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先理清核心区别：

传统 SEO：争夺搜索链接排名，引导用户点击网站；

GEO：争夺 AI 大模型信源采信权，让豆包、文心一言、通义千问等在回答用户提问时引用官网内容、推介企业。

GEO 不是取代 SEO，是在现有官网 SEO 基建之上，改造网站机器可读性、结构化、实体可信度、问答式内容，适配大模型 RAG 检索、信息抽取、事实交叉验证机制。

一、底层技术基建（优先改造，决定 AI 能不能读到、读懂官网）

1. 爬虫抓取无障碍（国内大模型依托搜索引擎索引官网）

全站启用 HTTPS，消除混合资源报错；关闭多余防盗链，核心文字不要仅放在图片、JS 动态渲染弹窗内（AI 无法提取图片文字）。

优化robots.txt，放行主流爬虫（头条搜索爬虫、百度爬虫、神马爬虫），不要拦截公开页面；仅屏蔽后台、会员、支付页面。

txt

User-agent: Bytespider

Allow: /

User-agent: Baiduspider

Allow: /

User-agent: YisouSpider

Allow: /

Disallow: /admin/

Disallow: /login/

完善sitemap.xml，纳入首页、关于我们、产品、案例、FAQ、资讯；在头条搜索资源平台、百度搜索资源平台、神马站长平台提交站点与地图。

关键：豆包依托头条搜索索引、文心一言依托百度、通义千问依托神马；官网先被搜索引擎收录，才有机会进入大模型检索池。

URL 扁平化，目录层级≤3 层；规范canonical标签，解决分页、动态 URL 重复内容问题，避免 AI 识别信息冲突。

2. 批量部署 JSON-LD 结构化数据（GEO 重要技术手段）

放在页面 head 内，给 AI 直接输出标准化实体信息，降低信息抽取成本，提升内容被采信概率。企业官网必部署 4 类：

Organization【全站所有页面部署】

企业全称、简称、官网、地址、联系电话、主营范围、LOGO、成立时间、资质；构建企业实体标识。

FAQPage【FAQ 页面、产品详情页】

标准化问题 + 答案结构，便于大模型抓取问答内容。

Product【产品 / 服务详情页】

产品名称、参数、适用场景、优势、服务周期、配套方案。

Article【新闻、案例、技术文章】

标题、摘要、发布时间、作者、正文摘要。

实操提醒：不要伪造信息；所有结构化文字须要和页面正文文字保持一致。

3. 新增 llms.txt（面向大模型的站点摘要，前沿 GEO 标准）

在根目录新建llms.txt，简要说明网站结构、核心页面地址、禁止抓取内容，方便大模型快速理解全站知识框架。适合 B2B 企业官网。

二、网站结构与页面体系重构（适配 AI 语义分块 Chunk 检索）

大模型检索会把网页切分为独立语义片段，杂乱堆砌的长文很难被单独抽取引用。

建议官网固定搭建 6 大核心页面：

/about 企业实体页

统一客观的企业标准介绍：主营领域、服务区域、核心优势、资质、服务客户群体。网络所有渠道统一这段描述（百科、自媒体、B2B 平台）。

GEO 核心规则：全域信息一致性 = 可信度；官网、第三方平台描述互相矛盾，AI 容易放弃采信。

/products 产品 / 服务体系页

每个产品独立页面；区分：适用场景、技术参数、解决痛点、选型要点、常见误区。

/faq 独立问答专区（GEO 流量核心页面）

收集用户向 AI 提出的自然语言问句，不只堆砌关键词。

示例方向：

XX 设备怎么选型？

XX 服务报价包含哪些内容？

和竞品相比有什么区别？

服务流程是怎样的？

/cases 客户案例页

