第 0001 课 · 基础
两条管线
在任何招式讲得通之前，你得先理解它所服务的那台机器。机器有两台。
你是个开发者，在做营销自动化。所以别用那套”小技巧”的框架去理解它。唯一经得起时间考验的模型是这个：你的内容会流经一条由若干独立阶段组成的管线，而每一招 SEO/AEO 招式都只是在某一个阶段上做的一次干预。把这些阶段吃透，每一招就都能找到自己的位置。
本课你能拿下的收获： 给你任意一招 SEO 或 AEO 招式，你都能说出它瞄准的是哪条管线、哪个阶段——以及因此你的工具必须为它产出什么。
管线一 —— 经典搜索
这就是”SEO”一直以来的含义。Google（或 Bing）会按顺序运行四个阶段。一个在早期阶段就失败的页面，永远到不了后面的阶段——你没法给一个从未被索引的页面排名，你也没法索引一个从未被抓取的页面。[1]
经典搜索 · SEO
Crawl bot 抓取你的页面
→ Index 解析并存入数据库
→ Rank 为某个查询给页面排序
→ Serve 渲染结果页
管线二 —— AI 答案引擎
这就是”AEO”（又称 GEO）。ChatGPT、Claude、Perplexity 以及 Google 的 AI Overviews 不会给你十条链接——它们会组合出一个答案，并引用少数几个来源。这里的阶段不一样：retrieve（检索）候选段落（passage），synthesize（合成）出一个答案，cite（引用）所用到的来源。[2]
AI 答案引擎 · AEO / GEO
Retrieve 拉取段落，通常通过实时搜索
→ Synthesize LLM 写出一个答案
→ Cite 标注所用到的来源
▲ 检索通常读取的是与管线一相同的、已抓取并索引的网络。
关键的连接点： AEO 不会取代 SEO——它叠加在 SEO 之上。大多数答案引擎都从已索引的网络中检索（往往在底层跑一次搜索查询）。所以可抓取（crawlable）和可索引（indexable）是两者共同的最低门槛。在此之上，AEO 又加了一个新问题：一旦被检索到，你的页面是否容易从中提取出一个干净、可引述、可被引用的事实？
为什么开发者要在意：每个阶段都是你软件要触碰的东西
这套模型值得记下来的原因在于：每个阶段都对应到一个具体的产物，你的自动化要么读它、要么写它。
| 阶段 | 你的工具在这里做什么 |
|---|---|
| Crawl | 生成/校验 robots.txt 和 sitemap.xml；检查页面返回 200 且未被屏蔽。 |
| Index | 无头渲染页面；核验标题、canonical（规范链接），并确认内容在 HTML 里，而不是藏在 JS 后面。 |
| Rank | 审查内容深度、内链、页面速度；通过 API 跟踪关键词排名位置。 |
| Serve | 输出 schema.org 结构化数据，从而赢得富结果（rich result）与摘要。 |
| Retrieve | 让事实可被提取：清晰的标题、自足的句子、结构化数据。 |
| Cite | 跟踪哪些 AI 引擎在哪些 prompt 上、随时间如何引用你。 |
后续课程会一格一格地深入展开。今天你只需要这张地图。
提取练习 · 不许偷看
把招式放到管线上
凭记忆作答——正是这份努力让知识留得住。每题只有一次机会；在看其他选项前先选。
第 1 / 4
在经典搜索中，哪个阶段决定结果出现的顺序？
第 2 / 4
AI 答案引擎的答案主要来自……
第 3 / 4
对 AEO 而言，为什么被索引仍然重要？
第 4 / 4
你的工具会校验
robots.txt 和 sitemap.xml。它服务的是哪个阶段？一手来源 — 接下来读这个 (≈15 分钟)
“In-depth guide to how Google Search works” — Google Search Central crawl 抓取 → index 索引 → serve 投放这条管线，直接出自引擎自己的文档。这是关于管线一的最高可信度来源。
卡住了，或者好奇？ 这个 agent 就是你的老师。尽管问——“给我看一个真实的 robots.txt”、“Claude 和 Perplexity 的 retrieve 方式不一样吗？”——追问是学得最快的方式。