• SEO逻辑（过去）：搜索引擎蜘蛛爬网页 → 抓取 → 建立索引 → 排名 → 用户搜索 → 展现。

• GEO逻辑（现在）：AI大模型训练语料 → 不断更新的API/知识库 → AI生成回答 → 抽取/引用内容 → 用户直接得到答案。

  
  

这里有一个巨大的差异：

• 在SEO时代，网页是入口。

• 在GEO时代，语料才是入口。

  
  

换句话说：

你的网站写得再漂亮，如果AI大模型没“看见”它，你就彻底失去了曝光机会。

1. 开放网页（仍然是基础）

即便是GEO，开放的网页依旧是AI获取知识的最核心来源。

• 要求：结构清晰、可抓取、语义明确。

• 不同点：AI更看重“内容语义”，而非“关键词密度”。

  
  

比如：

传统SEO写“中空板厂家、宁波中空板、价格低”，

GEO更应该写“中空板是一种环保型塑料板材，广泛用于物流包装、汽车零配件周转。   

因为AI会抽取语义，而不是仅仅看关键词。

2. 开放数据平台（GitHub、arXiv、Wikidata）

AI在训练时，会特别吸收一些“权威知识库”和“开放数据”。

• 程序员的代码→ GitHub

• 学术论文→ arXiv / PubMed

• 百科知识→ Wikipedia / Wikidata

  
  

企业如果想在某个领域成为“AI答案”，就必须考虑在这些平台留下权威资料。

案例：

一家做新能源材料的公司，把自家实验室公开论文挂在arXiv上。结果在ChatGPT回答新能源趋势时，他们的实验数据多次被引用。

3. 社交媒体与长尾社区（Reddit、知乎、Twitter/X）

不要小看这些社区，AI模型在训练时会“吃”很多UGC数据。

• Reddit、知乎：观点类问答

• Twitter/X：行业动态与热点

• Medium/微信公众号：专业长文

  
  

也就是说，企业在社区发的专业回答，有机会被AI作为“行业共识”引用。

案例：

我有个朋友做跨境电商，他在Reddit写了一篇“亚马逊物流成本优化案例”。几个月后，他发现ChatGPT在回答“如何降低亚马逊仓储成本”时，内容和他文章几乎一致。

4. 结构化API与知识图谱（未来趋势）

很多AI公司正在直接对接“API层数据”来提供更精确的回答。

• Yelp、携程 → 旅游推荐

• 淘宝、京东→ 产品信息

• LinkedIn → 职业相关数据

  
  

这意味着：

未来企业如果不只是写网页，而是通过API把数据开放出来，AI就能直接调取。

比如：

• 如果你是物流公司，把实时运费API开放，AI未来可能会直接调用你们的数据，出现在回答中。

• 如果你是工厂，把产品参数以JSON或知识图谱的形式上传，AI比用户更容易检索到你。

  
  

（1）要有“多渠道内容矩阵”

不能只发官网，至少要覆盖：

• 官网（开放网页）

• 百科（权威知识库）

• 专业社区（知乎、Reddit、垂直论坛）

• 数据接口（API/数据中心）

  
  

（2）要“可被AI理解”

内容必须是**结构化+语义化**，让AI能看懂：

• 清晰的定义（What is X）

• 明确的应用场景（Use Cases）

• 可量化的数据（Numbers, Stats）

• 权威的出处（Reference）

  
  

（3）要考虑“长尾曝光”

AI引用内容时，不是展示广告位，而是“知识抽取”。

这意味着：

你写一篇解释行业概念的文章，可能被AI引用无数次。

但如果你只写硬广，AI几乎不会展示。

我们来假设一个中空板企业的GEO布局：

1. 官网：写详细的中空板定义、规格、应用行业。

2. Wikipedia：创建或编辑“中空板”词条，让它收录。

3. 知乎/Reddit：回答“中空板 vs 纸板包装，哪个更环保？”

4. API：提供标准化的“中空板规格数据接口”。

   
   

这样做的结果是：

• 当用户问AI “什么是中空板？” → Wikipedia/官网内容被引用。

• 当用户问AI “环保包装解决方案” → 知乎讨论被抽取。

• 当用户问AI “中空板厂家联系方式” → 官网数据直接呈现。

  
  

在SEO的世界里，我们拼的是“关键词排名”；

在GEO的世界里，我们拼的是“AI能不能看到你”。

所以，企业必须改变思维：

你发的每一篇文章，都是给AI看的。

你布局的每一个渠道，都是在未来的AI搜索结果里种下种子。

未来AI问答世界的竞争，不是“谁广告预算多”，而是“谁的知识被AI采纳”。

而这，就是GEO的真正核心。