AI GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 优化关键词与页面排名，GEO 优化实体、事实与可引用段落。前者失败是排不上去，后者失败是被引用了但说错了。
05 AI GEO · 生成式引擎优化
让 AI 在回答里，正确地说出你
客户现在先问 AI，再找人。问题是：模型要么完全不提你，要么用三年前的旧口径介绍你。我们做的事很具体——把你的业务事实做成 AI 能抓、能读懂、能引用、且引不错的结构。
- 本页要点
- AI GEO（Generative Engine Optimization）优化的是实体、事实与可引用段落，不是关键词排名。我们的交付是六件事：抓取许可、语义化结构、可引用段落、事实口径表、llms.txt 与结构化数据、周期复测。我们不承诺任何具体排名，只承诺每一项都可以被逐条验收，并把维护能力移交给你的内容团队。
06 为什么现在要做
第一轮筛选，已经从搜索框移到了对话框
采购方问「海南做系统集成的公司有哪些」「这家怎么样」，得到的是一段由模型组织的答案，而不是十条蓝色链接。
判断 01
AI 不读你的首页，它读你的句子
模型引用的是可独立摘取的结论、表格与字段。一段需要上下文才成立的营销文案，摘出来就是错的。
判断 02
不被提及，等于不在候选名单
答案通常只给三到五家。没被检索到、或检索到但信息太散，就不会进入这一轮。
判断 03
被说错，比不被说更贵
资质、年限、业务范围被 AI 说错时，纠正成本高于当初把口径写清楚的成本。
07 区别
GEO 不是换了个名字的 SEO
目标、单位、技术动作与失败模式都不一样。用 SEO 的 KPI 管 GEO，会得到一堆看不出问题的报表。
| 维度 | SEO | AI GEO |
|---|---|---|
| 优化对象 | 关键词与页面 | 实体、事实与可引用段落 |
| 成功的定义 | 出现在结果页前列 | 出现在答案里，且陈述正确 |
| 内容单位 | 一个页面 | 一句结论 + 出处 + 日期 |
| 技术依托 | 站点结构、内外链 | 语义 HTML、结构化数据、抓取许可 |
| 失败模式 | 排不上去 | 被引用了，但说错了 |
| 衡量方式 | 排名与点击 | 提及率、引用命中、事实准确率 |
08 六步清单
我们把 GEO 拆成六件可检查的事
每一步都有对应的技术动作和一个验收点，做不到就过不去——不做「提升曝光」这类无法验收的承诺。
| 步骤 | 要做的事 | 验收点 |
|---|---|---|
| 01 可抓取 | robots 明确放行主流 AI 与搜索引擎爬虫，sitemap 与 lastmod 真实维护 | 爬虫能取到全部公开页，且没有过期页 |
| 02 可解析 | 语义化 HTML：标题层级、表格、定义列表；关键结论不当图片 | 关掉样式后，内容仍能按顺序读懂 |
| 03 可引用 | 每段先给结论再给解释，单句可独立摘取，附出处与日期 | 随机抽 10 句，脱离上下文仍成立 |
| 04 可核验 | 建立事实口径表：成立年份、资质、指标、客户范围全站一致 | 全站同一事实只有一种写法 |
| 05 可分发 | llms.txt 索引 + llms-full.txt 全文纯文本 + JSON-LD 结构化数据 | 机器入口可访问、字段可解析 |
| 06 可维护 | 内容变更走同一套模板与事实口径表，sitemap 与结构化数据同步更新 | 客户内容团队能独立发布一次更新 |
09 交付物
六份东西，交付时逐条对
每一项都能被打开、被检查、被移交。项目结束时你会拿到文件，而不是一份结论。
D1
AI 可读性诊断
抓取、解析、引用、事实一致性四项检查，附问题清单与优先级。
D2
结构化数据方案
Organization / BreadcrumbList / FAQPage / Article 的字段定义与落地位置。
D3
llms.txt 与全文文本
机器入口文件，含页面索引、关键事实与引用约定。
