你遇到的问题
- 问 AI「哪家美睫店好」，答案里没有你。
- AI 说到你的时候，信息是错的或者过期的。
- 网站上全是形容词，没有可以被引用的事实。
- 关键信息藏在图片里，或者要点开才看得到。
用了之后的变化
- 页面能说清楚你是谁、做什么、在哪里、用什么语言、有什么证据。
- 真实问题的直接答案写在可见正文里。
- 结构化数据与页面上真实展示的内容一致。
- 该进来的爬虫进得来，而且有记录。
你会得到什么
实体核对
名称、创办人、地点、服务、语言、验证链接在各处保持一致。
答案块
把用户真会问的问题，用可见正文直接回答，不藏在折叠里。
带日期的证据
奖项、证书、作品都写明签发机构和年份。
对得上的 Schema
页面上没展示的东西，不在结构化数据里声明。
爬虫访问
配置 robots 让 OAI-SearchBot 与搜索爬虫读得到公开页；是否允许模型训练是另一个由你决定的选项。
效果追踪
固定一组问题周期性重测，看答案怎么变。
工作流程
收集品牌可验证的事实。
把内容改写成直接回答，并写清边界与不适用情况。
做 Schema，并与可见页面逐条核对。
开放爬虫访问并查看日志。
每月重测问题集并调整内容。
边界与不适用
- 没有人能保证 AI 一定引用你，我们做的是让你具备被引用的条件。
- GEO 不是给模型塞一个特殊文件或指令，底子仍然是扎实的 SEO。
- 无法验证的信息，我们不会发布出去。
决定前的问题
GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 让页面被搜到；GEO 让生成答案的系统理解你是谁、做什么、在哪、有什么证据。两者的底座相同：可抓取且真正有价值的独特内容。
需要做 llms.txt 吗？
它不是捷径。Google 明确说明生成式搜索仍建立在基础 SEO 之上。你想要我们可以加，但那不是重点。
怎么知道有没有效果？
固定一组问题周期性重测，记录品牌是否被提到、信息是否准确、引用了哪一页。
要不要允许 GPTBot？
这是两件事：OAI-SearchBot 是搜索，GPTBot 关系到模型训练。我们建议开放搜索，训练与否由品牌方自己决定。
AI 说错了我们的信息，能改吗？
能从源头改：把正确信息清楚地放在可抓取的页面上，并让各渠道口径一致。但没有直接修改模型答案的按钮。
小店做这个值得吗？
当你确实有作品、履历、服务区域和清楚价格时值得。如果这些还没有，应该先把资料整理出来。
每个 AI 平台要各做一套吗？
不用。底子是同一套：机器读得懂的页面、彼此一致的信息、能核实的依据。不同的是测试 —— 我们用同一组问题去问每个系统，看谁还把你说错。
内容要多久更新一次？
至少在真实信息变动时更新：价格、课程、营业时间、新拿到的证书。过期信息比信息少更危险，因为系统会替你把错的说出去。
预算有限，先做 SEO 还是 GEO？
两者的起点是同一个：能读的页面、正确的信息、可核实的依据。如果你的客户主要还是用 Google 搜，先把 SEO 做扎实，再加上 GEO 的测试环节。