转载笔记：本文是对 Geektao（@geektao0319）2026 年 11 月 3 日 X 长文《照着哥飞的方法做 GEO：让网站同时拿到谷歌和 ChatGPT 的流量（完整步骤）》的总结笔记，不是原文转载。原文链接：https://x.com/geektao0319/status/2117581259115250035
作者按哥飞在社群和 X 上公开分享过的方法整理了一套步骤，在自己的几个站上做了一遍。2026 年 10 月，ChatGPT 一共给其中 7 个站带来 1,350 次访问，是 9 月（436 次）的 3 倍。文中的站用站 A、站 B、站 C 代称。
结论先放这里：谷歌和 ChatGPT 带来流量的页面几乎不重合，要分开做；给 ChatGPT 准备的页面要做成能直接使用的工具，文章类页面在 ChatGPT 这边基本拿不到访问。下文按五个步骤展开，每一步附实测数据。
一、谷歌和 ChatGPT 推的是两类页面
习惯用谷歌的用户问完 AI 还会回到谷歌搜索；从 AI 时代开始上网的用户，在 AI 里得到答案后就不一定再去搜索（哥飞 10 月 29 日的观点）。所以两边的流量都要拿。
哥飞在 9 月 10 日还提醒过一个容易忽略的地方：同一个需求，用户在谷歌里输入的是几个关键词，在 ChatGPT 里问的是一句完整的话，通常还带着用途和限制条件。问法不同，被找到和被引用的页面也不同。
站 A 是一个工具站。8 月 1 日到 10 月 28 日，它的教程文章拿到 2,587 次谷歌点击，ChatGPT 只带来 41 次访问；其中谷歌点击最多的一篇教程，两边分别是 1,022 次和 1 次。生成器页面正好相反：一个是谷歌 47 次、ChatGPT 141 次，另一个是 3 次和 41 次。
另一组对照是两个同品类的站。10 月 1 日到 21 日，前者在谷歌的展示量是 3,111,333 次，后者是 7,623 次，相差 408 倍；同期 ChatGPT 访问分别是 6 次和 229 次。作者的结论是谷歌排名好，不代表 ChatGPT 会推荐。
这一部分踩过的坑：不能用谷歌流量去估算 ChatGPT 流量。在作者的几个站里，两者没有对应关系（样本只有几个站，只作参考）。
二、第 1 步：让 AI 爬虫进得来、读得懂（上线当天，约 30 分钟）
ChatGPT 推荐一个网站之前，要先能抓到页面，并读出页面在讲什么。页面如果靠前端渲染，爬虫拿到的可能只是一个没有正文的空壳。
开始前要准备：修改 robots.txt 和页面代码的权限；Cloudflare 后台（网站接入了 Cloudflare 的话）；Google Search Console 和 Bing Webmaster Tools 账号。
操作步骤：
- 在 robots.txt 里放行 AI 爬虫。和 ChatGPT 相关的有三个：OAI-SearchBot 用于 ChatGPT 搜索，ChatGPT-User 在用户让 ChatGPT 打开网页时使用，GPTBot 用于模型训练。想被 ChatGPT 推荐，至少要放行前两个。Claude、Perplexity 对应的是 ClaudeBot、PerplexityBot。站 A 一次放行了 10 种。
- 用 AI 爬虫的 UA 请求首页和核心页面，确认返回 200，并且 HTML 里直接包含标题、正文和 FAQ。检查命令如下，返回 0 说明正文不在 HTML 里，需要改成服务端渲染：
curl -A "Mozilla/5.0 (compatible; OAI-SearchBot/1.0; +https://openai.com/searchbot)" https://你的域名/ | grep -c "<h1"- 网站接入了 Cloudflare 的话，到后台确认屏蔽 AI 爬虫和 Bot Fight Mode 没有拦截上面这些爬虫，新接入的域名尤其要检查。
- 加结构化数据：首页用 Organization 和 WebSite；工具页用 SoftwareApplication 或 WebApplication，写明免费和付费方案（Offer）；有问答的页面加 FAQPage；教程加 HowTo 或 Article。
