Jason Yan前言：当用户不再"搜索"，而是"问AI"
最近在看一些 AI 产品的“闭环能力”时（比如通义千问里更顺滑的推荐与下单链路），我有个很直观的感受：用户越来越习惯把“选品”这件事外包给 AI。
以前我们做内容/投放，默认用户会自己去搜、自己去对比；现在更常见的路径是：用户直接问一句“有没有推荐”，AI把答案（以及推荐列表）一次性给完。
这里有两个很具体、也很“肉眼可见”的信号：
AI 正在把“推荐”变成“交易入口”。比如现在通义千问已经能下单外卖（奶茶、零食之类的）。用户说一句“帮我点一杯奶茶”，AI会先给你推荐，再让你选口味/规格，最后直接下单。对营销来说，这意味着：被推荐不只是曝光，而是直接进转化链路。
“靠文档导流”的模式正在被稀释。以 Tailwind 为例，2026 年初的报道里提到：尽管 Tailwind 的使用量持续增长，但其文档流量自 2023 年以来出现了明显下滑，并进一步影响了商业化漏斗（文档流量 → 发现付费产品 → 转化）。这背后并不神秘：越来越多开发者在 IDE/对话里直接拿到答案，很少再专门打开官网翻文档（见文末参考链接）。这个案例不一定能一比一套到每个产品上，但它提醒我们：如果你的增长高度依赖“用户必须访问你的内容页面”，那 AI 时代的零点击趋势会让这件事更脆弱。
这篇文章想解决一个很现实的营销问题：当用户把决策入口从搜索框换成对话框，你的产品怎样更容易出现在 AI 的推荐里？
行业里把这件事叫做 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。它和传统 SEO 不是对立关系，更像是“同一套内容资产，在新的分发入口里怎么更容易被选中/被引用”的延伸玩法。
说明：文中涉及“偏好/权重”的部分，本质上是经验归纳（平台生态 + 内容形态 + 可观察到的引用行为），不是官方公开的算法细节；你可以把它当成一个“更好落地的假设集合”，用监测与迭代去验证。
一、从SEO到GEO：营销逻辑怎么变了
1.1 SEO时代的用户路径
在传统 SEO 时代，用户获取产品信息的路径大致是：
你的目标是让用户搜到你，核心指标是关键词排名。
1.2 GEO时代的用户路径
在 AI 搜索时代，这条路径会被明显压缩：
你的目标是让 AI 更愿意提到你。更贴近现实的指标是：在目标问题下，你的品牌/产品是否会出现在回答里，以及出现频率如何（有的平台会展示引用来源，有的则不展示）。
1.3 两者的核心区别
| 维度 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 优化目标 | 搜索结果排名 | AI回答中的引用/推荐 |
| 竞争对手 | 同一页面的10个结果 | AI选择的2-7个来源 |
| 用户行为 | 浏览、对比、选择 | 信任AI推荐、直接行动 |
| 内容要求 | 关键词密度、外链数量 | 权威性、结构化、可引用性 |
| 信任来源 | 用户自己判断 | AI 的推荐会带来“默认背书”效果 |
| 流量特征 | 点击后才有流量 | 可能没有点击，但有转化 |
1.4 为什么第三方背书比自有内容更重要
这是GEO与SEO最大的区别之一。
在 SEO 时代，你可以通过优化自己的官网内容来获得排名。但在 GEO 里，第三方来源更容易成为“可引用材料”。
原因也不复杂：AI 的目标是给出“看起来可靠”的答案。如果它总是引用品牌自己的宣传稿，用户很容易觉得是在“被推销”。所以在可选来源足够多的前提下，模型通常会更愿意引用第三方、相对中立的内容（评测、对比、媒体报道、社区讨论、官方文档等）。
这意味着：
- 一篇知乎上的产品评测，比你官网的产品介绍更容易被引用
- 一篇媒体的行业报告，比你的品牌白皮书更有说服力
- 用户在论坛的真实讨论，比你的客户案例页面更受AI青睐
上面两张图其实已经把差异讲清楚了：SEO 更像“把你放进候选列表”，而 GEO 更像“让你出现在默认答案里”。
二、AI是如何"选品"的：引用机制解析
2.1 AI回答问题的底层逻辑
当用户向AI提问时，AI的处理流程大致如下：
1. 理解用户意图（想要什么、什么场景）
2. 检索相关内容（从训练数据+实时索引中查找）
3. 评估内容质量（权威性、相关性、新鲜度）
4. 综合生成回答（整合多个来源，给出推荐）
5. 标注引用来源（部分平台会显示出处）对营销来说，关键在第3步：AI怎么判断“这条信息值不值得引用/推荐”？
2.2 AI引用内容的三大核心因素
因素一：权威性（Authority）
AI 通常会优先选择“看起来更可靠”的来源：
- 是否来自知名媒体、学术机构、官方文档
