企业级 SEO

这是什么

这不是一份通用 SEO 打包服务。这是面向企业和 B2B 的技术 SEO，由给你做系统的同一支团队来做，所以搜索是接进你产品和转化漏斗里的，而不是另起一份每月汇报的清单。底下的地基是把无聊但要紧的部分做对：一个搜索引擎能抓取、能理解、能排名的站点，从第一行提交就这么做。它也是你能被 AI 引用的前提，因为 AI 搜索取数的索引，跟你想排上去的是同一批。排不上，就进不了答案。

为什么 AI 来了之后这件事更重要，而不是更不重要

有个常见的判断：AI 搜索来了，传统 SEO 就过时了。但底层管道不是这么回事。LLM 答案背后的检索爬虫，多数只抓你的原始 HTML，不执行 JavaScript——一份基于 5 亿多次 GPTBot 抓取的分析发现，AI 爬虫基本不跑客户端 JS。所以一个靠 hydration 之后才把内容画出来的单页应用，在它们眼里就是空的。这是个构建决策，不是内容问题：把页面在服务端渲染好，内容就在第一个响应里。

另一半，是真正能撬动 AI 引用的东西。GEO 这篇原始论文（KDD ‘24） 直接测过：给页面加上引用来源、统计数据和引述，能把它在生成式答案里的可见度提升最高约 40%，其中「引用来源」是最强的单一杠杆。这跟好的编辑型 SEO 本来就在做的事完全对得上。取巧的路子撑不住：一份覆盖 30 万域名的研究发现 llms.txt 对 AI 引用没有可测影响，而 Google 已经把「操纵生成式 AI 回答」写进了 spam 政策。能长久立住的做法跟以前没两样：站点可被抓取、结构清楚、内容值得被引用。

我们怎么做

我们做服务端渲染，让内容在任何 JS 跑起来之前就已经在 HTML 里——内容型站点用 Astro，应用复杂一些时用 Next.js App Router 跑在 OpenNext on Cloudflare 上。两条路的结果一样：不管来的是人还是机器，第一次请求拿到的就是完整页面。

在这之上：

• **结构化数据。**按 Google 结构化数据文档写 JSON-LD，类型对照 schema.org，让 Organization、Article、Product、FAQ 对解析器是明确的，而不是靠从标签里猜。
• **把 Core Web Vitals 当预算，不当事后补救。**我们把页面卡在 web.dev Core Web Vitals 的阈值内——LCP、INP、CLS——一旦回退就当构建失败处理，因为慢页面被抓得更少、排得更差。
• 架构和内链对准真正要紧的查询，让抓取深度和链接权重落到你想被找到的页面上。
• 衡量接进 GA4，让来自 AI 助手和自然搜索的引流看得见，而不是靠猜。

接下来往哪走

采购调研正在往 AI 中介那边迁移——Gartner 预计到 2028 年 AI agent 将影响 90% 的 B2B 采购旅程。不管搜索的是人还是 agent，要求是同一个：一个快、可抓取、结构良好的站点，让检索系统读得懂、信得过。这个地基我们一次做扎实，之后随着索引和爬虫的变化持续维护。