洞悉 AI 爬虫机制，驱动 GEO 优化直击流量风口
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AI抓取注重语义理解与知识提取，精选优质内容解析为结构化知识单元，并智能引用；区别于传统搜索引擎的关键词索引与链接排序。
如果网站想要被更多AI模型所引用，肯定要了解AI抓取的逻辑是什么。AI不是传统的搜索引擎，它不会全网无差别抓取，而是选择性地“理解有价值的知识”。
1.抓取（Crawling）
AI爬虫（如GPTBot、Google-Extended、PerplexityBot）会访问公开网站，但只抓取允许访问的优质内容。所以我们网站的robots.txt，一定要确保可以被AI爬虫所访问，例如可以在robots.txt文档中加入：
2.解析（Understanding）
当AI爬虫抓取到网页后，它不会像搜索引擎那样只保存HTML或关键词，而是会理解网页背后的语义信息，将文本转化为可被机器识别的“知识单元”。如：谁、做什么、有什么参数、应用场景是什么。例如：
“EZYFoot produces lightweight running shoes made with recycled mesh fabric, designed for athletes who need breathable and eco-friendly footwear.”
AI模型会这样解析：
3.引用（Referencing）
当用户向AI提问时，模型会执行以下三步：
语义匹配：AI会从“知识数据库”或“最近抓取的网页”中找到语义相关的段落。
重排序与可信度评估：优先选择来源明确（带组织名）、内容结构良好（有标题、FAQ、表格）、权威性高的网站（行业、品牌）
答案生成：AI整合多个来源的段落生成自然语言回答，并在需要时附上引用链接（例如 Perplexity、Gemini、ChatGPT Browse 模式）。
图片来源：Google
那么它跟传统搜索引擎之间的抓取逻辑有什么区别呢，大家看一下我整理的对比表格就一目了然了：
在 AI 问答生态日益成熟的今天，网站的价值不再局限于被用户搜索到，更在于被 AI 优先引用。明白 AI 抓取的 “选稿逻辑”，针对性地优化内容质量、结构与可信度，才能让 GEO 优化发挥实效，让网站在 AI 流量红利中占据先机，成为用户获取信息时的权威信源。
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