- 是否有第三方背书（被其他权威来源引用）
- 作者/账号是否有专业认证
权威性排序示例：
学术论文 > 权威媒体报道 > 行业白皮书 > 专业社区讨论 > 普通博客 > 营销软文因素二：结构化程度（Structure）
结构清晰的内容更容易被模型抽取要点、复述并引用：
- 清晰的标题层级（H1-H6）
- 使用表格、列表进行信息整理
- 有明确的定义、对比、总结
- Schema标记（帮助AI理解内容类型）
因素三：新鲜度（Freshness）
不同平台对内容时效性的要求不同，但普遍规律是：
- 技术类内容：6个月内最佳
- 新闻/趋势类：1-2周内最佳
- 知识/教程类：1年内可接受
- 过时内容会被降权甚至忽略
2.3 什么内容会被AI忽略
了解AI不喜欢什么，同样重要：
| 内容类型 | 被忽略原因 |
|---|---|
| 纯广告/软文 | 可验证信息少，引用风险高，平台往往更谨慎 |
| 堆砌关键词 | 为SEO而写，对用户无价值 |
| 内容农场 | 大量重复、低原创度 |
| 过时信息 | 无法反映当前状态 |
| 无来源数据 | 不可验证的主张 |
| 纯主观评价 | 缺乏客观依据 |
2.4 案例对比：同一问题，不同产品的命运
用户提问： "推荐一个好用的Markdown编辑器"
更接近现实的解释：
| 产品 | 被引用可能性 | 原因分析 |
|---|---|---|
| Typora | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 | 知乎大量评测、GitHub讨论活跃、媒体报道多 |
| Obsidian | ⭐⭐⭐⭐⭐ 高 | Reddit热议、YouTube教程多、用户社区活跃 |
| 某小众工具A | ⭐⭐ 低 | 只有官网介绍，无第三方评价 |
| 某小众工具B | ⭐⭐⭐ 中 | 在V2EX有几篇用户讨论帖 |
关键洞察： 产品体验当然重要，但在“被 AI 推荐”这件事上，很多时候更先遇到的是可见性问题：外部可引用的内容太少时，模型要么检索不到，要么即便检索到了，也更倾向引用那些“更像权威来源”的材料。
三、国内AI平台引用偏好深度对比
不同的AI平台有不同的数据来源和算法偏好。针对国内用户，你需要重点关注以下平台：
3.1 通义千问（阿里）
平台特点：
- 深度整合阿里系生态（淘宝、钉钉、阿里云）
- 支持AI下单、商品推荐等商业场景
- 对技术类、企业级内容有明显偏好
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 知乎、阿里云文档、学术期刊、钉钉文档 |
| 权重排序 | 学术内容 > 技术文档 > 企业白皮书 > 个人博客 |
| 新鲜度要求 | 6个月内内容优先 |
| 特殊优势 | 表格解析能力强、支持企业认证加分 |
适合场景：
- B2B产品、SaaS工具
- 技术类产品、开发者工具
- 企业服务
GEO策略建议：
- 把“选型/对比”类内容放在知乎（更容易形成可引用的观点与表格）
- 技术产品尽量补齐文档（阿里云开发者社区/官方文档页更友好）
- 把关键维度做成表格（价格、适用规模、核心差异、限制条件）
- 能认证就认证（至少让来源看起来更“像官方/像机构”）
3.2 豆包（字节跳动）
平台特点：
- 整合字节系内容生态（头条、抖音、西瓜视频）
- 对短视频、图文内容有独特的理解能力
- 强调实时性和用户互动数据
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 今日头条、抖音、西瓜视频、头条百科 |
| 权重排序 | 高粉账号 > 认证企业 > 普通用户 |
| 新鲜度要求 | 1-2周内最优，实时性要求高 |
| 特殊优势 | 能识别视频字幕内容、互动数据是重要信号 |
适合场景：
- C端消费品
- 生活服务类产品
- 需要"种草"的品类
GEO策略建议：
- 用短视频讲清楚“一个具体场景怎么解决”（别只做功能罗列）
- 头条做“横评/清单”承接搜索与分发（让信息密度更高）
- 互动数据别忽略：点赞/收藏/评论会变成可见的“热度信号”
- 维持更新节奏（这个平台对“新内容”更敏感）
3.3 Kimi（月之暗面）
平台特点：
- 以长文本处理能力著称（支持20万字上下文）
- 对深度报告、学术内容有独特优势
- 擅长引用溯源，会找到原始出处
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 微信公众号、PDF报告、长文档、学术论文 |