- 把 sitemap 同时提交到 Google Search Console 和 Bing Webmaster Tools。公开报道称 ChatGPT 搜索有一部分依赖 Bing 的索引，这一点作者没有办法自己验证。
- 在网站根目录放一个 llms.txt，依次写：一句话介绍、怎么用、价格、和主要替代品的区别、核心页面和工具页的链接。
这一部分踩过的坑：llms.txt 和其他改动是同一天上线的，它单独起了多大作用，作者分不出来。谷歌方面公开说过搜索不使用这个文件。它的成本很低，作者仍然每个站都放。新页面上线后，sitemap 可能被边缘缓存住，要等缓存过期，新地址才会出现（站 C 的缓存时间是 1 小时）。这一步只是门槛，一个 10 月 30 日上线的新站，上线前这一步全部做完，前 3 天 ChatGPT 访问是 0。
三、第 2 步：用哥飞的三步法，反推用户会怎么问
要被 ChatGPT 推荐，先要知道用户会怎么提问，以及 ChatGPT 回答这些问题时会去引用哪些网页。
哥飞 9 月 9 日公开分享的方法分三步：先反推，问 ChatGPT“假如你是用户，想找 XX 工具，你会怎么向 ChatGPT 提问？”Claude 和 Gemini 也各问一遍，得到一份问题列表；后提问，另开一个新窗口，把这些问题逐个问一遍，观察它怎么拆解问题、拆成了哪些搜索关键词、抓取了哪些网页、这些网页的标题是什么；再总结，把第二步的结果交给 AI 分析，让它告诉你应该写什么内容、发到哪些地方。
执行时，作者另外做了两件事。
第一件，把问题按意图分成五类，每一类对应一种页面：
- 找工具（best free XX tool）：工具页、“最好的 XX 工具”对比页
- 找替代（XX alternatives）：替代页
- 怎么做（how to XX）：操作指南
- 具体事实（XX 的价格、尺寸、参数是多少）：页面上的直接答案和 FAQ
- 值不值得（is XX worth it）：带计算的指南、原创数据页
第二件，反推完之后，直接问 ChatGPT 对自己网站的看法：
- Can you visit [你的域名] and tell me what it does?
- Would you recommend [你的域名]? What would it need to improve?
站 C 在 10 月 22 日按这个流程做了一遍。改版前 7 天（10 月 15 日到 21 日），ChatGPT 每天带来 0 到 4 次访问，共 12 次；改版后（10 月 22 日到 11 月 1 日），每天 16 到 41 次。新增的对比页从 10 月 25 日开始有 ChatGPT 访问，到 11 月 1 日共 28 次。
作者还提醒：ChatGPT 会照搬页面上的说法，写错的也照搬。
这一部分踩过的坑：同一天改了好几处，无法确定是哪一项带来的变化；它指出的 3 处矛盾都确实存在，这类意见要逐条回站上核实再改；每次都要新开对话、打开搜索再问，前面的对话内容会影响回答。
四、第 3 步：做能直接使用的工具页，不做资讯页
哥飞 10 月 26 日公开过一个失败案例：新产品上线一周，2K UV 里有 700 个来自 ChatGPT，但没有成交。他的判断是产品做成了以内容资讯为主、附带生成器，ChatGPT 带来的是来获取信息的用户，本身没有生成需求；应该做成生成器、做成表单。
作者的数据和这个判断一致。10 月 ChatGPT 带来的 1,350 次访问里，工具页和数据页占 774 次，首页 494 次，对比页和替代页 35 次，博客和指南文章只有 6 次。
新上线的工具页，很快就有 ChatGPT 带来的访问：站 A 在 10 月 9 日上线 4 个免费工具页，其中一个在第二天（10 月 10 日）就有了 ChatGPT 访问，到 11 月 1 日这 4 个工具页共 120 次；站 B 在 10 月 5 日上线一个只解决一个具体问题的工具页，第二天（10 月 6 日）就有了 ChatGPT 访问，到 11 月 1 日共 136 次。
