现在，人们用搜索的方式变了。大家不想要一堆链接，只想直接看到答案。GEO（生成式引擎优化）就是干这个的：让AI在生成答案时，用上你的内容。
SEO和GEO是两回事。
SEO的目标，是让你的网站排在前面，好多点一下。
但是，GEO的目标，是让AI直接引用你的话。
就算用户不点进你的网站，也能在答案里看到你的品牌，这就是GEO的价值。所以，我们关心的不再是排名，而是内容被AI引用的次数。
简单说，过去我们争排名。现在，我们争着成为AI的知识来源。
要做到这点，得换个思路看内容、技术和品牌。
核心支柱一：权威可信的内容构建 (Content Authority)
AI需要的是事实，不是营销口号。它会优先选择那些有理有据、看起来很可信的内容。所以，你的内容得写得像个“事实说明书”。
具体怎么做？
第一步：多用具体数字。
别说“我们的产品能提效”。这种话太空了。
要说：“客户A用了我们的产品后，生产线故障率从5%降到了1%，每年节省了50万成本。”
AI喜欢数字，因为它觉得数字是客观事实。
第二步：引用权威来源。
光你自己说好还不够。
你可以引用Gartner的报告，或者行业专家的观点。
比如，把“我们认为市场会增长”改成“根据xx研究院发布的《2025行业报告》，市场规模预计会增长20%。”
而且，要给出链接，让AI能去验证。
第三步：写清楚作者是谁。
一篇文章，署名是“小编”，还是“王某，xx领域10年经验工程师”？差别很大。
你要给作者写一个简介，放上他的履历和经验。我们有个客户，只是给文章加上了详细的作者介绍，一个月内，文章被AI引用的次数就多了一倍。
第四步：多用问答和列表格式。
别把所有东西都写在一大段文字里。
把内容拆成一个个问题和答案，或者用“第一、第二、第三”这样的列表。
AI很喜欢这种格式。因为它读起来不费劲，可以直接拿去回答用户的问题。
核心支柱二：机器可读的技术基础 (Technical Accessibility)
内容写得再好，要是AI的程序看不懂，也白搭。所以，网站的技术基础一定要做好。
这几件事必须做：
第一步：给内容“贴标签”，也就是用Schema。
Schema是一种代码，作用是告诉AI“这段是问答”、“这个是操作步骤”、“这篇是文章”。
AI看懂了这些标签，就能更准确地用你的内容。用了Schema的页面，被AI引用的机会确实高很多。
第二步：检查你网站的robots.txt文件。
这个文件就像网站的“门卫”。它决定了谁可以进来。
你要确保它没有把AI的程序（比如GPTBot）拦在外面。我们见过好几次，就是因为这个文件里的一行代码写错了，导致整个网站的内容都无法被AI读取。
第三步：让你的网站快一点。
网站打开速度很重要。
如果你的网站又慢又卡，AI会觉得它不可靠。所以，网站速度优化（比如谷歌的Core Web Vitals指标）还是得做。
第四步：确认AI能看到你的全部内容。
有些网站的内容，需要点一下按钮才加载出来。这种AI可能看不到。
最好用一种叫“服务器端渲染”（SSR）的技术，这样能保证AI一进来，就能看到完整的页面内容，不会漏掉信息。
核心支柱三：全域平台影响力 (Off-Page Authority)
AI不只看你的官网。它会去全网搜集关于你的信息，来判断你是不是真的权威。
所以，影响力要做到官网之外。
第一步：把你的内容发到其他平台。
一篇好文章，发在自己网站上。也要考虑发到知乎、微信公众、头条、新闻平台、行业论坛这些地方。
当AI在很多不同地方都看到你的观点时，它就会觉得“嗯，这个信息应该没错”。
第二步：去问答网站真的回答问题。
在知乎、Quora、微信问一问、百度知道这些地方，别只想着打广告。
要认真回答别人的提问。用你的专业知识去帮助别人。
AI经常会从这些高质量的问答里找答案。你帮了别人，AI也就认识了你。
第三步：重视第三方平台的评价。
比如，如果你是做软件的，那G2、Capterra、Github这类软件评论网站上的用户评价很重要。
当有人问AI“哪个CRM软件最好用”时，AI会去看这些网站上的真实评价。
第四步：让别人多提到你。
想办法让你的品牌，和行业里那些大公司的名字一起出现。
比如，找媒体发稿，或者和别的公司合作。
当AI总看到你的名字和行业标杆放在一起，它就会慢慢觉得，你也是这个领域里重要的一员。
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