| 权重排序 | 深度报告 > 公众号原创 > 网页文章 |
| 新鲜度要求 | 6个月内，报告类可延长至1年 |
| 特殊优势 | 擅长长文档解析、引用时喜欢溯源原始出处 |
适合场景：
- 专业服务（咨询、法律、金融）
- 需要深度内容支撑的高客单价产品
- 知识付费、教育类产品
GEO策略建议：
- 做一份真正有用的长文档（报告/白皮书/选型指南，PDF也行）
- 公众号用“专题长文”而不是碎片化更新（便于形成体系）
- 内容深度要够，最好有方法/框架/对比维度（不只是观点）
- 数据与结论尽量给出处（Kimi倾向溯源原始来源）
3.4 文心一言（百度）
平台特点：
- 深度整合百度搜索生态
- 对百度系内容有天然偏好
- 传统SEO基础仍然重要
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 百度百科、百家号、百度知道、贴吧 |
| 权重排序 | 官方认证 > 高权重站点 > 普通内容 |
| 新鲜度要求 | 3个月内最佳 |
| 特殊优势 | 与百度搜索SEO协同，品牌词保护 |
GEO策略建议：
- 把百科/词条信息补齐（这类内容对“实体识别”很关键）
- 百家号用“问题-答案/对比-结论”的格式写（更像可引用内容）
- 该做的 SEO 继续做（尤其是品牌词、产品名相关页面）
- 能做官方认证就做（减少“来源不可信”的问题）
3.5 DeepSeek
平台特点：
- 技术社区背景，对代码和技术内容理解深入
- 开发者群体使用较多
- 对GitHub、技术博客敏感
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | GitHub、技术博客、Stack Overflow、掘金 |
| 权重排序 | 代码质量 > 文档完整度 > Star数量 |
| 新鲜度要求 | 接近实时 |
| 特殊优势 | 代码理解能力强，能评估技术方案质量 |
GEO策略建议：
- GitHub 的 README、文档、示例要像样（别只放一句介绍）
- 技术社区写“可复现”的文章（带参数、边界条件、对比结论）
- 给出高质量示例（最好能复制跑起来），让引用有抓手
- 参与讨论与答疑（真实互动比单向宣传更像“可信信号”）
3.6 国内平台综合对比表
| 平台 | 核心优势 | 最佳内容形式 | 更新频率建议 | 适合品类 |
|---|---|---|---|---|
| 通义千问 | 企业级场景 | 技术文档、对比表格 | 每月 | B2B、SaaS |
| 豆包 | C端流量 | 短视频、图文种草 | 每周 | 消费品、生活服务 |
| Kimi | 长文深度 | PDF报告、公众号长文 | 每月 | 专业服务、高客单价 |
| 文心一言 | 百度生态 | 百科词条、百家号 | 每月 | 大众品牌 |
| DeepSeek | 技术社区 | GitHub、技术博客 | 持续 | 开发者工具 |
四、国外AI平台引用偏好深度对比
如果你的产品面向海外市场，需要关注以下平台：
4.1 ChatGPT（OpenAI）
平台特点：
- 全球用户量最大的AI助手
- 训练数据来源广泛
- 2024年后支持实时网页浏览
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | Wikipedia、权威媒体、Reddit、Stack Overflow |
| 权重排序 | 学术/官方 > 权威媒体 > 社区讨论 > 个人博客 |
| 新鲜度要求 | 训练数据有滞后，联网模式实时 |
| 特殊优势 | 对英文内容理解最好，用户基数大 |
GEO策略建议：
- 如果你是“确实有资格”的项目，再考虑 Wikipedia（门槛高，且规则严格）
- Reddit 的价值在于“真实讨论”而不是发广告（发广告会被喷也会被删）
- 尽量争取第三方评测/报道（哪怕是小媒体，只要可信）
- Product Hunt 的评价很关键：它不是流量万能药，但能提供“可引用的口碑素材”
4.2 Perplexity
平台特点：
- 定位为"AI搜索引擎"，强调实时性
- 每次回答都会明确标注引用来源
- 对时效性内容特别敏感
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 实时网页、新闻、论坛、官方文档 |
| 权重排序 | 时效性 > 权威性 > 深度 |
| 新鲜度要求 | 实时，越新越好 |
| 特殊优势 | 引用来源透明，用户可验证 |
GEO策略建议：
