AI搜索+GEO时代的营销策略更迭学习笔记

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第一章 GEO的介绍与技术原理

1.1 GEO的来源与介绍

GEO，全称 Generative Engine Optimization，是指在生成式AI主导的搜索引擎中，通过优化内容的结构、语义和引用方式，提高其在AI生成答案中的被引用概率，从而达到品牌曝光和转化的目的。

这一概念最早由营销技术团队提出，旨在应对传统SEO在AI搜索时代失效的问题。与SEO不同，GEO关注的不是网页在搜索结果的排名，而是内容是否被生成式引擎选中、嵌入到最终答案中。

GEO的兴起，源自如下变迁：

• 用户搜索行为从“点击链接”转为“读取AI摘要”；
• LLM（大语言模型）成为主要的信息摘要和推荐生成体；
• 品牌曝光不再依赖网页跳转，而是靠“答案即结果”。

GEO并不是SEO的替代，而是一种迭代，它承载了品牌内容进入下一代流量入口的战略任务。

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1.2 在大模型搜索时代，为什么会有GEO？

AI搜索（如 DeepSeek、Kimi、ChatGPT 插件搜索）已经改变了传统信息获取路径。用户越来越多地在自然语言提问，并接受生成模型的“直接回答”，不再浏览多个网页。

这背后是搜索技术的进化：

• 引擎从关键词匹配，过渡到语义检索与自然语言生成；
• 信息源从网页URL跳转，转变为大模型生成内容；
• 用户期望从“自己判断”转向“系统推荐答案”。

这就引出了新的问题：谁决定了AI的回答？谁控制了答案的内容？答案中品牌能否出现？

GEO的使命就是解决这些问题。它要确保品牌内容能够进入大模型的知识结构、上下文窗口、RAG检索库，最终嵌入AI的答案中。AI GEO 能突破传统搜索引擎限制，触达 ChatGPT、豆包等众多 AI 平台用户。这些平台用户基础庞大且多样，企业优化后，可将品牌信息传递给更广泛受众，增加曝光和知名度，挖掘潜在客户，开拓新市场。

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1.3 GEO与传统SEO的区别：平台、方式、评价、计价机制

GEO的核心在于：内容不是写给人看的，而是“写给模型读的”。你不是博取点击，而是“博取被引用”。

对比维度	SEO	GEO
使用平台	Google, 百度, Bing, 小红书, 知乎等	ChatGPT, DeepSeek, Kimi, Perplexity 等AI搜索
内容目标	提升网页排名，引导点击跳转	提升内容被引用概率，嵌入AI生成答案
衡量指标	CTR、PageRank、外链数量、关键词覆盖	引用率（LLM引用）、生成概率、语义嵌入度
付费方式	CPC（点击付费）、CPM（曝光）、CPA（转化）	CAG（每生成一次回答成本）、CIR（引用频次）等探索中
优化方式	关键词布局、HTML结构优化、外链策略	Prompt拟合、embedding设计、内容结构化
内容收录策略	抓取页面结构、域名权重、时效性	语义可读性、模型可训练性、上下文相关性

GEO与SEO的协同整合

虽然GEO可以作为独立策略使用，但与SEO结合才能最大化品牌的线上影响力。两者核心理念高度一致：传统SEO为GEO打下基础，二者结合能构建更完整的数字营销体系。

有效结合GEO与SEO的策略：

• 统一内容策略：打造同时满足传统搜索和AI平台的高质量内容，确保符合E-E-A-T原则（专业性、权威性、可信度、经验性）

• 全面关键词研究：兼顾传统搜索词、长尾关键词、自然/对话式查询，以及与AI偏好的语义关联词

• 技术优化保障：确保网站技术完善，满足SEO与GEO需求，包括优化加载速度、移动端适配、结构化数据及自然语言处理。

• 持续学习与调整：紧跟SEO与GEO最新动态，根据传统引擎算法更新与AI技术演进灵活调整策略。

• 数据驱动决策：整合SEO与GEO的数据洞察与分析结果，优化策略并提升效果。

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1.4 GEO的技术原理与搜索大模型架构拆解

GEO背后的核心技术架构，是基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 的大语言模型系统。
生成式 AI 引擎工作原理

