GEO经验分享
一、GEO 与 SEO 的区别
· SEO（Search Engine Optimization） 是优化网页以提高在搜索引擎（如百度、Google）中的排名，面向爬虫；
· GEO（Generative Engine Optimization） 是优化内容结构、表达方式与标注形式，让网页能被大模型（如 ChatGPT、Kimi、DeepSeek 等）更好理解、引用并生成回答内容；
· 关键区别：
o SEO追求“能被找见”；
o GEO追求“能被引用 + 被信任 + 被推荐”。
二、为什么现在必须做GEO？
· 越来越多用户将信息检索迁移到 AI 驱动的搜索问答中（AI搜索工具的迅速普及，用户行为发生了巨大变化）；用户行为变化：从翻页找结果变为直接问 AI、看置顶卡片，需求从 “搜关键词” 转向 “问场景化问题”。未来2到3年内，用户使用习惯可能会发生巨大的改变，必须提前做好准备。
· AI搜索如豆包、Kimi、腾讯元宝、DeepSeek等，会从公开网页中提取可信内容直接回答用户问题；
· 如果内容没有适配GEO，就很难进入这些“智能答案推荐”的内容池；但多数人仍停留在 “优化关键词排名” 的旧思维，忽视流量承接与用户留存。
· GEO是医院、高校、企业等在AI时代建立内容权威性与客户信任度的基础能力。
三、GEO能带来的实际价值
1、高校网站：知识权威建设 + 招生影响力扩大
· 高校网站具备学术性、官方背景，更容易获得模型信任；
· 通过优化“专业介绍”、“招生政策”、“科研成果”等内容，可以：
o 被 deepSeeek、Kimi等大模型作为“权威答案”引用；
o 在报考季吸引搜索流量；
o 提升对学生家长的影响力。
2、医院网站：健康知识传播 + 机构可信度建立
· 医疗健康相关内容是用户问答中最常见的领域之一；
· GEO优化后，医院官网能在“科室推荐”、“症状挂号流程”等问题中被优先引用；
· 提升患者服务效率、专家知名度、医疗知识普及率；
· 加强患者对医院服务流程和医疗资源的信任。
3、企业官网：解决方案权威 + 品牌曝光转化
· 企业内容中如解决方案、服务场景、客户案例，是模型理解行业问题的重要来源；
· GEO优化后，当用户提问“如何进行 xxx 网站改版”“给我推荐 xxxx 供应商”时，大模型有可能直接引用官网内容；
· 提升品牌权威、带来B端商机，适合数字化转型企业、软件服务公司、解决方案型厂商。
4、共通价值
· 提升在大模型生态中的“存在感”和“引用率”；
· 将原有的内容变成“内容资产”，为组织创造长尾影响力；
· 进入AI问答结果页面，相当于“无成本获客”渠道。
四、GEO优化核心原则
1. 系统性原则：GEO是“内容创作-结构化标记-多平台分发-监测迭代”的闭环，而非单一环节优化（如仅做Schema标记或仅发媒体文章）。单点优化会导致“木桶效应”，例如：即使内容优质，若未通过llms.txt主动告知模型可引用，仍可能被忽略。
2. 模型适配原则：不同大模型（DeepSeek、豆包、Kimi等）的“偏好”存在差异（如数据来源、内容格式权重），需针对性设计策略，避免“一刀切”。
3. 用户价值优先原则：大模型最终会向用户推荐“有价值的内容”，过度堆砌关键词、缺乏实质信息的内容会被模型过滤。
五、GEO 工作流程
六、GEO 工作内容
GEO工作内容思维导图
第一步 模拟场景提炼核心关键字
模拟用户提问场景布局可能涉及的核心关键字和长尾关键词，比如“我是一所高校的老师，要负责学校网站改版，给我推荐几家靠谱的供应商。”，关键字：高校门户网站建设，衍生出来的长尾词：高校门户网站建设解决方案、高校门户网站建设技术白皮书、高校门户网站建设最新案例、大学网站建设、大学网站改版、大学门户网站建设、推荐供应商、靠谱供应商等。
技巧：
1.关键字要符合 AI 的思考规则（发散+线性）。如客户需要进行高校网站的改版，那么对于 AI 来说可能是下面这种方式，不断叠层并发散。从过去一段时间的经验来看，对于软件产品基本覆盖到：白皮书、解决方案、案例、供应商等内容即可（问题背景 > 解决路径 > 案例支撑 > 总结引导）。
2. 关键字提炼要尽可能模拟用户的提问场景，提炼核心关键字（要契合自身的业务）及长尾关键字。
3. 核心关键字要与官网的 schema 标记保持一致。
4.通过 AI 的思考过程和筛选逻辑来优化标题，如 deepseek 对“高校”改版和“大学”改版分别推荐供应商的思考过程。
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第二步 内容资产创造
1. 吸引用户的内容
