GEO

把90天GEO项目拆成诊断、建设、验证三个阶段：第1–30天做范围冻结、问题集建立、AI基线与资产盘点；第31–60天按优先级修事实、补证据并上线核心页面；第61–90天做同题复测、异常归因并重排优先级。每30天设置一道Gate验收，项目才不会沦为无止境的内容生产。

很多企业做 GEO 时第一反应还是扩关键词，但如果生产逻辑停留在“一个词对应一篇内容”，很容易得到一张越来越长的词表，却没有形成真正能回答用户决策问题的知识结构。本文拆解高价值问题库要连接的五个层次——品牌事实、需求场景、决策意图、可信证据、承接页面，讲清问题从哪里来、如何为每个问题找到证据与承接页面、问题很多时怎么排优先级，以及怎样让问题库进入“发现问题—标注意图—补充证据—建设页面—复测回写”的闭环。

实测 200 篇文章的 AI 引用数据后，我摸到了 7 条规律：标题必须是问句、开头必须直接给答案、结构必须清晰简洁、内容必须有数据与案例、术语必须统一、信号必须独家真实、问答必须符合用户需求。本文逐条说明每条规律背后的原因与具体做法，并给出结论：你的文章在 AI 眼中不是作品，是工具箱。

客户能被大模型推荐、也主动联系了，签约却越来越难——AI 正在从「帮用户找公司」变成「帮用户选公司」。本文提出六层全域 AI 营销增长模型：SEO 搜得到、AEO 读得懂、GEO 推得出、GAO 记得住、GMO 找上门，以及在五层之后新增的第六层 GDO（生成式决策优化）——围绕真实案例、客户反馈、资质证明、服务流程建立可验证的决策证据链，帮企业在客户「比较与验证」环节真正赢得信任。

SEO 表和 GEO 表简单相加，只会得到更多数字、而不是更好的决策。本文按因果距离把指标分成五层——技术资格、搜索发现、答案呈现、到站行为、业务结果，逐层说明它能回答什么、不能证明什么，并给出十二周看板搭建与一份仪表盘检查清单。

E-E-A-T 不是能买也不是能查的分数，更像一套内容责任框架：把四个抽象词落成可核验作者、第一手证据、透明来源与一致事实。

Catherine Rayner 的 2 只线条小猫 长假结束了，SEO 和 GEO 也有了一些新内容，我整理了近期的热门内容，可以一并浏览，跟上节奏。 【官方】Google 同一…

中国龙 中秋快乐 原文：Google AI Ranking Factors（Cyrus Shepard，2026-09-16） 同一批 131 位专家，之前调研的是 2026 最新…

当用户问AI：“哪个品牌好”时，你的品牌在不在回答里？ 这个问题，正在成为越来越多品牌方的焦虑来源。   据第三方数据机构QuestMoble最新发布的2025年12月AI原生Ap…

很多人在做 GEO（Generative Engine Optimization）时都有一个困惑：明明按 SEO 的思路在做内容，关键词也有，结构也不差，但在 ChatGPT、Cl…