Copilot AI 搜索 × Scrapeless: GEO时代企业团队的隐秘增长切入点

Michael Lee

Expert Network Defense Engineer

10-Dec-2025

在 ChatGPT、Grok 和其他大型语言模型争夺公共互联网的关注时，一个深刻影响 B2B 采购决策的人工智能搜索平台正在快速崛起 —— 微软 Copilot AI 搜索。

Copilot 可以连接到 Workday、ServiceNow、SAP 和 Atlassian 等平台，以支持企业工作流程、决策和推荐。

在最近几个月，微软不断增强 Copilot 的搜索能力，将其从辅助 AI 工具转变为一个跨应用、企业系统和文件类型的 智能搜索中心。它可以同时从企业存储、协作平台、电子邮件系统、生产力工具和授权的第三方系统中检索信息。

换句话说：

它比任何公共搜索引擎更接近“企业真正关心的内容。”

来自微软的说法：Copilot 协助进行专业任务、研究、分析、供应商比较和决策。

这就是为什么 Copilot 在 2025 年将成为 GEO（生成引擎优化） 最隐秘但又至关重要的流量入口之一。

第 1 部分：AI 搜索引擎的三个数据边界

随着 AI 生态系统的发展，用户信息世界现在分成了 三个独立的数据流。

每个 AI 搜索引擎所关注的“互联网”完全不同：

1. Grok — 社交媒体优先

擅长分析社交媒体趋势
专注于公共对话、观点和实时情感
非常适合 B2C 趋势预测
用户基础倾向于普通消费者

用例： 社交倾听、趋势分析、社交媒体营销洞察。

2. ChatGPT / 公共 LLMs — 开放网络优先

专注于公共网页、长篇内容、教程、问答网站
内容覆盖最广
对 SEO 内容非常敏感
最适合内容生产、广泛覆盖、开放领域搜索

用例： 内容生成、关键词覆盖、公共 SEO。

3. Copilot / Microsoft 365 Copilot — 企业内容优先

搜索 OneDrive、SharePoint、Outlook
跨文件、跨应用、跨系统的语义搜索
与 ServiceNow、Workday 和其他企业系统集成
提供 工作上下文级别 精确答案
清晰、可验证的引用

用例： B2B 研究、企业采购旅程、内部知识管理、企业 GEO。

第 2 部分：理解 Copilot

Copilot 是微软的人工智能虚拟助手。它通过提示与响应的交互使用 LLMs 来回答问题。

它同时提供：

搜索引擎能力
生成 Q&A（AI 回答）
引用系统
综合答案（多源答案合成）
多模态推理（文本 + 网络 + 文档）

所有这一切都在一个地方，提供 可验证的、结构化的、基于来源的答案。

第 3 部分：为什么 Copilot 正在成为最关键的 GEO 搜索入口

SEO 专注于谷歌排名。
GEO 专注于：你的内容能否成为 AI 的回答？

在 B2B 采购中，真实的路径是：

员工询问 → Copilot 返回分析 + 引用 → 经理决定 → 采购
(谷歌完全不参与。)

无论你的产品、文档和解决方案是否能够：
✔ 出现在 Copilot 的响应中
✔ 被 AI 引用
✔ 被比较和推荐

……已经成为影响 B2B 决策的一个关键因素。

第 4 部分：Scrapeless × Copilot — 打开封闭 AI 搜索系统的“黑匣子”

Copilot 是一个封闭的生态系统。通常情况下，你无法对其进行抓取：

❌ 无法访问内部 API
❌ 刷卡保护
❌ 复杂的动态渲染
❌ 不同企业账户会产生不同结果

Scrapeless 提供：

✔ 云浏览器集群（兼容 Puppeteer / Playwright）
✔ 自动刷卡解决
✔ 高并发 WebSocket 执行
✔ 完整真实用户行为模拟

这意味着你可以像 真实员工 一样使用 Copilot，同时自动提取其答案、引用和来源 URL —— 本质上是 Copilot SERP 跟踪。

第 5 部分：完整示例 — 使用 Scrapeless 自动化 Copilot AI 搜索监控（附代码）

步骤 1：连接到 Scrapeless 云浏览器

js Copy

const query = new URLSearchParams({
    token: "APIKey",
    sessionName: "CopilotAISearch",
    sessionTTL: 900,
    proxyCountry: 'US',
});

const browserWSEndpoint = `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${query.toString()}`;

const browser = await puppeteer.connect({
    browserWSEndpoint,
    defaultViewport: null
});

含义：

控制远程云无头浏览器
自动使用美国代理
自动刷卡解决
获取一个像真实用户一样行为的会话

第2步：打开Copilot并输入查询

js Copy

await page.goto('https://copilot.microsoft.com/');
await page.waitForSelector("#userInput");

const client = await page.createCDPSession();
await client.send('Agent.type', {
    selector: '#userInput',
    content: '你能推荐一个带源链接的Shopee数据抓取工具吗？',
});

意思：
完全模拟员工向Copilot查询。

第3步：等待转闸自动解决并提交

js Copy

await new Promise(res => setTimeout(res, 10000));
await page.click('[data-testid="submit-button"]');

第4步：展开完整引用列表

js Copy

await new Promise(res => setTimeout(res, 10000));
await page.evaluate(() => window.scrollBy(0, window.innerHeight));
await page.waitForSelector('[data-testid="citation-overflow-button"]');
await page.click('[data-testid="citation-overflow-button"]');

意思：
引用是GEO的核心。
Copilot引用谁 = Copilot信任谁。

第5步：提取引用数据（URL、标题、摘要）

js Copy

const referenceLinks = await page.evaluate(() => {
    const lists = document.querySelectorAll('ul[role="list"]');
    const extractedData = [];
    lists.forEach((list) => {
        const items = list.querySelectorAll('li');
        items.forEach((item) => {
            const linkElement = item.querySelector('a');
            if (linkElement) {
                const url = linkElement.href;
                const allP = Array.from(item.querySelectorAll('p'));
                extractedData.push({
                    url,
                    title: allP[0]?.textContent.trim() || '',
                    description: allP[1]?.textContent.trim() || '',
                });
            }
        });
    });
    return extractedData;
});
await fs.writeFile('references.json', JSON.stringify(referenceLinks, null, 2));

这里是你完整内容的简洁、流畅、专业的中文翻译：

第6步：提取AI响应内容并转换为Markdown

js Copy

const aiMessageContent = await page.evaluate(() => {
    const element = document.querySelector('[data-content="ai-message"]');
    return element ? element.innerHTML : '';
});

const turndownService = new TurndownService();
const markdownContent = turndownService.turndown(aiMessageContent);

await fs.writeFile('response.md', markdownContent);