传统 SEO 争夺搜索结果的点击率;GEO 争夺的是 AI 回答时的信任度与引用权。核心在于内容具备机器极佳可读性。

吴恩达 GEO 四点心得(本方案对齐)

行业实践参考:用 GEO 而非传统 SEO,让内容被 AI / 搜索引擎更快理解与引用。以下四点已写入我们的流程与内容规范。

1. Gemini + Perplexity 挖问题地图

用 Gemini 梳理「行业问题地图」,再用 Perplexity 交叉验证问题是否真实、高频。对应本站 Step 2 需求预测。

2. 页面公式:结论 + 数据 + 解释

重构网页内容结构,先给结论,再摆数据,最后解释原因,便于 AI 抽取。详见 内容形态。

3. 植入 Schema 结构化数据

用 Schema.org / JSON-LD 标记实体与问答,让大模型直接“读懂”页面。产出见内容工厂中的 Schema 模块。

4. Reddit 建立外部引用信号

在 Reddit 等权威社区留下可引用讨论,争夺「AI 推荐权」。见 发布渠道 与 种草指南。

预训练数据权重

大模型在训练阶段会吸收公开网页、百科、媒体与论坛文本。品牌若高频、客观地出现在高质量来源中,更容易进入模型的“先验知识”。

RAG 实时检索

很多 AI 会在回答前检索网页。把 FAQ、对比表、案例与新闻稿部署在 AI 常抓取的站点上,可提高被实时引用的概率。

老板需要提供什么?

无需懂 SEO。通常只需准备企业发展背景、业务介绍、行业地位,或投喂 10–20 个关键词,系统即可进入后续的内容生产与渠道部署环节。详见 五步流程 与 核心能力。

GEO 与常见 AI 场景

用户问题类型GEO 目标相关页面
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