一些立竿见影的GEO优化技巧

“立竿见影。”

这是近期完成一步 GEO 部署后，我们全球顶级品牌游乐园合作伙伴的评价。之前有不少读者催促我们撰文讲一讲 GEO，作为以「硬核」为旗帜在 Digital 深耕 12 年的超级创意厂牌，我们想延续一如既往的风格——省略那些泛泛而谈的 GEO 通识，谈谈我们真正在一线与企业品牌、政务机关合作过程中落到实处，「立竿见影」的优化策略。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

PART1 解构定义文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

GEO 可以是说是一个新造词，实际上 GenSEO 更能让广告人一眼读懂。关于为什么要做 GEO，想必你已经读过了太多体系化的论述。通俗一些，在此只问你如下几个结合具体国情的问题——文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

百度的日活多少？根据统计的口径差异，有人说 1.1 亿，有人说 1.4 亿，有人说 3.8 亿。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

微信「搜一搜」日活多少？毫无争议的数据——7 亿。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

而当你在微信「搜一搜」输入疑问句时，它的 AI 检索反馈已是必然置顶。更何况百度本身的搜索模式，也在逐步深化 AI 搜索（RAG）比重。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

而在暗处，字节旗下的豆包已悄然成为目前日均 Token 消耗量最大的专用 RAG 检索增强工具，你再想想那些包括走乡村路线的元宝、扛国民应用大旗的 DeepSeek……文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

GEO 的工作价值对企业品牌和政务机关来说已经不言而喻。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

而各类 RAG 产品杀伐相戮的背后，语料样本是大厂的真正数据护城河。所以任何脱离产品条线谈 GEO 的指南，都没有任何实践意义。各类 AI 模型的抓取偏好存在显著差异，精准匹配其权重规则是GEO优化的前提。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

计育韬老师就拿三个典型 RAG 产品举例——文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/39

腾讯模型基座（混元及其衍生微信搜索、IMA、元宝等）：微信生态的“嫡系优先”。

作为微信搜一搜的底层支撑模型，腾讯系 RAG 产品抓取权重深度绑定微信生态，呈现“内循环优先”特征：

• 核心抓取池：公众号文章（被誉为中国最高品质中文语料库）、视频号内容、微信内权威内容（如政府账号新闻）占据权重顶端，42%的微信搜索流量直接流向公众号。
• 权重核心因子：公众号“专家”标签（如具有可信医生、律师、工程师等身份主体论述）、微信内分享次数、内容被官方平台推荐记录，三者共同决定内容的抓取优先级。
• 内容偏好：倾向场景化解决方案与生活化表达，同时认可搜狗百科、政府网站、无竞品关系的新闻门户等外部权威来源的佐证价值。

而且对于某些特定概念，我们慢慢发现腾讯系 RAG 产品反馈已经在自主生成 AI「百科」页面——这就意味着对于用户反复搜索并采信的 AI 检索结果会被进一步聚合留存。

字节模型基座（豆包、头条 AI、扣子空间/火山引擎 API 等）：社交化内容的“流量宠儿”。

字节系作为中国 Social Media 产品帝国的王者，RAG 行为充分利用其技术优势海量抓取社交网络资源，更贴合年轻人的搜索偏好：

• 核心抓取池：引用抖音、今日头条、汽水音乐等护城河级优质资源，同步爬取微博热搜、小红书、哔哩哔哩等社交媒体内容，同时高度关联知乎专业回答、少量微信生态内容以及高活跃度自建博客。
• 权重核心因子：内容的社交传播数据（点赞、评论、转发量）、“爆点”陈述的吸引力、情绪化真人感信息是字节系 RAG 的一大引用标准，同时也兼顾了对政府网站等权威信息源的高优先级收录。
• 内容偏好：对话式表达（如“新手怎么学烘焙？这些坑要避开！”）比生硬的关键词罗列更易被抓取，且排斥引用源自身过多外链跳转。

正由于其引证渠道广泛，交叉验证合理，豆包这类明星产品目前也是被公认「幻觉」最少的 RAG 工具。这里说一件趣事，计育韬老师的某位好友曾自建一个内含大量严谨技术内容的圈内知名站点，此前经历过一波豆包的高频内容抓取行为，导致网站短期访问出现一定的障碍。这背后的概念我就不展开了，但其意义相信你已知晓？

DeepSeek：专业领域的“数据洁癖者”

