这就是GEO（生成式引擎优化）和SEO最大的区别：SEO让你出现在搜索结果列表里，GEO让你成为答案本身。
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AI看的不是关键词密度，
是信息密度
有家HR软件公司，官网堆了50个关键词，写了100篇SEO文章，百度排名做到首页第三。但用户在ChatGPT搜"200人公司用什么HR系统"，从来没出现过他们。
原因很简单。那篇排第三的文章开头是："XX品牌财务软件，技术先进，深受信赖，为企业数字化转型赋能。"AI能提取到什么？只有品牌名，其他全是空话。
后来内容改成："XX软件支持多账套管理，适用200人规模企业，上线周期2-3周，月费280元起。"一周后，这家公司出现在ChatGPT的推荐里了。
AI不在乎你重复了多少次关键词，它要的是单位字数里能提取多少可用信息。功能、适用场景、时间、价格，这些才是AI能理解和引用的信息。
有团队测试过12个客户，用结构化写法的内容被AI引用率是普通写法的4倍。
判断标准很简单：拿给一个不懂你行业的人看，他能不能在30秒内说出"这产品是给谁用的、解决什么问题、大概什么价位"。说不出来，就是信息密度不够。
2
AI偏爱结构化内容，
因为它想"偷懒"
有个做企业培训的案例。官网分了20个页面，每个页面只讲一部分信息，目的是让用户多点几次，增加停留时间。
但当用户问ChatGPT"企业新员工培训包含哪些内容"，AI抓不到完整答案。因为信息分散在20个页面里，AI不会帮你拼起来。
后来改成一个"新员工培训完整方案"单页，包含：培训周期2周、课程模块、适用企业规模50-500人、参考价格8000-15000元/期。AI第一次引用了这些内容。三个月后，这个页面带来的咨询量超过了之前20个页面的总和。
大模型天生想节省算力。结构清晰的内容（列表、要点、JSON格式）能让AI快速定位关键信息。而长篇大论、逻辑混乱的内容，AI根本懒得理解。
3
一篇权威平台的内容，
抵得上100篇自媒体文章
有个做心理咨询的案例。咨询师写了一篇"如何判断是否需要心理咨询"的长文，被果壳网转载。两个月后，用户在ChatGPT搜"抑郁症需要看心理医生吗"，这个咨询室和三甲医院精神科并列出现在推荐里。
AI要为自己的答案负责，所以会优先引用权威来源。你的内容来自知乎3赞回答，和来自果壳网的文章，AI会优先引用后者。
这带来一个策略转变：与其在100个垂直论坛发软文，不如想办法让你的观点出现在1个行业权威媒体上。
实际案例印证了这个逻辑。有人写了篇GEO白皮书，主动联系几个行业媒体转载。三个月后，在DeepSeek、豆包、Kimi里搜"国内GEO专家"，排第一的都是他。现在每天收到几十个咨询询盘。
4
国内外策略完全不同
海外市场：官网权重极高，集中资源打造高质量官网内容，辅以YouTube、Reddit、Quora等高权重社区投放。
国内市场：官网对GEO帮助有限，AI更倾向于抓取门户网站自媒体号、CSDN等平台。策略是用Google（不要用百度）搜你的行业关键词，看前两页出现哪些平台，然后去那些平台发内容。
5
SEO是GEO的地基
AI最终还是依赖传统搜索引擎获取信息。它把你的问题翻译成搜索指令，交给Google或必应执行。你的内容在传统搜索引擎里排名越高，被AI引用的概率就越高。
如果你的文章能在谷歌排到前三，在AI的回答中被引用的概率就非常大。
所以GEO本质上是内容营销在新时代的形态。做好了SEO，即使GEO不给你带来直接流量，你的投入也是有价值的。
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三个可以立刻行动的检查项
第一步：检查内容信息密度。拿出一篇文章，给不懂你行业的人看30秒，问他"这产品是给谁用的、解决什么问题、大概什么价位"。答不上来，就是信息密度不够。
第二步：改造成结构化内容。不要写"我们的产品功能强大"，而是列出：适用场景、核心功能、实施周期、价格区间。用列表、要点、表格这些AI易于提取的格式。
第三步：找到你的高权重平台。海外深耕官网，国内用Google搜行业关键词，看前两页出现哪些平台，然后集中火力打透几个高权重平台。
现在的窗口期有点像2010年的SEO，规则还不完善，竞争也不激烈。但窗口不会开太久。
如果大模型排名对你的业务有用，不妨来找我们聊下，我们给你做一个免费的品牌诊断。