- 持续更新是加分项（尤其是产品变更、价格变化、版本迭代）
- 把更新写成“能被引用的公告”（一页讲清楚变化、影响、适用人群）
- 文档结构要清晰，避免把关键信息埋在折叠/图片里
- FAQ覆盖常见问题（这类内容非常适配“问一句给一个结论”的检索方式）
4.3 Claude（Anthropic）
平台特点：
- 以安全、准确著称
- 对学术和技术内容有较好的理解
- 更谨慎的引用策略
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | 学术论文、官方文档、技术规范 |
| 权重排序 | 准确性 > 权威性 > 时效性 |
| 新鲜度要求 | 对准确性要求高于新鲜度 |
| 特殊优势 | 对技术文档的理解深入 |
GEO策略建议：
- 提供准确、完整的技术文档
- 发布带有数据支撑的白皮书
- 确保所有主张都有可验证的来源
4.4 Google AI Overview
平台特点：
- 整合在Google搜索结果顶部
- 与传统SEO高度关联
- 覆盖面最广
引用偏好分析：
| 维度 | 详情 |
|---|---|
| 偏好来源 | Google搜索高排名页面 |
| 权重排序 | 传统SEO排名 + 内容质量 |
| 新鲜度要求 | 与传统SEO一致 |
| 特殊优势 | 做好SEO就能获得AI曝光 |
GEO策略建议：
- 继续做好传统Google SEO
- 优化Featured Snippet的获取
- 保持内容的结构化和问答格式
4.5 国外平台综合对比表
| 平台 | 核心优势 | 最佳内容形式 | 关键渠道 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 用户量大 | 第三方评测、社区讨论 | Reddit、Wikipedia |
| Perplexity | 实时性强 | 新闻、更新公告 | 官网、新闻稿 |
| Claude | 准确性高 | 技术文档、学术内容 | 官方文档、论文 |
| Google AI | 覆盖广 | SEO优化内容 | 自有网站 |
五、GEO实操方法论：4步让产品被AI推荐
前面讲的是“它大概怎么运作”，下面这一段我更希望你把它当成可执行的工作流：照着做一轮，再用监测结果去修正假设。
5.1 内容策略：写AI爱引用的内容
原则一：客观中立，避免硬广
明显的营销口吻会显著降低“被引用”的概率（尤其是当同类主题存在更中立的来源时）。更稳妥的写法是：
| 低效做法 | 高效做法 |
|---|---|
| "XX是最好的工具" | "在XX场景下，XX工具的表现优于竞品" |
| "选择我们就对了" | "根据用户评价，XX在易用性方面得分较高" |
| 只展示自己的优点 | 客观对比，包括自己的不足 |
原则二：结构化表达
结构化内容更容易被复用：
# 好的结构示例
## 产品对比：项目管理工具
### 评测维度
- 功能完整性
- 易用性
- 价格
### 对比结果
| 工具 | 功能 | 易用性 | 价格 | 适合场景 |
|------|------|--------|------|---------|
| 工具A | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 免费 | 小团队 |
| 工具B | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | $10/月 | 中大型团队 |
### 总结建议
- 如果你是小团队，推荐工具A
- 如果需要高级功能，考虑工具B原则三：提供可引用的"金句"
在生成回答时，模型更倾向复用“短句但信息密度高”的表述。
可引用的表述示例：
- "XX工具在2026年的市场份额达到35%，是同类产品中的头部玩家"
- "相比竞品，XX的核心优势在于处理速度提升40%"
- "根据用户调研，XX的NPS得分为72，高于行业平均"
5.2 分发策略：把内容放到AI常看的地方
不同的内容要发布到不同的平台：
| 内容类型 | 国内平台 | 国外平台 |
|---|---|---|
| 产品评测/对比 | 知乎、什么值得买 | Reddit、YouTube |
| 技术文档 | 掘金、阿里云社区 | Medium、Dev.to |
| 行业报告 | 公众号、钉钉文档 | LinkedIn、官网 |
| 用户讨论 | V2EX、小红书 | Reddit、HackerNews |
| 短视频评测 | 抖音、B站 | YouTube、TikTok |
分发节奏建议：