• 数据采集：构建覆盖广泛的语料知识库，系统从多样化渠道抓取原始数据。

• 预处理：对原始数据进行清洗与标准化处理，消除噪声数据并统一格式，为模型训练奠定基础。

• 模型训练：机器学习模型基于这些预处理数据进行训练，以理解和处理自然语言。包括教模型模式识别、上下文理解（即语境理解）和解析能力。

• 推理和微调：针对特定任务进行模型微调，通过参数调整提升特定类型查询的处理效能。微调会调整模型参数，以更好地处理特定类型的问题或主题。

• 内容生成：在收到用户查询时，模型会根据需要执行联网搜索查询，与模型训练成果的知识形成互补，利用关联信息进行智能整合，再结合上下文生成结构清晰、逻辑严谨的对话式回复。输出内容突破简单事实罗列，形成问题导向的完整解决方案。

• 评估和优化：对生成内容进行质量与相关性检测，利用反馈数据持续优化模型表现。

• 优先级：AI 根据内容的相关性、质量和上下文对内容进行优先级排序。

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1.5 什么样的内容更容易被收录与引用？

后续的第二节，也会列举很多案例

参考：【GEO时代品牌优化策略解析】

围绕用户决策场景构建内容矩阵：

• 怎么做： 别只想着产品功能。深入思考用户在不同阶段（认知、比较、决策）和不同情境（如“亲子游”、“创业初期”、“户外探险”）下会问什么问题？针对这些具体场景创建深度内容。
• 例子： 户外品牌创建“高海拔徒步装备清单”、“雨季露营解决方案”、“家庭入门露营指南”等内容，覆盖“亲子露营需要准备什么？”、“去西藏徒步要买哪些装备？”等场景化Prompt。
• 效果： 当用户提出情境化Prompt时，AI更容易检索到你的场景适配内容，从而触发品牌推荐（如沃尔玛案例）。

覆盖比较类和推荐类Prompt的内容：

• 怎么做： 主动提供官方视角的对比和推荐内容。
• 竞品对比页： 在官网创建公正、数据翔实的页面，对比自身与主要竞品的关键指标（参数、价格、优缺点）。使用表格清晰呈现。
• “最佳/Top” 列表： 发布“2024年最佳XX推荐”、“十大值得购买的YY”等文章，将自家产品自然、有理有据地纳入其中。引用第三方评测、用户评价或数据增强说服力。
• 效果： 当用户问“X和Y哪个好？”或“最好的ZZ有哪些？”时，这些精心准备的内容极大提高了AI在回答中提及你品牌的概率（76%的AI商业对话涉及比较！）。

善用FAQ和自然语言内容：

• 怎么做： 把官网变成AI友好的知识库。
• FAQ优化： 收集真实用户问题，用自然的问句作为FAQ标题（如“如何更换净水器滤芯？” 而非 “净水器 滤芯 更换”）。答案要详细、步骤清晰。
• 口语化长尾词： 在文章中使用用户真实会问的小标题或开头句（如“新手小白如何挑选第一台相机？”、“预算有限怎么选笔记本电脑？”）。
• 结构化答案： 在内容中直接提供清晰、简洁的答案要点。
• 效果： Q&A格式是AI提取答案的最爱。匹配用户真实提问语言的内容被AI选中的几率最高。

提供可被引用的权威信息 (FACT原则)：

• 怎么做： 提升内容的可信度和引用价值是核心（FACT原则）。
• Factually 准确： 信息绝对正确，数据来源可靠。
• Actionable 可执行： 提供具体建议、步骤或解决方案。
• Contextual 有场景： 信息放在特定使用场景或用户背景下解释。
• Traceable 可追溯：清晰标注数据来源（研究机构、报告名称、链接、DOI）、日期、作者、样本量等。 加入地域、时间等具体信息（如“2024年Q2中国市场调研”）。
• 例子： 手机厂商发布《影像技术白皮书》，包含实验室数据、实拍样张对比、用户调研结果，并详细标注所有来源。家电品牌在技术文档中引用核心期刊数据并标注DOI和测试条件（“2025年3月实测，华北冬季环境”）。
• 效果： AI（尤其是Gemini/Perplexity）极度偏爱可验证、权威的内容。满足FACT原则的内容会被频繁引用，显著提升品牌可信度和曝光率（案例中可信度评分大幅提升）。

