GEO 是什么
生成式引擎优化（GEO）是面向 AI 搜索与问答场景的信息优化工作。目标是让模型更清楚地识别品牌是谁、提供什么、依据是什么，并在相关问题中获得被提及和引用的机会。
从监测到复测的闭环
- 建立问题库：围绕真实用户意图组织品牌词、品类词、比较词和场景问题。
- 真实采集：向已接入的平台提交问题，保留平台、模型、时间、原始回答与引用链接。
- 诊断差距：分析品牌是否被提及、出现顺序、引用来源以及事实表达缺口。
- 执行优化：完善官网内容、实体信息、FAQ、方法论、案例和可验证信源。
- 复测验证：对同类问题再次采集，用新快照判断变化，不用模拟数据补空白。
数据原则
无来源，不结论；无采集，不造数。
指标只统计成功返回且可追溯到原始回答的监测记录。失败、超时和未接入平台分别标记，不混入有效结果。
指标只统计成功返回且可追溯到原始回答的监测记录。失败、超时和未接入平台分别标记，不混入有效结果。
不同模型、时间和提问方式都会影响回答，因此单次结果不能代表长期表现。应使用固定问题集、明确采集窗口和可比较的模型版本观察趋势。
可交付内容
监测底稿
问题、平台、模型、原始回答、引用链接、状态与采集时间。
问题诊断
品牌提及、排名、引用、竞品与内容缺口的证据化分析。
内容资产
实体页、产品页、方法论、FAQ 和经过授权的案例内容。
验证记录
优化动作、复测批次与结果变化，形成可回溯闭环。
我们不承诺什么
第三方模型的训练、检索和回答机制不受任何单一服务商控制，因此不承诺固定排名、必然引用或永久展示。我们能做的是提高信息的清晰度、可验证性和被发现机会，并用真实监测评估变化。