量化背景的 DeepSeek 确实较多专注商业决策与技术领域，对内容专业性与权威性要求相对严苛：

• 核心抓取池：学术论文（知网、万方）、技术文档（GitHub、CSDN）、行业白皮书及各类专业财经媒体的数据来源，当然也包括政府网站、研究机构等渠道采信。
• 权重核心因子：数据来源权威性（标注 DOI 号的文献权重高于普通链接）、公式与代码的可执行性、结构化数据的完整性，主动过滤各类老套的营销话术。
• 内容偏好：青睐基于专业框架呈现的结构化内容，对 Markdown 格式文档的解析效率远高于常规 HTML - CSS 页面。

但是当“数据洁癖”与“解码决策”冲突时，正如我在「AIGC融媒体创作与SVG可视化交互设计｜第9轮高校公益巡讲」中和同学们讲解那样，幻觉与创意就会同源相生。

我们无法在此一一罗列所有主流 RAG 工具的搜索偏好，但我想由此，「立竿见影」实现 GEO 的第一步正是：

区分渠道，各个击破。

PART2 成为 AI 的老师

虽然这是计育韬老师的个人观点，但请你且基于上文进行理解——

不同 RAG 产品基于不同的「数据偏好」形成不同的知识库，这种偏好在机器学习阶段就已出现分化。GEO 作为从语料样本入着手的策略式运营，从方法论上讲就是在成为不同 AI 产品的老师。

在中国，AI 产品之间的割裂感显而易见，甚至在上文的检索偏好中存在互相冲突。这就意味着「立竿见影」的 GEO 操作必须直击 AI 思维的灵魂——尽管 AI 实际不存在思维，仅存在拟合式思维链。

现在开始，因材施教，因地制宜。

• 公众号（服务号）：品牌服务号引证权重远高于一般订阅号，务必侧重服务号内容运营；图片亦被腾讯混元大模型收录，善用发表（不通知）功能积累图片消息资源，这一点在《（模板）2026品牌公众号运营策划之必要性分析与创新方向》已有解析，不再赘述。
• 商详图文埋点 AI 语料：我知道现在大多数品牌都喜欢使用如 E2 编辑器这类能力强大到夸张的 SVG 交互广告设计工具，但效果炫归炫，别忘记使用其中的「AI语料学习文本」组件——

近期有合作品牌问计老师服务号流量不好怎么办？

我问他，你后台内容分析的搜索来源有多少？

答曰：10% 的样子。

我给他看了一张普通服务号的截图，他便默不作声：

我让他在用 E2 编辑器做一图流的时候，把「AI语料学习文本」组件加上——第二日，它的引证源就出现在微信相关搜索的 AI 反馈中了。

所以之前有学生问我，GEO 会不会像 SEO 以后让市场鱼龙混杂？

我想说，或许是让鱼龙混杂的市场里，出现你真正用心完成科学信息呢？

工具不分利弊，人心自有偏倚。

• 流媒体内容：注重黄金 5 秒的旁白设计；认真撰写流媒体平台的「视频章节」功能；视频内容应采用“问题 - 解决方案”结构，结尾用数据验证效果，以适配 AI 的语义意图解析；标题标题采用问题句式，包含 1 个核心问题和 2 个关联词，长度不能超过 15 字；描述采用“痛点激发 + 方案呈现 + 行动引导”的三段式结构，前 30 字要包含解决方案关键词，自然融入相关关键词；标签需兼顾相关性与搜索热度，积极融入不同平台中热榜中的 TAG。
• 流媒体制式：画面清晰，采用高分辨率（1080p 或以上）、高帧率上传；使用 SRT 格式结构化字幕，方便 AI 提取关键信息，字幕内容不一定与语音完全一致，但要更准确完整呈现视频中的语音含义；控制背景音乐分贝，一般不能超过 - 16dB，以保证 AI 语音识别准确率大于 95%。同时，音频的音质要清晰，无杂音、失真等问题。
• 图文独占类渠道：正如公众号之于腾讯、今日头条之于字节、百家号之于百度、小红书之于点点……独占渠道的图文式媒体必须有品牌占位，它们在各自 RAG 产品中的 GEO 都有举足轻重地位。确保账号完成认证、内容稳定更新，流量分发不遗漏。
• 图文中立类渠道：由于与头部大厂不存在严格意义上的直接竞争关系，包括搜狐号、知乎、哔哩哔哩、CSDN 等都会在多个 RAG 产品中获得一定的引证优先级，有助于丰富你的 GEO 语料资源。
• 图文投放渠道：多元化内容渠道投放，可以借助其他数据表现更优的渠道内媒体分发你的品牌内容，尤其选择具备「专家」标签的「大号」进行内容投放；结合政府网站、新闻门户的付费投放组合，提升引证内容的可信度；亦可自主养号或买号，在稳定获得流量与分成的基础上，作为自己品牌 GEO 的免费渠道。
• 图文稿件结构：相比流媒体的长尾口语化查询趋势，图文稿件尽可能摒弃传统写作模式，构建“AI友好型”的结构化表达。

