飞鸽出海现在，很多人，可能更习惯直接问 AI找答案。
以前是打开搜索引擎，输入关键词，然后在一堆链接里自己找答案。
但是现在，很多人，包括你我，可能更习惯直接问 AI。
比如，以前我们搜“如何选购咖啡机”，现在会直接问：“帮我推荐一款适合家用的咖啡机，预算 1000 元以内。”
AI 会直接给出一个整合好的答案，里面可能包含了品牌、型号、优缺点对比。
GEO 要做的，就是让你的内容、你的产品、你的观点，能够被 AI 选中，直接放进它生成的那个答案里。
这和 SEO 不一样。SEO 的目标是在搜索结果里排得靠前。而 GEO 的目标，是成为 AI 生成答案的直接来源。
如果 AI 开始频繁引用你的内容来回答用户问题，那你就抓住了新的机会。
这篇文章会用最直接的方式，一步步告诉你具体该怎么做。
第一阶段：打好基础（新手篇）
刚开始接触 GEO，别想得太复杂。先从三个最基础的地方入手。
第一步：换个脑子，从想“问题”开始
做 GEO，首先要改变的是你的思考方式。不要再整天琢磨关键词了，要去想用户会问什么问题。
AI 的本质就是一个问答工具。
举个例子：
- 以前做 SEO：你会研究 “南京网站建设公司” 这个关键词的搜索量、竞争度。
- 现在做 SEO + GEO：你要去写一篇文章，这篇文章要能完整回答 “南京哪家网站建设公司技术比较好，性价比高？” 这个问题。
具体怎么操作：
- 收集真实的用户问题。 你可以去百度指数、知乎、或者直接在 Kimi、DeepSeek 这类 AI 工具里输入一个核心词，看看它下面自动推荐了哪些相关问题。把这些问题都记下来，这就是你创作内容的起点。
- 多找那些具体的问题。 也就是所谓的“长尾问题”。这些问题搜索的人可能不多，但是意图非常明确。比如，一个想做网站的客户，除了问“哪家公司好”，他很可能还会问：
- “做一个企业展示网站大概需要多少钱？”
这些具体的问题，就是 GEO 最好的切入点。你把这些问题回答清楚了，AI 就有很大概率直接引用你的答案。
第二步：调整内容格式，让 AI 能看懂
AI 看文章和我们不一样。它没有情绪，也不懂什么文采。它喜欢的是结构清晰、逻辑分明、容易抓取的内容。
所以，你的内容格式需要调整。
具体怎么操作：
- 写“答案式”内容。 开头就直接给出问题的核心答案或者结论。别铺垫太多，AI 和用户都没那么多耐心。先说结论，后面再展开解释。
- 用好标题和列表。
- 一篇文章要有清晰的层级，用 H1（大标题）、H2（小标题）、H3（三级标题）把结构搭起来。
- 遇到步骤、要点、复杂信息时，多用列表（比如 1, 2, 3…）或者表格来呈现。这比揉在一大段文字里要清晰得多，AI 抓取这种格式也快。
- 可以试试问答（Q&A）格式。 在文章末尾，可以加一个 FAQ（常见问题解答）模块。直接模拟用户的提问，然后给出简洁明了的回答。这种格式对 AI 非常友好。
- 说话简单点。 别用太多行业黑话和复杂的长句子。用大白话把专业问题讲清楚。这样能降低 AI 的理解成本，它才更愿意用你的内容。
第三步：网站技术要过关
这是最基础的，但很多人会忽略。如果你的网站本身有问题，AI 爬虫想进来都很困难，更别提抓取和引用你的内容了。
具体怎么操作：
- 保证网站能正常用。 比如网站打开速度要快，在手机上显示要正常，不能有安全漏洞。这是所有优化的前提。
- 用上结构化数据（Schema Markup）。 这个很重要。它就像是给你的网页内容贴上了一张“说明书”，直接告诉 AI 爬虫：“这篇文章的作者是谁”、“发布日期是哪天”、“这篇文章是关于什么主题的”、“公司地址在哪里”等等。
部署了结构化数据，等于你主动帮 AI 省了力气，它自然更愿意引用你的内容。
第二阶段：提升信任（进阶篇）
基础打好了，AI 能看懂你的内容了。但是，它为什么要信任你，而不是信任别人呢？
进阶阶段的核心，就是提升内容的权威性和专业性。
第一步：让你的内容看起来更可信
AI 在生成答案时，会优先选择那些有事实依据、来源可靠的信息。所以，你需要证明你的内容是靠谱的。
具体怎么操作：
- 引用靠谱的来源。 在你的文章里，如果用到了数据或者某个观点，要注明出处。比如，引用行业报告、官方统计数据、学术论文，并且最好能附上原始链接。
- 错误示范：“研究表明，市场在增长。”
- 正确示范：“根据艾瑞咨询发布的《2025年中国消费市场报告》显示，市场规模预计增长15%。[报告链接]”
- 展示你的专业背景（E-E-A-T）。 E-E-A-T 是谷歌提出的概念，意思是专业知识（Expertise）、经验（Experience）、权威性（Authoritativeness）和可信度（Trustworthiness）。你要把这些东西展示出来。
- 在网站的“关于我们”页面，或者文章作者简介里，写清楚作者的从业经验、专业资质、获得的奖项等。
- 比如，一篇关于个人理财的文章，如果作者简介里写着“CFA持证人，10年银行从业经验”，那么这篇文章被 AI 信任的程度，会远高于一篇匿名发布的文章。
