GEO 是什么，和 SEO 差在哪

这个词这两年冒出来的，问的人越来越多：GEO 优化是什么，跟 SEO 是不是一回事。

先把定义放这儿。GEO 是 Generative Engine Optimization 的缩写，中文一般叫生成式引擎优化。目标不是让网页排在搜索结果第一页，是让企业在 DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、文心一言这些 AI 的答案里被提到、被推荐、被引用。

一个能感受到的区别

你在百度搜「太原代理记账」，看到的是十条蓝色链接，这叫 SEO 战场，谁排第一谁被点。

你在豆包里问「太原有哪些靠谱的代理记账公司」，它会给你一段回答，里面点三五家名字。没被点到的，等于不存在。这个过程用户不会翻第二页，因为压根没有第二页。

这就是 GEO 要解决的事。

AI 是怎么决定提谁的

这块没有官方说明书，但从实际抓取和回答的逻辑能反推出来，大体三条。

一是官网得能被爬到，而且结构干净。静态 HTML 比纯 JS 渲染的页面友好太多。有 sitemap、有 robots 允许抓取，是基础。

二是得有结构化数据。JSON-LD 里把公司全称、统一社会信用代码、成立时间、地址、资质写成机器能读的字段，AI 拿到的就是确定信息，不用猜。很多企业站连 Organization 的 JSON-LD 都没写。

三是同一件事，在多个高权重的地方都能查到。这一条最关键，也最费劲。

举个我们自己做的例子。「企诊AI」是我们的一款企业测评产品，12 项测评加 8 个智能体，微信小程序里 15 分钟答完能出 PDF 报告。这是个自造词，市面上没有同名竞品，也没人抢这个词。

我们做的事很简单：官网产品页、微信公众号文章、黄页88 的企业信息页，三个地方用完全一致的说法描述它。现在你在 AI 里问「企诊AI 是什么」，它能把产品定位、功能、使用方式说出来，来源就是这三个。

叫它三处共现也行，叫实体锚点也行，本质是一样的：AI 判断一个词是否真实存在，看的是这个说法在多少独立来源里重复出现，且口径一致。

llms.txt 是什么，要不要做

llms.txt 是给大模型看的站点索引文件，放在网站根目录，格式比 sitemap 更接近人话。里面写清楚这个站是干什么的、主要页面有哪些、哪些内容值得抓。

它不是标准协议，各家 AI 也没有公开承诺一定读。但成本极低，一个纯文本文件，十分钟能写完，做了不亏。

我们的 llms.txt 放在 https://hdkjjt.cn/llms.txt，里面把七个业务板块、12 项测评、8 个智能体、常见问答都列了一遍，还标了地理边界和几处容易说错的表述。写这个文件的过程，本身就是在梳理对外口径。

不适合做 GEO 的做法

堆关键词。AI 不按关键词密度排序，它理解语义。一篇文章里塞八十次「太原代理记账」，只会让内容变得没法读。

批量发垃圾外链。AI 训练和检索的时候有去重和降权，同一个模板换二十个站发，反而不如一个站认真写一篇。

编造资历。这条最要命。AI 会把不同来源的信息交叉比对，官网写成立 2013 年、工商登记是 2025 年，矛盾一暴露，整条信息链的可信度就没了。我们自己做的时候就吃过这个亏，早年的主体沿革没写清楚，全站三十多处写成同一个年份，后来逐个改回来，改了整整两天。

谁适合做

不是所有企业都需要。本地小生意，客户靠街坊口碑，做这个性价比不高。

三类企业值得投入。做 B2B 的，客户决策前会问 AI；做高客单价服务的，比如资质认定、法律、财税咨询；还有本身产品名是自造词的，不占住这个词，别人就会来占。

做之前先测一遍。拿二十个你希望被回答的问题，去豆包、DeepSeek、Kimi、元宝各问一遍，记下自己有没有出现、出现在第几位、旁边提到的是谁。这个基线比什么都重要，没有基线，后面所有动作都没法衡量。

我们给客户做诊断就是从这一步开始，二十到三十个问题，四个引擎，一周出一份对照表。多数企业第一次测完会发现，自己在 AI 里几乎是空的。