在AI重塑搜索規(guī)則的時代，傳統(tǒng)內(nèi)容策略正面臨徹底重構(gòu)。本書深度解析生成式引擎優(yōu)化（GEO）的技術(shù)內(nèi)核與實戰(zhàn)體系，從知識圖譜搭建、多模態(tài)內(nèi)容工程到向量數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，構(gòu)建“精準性-實時性-可解釋性-防御性”的價值金字塔。書中不僅拆解了DeepSeek、文心一言等主流AI搜索平臺的流量密碼，更通過醫(yī)療、電商、本地生活等五大行業(yè)中的30個實戰(zhàn)案例，揭示了如何用GEO策略實現(xiàn)曝光增長、轉(zhuǎn)化率提升。從技術(shù)基建到語義主權(quán)防御，從平臺適配到地域流量戰(zhàn)，本書提供從0到1的全流程執(zhí)行手冊，助力企業(yè)在AI搜索浪潮中搶占內(nèi)容高地，成為大模型時代的行業(yè)先驅(qū)。
本書專為那些在AI時代需要應(yīng)對品牌焦慮的企業(yè)戰(zhàn)略者、操盤者以及內(nèi)容創(chuàng)作者而寫。無論是企業(yè)的CEO、CMO、CFO，還是公關(guān)總監(jiān)、市場經(jīng)理，抑或是記者、品牌編輯、平臺運營人員，本書都將為你提供一套面向未來的內(nèi)容認知策略工具箱。
從信息爭奪戰(zhàn)到認知主權(quán)戰(zhàn)
過去二十多年里，內(nèi)容的創(chuàng)作與傳播方式經(jīng)歷了深刻演變。從搜索引擎優(yōu)化（SEO）到社交媒體SEO，信息獲取路徑從“關(guān)鍵詞匹配”轉(zhuǎn)向“社交推薦”。每一次范式變化背后，都是入口的重塑與流量的重新分配。筆者有幸參與其中，先后為中國移動、中金國際、唯品會、TCL、海爾等超過500家國內(nèi)外企業(yè)提供全網(wǎng)SEO服務(wù)，并主導小仙燉SEO+GEO戰(zhàn)略11年實操，見證其從新銳品牌成長為行業(yè)領(lǐng)導者。
隨著用戶行為遷移，傳統(tǒng)SEO已難獨當其責，社媒推薦的紅利也逐漸見頂。企業(yè)必須面對新的挑戰(zhàn)：如何應(yīng)對AI時代的用戶決策轉(zhuǎn)移？答案正是生成式引擎優(yōu)化（GEO）。這一概念由普林斯頓大學Gao等學者在2023年提出，國際上已有成熟實踐，國內(nèi)自2025年3月起進入營銷熱議，并在5月迎來大量品牌投入。例如，某奢侈品牌通過知識圖譜與結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，使其產(chǎn)品在“母親節(jié)送什么禮物”等語境下被AI優(yōu)先推薦，這意味著GEO的競爭已從“可見性”轉(zhuǎn)向“認知優(yōu)先權(quán)”。
據(jù)微播易報告，2025年全球超五成用戶將以AI平臺為首選檢索工具，中國消費者中近七成已習慣依據(jù)AI推薦完成決策，其信任度甚至高于歐美市場。這意味著AI已成為新的“分發(fā)中樞”。這一趨勢同樣沖擊金融、醫(yī)療等高敏行業(yè)。筆者近幾個月協(xié)助多家金融與新能源企業(yè)應(yīng)對AI輿情，更加確信GEO不僅關(guān)乎流量，更關(guān)乎品牌的長期安全與信任。
未來五年，AI搜索預(yù)計保持年均20%的增速，到2029年市場規(guī)�；蜻_3472億元。能否在GEO中占位，將決定企業(yè)能否在AI驅(qū)動的時代贏得流量與認知。本書基于筆者二十余年實戰(zhàn)經(jīng)驗而作，旨在為內(nèi)容創(chuàng)作者與品牌方提供方法論與實踐路徑，助力他們完成從“流量競爭”到“認知共生”的轉(zhuǎn)型。
本書寫給誰看？
這本書，寫給所有在AI時代面對品牌焦慮的戰(zhàn)略者與操盤者。無論你是CEO、CMO、CFO、公關(guān)總監(jiān)、市場經(jīng)理，還是記者、品牌編輯、內(nèi)容創(chuàng)作者、平臺運營人員，這本書都將為你提供一套面向未來的內(nèi)容認知策略工具箱。
本書解決了什么問題？
● GEO到底是什么？它與SEO有何根本區(qū)別？
● AI是如何“理解”內(nèi)容的？內(nèi)容結(jié)構(gòu)應(yīng)如何調(diào)整？
● 如何構(gòu)建對AI友好的內(nèi)容體系與知識圖譜？
● 不同行業(yè)如何因地制宜地推進GEO的實施？
● GEO如何從戰(zhàn)略理念走向戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行與效果閉環(huán)？
全書架構(gòu)預(yù)覽