统一模板：项目需求→解决方案→落地反馈；使用可量化描述，规避宽泛描述。

/solution 行业解决方案页

面向细分行业场景，匹配用户场景化 AI 提问。

/blog 知识库 / 技术资讯

承载行业科普、避坑指南、选型教程，作为 AI 回答行业问题的信源。

页面导航要求：所有核心页面 3 次点击内可达；完善面包屑导航（BreadcrumbList 结构化标记）。

三、内容写作规范【从 SEO 关键词思维 → GEO 问答式事实思维】

核心原则

传统 SEO：关键词埋入；

GEO：输出可被 AI 直接摘录、可验证的事实、结论、数据。

内容标准模板（直接套用）

标题：优先使用自然问句 + 核心主题

示例：青岛企业怎么做官网 GEO 生成式引擎优化？

开篇首段直接给出结论

AI 优先读取页面前 30% 文本；减少冗余宣传铺垫。

层级结构严格使用 H1/H2/H3

H1：页面主标题

H2：独立问题 / 核心板块

H3：细分要点

大量使用有序列表、无序列表、参数对比表格。表格是大模型偏好的信息载体。

段落控制：每段只讲一个观点，短句为主，杜绝大段无分割长文本。

减少宽泛营销描述；替换为可佐证信息：拥有 XX 资质、服务 XX 家企业、落地 XX 类项目（数据务必真实可查）。

关键术语第一次出现给出清晰定义；覆盖全称、简称、行业俗称，匹配大模型多样提问方式。

文章末尾增加简短总结模块，便于 AI 直接摘抄总结内容。

内容分类布局（覆盖三层用户提问意图）

导航类（品牌词）：XX 公司怎么样、XX 公司联系方式、XX 主营什么业务

选型对比类（商业转化）：XX 服务商怎么选、A 和 B 有什么区别

科普技术类（自然收录）：XX 技术原理、做 GEO 有哪些常见误区

四、E-E-A-T 可信度工程（GEO 关键，AI 交叉网络信息评估信任度）

大模型不会单一采信官网自述，会网络交叉比对信息。

建立一套【企业标准信息文档】

统一固定：公司全称、简称、主营、服务范围、地址、联系方式、核心优势、标准介绍文案。

官网、企查查、百科、知乎、行业媒体、短视频简介全部同步这套文案，禁止各自表述。

丰富官网权威佐证素材（正文嵌入）

企业资质证书、检测报告、合作客户名单、公开案例、技术白皮书，配套文字说明，不只陈列图片。

全域信源协同（官网为信源）

在垂直行业媒体、正规问答平台发布内容，引用官网原文信息，形成多源一致证据链。

注意：不以获取外链为目标，核心作用是帮助 AI 验证官网信息真实可信。

五、站内内链体系适配 GEO 语义网络

传统内链：锚文本关键词；

GEO 内链：搭建实体知识网络

产品页 ↔ 对应行业解决方案 ↔ 相关案例 ↔ 配套 FAQ ↔ 技术文章

让 AI 识别：企业、产品、场景、问题之间的关联关系，构建完整实体图谱。

禁止大量无关聚合链接；控制底部冗余链接。

六、落地执行顺序（30 天实施路线）

第 1 周：技术审计

修复抓取障碍、HTTPS、404、重复内容；完善 sitemap、robots；各大站长平台提交网站。

第 2 周：部署结构化 JSON-LD、llms.txt；梳理官网缺失页面（补齐独立 FAQ）。

第 3 周：存量内容改造

按照问答式结构重写核心页面（关于我们、产品、案例）；搭建 FAQ 知识库。

第 4 周：内容持续产出 + 全域信息统一

输出行业问答、选型指南；同步网络品牌信息，消除信息冲突。

七、效果监测指标（区别传统 SEO）

传统 SEO：关键词排名、UV、访问量

GEO 监测：

在豆包、文心一言提问行业相关问题，品牌是否出现在 AI 回答中

AI 回答内容是否准确引用官网观点、参数、方案

品牌词、产品词在 AI 答案中的提及频率

持续查看服务器日志：字节、百度爬虫抓取频次是否稳步提升