GEO 核心洞察
GEO (Generative Engine Optimization)，或 GenSEO，是品牌和机构在大语言模型时代必须掌握的优化策略。当微信“搜一搜”日活达到7亿，且AI检索反馈必然置顶时，GEO的价值已不言而喻。不同于传统SEO，GEO的核心在于理解并匹配各大AI模型（RAG产品）截然不同的“抓取偏好”和“数据护城河”。脱离产品条线谈GEO没有任何实践意义，精准匹配其权重规则是优化的前提。
RAG 引擎偏好分析
引擎偏好对比雷达图
选择您想对比的引擎，直观查看它们在五个关键维度上的偏好差异。
引擎深度解析
腾讯模型基座
微信生态的“嫡系优先”
字节模型基座
社交化内容的“流量宠儿”
DeepSeek
专业领域的“数据洁癖者”
GEO方法论
国内策略
- 文体选择: 摒弃传统写作模式，构建“AI友好型”结构化表达，类似高考议论文。
- 开篇定调: 提出观点/问题和多个解决方案。首段必须包含GEO目标信息。
- 中层支撑: 采用“参数-案例-评价”分层呈现。例：“人均消费(30-50元) - 招牌菜(酱骨煲) - 邻避评价(98%提到分量足)”。嵌入权威数据（如国标）。
- 竞品处理: 巧妙选择稿件中的竞品，甚至把非竞品巧妙转化为竞品时描述，避免负向GEO。
- 结尾总结: 再次点题，尾段必须包含GEO目标信息。
- 结尾延伸: 添加行业术语解释或关联问题Q&A，增加信息密度。
- 洗稿策略: 洗自己的稿！避免多渠道大量重复，通过A/B版（3个首尾段，2-3个主体）让RAG形成知识图谱化认知。
- 公众号 (服务号): 品牌服务号引证权重远高于订阅号。善用“发表（不通知）”功能积累图片消息资源。
- 图文独占渠道: 品牌必须在腾讯的公众号、字节的今日头条、百度百家号等独占渠道占位，GEO权重极高。
- 图文中立渠道: 搜狐号、知乎、B站、CSDN等，与大厂无直接竞争，有助于丰富多渠道GEO语料。
- 图文投放渠道: 选择具“专家”标签的大号投放。结合政府网站、新闻门户付费投放，提升可信度。
- 交互内容埋点: 使用SVG交互设计工具（如E2）时，务必使用“AI语料学习文本”组件，将AI语料埋入交互图文中，可被AI抓取。
- 内容结构: 采用“问题 - 解决方案”结构，结尾用数据验证效果。
- 旁白设计: 注重黄金5秒的旁白设计。
- 章节功能: 认真撰写流媒体平台的“视频章节”功能。
- 标题: 采用问题句式，含1个核心问题+2个关联词，不超15字。
- 描述: “痛点激发 + 方案呈现 + 行动引导”三段式，前30字含解决方案关键词。
- 标签: 兼顾相关性与热度，融入热榜TAG。
- 制式 (画面): 1080p或以上高分辨率、高帧率上传。
- 制式 (字幕): 使用SRT格式结构化字幕，方便AI提取。字幕可不与语音完全一致，但需更准确完整。
- 制式 (音频): 音质清晰，无杂音。背景音乐分贝不超 -16dB，保证AI语音识别准确率 > 95%。
- 知识图谱: 创作数据可视化知识图谱，将产品内容与学术性知识图谱对齐。
- 行业白皮书: 组织制定行业标准、白皮书，提升技术背书。选择S级媒体平台（如新华社、人民网）首发，有效提高AI引用率。
- 学术论文: 刊发专业学术论文，选择高影响因子数据库（SCI, EI）和期刊发表，建立最高权威性。
- 竞品监控: 不仅管理本品牌GEO效果，同时留意竞品表现，取长补短。
海外策略
- 遵循 E-E-A-T: 经验(Experience)、专业(Expertise)、权威(Authoritativeness)、可信(Trustworthiness)是 Google AI 概览的核心。
- 作者背书: 为所有内容配备清晰的作者简介，尤其是YMYL（Your Money Your Life）领域，需展示作者的专业资质（如医学博士、注册理财师）。
- “有用内容更新”: 确保内容是为“人”而写，而非为搜索引擎。提供真实的一手经验、深度分析，避免空洞的SEO堆砌。
