大家好，我是冷逸。

今天給大家分享一套GEO實操心法。

事情是這樣子的，一開始我在某AI上問“幫我推薦一些優(yōu)秀的AI公眾號博主”，它給了我這樣的回答。

不用懷疑，你沒見過的那幾個博主，基本都是因為做了GEO被大模型抓取了，所以會進入推薦池。

那這沒有「沃垠AI」怎么行？于是在我一通瞎操作后（后面會講），再問它，就果斷把「沃垠AI」放進推薦池了。

這，就是GEO的結(jié)果。AI時代，GEO已經(jīng)不是 “加分項”，而是 “生存項”。

今天這篇文章，分三部分給大家講解：

1. GEO是什么？

2. GEO實操：三步搞定GEO

3. GEO心法：如何針對各模型定向優(yōu)化

GEO是什么

簡單來說，GEO就是通過優(yōu)化內(nèi)容、適配技術(shù)，讓網(wǎng)絡(luò)信息被大模型精準抓取并融入回答，從而實現(xiàn)觸達用戶、營銷轉(zhuǎn)化的新型營銷模式。

GEO，全名Generative Engine Optimization，也就是生成式引擎優(yōu)化。

過去，大家習慣在谷歌、百度上搜一搜解決問題，于是就有了SEO（搜索引擎優(yōu)化）。

現(xiàn)在，用戶早已懶得上搜索翻結(jié)果頁，而是直接問AI“XX行業(yè)哪個產(chǎn)品好”“XX問題怎么解決”。

隨著生成式AI從“工具”走向“入口”，當前GEO市場正處于藍海爆發(fā)初期，呈現(xiàn)加速擴張的趨勢。

誰能讓AI在回答用戶問題時，優(yōu)先說出你、引用你，誰就搶占了流量和信任的制高點。

我向DeepSeek求證了一條消息，“幾個人的GEO團隊做到上億營收”有點夸張，但千萬級別確實已經(jīng)有團隊做到了。

但這玩意很容易滋生虛假信息和欺詐營銷，而且每家AI的RAG規(guī)則也在隨時發(fā)生變化。

所以，我們需要摸透GEO的范式和規(guī)則。

三步搞定GEO

GEO的核心邏輯是 ：讓大模型覺得你的內(nèi)容有價值、可驗證、好理解。

可以通過以下三步實現(xiàn)：

1）搞懂用戶 “在AI里問什么”

日常，大家問AI的問題有“XX行業(yè)哪個產(chǎn)品好”“XX問題怎么解決”“幫我推薦xx產(chǎn)品”。除了這些典型問題外，還有一些AI偏好的長尾詞需要我們挖掘。

如果依靠純?nèi)斯?，能力和效率都有限。這里推薦大家一個GEO創(chuàng)作平臺：訊飛繪文。

體驗地址：

https://turbodesk.xfyun.cn/client-pro?channelid=tggk57

它有一個「選題中心」，可以幫我們實時掌握最新的話題，了解用戶在聊些什么、問些什么，然后幫我們把話題進行發(fā)散、寫作。

比如，我們讓它搜昨天的“GPT 5.3”，選擇科技賽道。

繪文把GPT-5.3的熱帖都給搜了出來，并且直接給了參考選題，我只需要選擇一款，然后就可以直接寫GEO文稿了。

2）讓你的內(nèi)容 “被AI喜歡”

有了選題/熱點/內(nèi)容主題后，接下來就是思考如何讓你的內(nèi)容“被AI喜歡”。

大模型篩選內(nèi)容的標準很簡單：有背書、可驗證、有條理。

①內(nèi)容「權(quán)威」：讓大模型覺得你靠譜

有背書，說白了就是讓大模型覺得你的內(nèi)容很靠譜、很權(quán)威，不能生搬硬湊，也不能胡說八道。

這時，繪文提供的知識庫可以幫我們在創(chuàng)作中突出權(quán)威可靠，它把內(nèi)部數(shù)據(jù)、案例沉淀、行業(yè)報告、官網(wǎng)信息等沉淀到了專屬知識庫中。

創(chuàng)作時，我們只需要關(guān)聯(lián)知識庫，AI就能精準吸納這些素材，讓內(nèi)容自帶權(quán)威背書，成為大模型優(yōu)先引用的優(yōu)質(zhì)信源。

②語義「結(jié)構(gòu)化」：寫大模型能懂的知識結(jié)構(gòu)

大模型討厭大段的文字，更喜歡“清單體、Q&A體、思維導圖體、一句話總結(jié)體”。

用AI創(chuàng)作內(nèi)容時，我們可以加上“分點呈現(xiàn)內(nèi)容”“以 Q&A 形式創(chuàng)作”“以總-分-總形式創(chuàng)作”等提示詞，讓我們生成的內(nèi)容更容易被AI吸收、消化。

比如，寫一篇家裝主題的科普內(nèi)容，可以參考Q&A的結(jié)構(gòu)化表達。

3）讓你的內(nèi)容“被AI找到”

