实操路径：GEO 究竟该怎么做？

这段时间，我们团队也一直在研究 GEO，还试着落地实践，下面就是目前总结出来的三步闭环操作，供大家参考参考：

第一步：结构重构 —— 写给 AI 看，别搞人那套标题党

传统 SEO 为了追求点击率，标题恨不得写得 “惊爆眼球”，全是 “爆炸！惊呆！看哭了！” 这种夸张表述。但 GEO 要的可不是这个，它需要的是结构化清晰、语义明确、事实精准的内容，得让 AI 能 “理解你、引用你”。具体来说：

标题得能和用户的提问意图匹配上（也就是 Prompt 型标题）。

内容里得包含关键信息字段，像价格、功能、适配人群这些。

语言要自然，但可别出现模糊不清或者夸大其词的词，不然容易被 AI 当成广告内容给判了。
我们团队现在都用 AI 来重构内容模板了。就拿手机测评来说，得拆出 “适用人群、性能对比、性价比评分、真实案例” 这四个模块，然后统一交给 GEO 工具，测试一下被收录的概率。

第二步：内容分发策略 —— 不同模型各有所好

AI 搜索的底层逻辑并不统一，每个模型都有自己独特的 “生态偏好”。比如说：

DeepSeek 比较喜欢门户、社区类的内容，而且内容有效期大概 72 小时。

豆包优先引用字节系的内容，像今日头条、抖音评论这些。

元宝则更偏好微信公众号、服务号、小程序等内容源。
这就意味着，你内容写得再好，要是发错了地方，那也是白费劲。我们现在用的是 “多引擎适配策略”：把一个内容，按照不同模型的喜好，拆成不同的模板版本，分别发布到各个模型偏好的平台上，然后再监控收录反馈。

第三步：效果验证 —— 靠 AI 黑盒反向推导收录状态

这里最大的难点是什么呢？不是你内容写得咋样，而是你压根儿不知道自己的内容有没有被收录。我们现在正在测试这样的做法：

用 AI 模拟用户提问，看看能不能触发你写的内容。

用反向工程的方法，判断自己有没有进入 Top50 候选池。

看看自己的内容有没有被实际引用，会不会出现在 AI 生成的答案里。
简单来讲，就是打造一套 “GEO 体检工具”，它能告诉你这篇内容在不同模型里的 “生存状况”。目前测试下来发现，有些内容结构简单，但刚好符合模型的偏好，它的收录率比那些你精心雕琢写出来的内容还要高呢。

这是不是一门 “好生意”？

现在可不只是我们在关注 GEO，就连一些头部平台都找上门来对接 GEO 内容服务了。你想想，未来 AI 搜索要是真取代了百度、Google，品牌想要被大家看到，光靠广告可不一定能进入 AI 的答案里，但要是靠内容加上 GEO，就有机会免费 “躺赢”。有知名大咖预测，到 2029 年，AI 搜索市场规模能达到 3600 亿美元。GEO 服务商在这庞大的市场里，拿下 3%、5% 的份额，完全有可能。我们团队已经在把以前的 “站群思维” 转变为 “GEO 矩阵” 了：用 AI 批量生成内容、结构化加工、向不同模型投喂，还持续监控效果，努力跑出一条 “内容自动生长链路”。说白了，GEO 就像是站群在 AI 时代的升级版，只不过现在你服务的对象，从蜘蛛变成了大模型。