1、前期诊断:明确企业需求
GEO 服务的第一步是精准定位企业的目标客群与需求场景。
这一阶段的核心目标是建立 “企业价值 — 用户需求” 的精准映射,确保后续内容优化能直击痛点,提高 AI 推荐的相关性。
2、内容优化:打造 AI 认可的高价值信息
内容是 GEO 的核心载体,需满足 AI 平台对 “可信度、结构化、时效性” 的三重要求。GEO 服务商会基于 STREAM 框架对内容进行系统性优化:
- 语义结构化:将企业信息梳理为清晰的逻辑层次,例如从 “核心技术 — 应用场景 — 实际效果” 层层递进,明确 “产品耐用性” 与 “材料工艺” 等概念的关联,让 AI 能快速理解信息逻辑。
- 信源权威化:在内容中融入第三方验证信息,如引用行业报告数据、展示权威机构认证资质,或添加客户实测反馈,通过多源交叉认证提升内容可信度。
- 时效动态化:定期更新产品参数、服务范围等基础信息,针对行业政策变化、技术突破等事件及时输出解读内容,并标注明确的发布时间,保持信息鲜活度。
3、渠道分发:构建 AI 可抓取的信息网络
内容优化完成后,需通过合适的渠道发布以确保 AI 平台能有效抓取。GEO 服务商会选择权重高、更新稳定的媒体平台进行布局,包括行业垂直门户、权威资讯网站、企业官方阵地等,形成多渠道信息矩阵。
4、效果监测与迭代:形成动态优化闭环
GEO 并非一次性工作,而是持续优化的过程。GEO 服务商会建立专属监测体系:通过模拟目标客群的核心查询词在 DeepSeek、豆包等平台检索,追踪企业信息的出现频率与引用位置;分析进入转化环节的客户来源查询词,明确高转化场景;监测内容的信源评分变化,及时补充权威佐证材料。
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评论列表(11条)
这篇讲得挺系统的,尤其是诊断那块,直接戳到痛点了。
感觉内容优化说得有理,但实际落地会不会太耗资源?
信源权威化这一条我赞同,引用行业报告能提升信任,不过成本不低。
求问下,DeepSeek 和豆包哪个抓取更快,谁的实时性更好?
前几天刚给客户做过类似方案,确实是持续迭代才见效,折腾人也挺多的。
渠道选得对,垂直门户和官方阵地都要铺,别全寄希望于社媒。
感觉这套流程适合中大型企业,小公司怕扛不住那套监测体系。
为啥没人提预算分配?有方案却没预算支持也是白搭吧。
时效动态化很关键,尤其遇到政策变动那段时间,信息不更新就掉链子。
作者把 STREAM 框架讲得清楚了,但例子能再多点就更实用了。
这流程看着专业,实施起来会不会太复杂,有没有更轻量的替代方案?