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GEO 与 AI 搜索
关于生成式搜索、品牌知识、内容可信度与 GEO 长期建设的实践。
共 13 篇内容
企业网站怎样让AI正确理解？先修事实和页面，再修Schema与llms.txt
企业网站希望被AI正确理解，顺序不是先堆Schema和llms.txt，而是先统一事实、建立独立页面、确保正文可读和路径可发现，再补结构化表达并用真实问题验证。
从PallasAI最新趋势报告看：企业做GEO，不能只看一次被引用
PallasAI最新GEO趋势报告说明，不同AI平台没有统一引用规则，企业官网仍是重要信源，一次被引用也不能代表长期效果。本文把报告数据整理成企业可执行的GEO判断。
llms.txt是什么？它从哪里来，对网站有什么作用？
llms.txt是一份供兼容AI Agent使用的网站阅读导航。本文说明它的起源、工作方式，与robots.txt、Sitemap和Schema的区别，以及它能做什么、不能承诺什么。
一次B2B GEO项目复盘：我们如何把提示词、内容与信源做成一套系统
GEO服务不是批量生产文章。本文结合一次匿名化B2B项目复盘，说明事橙如何研究提示词、建设知识底座、规划证据、生产内容、选择信源，并通过客户审阅持续提高内容质量。
B2B GEO如何按决策旅程拆解问题？从角色、阶段到可回答内容
B2B GEO不能拿到关键词就直接写。本文从决策角色、意识到决策阶段、问题来源和交叉验证四步，说明如何把复杂采购问题拆成可回答、可验证的内容任务。
B2B企业做GEO，为什么品牌提及率不是终点？
B2B客户不会因为AI提到一个品牌就完成采购。本文说明如何从品牌提及走向准确表达、可信信源、客户旅程与持续校准。
访谈赵岩：GEO不是让企业迎合AI，而是帮助AI认识企业
GEO的目标不是讨好算法，而是让AI准确理解企业的业务、知识和价值；工具能提供监测，但不能代替策略与专业判断。
GEO选型与价值投资
选择 GEO 服务商，不只是购买产品和能力，也是在判断一家公司的经营方式与长期价值。