- 把过程写出来，不只是给结论。 如果你分享了一个解决方案，最好能详细说明你是怎么做的，中间遇到了什么问题，又是如何解决的。这种包含真实经验的内容，比空洞的理论更有说服力。
第二步：把内容拆分成一个个“信息模块”
AI 生成答案，通常不是完整地搬运一整篇文章。它更像是在拼乐高，从不同的文章里，抓取最匹配用户问题的“信息模块”，然后组合成一个新的答案。
所以，你的内容要方便它拆开来用。
具体怎么操作：
- 一个段落只说一件事。 确保每个小标题下的内容都高度聚焦，解决一个独立的小问题。不要把好几个不相关的话题混在一个段落里讲。
- 把长文章变成“可拆卸”的组合。 比如，你要写一篇非常全面的《手机选购终极指南》。你可以把它想象成一个母主题，下面可以拆分出很多子模块：
- 如何看懂手机处理器性能排行榜？
- OLED 屏幕和 LCD 屏幕有什么区别？
- 120Hz 高刷新率对普通人真的有用吗？
- 手机摄影，是看像素还是看传感器？
把每个子模块都写成一篇能独立阅读的短文，然后再用一篇总览文章把它们串起来。这样，当用户问到其中任何一个具体问题时，AI 都能很方便地从你这里找到精准的“模块”去引用。
第三步：在一个领域里持续深耕
AI 更倾向于信任在某个垂直领域里持续产出高质量内容的专家。今天写美食，明天写科技，后天又写旅游，这种“打一枪换一个地方”的做法，很难建立起主题权威。
具体怎么操作：
- 构建“内容集群”。 确定一个你最擅长的核心主题，把它作为你的“支柱页面”。然后，围绕这个核心主题，创作一系列深入探讨其子主题的文章，也就是“集群页面”。最后，用内链把这些页面有机地连接起来，形成一个强大的内容网络。
- 内容要经常更新。 信息是有时效性的。AI 也喜欢“新鲜”的内容。你要定期回顾自己发布过的文章，把里面过时的数据、案例换成最新的。这不仅对用户负责，也是在向 AI 发送一个信号：你是一个活跃、可靠的信息来源。
第三阶段：主动出击（专家篇）
到了这个阶段，你就不再只是被动地优化内容、等待 AI 来抓取了。你可以开始主动出击，想办法去影响 AI 对你的认知。
第一步：主动“喂”给 AI 关于你的品牌信息
你要确保 AI 对你的品牌、产品、公司的认知是准确、正面的。
具体怎么操作：
- 主动去测试 AI 对你的认知。 直接打开一个生成式 AI 工具，问它：“[你的品牌名]是做什么的？”、“[你的产品名]评价怎么样？”。看看它生成的答案是否准确。
- 如果发现信息有误或过时，就要去修正。 AI 的信息来源是全网。所以，你要去优化你的官网、百度百科/维基百科词条、权威媒体的报道等。确保这些高权重的信源里，关于你的信息都是准确和最新的。
- 可以试试 llms.txt 文件。 这是最近出现的一个新方法。你可以在你的网站根目录下创建一个名为 llms.txt 的文本文件。在这个文件里，你可以用一种标准化的格式，主动告诉 AI 模型你的官方介绍、业务范围，甚至可以规定它在引用你内容时需要遵守的规则。这相当于你有了一个直接和 AI 对话的渠道。
第二步：别只写文字，图片和视频也要优化
现在的 AI 已经能理解图片和视频的内容了。多模态内容的优化，能给你带来新的机会。
具体怎么操作：
- 图片优化。 给网站上的每一张图片，都写上详细的 ALT 标签（替换文本）。这个标签要用一句话描述清楚图片的内容。
- 比如，你上传了一张图表，文件名是 image1.jpg，ALT 标签不能是空的，也不能只写“图表”。应该写成：“图表显示，2025年第一季度A产品的市场份额为35%”。
- 视频优化。
- 视频的标题和简介要包含用户可能会问的核心问题。
- 一定要给视频配上准确的字幕文件（.srt）。AI 可以直接读取字幕文件，把你的语音内容转化成可供引用的文本。
- 在视频的简介区，可以加上“时间戳”，标注出视频的哪一分哪一秒讲了什么重点内容。这样 AI 甚至可以直接引用你的视频片段来回答问题。
第三步：看数据，持续调整
GEO 不是做完一次就万事大吉了。AI 算法在变，用户的提问方式也在变。你必须持续跟踪效果，用数据来指导下一步的行动。
具体怎么操作：
- 核心指标：看你的内容被 AI 引用的频率。 GEO 做得好不好，主要不是看网站来了多少流量，而是看你的内容在 AI 生成的答案中出现了多少次。你可以定期在主流的 AI 工具里搜索你所在领域的核心问题，统计你的品牌或网站链接出现的频率。
- 分析你的竞争对手。 看看在同样的问题下，AI 主要引用了谁的内容。然后去仔细研究这些被引用的页面，看他们是怎么写的，内容结构是怎样的，引用了哪些信源。学习别人的优点，然后把自己的内容改得更好。
- 不停地迭代。 GEO 是一个动态调整的过程。根据你监测到的数据，不断测试和优化你的内容策略。今天有效的方法，明天可能就不那么管用了。只有持续改进，才能一直保持优势。
总结一下
从 SEO 到 GEO，核心的变化是：用户从自己找信息，变成了让 AI 给答案。
因此，你的角色也要变：从一个内容的生产者，变成一个答案的提供者。
这件事需要耐心，不可能一蹴而就。但是一旦你做好了，当 AI 把你的品牌当成某个领域的标准答案时，你建立起来的优势，别人就很难超越了。
现在就可以开始了。
