GEO · Generative Engine Optimization

GEO优化服务
让你的品牌在 AI 回答中被持续推荐

传统SEO优化的是搜索引擎排名,GEO优化的是AI回答中的品牌引用率。让品牌进入AI的"答案池",客户问AI时你被推荐。

什么是GEO?

GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)是一种让企业内容被AI大模型优先抓取、理解并引用的优化方法。

如果说传统SEO是"让用户搜到你",那么GEO就是"让AI在回答中提到你"。当客户问AI"海南哪家GEO优化公司靠谱?"、"AI客服开发找谁?"时,GEO做得好的企业,品牌就会出现在AI的推荐答案里。

传统 SEO

  • 优化对象:百度、Google等搜索引擎
  • 目标:关键词排名前几页
  • 流量入口:搜索结果页
  • 效果周期:3-6个月

GEO 优化

  • 优化对象:DeepSeek、豆包、文心一言等AI
  • 目标:AI回答中被推荐引用
  • 流量入口:AI对话界面
  • 效果周期:1-3个月(最快7天)

GEO解决的核心问题

客户问AI,AI不提你

当用户通过AI咨询某行业服务时,如果企业没有做GEO,AI的回答里就不会出现你的品牌。

新流量入口被忽视

越来越多的人用AI搜索代替传统搜索引擎。GEO是企业触达这部分用户的新手段。

竞品已经在做了

你的竞争对手可能已经在进行GEO优化,抢占AI回答中的推荐位置。

缺乏AI可读基础设施

大部分企业网站是给人看的,不是给AI看的。缺少Schema标记、llms.txt等AI可读文件。

我们的 GEO 服务内容

① AI可读网站基础设施

  • llms.txt:在网站根目录放置llms.txt,告知AI网站结构和核心内容
  • JSON-LD Schema:完整的结构化数据标记(Organization、Service、FAQ等)
  • 语义化HTML:清晰的H1-H3层级,结论先行的内容结构
  • XML Sitemap:动态生成,提交给搜索引擎和AI爬虫

② 高质量内容优化

  • 问题-答案内容:覆盖用户在AI中搜索的真实问题
  • FAQ体系:每个核心服务都有FAQ页面,配合FAQPage Schema
  • 数据与案例:增加可被AI引用的具体数据、客户案例
  • 权威信源:引用行业权威数据来源,增强可信度信号

③ 全托管运营

  • 问题设置:基于AI真实搜索行为,规划内容主题
  • 内容生产:结论先行+结构化的GEO友好内容
  • 渠道投放:多平台内容分发
  • 数据看板:各平台收录情况、已收录问题实时追踪

覆盖主流 AI 平台

我们的GEO优化覆盖以下主流AI平台,以及基于这些模型的衍生AI应用:

DeepSeek深度求索
豆包字节跳动
腾讯元宝
通义千问阿里巴巴
文心一言百度
Kimi月之暗面

为什么选择我们做GEO?

01

AI公司做GEO

我们本身就是AI公司,有大模型研发团队,真正理解AI的抓取和引用机制。

02

7天快速上线

有成熟的方法论和工具链支撑,最快7天可见部分关键词推荐效果。

03

专属数据看板

每个客户都有独立的数据看板,实时追踪各平台收录情况和已收录问题。

04

效果可度量

AI品牌提及率、AI引用占比等GEO专属KPI,让效果看得见、可追踪。

GEO 常见问题

什么是GEO优化?和传统SEO有什么区别?

GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)是让企业内容被大模型抓取、理解并在回答中引用的一种优化方法。

与传统 SEO 的区别:

  • SEO 优化搜索结果页的排名,GEO 优化 AI 生成答案中的品牌出现率
  • SEO 靠关键词与页面权重,GEO 靠结论先行的内容结构、结构化标记和一致的实体信息
  • SEO 让用户搜到你,GEO 让客户问 AI 时 AI 提到你

两者不冲突,通常一起做:官网先满足 SEO 与 GEO 的共同基础(可抓取、可理解、可引用),再分别做外链与多平台分发。

GEO优化多久能看到效果?

分三个阶段看:

  • 7 个工作日左右:基础设施上线(llms.txt、JSON-LD、AI 可读改造),部分长尾问题开始出现推荐
  • 1 到 3 个月:品牌提及率明显变化,通常可提升 50% 以上
  • 3 到 6 个月:在核心问题上的引用趋于稳定

实际速度取决于内容质量、行业竞争度和各 AI 平台的更新节奏。我们会按月给出提及率与引用来源的对比数据。

你们能保证AI一定推荐我们吗?

不能,也不应该承诺「保证」。AI 的回答由各平台算法决定,没有任何服务商能控制。

我们能做的是提高概率并让它可持续:

  • 让 AI 抓得到、读得懂你的官网与内容
  • 让实体信息(名称、地址、电话、业务)在多个来源保持一致
  • 持续产出可被整段引用的问答型内容
  • 按月监测提及率,发现掉队及时补内容

如果哪家承诺「100% 排第一」,基本可以判断不专业。

llms.txt是什么?为什么需要它?

llms.txt 是放在网站根目录的纯文本文件,专门给 AI 模型读。可以理解为「写给 AI 的站点说明书」。

  • 说明企业实体信息:全称、成立时间、地址、电话、业务范围
  • 给出核心页面索引与每个页面的主题
  • 说明内容更新频率与引用规范

它的作用是降低 AI 的理解成本,减少抓错页面、认错主体的概率。我们交付的站点默认生成并维护这个文件。

Schema结构化数据是什么?对GEO有什么用?

Schema 是写在网页里的标准化标记(JSON-LD 格式),用机器能懂的方式描述页面内容。

常见类型包括:Organization(企业实体)、WebSite(站点)、Service(服务)、FAQPage(问答)、Article(文章)、BreadcrumbList(面包屑)、LocalBusiness(本地商户)。

对 GEO 的作用是让 AI 不必猜测:这家公司叫什么、电话多少、提供哪些服务、这篇文章谁写的、什么时候发布。我们在全站部署了上述标记,并按页面类型区分。

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