基线诊断
线下了解业务逻辑、产品资料与决策链，再设计问题集并采集。诊断结论是后续所有工作的基准。
- 线下业务与产品调研
- 决策链与采购场景梳理
- 探针问题集与基线采集
- 事实偏差与竞争格局
多 AI 选择
如果你选择了 DeepSeek，别忘了豆包也可以是你的好朋友
张弛有四度
认知度 · 准确度
可见度 · 前位度
一期都不能少
播种期、培育期、收获期、复耕期
您的效果 · 我们的责任
基础之上，是肉眼可见的效果
方法论
五阶流程：从测绘到迭代
每一阶都有明确的输入、输出与验收门槛。上一阶未达标不进入下一阶—— 这是控制交付质量的方式。
01
基线测绘
按购买意图分五层构建探针问题集，在五个引擎上做首轮全量采集， 记录品牌被提及、被引用、被错述的全部格子。
交付基线报告：问题集 × 引擎的 5×N 矩阵，逐格标注提及状态、引用源与事实偏差
02
实体校准
统一品牌名、产品名、人名、成立年份、资质、所在地等实体属性， 消除同名混淆与事实分歧，形成一份「事实卡」。
交付品牌事实卡（Fact Sheet）：一份全站与全渠道必须一致的权威事实清单
03
语料建设
按「自有媒体 / 站外媒体 / 第三方权威源」三层，供给引擎可抽取、可核验、 可归因的语料。内容的标准是能被一句话摘走，而不是写得漂亮。
交付语料地图：目标问题 × 引用源 × 承载内容的对应表，含缺口清单
04
结构加固
把站点做成「机器可读优先」：语义化标记、JSON-LD 实体声明、llms.txt、 抓取放行策略、定义式段落与可引用数据块。
交付技术改造清单 + 上线检查表，逐项可勾选、可复验
05
复测迭代
按轮次复测同一问题集，比较四项指标的轮间变化，定位哪些动作真正生效、 哪些无效，据此调整下一轮投入。
交付复测报告：轮间对比表 + 归因分析 + 下一轮动作建议
视频
视频文字稿
视频在页面顶部。这里是完整文字稿——生成式引擎读不到画面与声音， 只读页面上的文字，所以文字稿不是可选装饰。
两个故事：GEO 是什么，服务商做了什么
新手采购员大象在长沙一个工地，头一回买铺电缆用的设备， 型号规格都看不懂。以前他得打开浏览器，一条条翻，翻到第六页还是不确定； 现在他掏出手机问 DeepSeek「工地在长沙，请给我推荐靠谱的电缆桥架厂家」， 几秒就得到一份带理由的名单——不在名单里的供应商，连被比较的机会都没有。
一家山里的民宿，用品一件件自己挑、图纸自己画、价格公道， 可几年下来不温不火。找到 GEO 服务商之后，客人问 AI 民宿推荐时， 常能看到「猩猩民宿」出现在名单里。
需求方提问，供给方进名单， GEO 作用在「名单」这一个点上——让需求者与被需求者，双向奔赴。
服务
一个前提，三条执行线
项目从基线诊断开始。诊断不单独出售、不另计费用——它建立在线下对业务逻辑与产品资料的实际理解之上，并作为整个服务周期的基准。
实体与语料体系
把品牌事实统一成一套可被引用的标准表述，并铺到该出现的地方。
- 品牌事实卡
- 语料地图与缺口清单
- 自有媒体内容重写
- 站外媒体分发建议
站点 GEO 改造
让站点对生成式引擎友好：能被抓、能被抽取、能被正确归因。
- 结构化数据落地
- llms.txt 与抓取策略
- 定义式内容结构
- 上线检查与复验
季度复测订阅
按轮次持续测量，用数据决定下一轮该投哪里、不该投哪里。
- 按季多轮复测，轮次按合同约定
- 轮间对比报告
- 归因分析
- 动作优先级建议
边界
什么情况下我们会劝你不要做
GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 的目标是让页面在搜索结果列表中获得更高排名，用户需要点击进入网站；
GEO 的目标是让品牌与事实被生成式引擎直接写进答案，用户可能全程不点击。
因此 GEO 优化的对象是「可被抽取的实体与事实」，而不是「可被排名的页面」。
两者的技术手段有重叠，但验收指标不同：SEO 看排名与点击，
GEO 看认识度、准确度、可见度与前三排名率。
详细对照表 →
详细对照表 →
GEO 的见效周期是多久？
站点侧的结构性修正（结构化数据、llms.txt、可抓取性）会在引擎下一次抓取生效后体现； 品牌事实的更正依赖语料更新与索引刷新，通常跨轮次才看得出。
具体节奏取决于引擎的抓取频率与索引更新，这部分不对外公布，我们同样无法控制。 能承诺的是：每一轮都留可比对的记录，变化发生在哪一轮会写清楚。
你们如何衡量效果？
四个指标：认识度（输入品牌名问 AI，AI 是否知道你）、
准确度（AI 有没有张冠李戴、信息是否统一口径）、
可见度（品牌被 AI 引用与展示的程度）、
前三排名率（品牌出现在推荐清单前三位的比例）。
每轮复测保留问题原文、答案原文、时间戳与截图，交付可复核的证据包。
GEO 会不会变成刷量或作弊？
我们不采用任何伪造评价、批量灌水、隐藏文本或伪造结构化数据的手段。
GEO 的可持续路径只有一条：让真实、可核验、结构清晰的事实更易被引擎读取。
作弊手段在引擎侧一旦被识别，会导致站点或实体被降权，代价远高于收益。
哪些品牌不适合做 GEO？
三类情况建议先不做：一是客单价极低、决策路径为冲动消费的品类，用户不会先问 AI；
二是不存在任何可被引用的公开事实源（无官网、无工商信息、无媒体报道）的品牌，
缺少可优化的原材料；三是要求 2 周内保证被引用的预算，这类预期与生成式引擎的索引机制不匹配。