在上一篇文章中，我们通过 O.R.E. 模型重新定义了流量的底层逻辑。

今天，我们来聊点更硬核的：实操。

很多同行读完上一篇后问我：是不是把文章里的关键词再多加几次，ChatGPT就会推荐我？

我的回答很直接：如果你还在用关键词密度来思考问题，你在GEO时代已经输了一半。

大模型（LLM）不是关键词计数器，它是人类语言的理解者。从SEO到GEO的转型，本质上是一场从给机器喂代码到给大脑喂逻辑的跨越。

今天，我将结合你的品牌名的实战经验，拆解从SEO向GEO转型的三个关键战术动作。

一、 战术动作一：从关键词匹配转向意图满足

在SEO时代，我们的做法是：找到搜索量大的长尾词，然后在文章里把这个词重复5次。

但在GEO时代，Perplexity 或 SearchGPT 在回答用户问题时，它执行的是语义搜索（Semantic Search）。它不关心你的文章里是否出现了最好的解决方案这个词组，它关心的是你的内容是否真的解决了如何解决这个问题。

实操改变：

1. 放弃生硬的SEO文章结构（为了凑字数的导语、毫无意义的名词解释）。

2. 采用QA（问答）结构。设想用户会问AI什么问题，直接把这个问题作为小标题，并在正文第一句直接给出确定的答案。

3. 建立语境关联：AI通过向量理解词语之间的关系。比如在讨论你的核心产品或者服务时，不仅要提品牌，更要高频提及行业相关的专业术语等语义相关的词汇。这些词汇构建的语义网络越丰富，AI越认为你是专家。

二、 战术动作二：从做排名转向做引用

SEO的KPI是排名，我们在乎的是不是排在Google第一页。
GEO的KPI是引用，我们在乎的是AI生成的200字答案里，有没有提到我的品牌名，或者有没有把链接指向我。

这就要求我们的内容必须具备由于独特，所以必须被引用的特质。

哪些内容最容易被AI引用？

1. 第一手数据：哪怕只是你对自己客户的小范围调研数据。因为AI无法编造真实数据，它必须引用源头。

2. 反共识的观点：AI生成的答案通常是平庸的平均值。如果你能提供一个逻辑自洽但与众不同的观点，AI为了增加答案的丰富度，极大概率会收录你的观点作为补充。

3. 结构化图表：把复杂的逻辑整理成步骤1、2、3，或者对比表格。AI非常喜欢直接抓取这种结构化信息展示给用户。

三、 战术动作三：从外链建设转向数字足迹

以前做SEO，我们要到处发外链，让别的网站指向我们。
现在做GEO，我们要建立数字足迹与实体共现。

简单来说，就是让你的品牌名，尽可能多地和你所在的核心赛道，在权威平台上同时出现。

实操改变：

不要只在自己的博客里自嗨。去知乎、去LinkedIn、去行业权威论坛，用你的品牌身份去回答高质量问题。

当大模型在训练数据中，反复看到你的“品牌名”和“特定领域”这两个词在高质量语境下同时出现，它的神经网络就会建立权重：
当用户问行业问题，就调用你的品牌名的信息。

四、 给营销人的转型清单

如果你正准备修改你的官网博客或公众号内容，请对照这份清单自查：

1. 删减废话：这一段删掉是否影响逻辑？如果不影响，删掉。AI喜欢高信噪比的内容。

2. 增加定义：文章开头是否有清晰的概念定义？方便AI抓取做摘要。

3. 增加作者信息：是否有清晰的作者介绍页（About page）？展示你的资历、奖项、经验。这能极大提升E-E-A-T权重，让AI更信任你。

结语：不要为了AI写作，要为了最聪明的人写作

最后我想分享一个心法。

虽然我们在聊GEO（针对AI的优化），但最顶级的GEO策略，其实是把文章写给行业里最聪明的那个人看。

因为大模型（LLM）的本质，就是人类集体智慧的结晶。它学习了所有高质量的论文、书籍和报道。当你写出了能让行业专家点头称赞的深度内容时，你自然就取悦了最懂行的AI。

在GEO时代，硬核就是最大的红利。

---