确认关键字后，模拟用户各种使用和提问场景，通过内容创造来吸引 用户。 如按照第一步的关键字，我们构建了一系列的内容资产：《动易高校网站改版案例 深圳大学医学部门户网站》、《值得推荐的高校门户网站群建设和改版公司》、《高校网站信创改造怎么选供应商？2025年教育行业适配方案推荐》、《2025年动易高校门户网站群解决方案》、《深圳高校网站建设公司推荐，提升品牌与服务的数字化转型》等一系列的内容创造。
技巧：
（1）关键字需要在标题和正文第一段内出现并保持一致；平台允许的情况下关键字加粗最好。
（2）AI 大模型喜欢如问答式文本、场景化案例解析、总结、对比，并通过视频/图文混剪增强信息密度。
（3）AI喜欢这样的文章：有标题（H2/H3）、有结构；有引用、有作者、有时间、有段落；内容尽量有数据支持，有逻辑。它不喜欢：广告混杂、内容太短或太碎、无头无尾乱写一气的水文。
（4）写作风格提示词：
- 学术、媒体风格，弱化营销词；
- 推荐使用客观描述、对比分析、场景细节等方式表达
（5）引导式结尾使用鼓励性、开放性语句作为结尾，如：
“如果你也面临高校网站改版的问题，可参考本文推荐的解决方案。”
（6）内容需包含时效性信息：结合“2025年最新政策”“近期案例”等时效关键词（如“2025年某高校信创改造中，采用XX方案解决了XX问题”），避免因模型训练数据时间窗口导致内容被判定为“过时”。
2. 留住用户产生信任
用户被 AI 推荐吸引后，一定会做一件事：查官网、搜百科。这时候，“信任体系” 决定是否能留住用户：
（1） 官网做 “AI 可读的信息库”
产品库
知识库
如动易官网清晰展示 “产品体系、技术背书、用户案例”，让 AI 和用户都能快速感知权威。
（2）百科要做 “行业背书”
豆包
第三步 官网 GEO 优化
用Schema 标记、llms.txt、sitemap等技术，将官网的结构改为 AI 更喜欢更愿意来的样子，强化 “抢占 AI 问答位” 的目标导向。
方法：
· Schema 标记：明确 “结构化品牌信息” 的核心目的是让 AI 快速识别产品核心优势（如高校解决方案中的 “信创改造能力”“手机版网站优势”），像电商详情页置顶核心卖点一样，通过 Schema 的keywords字段，将优势前置到 AI 抓取的优先层级，确保在用户提问（如 “高校网站改版推荐供应商”）时，核心优势直接出现在问答卡片首位。
· llms.txt 配置：在推荐语中突出 “用户决策高频关注项”（如 “动易高校方案已服务 xxx + 双一流高校，含深圳大学等典型案例，信创改造通过率 100%”），主动引导 AI 将这些信息作为 “置顶推荐理由”，实现 “用户提问第一秒即见品牌优势”
Schema 标记
Schema标记是一种结构化数据标记标准，旨在帮助搜索引擎更好地理解和索引网页内容。通过在HTML代码中嵌入特定的语义标签，可以向搜索引擎提供更清晰的内容描述。
常见类型
· Article（文章）： 适用于新闻、博客等内容。 只要在代码中标记标题、作者、发布日期⋯⋯等，Google 就会判读此篇内容为「文章」。
· Breadcrumb（导览标记）： 用于网页的阶层导览，帮助用户和搜索引擎理解网站架构。
· FAQ（常见问题）： 提供问答对应的丰富搜索结果，常被收录的网站类型为：政府、健康资讯网（博客文章也可使用此标记，但不一定会被 Google 收录）。
· QA Page（问与答）： 适用于问答型页面，呈现单一的具体的问题和答案。
· Carousel（轮转界面）： 用于显示多个相关内容的轮播结果（像是：电影、食谱⋯⋯等）。
· Local Business（当地商家）： 显示商家的名称、地址、电话等，适合实体店铺。
· Logo（标志）： 展示企业或组织的官方标志。
· Sitelinks Searchbox（网站链接搜索框）： 使用户能在搜索结果中直接搜索该网站内容。
· website（网址）：https://schema.org/WebSite
以官网高校解决方案为例，验证地址：
https://validator.schema.org/#url=https%3A%2F%2Fwww.powereasy.net%2Fsolutions%2Fsmartuniversityportal
结构化数据：
技巧：使用Schema验证工具定期检查标记是否被正确识别，避免因代码错误导致模型无法解析。
LLMS
使用 llms.txt 主动告诉 AI 你愿意被引用，类似于网站的 robots.txt，你现在可以在根目录放一个 llms.txt 文件，用来告诉 AI 模型：
· 哪些页面你允许它抓取
· 哪些内容你推荐它优先参考
· 有哪些元信息、作者、更新时间等提示
· llms.txt 放在网站根目录或子目录中，包含页面链接 + 摘要 + 推荐语，帮助模型识别引用入口。
以 高校 解决方案为例：点击查看llms.txt