多模态与结构化加持：

• 怎么做： 超越纯文本。
• 丰富内容形式： 提供产品参数表格、优缺点列表、高清图片、演示视频、3D模型、信息图表。
• 结构化数据标记： 使用http://Schema.org等结构化数据标记，明确告诉搜索引擎和AI每个内容的含义（如标记为 Product, Review, HowTo, VideoObject, Table 等）。
• 探索数据合作 (前瞻性)： 未来可能与主流AI平台探讨直接接入品牌知识库或产品数据库。
• 效果： 多模态内容给AI更多可解析的信息维度。结构化标记极大提高AI理解和抓取效率（案例中抓取效率提升3倍），让品牌在各种形式Prompt下都“有料可提”。

广泛布局第三方口碑：

• 怎么做： AI学习全网信息。品牌不能只靠官网。
• 权威平台露出： 在行业报告、新闻稿、专业媒体、维基百科、Google商家页中被准确收录和提及。
• 积极参与社区： 在Reddit、知乎、专业论坛等UGC平台提供有价值的专业见解，参与热门讨论，建立正面数字口碑。
• 管理在线评价： 鼓励正面评价，专业回应负面评价。
• 效果： AI会综合全网信息。在权威第三方和活跃社区中的正面存在，能显著提高AI在回答相关问题时提及你品牌的概率。被AI口头提及本身就是重要的口碑曝光。

1.6 内容分发和参与

什么是GEO生成式引擎优化？2025年权威指南

GEO通过精准分发和深度互动实现内容影响力的指数级增长。AI时代的内容传播需突破传统发布思维，构建多维触达体系：

• 跨平台分发：
除官网/博客外，重点布局（垂直）知识社区（如知乎、豆瓣小组）、自媒体平台（公众号、百家号、头条号、搜狐号等）、技术社区（CSDN、Segmentfalt、GitHub、Stack Overflow）、社交平台（微博、小红书、领英）、视频平台（B站、抖音、快手、视频号）等。大型语言模型的训练数据涵盖这些平台内容，入驻可直接影响AI的内容生成来源。

1.7 GEO 策略的关键研究领域

来着：什么是GEO生成式引擎优化？2025年权威指南

关键词和语义研究： 锁定与AI查询强关联的长尾关键词及自然语言表达，通过语义分析拓展传统SEO研究范围，精准匹配用户意图并增强内容关联性。

AI 概览响应分析：识别触发AI生成内容摘要的高频查询，深度分析回复结构、信息源引用规律及呈现形式偏好（如段落/列表/视频/表格组合模式）。

竞争对手研究：追踪AI回答中的高频曝光主体（网站/品牌），逆向拆解其内容策略，挖掘可借鉴的优化路径与差异化突破点。

品牌认知度研究：监测Deepseek、豆包、ChatGPT等平台对品牌的AI认知画像，针对性优化品牌信息架构以提升AI系统的正向识别。

内容类型适配：解析AI算法偏好的内容形态（如结构化数据/案例演示/可视化呈现），调整内容生产标准以契合系统评估维度。

反应分析： 持续监控AI输出模式演变，包括引用源变化、信息权重分配等趋势，建立策略动态调优机制。

基于上述研究形成的洞见，需持续迭代内容策略以保持与AI算法演进同步，重点优化内容结构适配度与语义关联强度，确保持续获得优先展示权重。

1.8 用户提问的方式对GEO的影响

GEO时代品牌优化策略解析

1.8.1 推荐型 Prompt

(如 “推荐…”, “最好的…有哪些?”):

• AI行为： AI喜欢列清单、分点说明，内容实用。语气友好，鼓励追问。
• 品牌影响： AI会列举多个选项（品牌或产品），给出简短评价。通常不主动提供引用链接（除非是联网的AI如Gemini/Perplexity）。
• 关键点： AI倾向于列出它“知道”的、符合问题描述的主流或口碑好的品牌。品牌需要让自己成为AI知识库中相关类别的“常识”或权威选项。
• 例子： “推荐纽约最好的酒吧和小吃” -> AI列出几个酒吧名字和小吃类型，简单介绍特色。

1.8.2 比较型 Prompt

(如 “X与Y哪个好?”, “A和B有什么区别?”):