D4
事实口径表
一份全站唯一事实源：成立年份、资质、指标、客户范围、未公开项。
D5
可引用段落改写
首页、产品页、案例页各 3–5 段，按「结论在前、出处在后」重写。
D6
复测报告
固定提问集 × 主流 AI 入口，30 / 60 / 90 天三次对比。
10 自证
你现在看的这个站，就是按这套标准做的
不用听我们描述效果，直接检查站里的东西。以下每一条都可以当场验证。
可检查的结构
- 每页顶部有「本页要点」，一段可以被直接摘取
- 对照表用
table，字段用dl，关键结论不放在图片里 - 全站 JSON-LD：Organization、BreadcrumbList、FAQPage、Article
- sitemap 与 robots 真实维护，favicon 与品牌标识统一
机器入口
- llms.txt：页面索引与关键事实
- llms-full.txt：全站正文纯文本
- sitemap.xml：页面清单
- robots.txt：显式放行主流 AI 爬虫
11 衡量
四个指标，一套固定的问法
测法固定，才能比较。我们会先和客户把提问集定下来，写进项目文档，之后每次复测都用同一套问题。
| 指标 | 怎么算 | 看什么 |
|---|---|---|
| 提及率 | 固定提问集中，答案提到品牌的条数 ÷ 总条数 | 是否进入候选名单 |
| 引用命中 | 答案里出现站内链接且指向正确页面的条数 ÷ 总条数 | 机器是否选对了来源 |
| 事实准确率 | 答案中的事实陈述与口径表一致的条数 ÷ 全部事实陈述 | 错在哪一句 |
| 共现关系 | 在「推荐供应商」类问题里与哪些机构一起出现 | 被归到哪个类别里 |
不承诺排名，不承诺流量；提问集数量、平台清单与复测周期在项目文档中固定，变更需双方书面确认。
12 移交
四件事交出去，然后我们退到按次服务
内容团队能自己写可引用段落、自己改口径表、自己发版，这件事才算交付完成。
01
段落模板
结论在前的写法模板，新内容照着填就能被摘取。
02
事实口径表
唯一事实源，改一处全站同步，避免自相矛盾。
03
复测脚本
固定提问集与记录表，谁都能跑出同一结果。
04
发布检查单
上线前自查抓取、解析、引用三项，不依赖我们。
移交后我们保留季度复测与结构评审，按次计价；不把「只有我们能改」当成续约理由。
13 适用边界
什么样的客户适合做 GEO
说清楚不做什么，比罗列能做什么更有用。
适合
- 有明确对外事实需要被正确理解：资质、产品能力、客户范围、服务口径
- 官网上线多年，但 AI 回答里要么不出现，要么说的还是旧口径
- 已有内容团队，愿意按模板持续产出，而不是一次性投放
- 希望把这件事做成内部能力，而不是长期外包
不适合
- 要求「保证排在 AI 回答第一位」的项目：任何机构都做不到
- 没有真实业务事实、想靠批量内容制造存在感的项目
- 不愿维护事实口径、各渠道口径长期相互矛盾的项目
- 只买一次「诊断报告」却期望长期效果的项目
14 常见问题
采购前最常被问到的五个问题
能保证出现在 AI 回答的第一位吗？
不能。回答由模型、检索来源与提问方式共同决定。我们承诺的是可验收的结构性工作与周期复测，不承诺具体位置。
多久能看到变化？
站内结构改完即可验证；模型侧索引与回答的变化取决于各平台抓取与更新周期，因此按 30 / 60 / 90 天三个节点复测。
要重做网站吗？
多数不需要。改动集中在结构层：抓取许可、语义化 HTML、结构化数据、可引用段落与事实口径表，通常不动视觉设计。
项目结束后要一直依赖你们吗？
不需要。段落模板、口径表、复测脚本与发布检查单都会移交；季度复测与结构评审是可选的按次服务。
和你们做的 AI 大模型项目是什么关系？
同一条线：对外是让 AI 正确引用你，对内是让 AI 正确使用你的知识。前者是 GEO，后者是智算中台的知识治理。
先问一句：AI 现在怎么介绍你？
打给我们报一下公司全称。我们先跑一轮固定提问集，把模型现在的说法原样发给你——包括说错的地方。