核心结论：Meta AI没有为这四个概念分别设立独立部门或工具包，而是将AEO、GEO、E-E-A-T、AAO深度嵌入同一套技术底座的四个维度——这是一场以“推荐权”为终局的系统战。

你问的正是2026年AI营销最前沿的“组合拳”命题。以下基于Meta AI的检索机制、广告系统智能体进化、Agent中训练突破等最新实证，拆解这套方法论在Meta生态内的落地逻辑。

一、关系图谱：四者在Meta AI生态中的分工

一句话本质：AEO是“被选中”，GEO是“被推荐”，E-E-A-T是“被信任”，AAO是“被依赖”。四者不是选择题，而是Meta AI从“问答”到“决策”的全链路护城河。

二、Meta AI如何做AEO（答案引擎优化）

AEO在Meta AI不是关键词排名战，而是语义块争夺战。

1. 技术底层：RAG架构的块状检索
Meta AI使用Llama模型+检索增强生成，它不读全文，只抓取最匹配意图的“信息块”（chunking）。这意味着你的网页可能整体权重不高，但某一段清晰的“微答案”就能被直接引用。

2. 具体优化动作

• 首段即答案：前50-100字必须直接回应用户的核心问题，避免背景铺垫。

• 问答式结构化：使用<h2>、<h3>承载完整问题（如“如何用Meta AI优化AEO？”），正文给出可直接摘录的结论。

• 消除语义模糊：Meta AI依赖“密集检索”匹配意图，而非关键词密度。例如用户问“夏天如何让屋子凉快”，AI会抓取隔热膜、空气对流的内容，而不是盯着“凉快”这个词重复。

3. 关键数据

• AI概览已在16%的Google桌面搜索中出现，Meta AI的引用逻辑类似——被引用一次的曝光价值远超传统排名。

• 引用高峰出现在内容发布后2-3天，1-2个月内快速衰减，必须持续更新。

结论：Meta AI的AEO不是“优化整站”，而是为每个核心问题预制一个可直接搬运的答案块。

三、Meta AI如何做GEO（生成式引擎优化）

GEO在Meta不是自然流量的补充，而是广告投放的新信任基建。

1. 核心差异：GEO ≠ SEO升级版

• SEO：争夺“用户会不会点你”

• GEO：争夺“AI会不会替你说话”

2. Meta GEO的特殊性：广告反哺
Meta是目前唯一将AI对话数据直接用于广告靶向的平台（2025年12月16日已生效，覆盖10亿+月活用户，无退出选项）。

• 用户与Meta AI聊“周末露营” → 你的GEO优化内容被AI引用 → Instagram信息流出现你的帐篷广告

• 这不是广告内嵌答案，而是用答案数据训练广告系统

3. 落地策略

• 内容即落地页：GEO内容不再只是“文章”，而是广告点击后的承接页。要求结论清晰、本地化信息明确（服务国家、认证资质、真实案例），让广告看起来像“参考答案”而非推销。

• 多平台一致性：Meta AI会扫描你的品牌在Facebook公共主页、Instagram、第三方新闻源的口碑是否一致，不一致则降权。

4. 避坑指南
❌ 把GEO当成关键词堆砌
❌ 欧美和东南亚用同一套内容模板（欧美重合规与权威，东南亚重案例与服务可见性）
❌ GEO内容与广告投放割裂——这是当前出海企业最大的效率漏损

四、Meta AI如何构建E-E-A-T（经验·专业·权威·信任）

Meta AI没有照搬Google的E-E-A-T评分卡，但建立了更隐蔽的信任评分体系。

1. 信任评分的三个硬指标

• 作者资质：明确署名、LinkedIn/Facebook职业主页关联、行业认证——AI会抓取这些作为“经验”信号。

• 事实交叉验证：Meta AI会把你提供的数据与政府站点、百科、权威新闻进行比对，一旦发现矛盾，信任分直接清零。

• 数字足迹广度：不仅是官网，还包括维基百科条目、Crunchbase档案、行业协会会员列表。Meta AI为品牌建立“知识档案”，孤岛型网站几乎不可能获得高信任分。

2. 实操建议

• 每个核心人物/作者必须有可公开验证的职业履历

• 关键数据必须附带可溯源出处（如“根据2026年1月美国能源署报告”）

• 建立品牌实体描述：在“关于我们”页面用结构化数据明确“你是谁、服务谁、有何资质”——这是AI理解品牌的第一步

五、Meta AI如何做AAO（AI智能体优化）—— 目前最前沿、信息最稀缺的战场

⚠️ 关键说明：当前搜索结果中没有任何信息直接说明“品牌方如何优化被Meta AI Agent推荐”的具体营销策略。现有AAO相关内容均指向Meta内部如何用智能体优化广告基础设施，以及如何训练Agent完成任务，与“品牌被Agent调用”是两回事。

但我们可以从Meta 2025年10月发布的Agent中训练（Mid-training）论文逆向推导其未来逻辑：

1. Agent决策机制正在质变
传统AI推荐是“单轮问答”，未来的AI Agent是多步任务执行（如“帮我策划一场新品发布会，找场地、定预算、邀请KOL”）。Meta正在用“早期经验+自我反思”训练Agent理解因果而非模仿动作。

2. 这对品牌的启示（推断性策略）

• 品牌成为Agent的“世界模型”的一部分：如果你的品牌反复出现在高信任度、多步骤任务的解决方案中，Agent会默认你为“该类任务的默认选项”。

• 结构化任务图谱：内容不能只回答“是什么”，必须覆盖“如何做、选型标准、风险规避、执行清单”——这是Agent进行多步推演时依赖的知识骨架。

• 小模型时代的机会：Meta证明700M参数的小模型通过中训练可在特定任务上击败大模型。这意味着垂直领域深度知识比泛流量更能绑定Agent的决策路径。

3. 当前你可以立即做的AAO储备

• 制作决策清单型内容（如“海外网红营销的7个避坑步骤”）

• 明确写出品牌作为“解决方案节点”（如“在预算<5万美元、需要快速执行时，我们的方案是……”）

• 在FAQ中嵌入因果逻辑，而非孤立问答

六、总结：Meta AI四维优化当前态势图

最后一句真相：Meta AI的四维优化不是什么黑科技，而是把过去SEO时代“讨好爬虫”的精力，全部转移到“成为AI的安全答案”上。AEO是门票，GEO是放大器，E-E-A-T是护城河，AAO是下个十年的船票。

如果你需要，我可以基于Meta最新论文和广告系统逻辑，专门为你推演一套2026年AAO品牌占位实战假设清单——目前全网几乎没有公开版本。