• AI行为： AI会进行结构化对比分析，按维度（价格、性能、功能等）分点或列表格说明。常给出个性化结论。
• 品牌影响： 这是商业对话中最常见的类型（占76%）。AI会选择性提及品牌：只有少数具备突出优势或极高知名度的品牌会被稳定推荐（仅约12%）。 AI可能提及具体数据支撑比较。
• 关键点： 品牌必须清晰定义自己的核心优势和差异化，并在官方内容和第三方信息中充分体现，才能在对比中胜出。
• 例子： “去欧洲旅行用iPhone16 Pro还是三星S25更好？” -> AI分点比较相机、续航、网络、价格等，最后给出建议。

1.8.3 事实查询型 Prompt

(如 “…是什么?”, “…多少?”, “…什么时候发布的?”):

• AI行为： 回答简洁直接，聚焦要点。如果是联网AI（Gemini/Perplexity），通常会附上信息来源链接。纯语言模型（未联网ChatGPT/Claude）基于训练数据回答，不提供链接。
• 品牌影响：联网AI会引用来源。 如果品牌官网或权威资料是相关事实的可靠来源，被引用的机会很大（未来法规可能强制要求标明商业来源）。用户提问中包含具体数据（如“根据XX报告，Y品牌占30%份额…”）会促使AI更认真地对待数据引用。
• 关键点： 品牌要确保关键事实（产品参数、发布日期、统计数据）在官网、维基百科、权威数据库等地方准确无误且易于被AI抓取。
• 例子： “特斯拉Model 3的续航里程是多少？” -> 联网AI直接回答“XXX公里（根据特斯拉官网）”。

1.8.4 情境模拟型 Prompt

(如 “假设…”, “如果…怎么办?”, “作为一位…，你会建议…?”):

• AI行为： 输出通常是叙事式或角色扮演式，以段落形式提供分析和建议，语气符合场景。综合多方面信息提出方案。
• 品牌影响：这是触发品牌提及的强大方式！ 如果品牌针对特定场景（如“家庭露营”、“预算有限的学生”、“小型创业公司”）提供了高质量、场景化的内容，AI在回答相关情境问题时，会大幅提高引用该品牌的概率（例子中提到沃尔玛品牌提及率提升17倍）。AI会将相关知识融入叙述推荐。
• 关键点： 品牌需要深入理解用户在不同场景下的痛点和需求，并创建高度相关的内容（如“家庭出游SUV选购指南”、“学生平价数码装备推荐”）。
• 例子： “假设你是一位理财顾问，我的客户有50万存款，风险承受能力中等，想获得稳定收益，你会推荐什么产品组合？” -> AI扮演顾问，可能推荐包含特定基金或理财产品的组合并说明理由。

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2 GEO营销方法论与实践案例

2.1 万数科技：DeepReach“五格剖析法”

GEO营销革命：揭秘万数科技下一代智能营销的核心算法引擎

构建DeepReach大模型，提出“五格剖析”模型结构：
认知格：建立行业知识本体，建立行业知识本体，将品牌信息转化为AI可理解的语义资产（如商品属性-值映射、概念层级关系）

关联格：绘制语义关系网络，绘制语义关系网络，动态预测用户意图（如“充电焦虑”“性价比对比”等长尾场景）

信任格：构建权威证明体系，结合EEAT（专业度、权威性、可信度）标准与区块链存证，确保内容时效性与可信度

交互格：设计多轮对话路径，设计多轮对话路径，适配AI的“深度思考模式”

进化格：部署持续学习机制，部署持续学习机制，通过A/B测试优化内容架构（如对比表格使用率提升30%）

2.2 氧气科技（O2 Tech）

AI时代的新营销范式：生成式引擎优化（GEO）的崛起

STREAM框架包含五个核心维度：

• S: Semantic Structuring Index（语义结构化指数） - 评估品牌内容的语义组织与结构化程度，确保信息传递的清晰性与逻辑性。高度结构化的内容更容易被AI系统理解和提取，从而提高在相关查询中的推荐概率。

• T: Timeliness Factor（时间相关性系数） - 衡量内容的时效性，确保信息与当前趋势和用户需求的相关性。AI系统倾向于推荐最新、最相关的信息，因此保持内容的时效性至关重要。

• R: Redundancy of Verified Sources（可信源交叉认证数）- 通过多源验证提升内容的可信度与权威性。当多个可信来源一致认可某一信息时，AI系统会赋予其更高的可信度权重。

• E: Engagement Weight（用户共鸣指数） - 评估内容在用户中的互动性与共鸣程度，反映其影响力。高互动内容往往表明其价值和相关性，AI系统会优先推荐这类内容。