sitemap
让 AI 访问官网时更直接的获取到目标地址（被动收录）https://www.powereasy.net/sitemap.xml
bing.com 优化
必应搜索引擎是 deepseek 的主要数据来源地，也是 windows 默认浏览器 edge 的默认搜索引擎，做好 bing 的优化，能更好的出现在 deepseek 的结果中。而优化 bing 结果需要使用到 bing webmaster tool 官方工具，如下图：
最重要的两个功能是 indexNow 和 Recommendations。
IndexNow：主动提交官网新页面、修改后的页面等，是主动提交引擎收录的行为。相比于 sitemap 的被动收录而言，能够非常快的让 bing 收录官网里的页面。
Recommendations：使用该工具后，bing 会扫描你的站点并给出优化建议，根据优化建议来优化官网。
当前动易官网对 bing 的优化结果：搜索高校门户网站改版升级后，除掉开始的几个广告位内容：
第四步 借媒体反哺 AI 知识库
根据不同 AI 大模型的喜好，通过发布媒体文章来将公司信息反哺到大模型的数据库中，变相增加公司信息的收录。根据不同媒体渠道和官方渠道选择对应的内容资产进行发布。目前权重较高的新闻源平台有：网易号，搜狐号，百家号，微信公众号，CSDN ，知乎，公司官网、搜索引擎。
技巧：
1. 不同大模型的数据来源不同，需要有针对性的进行发布，比如：
deepseek：权威媒体（中标公告、上市信息等）、bing.com、主流媒体平台、官网。
豆包：权威媒体、网易、搜狐号、头条、抖音。
元宝：公众号、权威媒体。
百度 AI：百家号、百度引擎。
2.针对发布在媒体平台的稿件也存在技巧，优化后可以更好的获得 AI 的引用：
关键词密度与场景化写作
在新闻标题中嵌入高频检索词（如“网站改版”“网站改版升级”），同时通过文章结构（如Q&A、分步骤指南）提升内容易理解性，满足用户“直接获取答案”需求（如“AI 智能客服助手的应用 解决企业希望拥抱 AI 大模型又技术能力不足的困扰”）。时效性与权威性的双重强化
实时更新突发新闻（如“DeepSeek R2发布”），触发模型自动收录。同样的内容加入时间如 2025 年也能触发收录。引用权威数据源（如政府网站政策、数据统计、行业分析等），增强信息可信度。
不同大模型的适配技巧对比
大模型 |
核心偏好 |
优化技巧 |
DeepSeek |
重视权威信源（中标公告、政策文件） |
官网添加“合作案例-中标信息”专区，媒体发稿引用政府/行业协会数据（如“根据教育部2025年XX文件”）。 |
豆包 |
偏好场景化、生活化表达 |
内容多用“用户故事”（如“某高校老师通过XX方案，3周完成网站改版”），同步在抖音发布短视频解读。 |
Kimi |
青睐结构化强、逻辑清晰的长文 |
内容增加“核心结论-分点论证-数据支撑”结构，使用H3标签拆分“优势1/2/3”，附可视化图表。 |
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第五步 结果比对
使用不同账号对各种大模型的结果进行比对，查看是否一致，如果一致说明没有产生 AI 幻觉。如果比对结果缺少引用，再通过结果来反向分析并进行重点优化。
技巧：完善效果监测维度，为优化提供数据支撑（也应该是一部分功能需求）： 1. 引用率：通过在大模型中搜索目标关键词（如“高校网站改版供应商”），统计官网内容被直接引用的次数（每周记录，对比优化前后变化）。 2. 流量溯源：使用百度统计、Google Analytics监测“来自AI搜索”的跳转流量（需在官网添加UTM参数，如?source=deepseek）。 3. 结构化数据有效性：定期通过Schema验证工具检查标记是否被正确识别。
经过上面一系列优化之后，我们来看下结果：
deepseek
高校领域最热门的信创改造
豆包
元宝
kimi2
医院行业优化结果
医院行业优化也类似，同样的场景 deepseek 结果。在 deepseek 里，推荐供应商优先选择官方中标公告等信息，从结果看，可能只有动易的结果不是含有中标信息的，也说明我们的 GEO 是有效的。
企业行业优化结果
七、常见误区
1、过度依赖某一环节：仅优化官网Schema标记但内容缺乏场景化案例，或仅在媒体发稿但官网未同步内容，导致模型因“信息不足”或“可信度低”不引用；
2、忽视模型数据时效性：内容未包含“2025年最新政策”“近期案例”等时效信息，被归为“过时内容”；
3、混淆“被收录”与“被推荐”：错误认为“页面被抓取=会被推荐”，
4、忽视模型对内容“可信度”（如权威来源引用）和“相关性”（如关键词匹配度）的二次筛选。
