你们是怎么做GEO的？

我们做GEO，核心不是“训练大模型”，而是围绕你的业务，建设一套能被AI检索、理解、验证和引用的品牌知识资产。一般分三步：

第一步：梳理问题矩阵，建立领域知识框架

根据你的品类、目标客户、使用场景和购买决策路径，梳理用户可能会问AI的问题矩阵。比如：

• 行业通用问题：这个品类怎么选？
• 对比问题：A和B有什么区别？
• 品牌问题：某某公司怎么样？
• 场景问题：某种需求下用什么方案？
• 信任问题：这家公司是否专业、可靠？

然后基于这些问题，整理你们的核心卖点、专业内容、案例、资质、FAQ等，形成结构化的领域知识库。

第二步：生产内容，并做成AI更容易理解的形式

围绕问题矩阵制作内容，包括官网页面、FAQ、白皮书、案例、对比文章、技术解释、问答内容等。同时通过结构化数据、清晰标题、语义化段落、内部链接、Schema标记等方式，让内容更容易被搜索引擎和AI系统抓取、解析和引用。

如果你们有自己的AI应用或知识库系统，我们也可以把内容整理进向量数据库，用于语义检索和问答匹配。但外部大模型是否会引用，取决于其自身的检索和索引机制，不是我们把内容放进向量库，ChatGPT就一定会读。

第三步：分层发布，提升被AI发现和交叉验证的概率

把内容发布到目标AI当前较常引用和抓取的平台，以及你们自己的官网、自媒体、行业媒体、权威目录等。不同AI偏好的来源不同，而且会变化，所以需要持续监测。

发布的目的不是“保证被引用”，而是：

• 增加品牌信息在公开网络中的可检索性；
• 形成多来源、一致性信息，便于AI交叉验证；
• 提升品牌被AI理解、采纳和引用的概率；
• 最终带动官网流量、品牌搜索、询盘和转化。