• A: Alignment Score（内容一致性得分） - 确保内容在不同平台和模态下的一致性与协调性。跨平台的一致性信息更容易建立强大的品牌认知。

这五个维度通过综合评分模型G(x)=α⋅S+β⋅T+γ⋅R+δ⋅E+ϵ⋅A进行量化，其中权重参数由多模态搜索权重动态微调算法（M）进行优化，确保品牌在不同查询场景下都能获得最佳表现。

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2.3 Goodie.ai：五维GEO评分模型

参考：你的 AI 回答，可能早被人夹了私货
这家公司的 slogan 就很直接，让你“被发现于 ChatGPT/Gemini/Perplexity 等等”。
他们的客户之一，赛睿（SteelSeries ）是一家游戏外设品牌，尽管他们的产品在玩家圈里口碑不错，但在 ChatGPT、Gemini 这些 AI 眼里，它几乎是个“隐形人”。比如你问 AI“最好的游戏耳机是哪个？”，AI 的回答里可能会提到罗技、雷蛇，但就是对 SteelSeries 只字不提。
逆袭的步骤：

• 背调AI 。把市面上主流的 AI 问得底朝天。他们会反复提问：“推荐一款降噪游戏耳机”、“赛睿和罗技的游戏耳机哪个好？”、“玩 FPS 游戏买什么鼠标？”
• 用内容“淹没”AI。 AI 的知识库里缺少内容，那就给它造！他们发动了一场“信息地毯式轰炸”的行动，在互联网上大规模地铺设“AI 爱吃的内容”
  • 铺海量评测和造最佳榜单
  • 制造“真实”用户讨论
  • 横向对比，确立优势
• 让权威背书。想办法让这些精心制作的内容 ni，出现在知名的科技媒体、游戏网站和有影响力的大 V 博客上。当 AI 发现，连福布斯（Forbes）、TechRadar 这些它眼中的“权威人士”都在夸赛睿时，它的“信任天平”便会彻底倾斜。

设计了一整套 GEO 评分标准，分成了五个维度。

1、内容质量
你的内容是不是有用、结构清晰、最近有没有更新。如果你的网站内容还停留在“2018 十大口红排行榜”，AI 就会觉得你已经老掉牙了，不太值得引用。

2、权威性
有没有权威媒体或专家为你背书？如果你是个美妆博主，但没几个粉丝，AI 可能就不会太信你。但如果你在知乎写过 200 篇香水分析，被行业公众号转载过，那就不一样了。

3、互动高不高
用户有没有评论你？有没有转发你？有没有人点赞、分享、截图发小红书？这些都在给 AI 一个信号：你说的内容有人用、有人看、有人信。

4、技术性能
网页加载速度快不快？能不能被 AI 的爬虫抓到？有没有做语义标签？有没有可供引用的结构化摘要？这些你平时可能不会注意，但对于 AI 来说，就是它能不能看懂你的关键。

5、一致性与覆盖面
就是说，你是不是三天打鱼两天晒网？有没有持续在更新内容？你的内容是不是只讲了 A 产品，不讲 B 产品？如果你是个只在双十一更新一次的网站，那 AI 也很难指望你是个可靠的信息源

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2.4 Narrative BI

是一家总部位于美国的科技公司，专注于通过自动化的数据叙事（Narrative Intelligence）帮助企业从数据中提取有意义的洞察。该公司主要面向营销团队、增长团队和内容运营人员，提供无需代码的数据解释和内容生成能力

2.4.1 Narrative BI 的产品模块

地址：https://www.narrative.bi/

主要包括：

1. Narrative Engine（叙事引擎）

• 自动分析来自 Google Analytics、Amplitude、Mixpanel、Hubspot 等平台的数据。
• 输出“自然语言”格式的数据摘要、用户行为洞察和增长建议。
• 能够生成内容摘要，适配给 AI 模型或用户查阅。

2. AI Summary Builder

• 基于 GPT 模型的内容摘要构建器。
• 支持企业输入原始内容（文章、网页、报告），系统将自动生成更适合大模型检索引用的版本。
• 可以模拟 GPT/Deepseek 等模型的“引用逻辑”，提前评估内容的可引用性。

3. Influence Tracker（影响力追踪）

• 用于追踪品牌在 AI 问答（如 ChatGPT）中是否被提及。
• 提供品牌在“AI引用频率”上的趋势变化。
• 支持通过关键词设置监测任务，判断哪些内容因“结构清晰/权威性强”被 LLMs 多次引用。