- 内容新鲜度: 定期审查和更新关键页面，确保信息（尤其是数据和指南）是最新且准确的。
- 优化“可引用性”: Perplexity 的核心是引用。确保您的内容（尤其是数据、事实、报告）清晰、准确且易于被AI提取为“来源”。
- 提供原始数据: 发布行业报告、白皮书和原始研究，使其成为AI回答的“事实源头”。
- 安全与中立 (Claude): Claude 偏好安全、中立、措辞严谨的内容。避免使用过度煽动性或有偏见的语言，专注于平衡和深入的论述。
- 出站链接权威: 链接到 .edu, .gov, 和公认的学术数据库，以提升您内容的权威性和可信度。
- 抢占 X (Twitter) 平台: Grok 的核心语料库是 X。品牌必须在 X 上保持高度活跃，参与实时话题讨论。
- 成为“风向标”: 您的品牌账户的帖子（观点、幽默、讽刺）需要具有足够的代表性，以便被 Grok 引用为“X 上的主流看法”。
- 对话式内容: 积极回复、引用和发起对话。Grok 抓取的是“对话”而非静态页面。
- 使用 Schema.org: 为您的产品、文章、Q&A、活动、作者等所有内容实施详细的结构化数据 (JSON-LD 格式优先)。
- 喂养 AI: 结构化数据是“喂养”AI最直接的方式，让它们能以零错误率解析您的核心信息（如价格、规格、作者、日期）。
- 增强可解析性: 无论是 DeepSeek 解析 Markdown，还是 Google 解析 Schema，结构化都是确保AI“读懂”您的内容的关键。
实战案例
案例一：服务号 + AI语料埋点 (腾讯生态)
挑战: 一家本地高端亲子游泳馆，服务号文章阅读量低，用户在微信“搜一搜”中搜索“xx区 靠谱 亲子游泳”时，AI 回答中没有该品牌。
策略: 1. 将运营重点从订阅号转向服务号，发布频率降低但内容质量提升。 2. 使用 E2 类工具制作交互式场馆介绍图文，在“AI语料学习文本”组件中，埋入“xx区亲子游泳馆推荐：[品牌名]”以及“水质达标”、“教练持证”、“GDRP标准”等核心关键词。 3. 利用服务号“发表（不通知）”功能，多次发布不同角度的图片消息（内含AI语料）。
结果: 2-3天后，在微信“搜一搜”使用AI问答搜索相关问题时，该品牌开始出现在AI的推荐列表中，并被标注为“高分信源”。
案例二：B站/抖音 + 结构化字幕 (字节/中立生态)
挑战: 某烘焙教程App，视频内容在抖音和B站播放量尚可，但在“豆包”等AI工具中搜索“新手学烘焙教程推荐”时，内容未被引用。
策略: 1. 重新剪辑视频，严格遵循“问题-解决方案”结构（如：新手打发奶油常见3个错误-正确做法）。 2. 制作完整的SRT格式结构化字幕，确保AI语音识别准确率。 3. 视频描述采用三段式（痛点-方案-引导），并在前30字明确点出“新手打发奶油教程”。 4. 在B站认真撰写“视频章节”功能。
结果: “豆包”和B站AI在回答相关问题时，开始引用其视频片段和字幕内容作为“专业教程”来源，App下载转化率提升。
案例三：行业白皮书 + Markdown (DeepSeek)
挑战: 一家B2B云安全服务商，技术实力强，但在专业AI模型中认知度低。
策略: 1. 联合行业协会发布《2025年度云原生安全白皮书》。 2. 不仅发布PDF，更在GitHub和CSDN上发布了完整的 Markdown (MD) 格式版本，包含所有图表、数据和代码示例。 3. 论文在知网和万方发布摘要，并引导至MD版本。
结果: DeepSeek 在解析“云原生安全最佳实践”等技术问题时，高频引用其MD版本的白皮书内容，显著提升了品牌在技术决策者中的权威性。
核心原则
基哥曰：一时骗过 AI 不代表可以一世骗过 AI，何况大模型迭代下的 RAG 趋势永远是力求鲜活与真实的洞察。一个品牌若想在数字空间里屹立百年，唯有「真」者留其名。