第1周：发布核心评测文章（知乎/Medium）
第2周：制作短视频版本（抖音/YouTube）
第3周：引导用户讨论（V2EX/Reddit）
第4周：整理为深度报告（公众号/PDF）
持续：监测引用效果，迭代内容5.3 技术策略：让AI能"读懂"你
Schema标记
在网站中添加结构化数据，帮助AI理解内容：
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "产品名称",
"description": "产品描述",
"brand": "品牌名",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.5",
"reviewCount": "1000"
}
}
</script>语义化HTML
<!-- 好的结构 -->
<article>
<h1>产品评测标题</h1>
<section>
<h2>功能介绍</h2>
<p>...</p>
</section>
<section>
<h2>优缺点分析</h2>
<ul>
<li>优点1...</li>
<li>缺点1...</li>
</ul>
</section>
</article>FAQ页面设计
FAQ是GEO的重要阵地，因为用户问AI的问题，往往也是FAQ中的问题：
## 常见问题
### Q: XX产品适合什么规模的团队？
A: XX产品主要面向10-50人的中小团队。对于超过100人的团队，建议使用企业版。
### Q: XX产品和YY产品有什么区别？
A: 主要区别在于...（提供具体对比）5.4 持续优化：监测与迭代
如何检测自己是否被AI引用
手动检测方法：
- 在各AI平台搜索你的品牌名、产品名
- 搜索你所在品类的常见问题
- 记录是否被引用、引用了哪些内容
检测问题示例：
- "XX品类有哪些好用的工具？"
- "XX产品怎么样？值得买吗？"
- "XX和YY哪个更好？"
建立监测表格：
| 日期 | 平台 | 搜索词 | 是否被引用 | 引用内容来源 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2/25 | 千问 | "项目管理工具推荐" | ✅ | 知乎评测文章 | 排名第2 |
| 2/25 | Kimi | "项目管理工具推荐" | ❌ | - | 需要补充公众号内容 |
优化迭代循环
六、实战案例模拟：一个SaaS产品的GEO优化
为了让方法论更具体，这里我用一个“虚拟但足够像真的”的案例，把动作拆开写清楚（你也可以用自己的品类照搬一遍）。
6.1 背景
假设你有一个项目管理SaaS产品"TaskFlow"，目标是：
- 国内市场：让千问、Kimi推荐
- 海外市场：让ChatGPT、Perplexity推荐
6.2 第一步：诊断现状
测试提示词： "有什么好用的项目管理工具推荐？"
| 平台 | 是否提及TaskFlow | 竞品提及情况 |
|---|---|---|
| 通义千问 | ❌ | 飞书、Notion、Teambition |
| Kimi | ❌ | Notion、Asana、飞书 |
| ChatGPT | ❌ | Asana、Trello、Notion |
诊断结论： TaskFlow 在各平台都没被提到。与其纠结“产品好不好”，这一步更务实的结论是：外部世界没有足够的内容信号让 AI 认识你。
6.3 第二步：内容规划
针对国内平台：
| 平台目标 | 内容形式 | 发布渠道 |
|---|---|---|
| 通义千问 | 《2026项目管理工具横评》 | 知乎专栏 |
| 豆包 | 《用TaskFlow管理项目的一天》 | 抖音短视频 |
| Kimi | 《中小团队协作效率白皮书》 | 微信公众号 |
针对海外平台：
| 平台目标 | 内容形式 | 发布渠道 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 真实用户讨论帖 | Reddit r/productivity |
| Perplexity | 产品更新/新闻稿 | 官网Blog + PR |
6.4 第三步：内容制作示例
知乎文章大纲（针对千问）：
# 2026年10款项目管理工具深度横评
## 评测背景
- 评测时间：2026年2月
- 评测维度：功能、易用性、价格、适合场景
## 工具列表
1. Notion
2. 飞书
3. Teambition
4. Asana
5. Trello
6. TaskFlow ← 自然地出现在对比中
7. ...