2.4.2 营销方法论

Narrative BI 正逐渐演变为一个具备“内容 + 数据 + 引用反馈”三位一体的 GEO 营销平台。其 GEO 方法论主要体现在以下方面：

方法论一：内容 - 行为 - 引用 的三链路反馈机制

Narrative BI 建立了一个 GEO 优化的闭环系统：

内容结构优化 → 用户行为追踪 → LLM引用监测 → 内容策略调整

方法论二：引用驱动型内容评分模型（Citation-Driven Scoring）

• 为每段内容打上以下标签维度：
  • 结构完整性
  • 数据支持程度
  • 权威可信度
  • AI检索结构优化程度（如：是否包含摘要、H2标题、段首结论）
• 每个内容评分将用于优化后续自动生成内容的Prompt模板

方法论三：Prompt-to-Page（从提示词到页面）的内容再构建

• Narrative BI 支持品牌方输入“目标用户意图”Prompt，系统将基于历史数据及引用习惯，构建最适合被收录的内容结构。
• 结构包含：
  • 可直接被引用的结论段落
  • 使用标准模板输出的标题层级
  • 源自内部数据的图表或模型图注

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2.5 翼果科技：B端企业内容结构优化

部分内容参考：GEO实操案例和SEO思考：如何在AI的“心智”中占据一席之地？

提出 STREAM框架，针对生成式AI（如DeepSeek、ChatGPT）的检索逻辑，重构B端内容结构优化路径

维度	技术策略	B端落地场景
S（语义结构化）	构建知识图谱，明确概念层级（如“环保=100%可回收+减碳30%”）	工业设备参数标注、技术术语标准化
T（时间相关性）	动态更新机制（金融/医疗内容需72小时内更新）	实时同步产品数据、政策动态
R（可信源交叉认证）	整合权威白皮书、行业认证、专家背书	联合FDA/CE机构发布技术文档
E（用户共鸣）	设计互动社区与场景化案例（如用户故事共创）	制造业客户成功案例视频+问答社区
A（内容一致性）	跨平台信息统一（官网/百科/社媒描述偏差≤10%）	品牌核心价值主张全局同步

B端内容结构优化四步法

1. 知识本体化

   • 将产品参数、技术文档转化为结构化数据（如3200个工业设备属性-值映射）
   • 案例：某医疗器械企业通过术语标准化（如“无菌等级=ISO 13485认证”），AI推荐率↑150%。

2. 多模态增强

   • 图文结合：技术流程图+3D模型拆解，提升AI识别率（某机械品牌AR说明书被ChatGPT引用率↑400%）。
   • 视频结构化：ALT标签标注关键帧，适配大模型多模态检索（如“10秒展示设备耐压测试”）。

3. 锚点式布局

   • 采用FAQ模块与小标题锚点（如“方法三：解决高温工况润滑失效”），直接匹配用户长尾提问。
   • 案例：某润滑油品牌通过锚点优化，AI答案引用频次提升3倍。

4. 动态监测迭代

   • 通过 GEP Metrics 工具监测AI引用率、语义关联强度，小时级调整内容策略。

来看一个案例：
第一步：规划主要关键词，并定义“品牌实体”（Entity）

• 传统 SEO 思维： 关注“无人机哪个好”、“无人机推荐”等关键词的排名。
• 我们的 GEO 思维： 我们要让所有AI模型理解并“相信”：[客户品牌名] 这个实体 (Entity) ，在 [专业级航拍无人机]、[长续航无人机] 等话题上，是 绝对的权威。

第二步：规划内容集群，构建“主题权威”

• 传统SEO思维： 写一篇爆款文章，吸引流量。
• 我们的GEO思维： 我们构建了一个关于“专业航拍”的完整知识体系。从“航拍入门技巧”（支柱页面），延伸出“高山风光航拍参数设置”、“城市夜景延时摄影攻略”、“不同滤镜的选择与使用”等数十篇“集群内容”，并且每一篇都需要有足够的引用链接。
  