操作步骤：
- 从第 2 步的问题清单里挑出“找工具”和“怎么做”两类，每个具体问题做一个工具页。
- 首屏放可以直接操作的表单或生成器，用户不用往下翻就能开始用。
- H1 下面第一句写清四件事：这是什么、给谁用、是否免费、是否需要注册。
- 页面下方写 10 条以上 FAQ，每条答案的第一句就是结论。AI 引用时通常只取前一两句。
- 只写已经上线的功能。价格和各类数字在首页、定价页、FAQ、结构化数据里保持一致。
- 新工具页上线当天加进 sitemap 和 llms.txt，并从首页或工具汇总页加内链。
作者的结论：一个具体问题，对应一个能直接用的页面。
这一部分踩过的坑：文章在谷歌有流量，在 ChatGPT 这边几乎没有。站 A 的教程文章 3 个月只有 41 次 ChatGPT 访问。文章照样写，它主要服务谷歌。对比页的直接访问不多（10 月 35 次），它的作用可能是被 ChatGPT 引用、再把用户带到首页（作者的推论，11 月复查后验证）。
五、第 4 步：单独记录 AI 带来的访问
GA4 会把一部分从 AI 来的访问记成直接访问。不单独记录，就看不出哪一步起了作用。
操作步骤：
- 在 GA4 里复制默认渠道组，在 Referral 之前新增一个“AI Assistants”渠道，条件是来源匹配下面这条正则：
chatgpt\.com|openai\.com|perplexity|claude\.ai|gemini\.google\.com|copilot\.microsoft\.com|copilot\.com|deepseek|grok\.com- 在网站代码里记录首次来源：用户第一次访问时，按 utm_source、referrer 的顺序判断来源，存进 localStorage，之后不再覆盖。ChatGPT 给出的链接通常带有 utm_source=chatgpt.com，referrer 丢失时也能识别。
- 把首次来源写进 GA4 的用户属性（如 first_source、first_ai），注册等关键事件都带上它。
- 每周看一次 AI 来源的访问量和落地页，和上一周对比。
这一部分踩过的坑：本文的 ChatGPT 数字都来自 GA4，是下限，实际只多不少；同一份流量如果同时用 GA4 和 Cloudflare 统计，汇总时只能取其中一个来源，两个相加会重复计算。作者整理这篇文章时就犯过这个错，文中的数字已经改正。
六、第 5 步：每 1 到 2 周复查一次
用登录状态、打开搜索功能的 ChatGPT，每次新开对话，问下面 4 句，把回答原文保存下来做对比：
- What’s the best free [品类] tool?
- [最大的竞品] alternatives
- Can you visit [你的域名] and tell me what it does?
- Would you recommend [你的域名]? What would it need to improve?
每次重点看三件事：它对网站的描述是否准确，不准确时回去找是哪句文案导致的；品类问题的答案里有没有你，没有的话它引用了谁、引用的是哪一类页面；它提出的改进意见，逐条核实后放进待办。
作者在 11 月 4 日的回复里更正：这一步改用临时聊天，因为账号记忆会影响回答。
七、还没有验证的部分
- 站 C 的对比页能否让 ChatGPT 在“最好的 XX 工具”这类问题里提到站 C，11 月 5 日复查后补在评论区。
- 一个 10 月 30 日上线的新站，上线前做完了前四步，前 3 天 ChatGPT 访问为 0，两周后补数据。
- 投入：第 1 步约 30 分钟，第 2 步约 1 小时，工具页按功能另算。这套做法本身不需要花钱。
- 方法来自哥飞在 X 上公开分享的帖子，原帖链接放在评论区。感谢哥飞和社群里的朋友。
- 数据说明：ChatGPT 访问来自 GA4 中来源为 chatgpt.com 的会话，谷歌数据来自 Google Search Console。10 月 27 日、28 日两天的统计不完整，相关数字偏低。
执笔