為了系統(tǒng)拆解這個新范式，本書分為五大部分。
● 基礎(chǔ)篇： 厘清GEO的本質(zhì)、價值結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)。
● 技術(shù)篇： 從知識圖譜、多模態(tài)到向量數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建AI可理解的內(nèi)容系統(tǒng)。
● 內(nèi)容篇： 拆解AI推薦機制，講透結(jié)構(gòu)、語言與形式的實戰(zhàn)技巧。
● 行業(yè)篇： 覆蓋金融、教育、醫(yī)療、B2B、快消等核心行業(yè)的落地打法。
● 實戰(zhàn)篇： 提供GEO平臺實操、官網(wǎng)優(yōu)化、內(nèi)容閉環(huán)執(zhí)行、危機應(yīng)對全流程手冊。
這不是內(nèi)容的終點，而是更大規(guī)模營銷競爭的起點
生成式AI的崛起，不是內(nèi)容生產(chǎn)終結(jié)的信號，而是內(nèi)容競爭全面升級的開始。內(nèi)容的終極讀者，已經(jīng)從“用戶”變成了“AI”；傳播路徑，也從“社交裂變”變成了“模型調(diào)用”；影響力的錨點，不再是“曝光量”，而是“被理解與被優(yōu)先引用的頻次”。
誰先掌握GEO，誰就先掌握AI時代的流量鑰匙。
歡迎踏入GEO的新世界。內(nèi)容的戰(zhàn)爭已經(jīng)重啟，而屬于那些理解AI分發(fā)邏輯、掌握結(jié)構(gòu)性表達能力、建立語義主權(quán)的內(nèi)容戰(zhàn)略者的黃金時代才剛剛開始。
龐文英
無
基礎(chǔ)篇
GEO的本質(zhì)與核心價值
第1章 GEO革命，定義AI時代的內(nèi)容規(guī)則2
1.1 數(shù)字營銷的演變：從SEO到GEO3
1.2 GEO的基礎(chǔ)：理解AI如何重塑搜索與內(nèi)容發(fā)現(xiàn)5
1.3 GEO的核心價值金字塔：精準性→實時性→可解釋性→防御性8
1.4 技術(shù)生態(tài)協(xié)同效應(yīng)：知識圖譜×多模態(tài)×向量數(shù)據(jù)庫11
第2章 GEO技術(shù)地基：讓AI真正“懂”你的內(nèi)容15
2.1 知識圖譜：業(yè)務(wù)語義的“認知網(wǎng)絡(luò)”搭建16
2.2 多模態(tài)：統(tǒng)一認知的優(yōu)化器21
2.3 向量數(shù)據(jù)庫：高維語義召回的引擎24
2.4 結(jié)構(gòu)化schema：機器可理解的語言27
2.5 其他關(guān)鍵技術(shù)與展望32
技術(shù)篇
構(gòu)建AI可識別的內(nèi)容系統(tǒng)
第3章 構(gòu)建知識圖譜實戰(zhàn)：打造AI理解力的語義底座37
3.1 什么樣的知識圖譜可以被AI理解37
3.2 知識圖譜：從官網(wǎng)到平臺的全路徑構(gòu)建實操38
3.3 如何確保知識圖譜被生成式AI引用42
3.4 知識圖譜操作中的常見誤區(qū)與應(yīng)對策略45
第4章 多模態(tài)內(nèi)容重構(gòu)：構(gòu)建AI可識別的表達系統(tǒng)49
4.1 內(nèi)容結(jié)構(gòu)設(shè)計：讓AI看懂你的多模態(tài)信息49
4.2 構(gòu)建AI可識別的內(nèi)容體系：三大支柱55
4.3 多模態(tài)內(nèi)容的常見誤區(qū)與應(yīng)對策略60
第5章 向量數(shù)據(jù)庫：打造GEO的語義調(diào)度系統(tǒng)64
5.1 為什么GEO離不開向量數(shù)據(jù)庫64
5.2 如何構(gòu)建企業(yè)的GEO向量數(shù)據(jù)庫75
5.3 企業(yè)不建向量數(shù)據(jù)庫會發(fā)生什么78
內(nèi)容篇
做出AI愿推薦、平臺愿推送的內(nèi)容
第6章 讓AI推薦你：新內(nèi)容寫法全解析83
6.1 寫法變了：為什么SEO稿、公關(guān)稿現(xiàn)在不靈了83
6.2 內(nèi)容創(chuàng)作工具推薦：搭建你的AI時代內(nèi)容生產(chǎn)線87
6.3 內(nèi)容排序邏輯：AI平臺憑什么推薦你90
6.4 結(jié)構(gòu)布局優(yōu)化：讓內(nèi)容更像AI能讀懂的答案93
6.5 多模態(tài)內(nèi)容策略：圖文、視頻、語音如何協(xié)同發(fā)力97
6.6 為GEO創(chuàng)建內(nèi)容：寫給AI理解也寫給用戶需要99
第7章 地域GEO：本地化內(nèi)容的高效打法103
7.1 LBS數(shù)據(jù)與多模態(tài)內(nèi)容的融合設(shè)計104