只寫好內(nèi)容還不夠，還得要發(fā)對地方（這也是很多人沒做好GEO的關(guān)鍵）。

我們需要根據(jù)不同行業(yè)屬性和生成引擎的信源偏好，進行多平臺分發(fā)、監(jiān)測和策略微調(diào)。

對此，訊飛繪文提供了3個功能，幫我們快速搞定：

• 繪文Agent深度創(chuàng)作，可適配不同平臺的屬性和需求，撰寫深度稿件。

• 多平臺改寫適配：比如To C行業(yè)可以把官網(wǎng)長文改成熱門社交媒體平臺風格，并優(yōu)先布局To C行業(yè)高權(quán)重平臺。

• 一站式發(fā)布多平臺，無需重復操作，快速完成全渠道內(nèi)容布局（最多可支持13+內(nèi)容平臺、50個賬號），大幅提升內(nèi)容被AI抓取的概率。

4）實操演示

下面，我給大家實操演示一下開篇這個case是怎么做的。

首先，我的需求是“讓AI在推薦公眾號博主時帶上「沃垠AI」”。我們進入網(wǎng)站首頁，選擇“GEO內(nèi)容創(chuàng)作”，繪文會自動給我們一個提示詞模板。

體驗鏈接：

https://turbodesk.xfyun.cn/client-pro?channelid=tggk57

我們只需要往里面填需求就可以了。

如果想要內(nèi)容更貼合自己的風格，我們可以創(chuàng)建一個「人設(shè)」，它可以基于我的公眾號來創(chuàng)建。

你也可以自由修改賽道、內(nèi)容方向、主要受眾、人設(shè)定位和創(chuàng)作案例等。

需求、人設(shè)都定好后，訊飛繪文就開始自動寫文章了。

它會對創(chuàng)作選題進行定位，分析優(yōu)秀AI博主的標準，然后寫一篇向AI愛好者推薦沃垠AI等優(yōu)秀公眾號的文章。寫完后，它會自己檢查內(nèi)容（是否扣題、推薦信息是否準確、是否符合平臺掉線）。檢查完后，才交付給我們。

我們來看下它寫的稿子。

共五版，幾乎所有稿件都把「沃垠AI」排在了第一。我選了第3版，把它添加進編輯器里（可以在這里微調(diào)修改內(nèi)容）。如果覺得沒有問題，就可以直接發(fā)布到各個平臺了。

目前，繪文支持的發(fā)布平臺，已覆蓋抖音、視頻號、公眾號-圖?、小紅書-長圖文、搜狐號、網(wǎng)易號、企鵝號、知乎、大魚號、雪球號、豆瓣、簡書號、汽車之家、百度知道等13+主流平臺。

比如公眾號，它就可以直接幫我們一鍵發(fā)布。

我把稿件發(fā)布到各個平臺后，我們再問AI“推薦優(yōu)秀的AI公眾號博主”，它就自然而然把「沃垠AI」加上了。

因為，大模型的檢索數(shù)據(jù)里有我們。

GEO心法：如何針對模型定向優(yōu)化

如果我們需要把GEO進一步做細，還要我們針對性的對各模型進行定向優(yōu)化，這里有一些技巧。

建議內(nèi)容太長，我給大家放在了網(wǎng)盤，在公眾號后臺回復：GEO優(yōu)化，即可領(lǐng)取。

簡單來說就是，需要對各個模型做針對性的內(nèi)容運營適配。

比如豆包，它的搜索依賴字節(jié)系產(chǎn)品，多模態(tài)內(nèi)容的權(quán)重極高。

假如我們想讓豆包搜到你，那我們需要針對抖音、今日頭條、西瓜視頻等平臺做一些內(nèi)容適配，而且文字風格偏好口語化、場景化和短平快，建議使用“問題→方案→案例→行動指令”的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。

如果是DeepSeek，它則對“口水話”“營銷話術(shù)”不太感興趣，需要內(nèi)容偏向邏輯嚴謹、數(shù)據(jù)詳實、結(jié)構(gòu)清晰、可溯源，優(yōu)先引用GitHub、arXiv、行業(yè)協(xié)會、權(quán)威技術(shù)博客等平臺。

所以說，各個模型的偏好和寫作結(jié)構(gòu)完全不同，我們需要針對性進行定向優(yōu)化。具體見《國內(nèi)主流大模型的定向優(yōu)化方案》。

如果還要更深一步了解GEO，推薦大家閱讀 姚金剛&向陽喬木 聯(lián)合出品的《GEO白皮書》，共24萬字，免費瀏覽。

《GEO白皮書》：

https://yaojingang.feishu.cn/docx/Jv85dXAeZoKJ7exJi4Yc4Edrnhf

寫完這篇文章，我深刻覺得，AI時代“酒香不怕巷子深”真的已經(jīng)過時了。

再好的酒也需要包裝，需要被看見。而現(xiàn)在的AI Chat，已經(jīng)成了大家看見世界的主要入口。

任何IP、品牌都需要做好GEO，它不是 “加分項”，而是 “生存項”。

體驗下來，訊飛繪文算是我用過還算不錯的GEO創(chuàng)作平臺（閱讀原文直達），從選題、寫作到發(fā)布都能幫我們一鍵搞定。更關(guān)鍵是，它懂各個模型。

最近，我越來越覺得，GEO不是在討好算法，而是在參與下一代內(nèi)容秩序的建設(shè)。

誰先把結(jié)構(gòu)、語義、觀點和可信度，按AI可理解的方式組織好，誰就更容易成為“被引用的那一份答案”。

風起于青萍之末，浪成于微瀾之間。