  第三步：针对受众角色创建内容，注入“真实洞察”
  我们坚持内容必须由对产品和行业有深刻理解的人来主导创作，因为我们的目标是“替用户问出他们想问的问题”。
• 传统内容：“本产品电池容量为 5000mAh，续航 30 分钟。” （事实罗列）
• 我们的GEO思考下的内容： “这块 5000mAh 的电池，意味着什么？它足够你完成一次完整的日落延时摄影，并保有 20% 的安全余电返航。对于户外摄影师来说，这意味着你可以更从容地构图，而不是全程焦虑电量。” （场景化、有洞察）

第四步：遵循技术规范，让内容“机器可读”：
部分执行清单：

• 语义化的 H 标签（H1-H4）： 告诉机器文章的逻辑结构和重点。
• 优化的标题和描述（TD）： 这是页面最高效的“内容摘要”，直接影响AI的第一印象。
• 清晰的内部链接： 帮助AI理解站内不同内容页之间的关联，构建知识网络。
• 正确的外部引用： 链接到权威来源（如行业报告、学术论文），是为你的内容做信誉背书。
• 结构化的数据（表格、列表）： 这是AI最喜欢的数据格式，极易被解析和直接用于AI Overview的摘要生成。
• 末尾的FAQs问答对： 直接以“一问一答”的形式，这个会常见出现在People Also Ask上，但这也可以为AI准备好了可以随时调用的“标准答案”。
• LLMs.txt的设定：新的、面向大型语言模型（LLMs）的测试性配置，优化内容对AI的友好度。

2.6 上海源易：生成引擎优化（GEO）

生成引擎优化（GEO）：品牌口碑营销的未来发展方向
源易信息B2B营销峰会分享：AI时代如何抢占GEO先机

余剑分享了源易信息在多年实践中独创的系统化方法论。
DSS原则：构建内容信任度的核心框架

• S - 语义深度（Semantic Depth）：内容需具备信息丰富度、深刻见解和严密逻辑，而不仅是信息罗列。
• D - 数据支持（Data Support）：观点与结论需基于可验证的事实、可靠数据或具体案例，强调客观性。
• S - 权威来源（Authoritative Source）：内容发布者及引用来源需具备公认的专业性和行业声誉，为内容提供可信背书。

源易信息已形成一套成熟的GEO内容生产流程：

• 首先，通过定制化的智能体（Agent）高效生成结构化的内容初稿；
• 其次，由专业文案编辑对语言表达进行精修，提升可读性；
• 最后，由GEO工程师结合DSS原则进行深度优化，增强内容在AI引擎中的采信率和推荐优先级

一个理想的GEO友好内容，应具备清晰的引言、结构化的正文和明确的结论，并融入提示词、权威引用、数据支持和原创见解。

2.7 TideFlow

掌握GEO核心策略：AI时代企业营销增长的破局之道

TideFlow GEO方法论：四阶跃迁实施框架

1. 智能诊断阶段：构建营销数字孪生
   通过三步诊断法建立企业营销基线：

   • 全域数据采集：覆盖200+营销触点的数据归集
   • AI能力评估：从内容可解析度、数据完整度等8个维度评分
   • 竞争态势分析：生成行业GEO成熟度对标报告

2. 结构化改造阶段：打造AI友好型内容资产
   实施四层改造工程：

   • 本体层：建立产品知识图谱
   • 表现层：开发多模态内容模板
   • 交互层：部署智能问答系统
   • 传播层：构建AI推荐触发机制

3. 动态优化阶段：建立智能增长飞轮
   通过三重循环实现持续优化：

   • 小时级监控：实时捕捉AI算法更新
   • A/B测试引擎：每日生成50+优化方案
   • 自动执行系统：策略部署时效缩短至2小时

4. 价值变现阶段：构建商业增长闭环
   形成四大价值转化路径：

   • 精准获客：AI推荐流量转化率提升3-5倍
   • 复购提升：用户生命周期价值增长120%
   • 生态拓展：合作伙伴数量年均增长85%
   • 估值跃升：企业数字资产价值评估提升4-7倍

2.8 频海数据

如何做好生成营销（GEO）？AI时代企业增长的“破局密码”（频海科技分享）

企业如何开展GEO？6大实战策略

1. 重构内容策略：从“关键词堆砌”到“AI可解析信息单元”

• 结构化信息：将技术文档拆解为问答模块，例如“十大工业传感器故障解决方案”，便于AI提取关键点
• 权威背书：引用行业报告、专家观点或认证标准，被AI引用的概率提升30%-40%
• 对话式语言：使用“如何解决XX问题”“为什么选择XX方案”等自然句式，匹配用户真实提问