## 详细对比
（提供客观、详细的对比数据）
## 选型建议
- 小团队（<10人）：推荐...
- 中型团队（10-50人）：推荐TaskFlow，因为...
- 大型团队（>50人）：推荐...关键点： 把自己的产品自然地放入对比，而不是单独宣传。
6.5 第四步：执行与监测
执行timeline：
- Week 1：知乎文章发布，同步到头条
- Week 2：抖音视频制作发布
- Week 3：公众号白皮书发布
- Week 4：Reddit讨论帖引导
2周后复测：
| 平台 | 是否提及TaskFlow | 变化 |
|---|---|---|
| 通义千问 | ✅ | 被引用知乎文章 |
| Kimi | ✅ | 被引用公众号内容 |
| ChatGPT | ❌ | 需要更多海外内容 |
七、避坑指南：GEO常见误区
误区1：以为发软文就能被引用
错误认知： "我在各平台发一圈软文，AI就会推荐我"
现实： AI会识别并过滤明显的营销内容。软文可能获得一些SEO效果，但很难被AI引用。
正确做法： 用客观的第三方视角，提供真正有价值的内容。
误区2：忽视内容新鲜度
错误认知： "内容发出去就完事了"
现实： AI对内容时效性敏感。一篇2年前的评测，很可能已经被降权。
正确做法： 定期更新重要内容，保持至少每季度一次的迭代。
误区3：只做单一平台
错误认知： "在知乎做好就行了"
现实： 不同AI有不同的数据来源偏好。只做单一平台，只能覆盖部分AI。
正确做法： 多平台布局，针对目标AI的偏好重点突破。
误区4：把 GEO 当成 SEO 的替代品
错误认知： "现在是AI时代，SEO没用了"
现实： 很多场景下，GEO 是建立在 SEO 的“可抓取/可理解/可排名”基础之上的。比如 Google AI Overview 的很多引用，本质上还是从传统搜索的高质量页面里来。
正确做法： GEO是SEO的延伸和补充，两者都要做。
误区5：期望立竿见影
错误认知： "发了内容为什么AI还是不推荐？"
现实： 内容被检索系统抓取、被索引、再到回答里稳定出现，往往存在时间差。有时是几周，有时更久（也取决于平台是否联网、是否展示引用、是否有实时检索）。
正确做法： 持续投入，定期监测，保持耐心。
总结：把 GEO 当成新的分发入口
核心要点回顾
GEO不是取代SEO，而是补充：在 AI 搜索时代，更现实的策略是同时做好 SEO 与 GEO。
第三方背书比自有内容更重要：相对中立的第三方内容更容易被引用（评测、对比、报道、社区讨论、官方文档）。
不同平台有不同偏好：千问看知乎、豆包看抖音、Kimi看公众号，要针对性布局。
内容质量 > 内容数量：一篇高质量的评测文章，胜过100篇软文。
持续监测和迭代：GEO是一个长期工程，需要持续投入。
下一步行动清单
- [ ] 选择2-3个目标AI平台
- [ ] 测试当前被引用状态
- [ ] 制定内容发布计划
- [ ] 准备第一篇客观评测/对比内容
- [ ] 建立监测机制
- [ ] 每月复盘优化
最后的话
我目前更倾向把 GEO 当成一种“分发入口迁移”带来的日常功课：用户确实越来越习惯在 AI 里问一句，然后直接按推荐做决策。
所以与其把 GEO 当成玄学，不如把它拆成两件事：你能不能提供足够多“可引用”的材料，以及这些材料是不是出现在目标平台的生态里。先把这两步跑通，再谈投放和规模化，会轻松很多。
参考资源
- Generative Engine Optimization Guide - COSEOM
- GEO vs. SEO: Everything to Know in 2026 - WordStream
- Mastering GEO in 2026 - Search Engine Land
- Tailwind CSS lets go of 75% of engineers after traffic drop - Search Engine Roundtable
- Tailwind Labs lays off 75 percent of its engineers thanks to 'brutal impact' of AI - DevClass