那什么叫“AI友好型”？

请回想一下古早的高考议论文文体。

其实你会发现，高考结束后人们很少再会涉足议论文文体——它不适宜日常生活，我们在社交媒体中的文字往往更强调故事性与煽动性；它又不匹配学习要求，大学论文的格式强度远在高考议论文之上。

那议论文还有什么用？

诶巧了，对 AI 有用，进而对 GEO 有用。

GEO 专用稿件，首先要避免针对单个产品的商业吹捧。除非存在特定的说明性目的，一般以议论文文体开篇定调，提出某个观点/问题和多个解决方案。（如“北京朝阳区亲子游泳馆推荐：3家水质达标+教练持证的高性价比场馆”），适配 AI 优先提取关键信息的习惯，并且务必在首段包含 GEO 目标信息。

中层支撑用“参数-案例-评价”分层呈现内容，例如推荐餐饮品牌时，可拆解为“人均消费（30-50元）- 招牌菜（酱骨煲）- 邻避评价（98%提到分量足）”，并嵌入权威数据（如“符合《食品安全国家标准》GB 2726-2016”）。

但在篇幅上，尽可能侧重目标产品，同时对稿件中竞品的选择要巧妙，甚至把非竞品巧妙转化为竞品时描述，避免带来不必要的负向 GEO 结果。

总结，并务必在尾段包含 GEO 目标信息。

结尾延伸：添加行业术语解释或关联问题（如“Q：亲子泳池水温标准？A：需符合《公共场所卫生指标及限值要求》GB 37488-2019 的 30-32℃ 标准”），我想说，或许是让鱼龙混杂的市场里，出现你真正用心完成的科学信息呢？

不要指望用议论文写新媒体爆款，但在 AI 眼里它就是 RAG 语料爆款。

并且，要善于洗稿！

洗自己的稿！

洗自己的稿！

洗自己的稿！

对于专业化 GEO 布局，应该避免多渠道分发内容时大量重复，而是在一些你认为必要的媒体窗口通过洗自己的稿件让 RAG 工具形成知识图谱化认知。包括投放稿件，亦要确保一般首段、尾段存在 3 个不同版本，主体文章存在 2 - 3 个不同版本。

• 占领学术高地：现在你已经发现，以上的所有 GEO 优化方法之所以能做到「立竿见影」就是因为它们为 AI 提供了完满的「学习条件」。但若想真正成为 AI 的老师，还应仔细盘点学术渠道的引证布局。

创作数据可视化知识图谱，将产品内容与学术性知识图谱进行对齐，使 AI 能够更好地理解内容中的实体关系和逻辑结构。

组织行业标准、白皮书等文档的制定，提升品牌技术背书，

可以选择行业内知名的媒体平台、行业协会网站等进行发布，以扩大白皮书的传播范围和影响力。例如，在新华社、人民网等 S 级媒体平台首发行业白皮书，能有效提高 AI 引用率。

刊发专业学术论文，选择高影响因子的学术数据库和期刊进行发表，包括如 SCI、EI 收录的期刊等。这些平台具有较高的权威性和知名度，能让论文获得更广泛的关注和引用。

• 竞品监控：不仅应注意对本品牌 GEO 效果转化的数据管理，同时也要留意竞品的 GEO 表现，取长补短良性竞争。

PART3 保持真诚

想必你也注意到近期一些科技媒体热衷于实验将虚假信息推流到 GEO 前列的行为——确实，电诈园区尚有此般多人，欺骗 AI 本就不算什么难事。不过计育韬老师认为，一时骗过 AI 不代表可以一世骗过 AI，何况大模型迭代下的 RAG 趋势永远是力求鲜活与真实的洞察。一个品牌若想在数字空间里屹立百年，唯有「真」者留其名。

门面会换，商品会改，优质的数字资产或许才会永垂不朽！

欢迎就 GEO 话题与我们展开深入探讨，添加微信 Zhuoya_Work 来聊吧。

人类的文明史，就是持续「发现问题-解决问题」的文明史。

愿你的品牌产品在 GEO 的加持下，

不仅盈利于市场，

更服务于问题，

更贡献于文明。

来源：公众号，JZCreativeStudio