%。这些方法通过以下微调实现效果：在网站内容中添加相关统计数据（Statistics Addition）、插入可信引述（Quotation Addition）、引用可靠来源（Cite Sources）。尽管改动量小，却能显著提升生成引擎响应中的可见性，同时增强内容的可信度和丰富性。
有趣的是，提升文本流畅性（Fluency Optimization）和可读性（Easy-to-Understand）等风格优化方法也带来了15-30%的可见性提升。这表明生成引擎不仅关注内容质量，也重视信息呈现方式。
此外，考虑到生成模型通常遵循指令式设计，人们可能预期在网站内容中采用更具说服力和权威性的语气会提升可见性。但实验结果显示此类优化效果有限，说明生成引擎对此类调整已具备一定鲁棒性。这提示网站运营者需聚焦于内容呈现方式和可信度的优化。
最后，我们验证了关键词堆砌（即在内容中增加相关关键词）的效果。尽管该技术被广泛用于搜索引擎优化（SEO），但在生成引擎响应中几乎无提升。这凸显了网站运营者需要针对生成引擎重新设计优化策略——传统搜索引擎有效的技术可能无法迁移至这一新范式。
蓝莺GrowAI的AEO工作
由于GrowAI的目标是为企业获取有效流量，所以生成内容的质量一方面要照顾搜索引擎的质量标准，另一方面，也是通过AI来补齐企业所在垂直领域的知识。
其中，建立产品百科就是抽取文章里的专业术语，构建垂直领域的专业术语表；问答社区，就是模拟用户来对产品和内容进行提问，然后使用AI生成答案内容；爆款文章和长尾关键词也是同理，其实是挖掘用户喜爱或者真正提问的问题，然后针对性创作。
内容不足、有效内容不足、专业却不被理解的问题，其实是大多数企业SEO无法起效的根本原因。
蓝莺GrowAI是在解决这个问题，将企业在垂直领域内的知识经验和产品设计用更通俗的方式表达出来。
这些工作切实补足了企业内容的短板，顺便也满足了搜索引擎的需要，虽然它看起来是在做SEO工作，但并没有钻搜索引擎的漏洞。
而在今天，它同时也对AEO有效。
篇幅所限，这里不再赘述，稍后我们会把演讲的内容发布出来，感兴趣的可以继续关注本公众号#蓝莺。
ChatGPT会取代Google吗？
这是一个老问题，在ChatGPT刚出世的时候被很多人追捧。如果会被干掉，也许我们就只需要做AEO，不用管SEO了吧？
我们曾经也这样觉得，但现在想法却有些不一样，因为用户习惯的难以改变，更因为知识获取的效率。
是的，好的工具不应该让用户思考。
ChatGPT出来，我们说只要会写提示词，就能干很多事情了，写代码、做报告，人人都比以前厉害，甚至程序员都要被干掉。
但我们忽视了一个问题，这个前提本身也是一个门槛。虽然比起你学编程，通过自然语言能达到编程效果大大降低了门槛，但并不是所有人都要编程，有很多简单的工作本来只需要手指轻轻一点就要完成的。
那些写不出提示词和不愿意写提示词的人，还会希望用老的操作界面。图形界面GUI比起聊天界面ChatUI来讲，有属于它的高效的场景，因为前者内置了很多产品约定，大大降低了使用者的门槛。
回到搜索来说，在特定场景下，使用图形界面的传统搜索依然是最高效的知识获取手段，只不过另外一些垂直或专业的场景，因为搜索没有直接的答案，需要借助AI洞察用户需求推理分析，则会被助手模式替代。
现在搜索引擎已经加上了聊天界面/助手模式，虽然尚未成熟，但至少现在，他们还是用户获取知识的重要选择，不用担心被取代。这个话题很有意思，我们有机会单独展开。
而企业，尤其是需要流量的企业，还是值得在SEO上多做些工作。
在这个阶段，可以通过专业的AI创作，将用户想要获取的知识，送到用户的搜索页面，把对用户的提问要求，降低为简单的关键词输入图形界面操作。
如果知识已经有了，我们要做的，只需要缩短知识与用户的距离，让产品和企业更早到达用户面前。这便是GrowAI的价值所在。
DeepSeek带来的产品启示
想当年，ChatGPT横空出世时，Google对OpenAI的一个评价是，今天你虽然牛，但在未来开源的技术面前，跟我一样都没有形成护城河[4]。
DeepSeek让所有人都相信了这句话。
即使AI又有了巨大的进步，它依然处在一个快速变化的阶段，而所有应用仍需要探索自己在未来生态中的位置，这让新AI的适配变得极为关键。
而做为中间框架的蓝莺AI Agent平台，需要最大可能保持AI服务的可替换性。因此，我们为AI智能消息服务增加了自定义AI服务功能，不再限制用户对自主AI的使用。
也就是说，从现在开始，用户只需在后台操作增加API-KEY，即可配置自己的AI服务了！