2. 优化语义搜索：从“匹配关键词”到“预测用户意图”

• 挖掘长尾问题：分析用户实际提问（如“中小企业如何低成本部署ERP”），而非宽泛关键词
• 动态适配内容：针对不同AI平台偏好（如豆包侧重短文本，Kimi偏好结构化数据），调整内容格式

3. 强化技术基建：从“爬虫友好”到“AI友好”

• Schema标记：用结构化数据标注产品参数、行业认证、客户评价，帮助AI快速识别内容价值
• 多模态兼容：优化图片Alt标签、视频摘要，确保AI能解析非文本内容

4. 建立AI信任度：从“外链权重”到“品牌权威性”

• 联合权威机构发布白皮书：例如某传感器企业与TÜV合作发布行业标准，成为AI回答中的首要引用来源
• 展示EEAT信号：在页面中突出团队资质、客户案例、第三方认证（如ISO）

5. 数据监测：从“排名追踪”到“AI引用分析”

• 工具监测：通过ChatGPT、豆包等平台分析品牌在AI答案中的提及率
• 优化高价值内容：若某篇白皮书未被引用，可增加数据图表或对比分析。

6. 整合多渠道曝光

• 入驻权威目录：维基百科、彭博等数据库收录，提升AI抓取权重。
• 引导用户评价：建立系统收集积极评论，负面评价会降低AI推荐概率。

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3 GEO效果监测方法与工具

3.1 GEO指标体系

指标	含义
引用率	内容被AI引用进入答案的频率
回答曝光	AI回答中出现品牌名称的次数
Prompt嵌入度	针对特定问题，品牌进入答案的概率
内容权重	被多轮回答、多模Prompt引用的语料重要性

3.2 工具与公司介绍推荐

在【编译 | 生成式引擎优化（GEO）如何改写搜索规则】也提到：
你的品牌或内容在模型生成的答案中被引用或用作来源的频率。在 AI 生成输出的世界里，GEO 意味着优化模型选择引用的内容，而不仅仅是你是否出现在传统搜索中或出现在哪里。

像 Profound、Goodie 和 Daydream 这样的新平台已经出现，使品牌能够分析它们在 AI 生成响应中的呈现方式，追踪模型输出的情感倾向，并了解哪些发布者在影响模型行为。这些平台通过微调模型以反映品牌相关的提示语言、策略性地注入顶级 SEO 关键词以及大规模运行合成查询来工作。输出结果随后被组织成可操作的仪表板，帮助营销团队监控可见性、信息一致性和竞争性声量份额。

Canada Goose 就使用了这样一种工具来深入了解 LLM 如何引用该品牌——不仅是在保暖或防水等产品特性方面，更在于品牌认知本身。其关键发现较少涉及用户如何发现 Canada Goose，而更多在于模型是否会自发提及该品牌，这是 AI 时代无提示认知度的指标。

这种监控正变得与传统 SEO 仪表板同等重要。像 Ahrefs 的 Brand Radar 这样的工具现在可以追踪品牌在 AI Overviews 中的提及情况，帮助企业了解它们如何被生成引擎描述和记忆。Semrush 也推出了专门的 AI 工具包，旨在帮助品牌追踪在生成式平台上的认知度、为 AI 可见性优化内容，并快速响应 LLM 输出中出现的新提及，这表明传统的 SEO 参与者正在适应 GEO 时代。

GEO的“术”与“道”：工具的局限与我们的应对，介绍Otterly.ai AI监测工具
市面上已经涌现出各类GEO工具，它们声称能帮你“优化AI搜索排名”。但根据我们的试用和观察，目前现有GEO工具最大的价值在于“一站式监控品牌在不同AI平台的表现”和“定位核心Citation（引用）来源”，但离真正的“优化”还很远。

目前现有GEO工具最大的价值在于“一站式监控品牌在不同AI平台的表现”和“定位核心Citation（引用）来源”，但离真正的“优化”还很远。

它们无法帮你分析：

• 一个Prompts（提示词）的搜索量、趋势和难度。
• 你或竞争对手被引用最多的页面是哪些。
• 你的品牌在哪些Prompts上表现更好，哪些在为你引流。
• AI搜索带来的真实用户有多少，他们的转化表现如何。

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参考资料与延伸阅读

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