传统搜索引擎的排名逻辑很明确：关键词匹配 + 链接权重 + 用户行为反馈。

但生成式 AI（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）的推荐逻辑是另一套系统，它关心的不是“谁有关键词”，而是“谁的内容值得我说出来”。

一个大模型在生成答案时，会经历三个核心步骤：

1. 理解用户意图（Intent Parsing）

不只是解析关键词，而是理解问题背后的真实需求。

例： 用户问 “适合小团队的CRM”，它会自动拆解成“CRM软件 + 小团队 + 推荐 + 原因”。

2. 检索候选信息（Retrieval）

从内部训练数据 + 外部实时数据抓取信息。

这里会检索到新闻、 百科 、产品文档、评测文章、学术资料等。

3. 生成整合答案（Generation + Citation）

综合多方信息，生成自然语言答案。

可能会引用部分原文（ Perplexity/You.com），也可能只吸收语义（ChatGPT）。

关键点：如果你不在它的 “候选信息”池里，它就永远不会提到你。

在 GEO的研究中，我发现，生成引擎对信息的“信任度”有 5个重要信号 。

1. 权威性信号（Authoritativeness）

来源是官方、专业、权威机构，优先级最高。

包含实名作者、机构署名、明确出处。

例：

AI更倾向引用“Gartner报告”而不是“某个个人博客”。

企业白皮书、专利文档的权重极高。

2. 可验证性信号（ Verifiability）

数据、结论必须可追溯到来源。

有明确数字、统计、对比，而非模糊表述。

例：

“我们是行业第一” → AI可能忽略

“根据2024年Gartner CRM报告，我们在SMB市场份额为32%” → AI更愿引用

3.结构化信号（Structured Content）

生成引擎更容易处理清晰的小标题、表格、列表。

FAQ、定义、案例分段，会提升引用概率。

例：

FAQ格式文章更容易进入Perplexity的引用列表。

4. 语义匹配信号（Semantic Relevance）

不只是关键词，而是 “语义覆盖度”。

如果你的内容涵盖了用户问题的上下游逻辑，更容易被选中。

例：

用户问 “GEO在B2B营销中的作用”，你的内容中如果有“GEO定义 + 在B2B场景的案例 + 效果数据”，引用概率会大幅提升。

5. 外部信号（External Mentions）

如果你的内容在多个可信来源被提到， AI会提高权重。

外链引用、媒体报道、百科词条都是加分项。

例：

在知乎、维基、行业媒体多次出现的品牌，更容易被 AI 推荐。

• 信息模糊、缺乏数据： AI会认为不可靠。

• 仅在私域可见： AI抓不到你的内容，就无法引用。

• 无权威背书： AI倾向选择有机构、专家支持的观点。

• 内容结构混乱： AI解析成本高，会直接跳过。

1. 建立内容知识图谱

• 让 AI知道你是谁、做什么、在哪个领域权威。

• 用结构化数据（ Schema.org、JSON-LD）标注品牌信息。

2. 全渠道布局

不只发在官网，还要发在 AI能抓取的平台：

• 百度 百科、知乎、 Quora、GitHub、行业论坛

• 产品文档库、白皮书、研究报告

3. 优化引用友好型内容

• 明确标题和定义（ “GEO是什么”）

• 使用标准问答格式

• 数据引用要有来源

4. 创造“多点出现”的机会

通过行业媒体、合作伙伴、 KOL协作，让你的品牌在多个可信域名被提到。

某家做云安全的 B2B企业，在GEO优化前，ChatGPT回答“全球云安全公司排行榜”时从未提到他们。

优化后，他们做了三件事：

1. 在官网增加结构化 FAQ和案例数据

2. 在 百科 和行业白皮书中加入品牌信息；

3. 提供多语言的权威内容给GitHub和技术社区。

三个月后，他们出现在 Perplexity和Claude的前五个推荐答案里，且引用了他们的白皮书数据。

AI世界的内容分发，不是“谁买了广告”，而是“谁值得被说出来”。

在生成引擎的世界里：

• SEO是排队等顾客；

• GEO是被AI主动介绍给顾客。

你可以选择等 AI随机提到你，也可以主动让AI“认识”你。

在下一个 5年，这种差距可能就是生存与消失的分界线。