GEO
一 GEO基础认知
什么是GEO Generative Engine Optimization生成式引擎优化
和传统SEO区别
SEO 适配网页搜索排序
GEO 适配AI大模型问答输出
核心目标 让AI在回答用户问题时引用我方信息 输出我方品牌产品
适用场景 AI对话 AI摘要 AI总结 Agent知识库
二 GEO核心底层原理
大模型信息来源
公开网页抓取
RAG知识库投喂
第三方数据源
AI采信内容判定标准
事实准确 逻辑完整
来源权威 信息唯一
结构化清晰 便于模型抽取
无矛盾冲突信息
影响AI输出的关键因子
内容本体质量
Schema结构化标记
全网信息一致性SSOT
外部信源佐证
三 前期调研与定位
用户AI提问调研
整理用户会向AI问哪些业务相关问题
区分事实类 对比类 选型类 教程类问题
竞品GEO现状调研
测试AI回答时优先输出哪些竞品
分析竞品被AI引用的内容特征
确定目标输出结果
希望AI输出什么事实 卖点 联系方式
规避AI错误转述风险
信源资产盘点
官网 新闻 百科 第三方平台账号
自有知识库 白皮书 案例文档
四 内容层构建 GEO核心内容生产
内容写作原则 面向大模型阅读
事实前置 关键信息放在段落开头
明确断言 减少模糊修饰词
完整实体信息 品牌 产品参数 服务范围 价格 案例
减少营销情绪化文案 增加客观事实描述
内容类型
事实科普类 行业定义 产品介绍
对比类 选型对比 优劣势客观陈述
FAQ问答库 模拟AI用户提问 一问一答
案例数据类 项目案例 实测数据
官方公告 规格 服务 政策说明
内容避坑
不要前后矛盾
不要过度夸大宣传
关键信息不要藏在图片 视频内 AI难以提取
五 结构化标记与技术实施
Schema org结构化标记
Organization企业信息
Product产品标记
Article新闻文章
FAQPage问答标记
Review评价标记
SSOT单一事实源建设
全网统一一套官方事实口径
官网作为唯一权威源头
各平台副本同步更新 避免信息打架
网页技术适配
文本可抓取 不要全JS渲染内容
清晰标题层级H1 H6
合理列表 表格呈现参数
知识库RAG侧GEO
文档切片优化 适配大模型分片
元数据补充来源 时间 实体标签
过滤噪音 剔除营销废话
六 全网信源矩阵布局
自有阵地 一级信源
官方网站 最高权重
官方博客 白皮书下载页
背书阵地 二级佐证信源
官方新闻稿 权威媒体发布
行业平台 百科词条
合规第三方入驻平台
注意事项
所有平台关键事实和官网保持一致
拒绝低质量垃圾外链 GEO不看重传统外链数量
七 效果测试与验证体系
人工Prompt测试
多轮向大模型提问业务相关问题
记录 是否提到我方 信息是否准确 有无错误
测试维度
实体识别 品牌 产品名是否被识别
事实正确性 参数 服务有没有被AI篡改
引用优先级 AI优先输出我方还是竞品
问题排查
AI输出错误信息 全网查找错误来源 修正
AI完全不提及 缺少明确事实断言 缺少权威信源
八 迭代优化流程
1 收集AI错误回答 缺失信息
2 更新官网SSOT源头内容
3 补充Schema标记
4 同步更新全网各平台副本
5 再次Prompt复测
6 沉淀新FAQ加入内容库
九 风险与常见坑
风险点
AI篡改我方事实信息
网上旧错误信息被大模型记住
过度营销文案被大模型过滤忽略
误区
照搬SEO文章直接做GEO 效果差
只堆外链 忽略事实一致性
关键信息全部放在图片视频
十 GEO项目交付产出清单
AI提问词库文档
SSOT官方事实口径文档
FAQ问答库
Schema标记部署方案
信源矩阵建设清单
周期性GEO测试报告