7.2 三城對比：北京、上海、成都的GEO策略差異105
7.3 實戰(zhàn)案例：如何針對北京、上海、成都用戶做精準內(nèi)容布局107
7.4 多城市分店的規(guī)模化GEO：統(tǒng)一內(nèi)容與地域特色的協(xié)同策略109
行業(yè)篇
五大行業(yè)的GEO破局戰(zhàn)
第8章 金融行業(yè)：合規(guī)與精準決策的GEO破局114
8.1 用戶畫像與意圖識別（gather）114
8.2 風控與合規(guī)雙重考量下的內(nèi)容策略115
8.3 案例：某銀行如何用GEO提升AI內(nèi)容引用率119
8.4 數(shù)據(jù)敏感度與AI平臺內(nèi)容適配策略123
第9章 B2B企業(yè)：決策鏈滲透與線索精準培育125
9.1 B2B角色畫像與意圖詞體系構(gòu)建（gather）125
9.2 構(gòu)建持續(xù)安全可信的知識庫（unify）127
9.3 基于B2B意圖詞的內(nèi)容生成策略130
9.4 多平臺內(nèi)容分發(fā)與觸達機制（deliver）132
第10章 快消行業(yè)：構(gòu)建統(tǒng)一表達與高效內(nèi)容體系136
10.1 內(nèi)容凈化與品牌認知重構(gòu)：快消GEO的起點137
10.2 意圖驅(qū)動與內(nèi)容生成：構(gòu)建快消內(nèi)容的結(jié)構(gòu)表達力139
10.3 構(gòu)建語義統(tǒng)一機制：快消品牌全網(wǎng)表達一致性的關(guān)鍵路徑141
10.4 延長內(nèi)容生命周期：快消品牌的內(nèi)容資產(chǎn)運營145
第11章 教育行業(yè)的GEO實戰(zhàn)：內(nèi)容即入口的流量重構(gòu)149
11.1 教育行業(yè)，AI生態(tài)下內(nèi)容變革的第一戰(zhàn)場149
11.2 用戶提問行為重塑內(nèi)容結(jié)構(gòu)：寫“答案”，而非寫“文章”154
11.3 財經(jīng)教育品牌的GEO內(nèi)容優(yōu)化實踐158
第12章 醫(yī)療健康行業(yè)：打造你的AI醫(yī)學專家團161
12.1 醫(yī)療健康行業(yè)GEO的核心挑戰(zhàn)與特性161
12.2 內(nèi)容結(jié)構(gòu)設(shè)計：讓內(nèi)容具備醫(yī)生思維與專家語言163
12.3 FAQ模塊：讓專家更“接地氣”，也更“可找到”164
12.4 服務(wù)卡片設(shè)計：結(jié)構(gòu)化表達是信任的外殼165
12.5 多平臺適配：讓你的專家團“隨叫隨到”166
12.6 案例：從“內(nèi)容團隊”到“AI醫(yī)學代表團”的轉(zhuǎn)型實踐166
實戰(zhàn)篇
GEO全流程執(zhí)行手冊
第13章 構(gòu)建生成式AI時代的內(nèi)容主權(quán)：企業(yè)GEO三階段進階模型169
13.1 企業(yè)在當前階段面臨的三種困境170
13.2 信息缺失與失實的系統(tǒng)性應(yīng)對策略172
13.3 有信息但排名靠后與語義薄弱的解決策略—以DeepSeek為例175
13.4 從“可信答案”走向“專家權(quán)威”：內(nèi)容如何構(gòu)建行業(yè)話語權(quán)178
13.5 主流AI平臺的內(nèi)容機制差異與共性剖析181
第14章 企業(yè)官網(wǎng)的GEO實戰(zhàn)185
14.1 戰(zhàn)略重塑—官網(wǎng)的GEO必要性185
14.2 內(nèi)容革命—GEO驅(qū)動的智能內(nèi)容架構(gòu)188
14.3 企業(yè)官網(wǎng)GEO必做的五個維度195
第15章 GEO落地全流程實戰(zhàn)：分析、方案、執(zhí)行、評估一體化閉環(huán)199
15.1 內(nèi)容診斷與意圖規(guī)劃199
15.2 結(jié)構(gòu)重構(gòu)與表達優(yōu)化202
15.3 發(fā)布路徑與引用驗證205
15.4 風險應(yīng)對與語義防御207
第16章 GEO趨勢與挑戰(zhàn)211
16.1 從SEO到GEO的范式遷移211
16.2 AI平臺技術(shù)的發(fā)展趨勢212
16.3 GEO方法體系的未來趨勢214
附錄A GEO三大核心崗位說明216
附錄B 術(shù)語總覽表219
附錄C GEO實戰(zhàn)問答222
后記 從流量爭奪到認知共生—GEO的未完征程231
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