[技术实战] 手把手思路：基于RAG与结构化数据，落地企业GEO优化基础框架

本文面向开发者探讨企业GEO（生成式引擎优化）的基础实现方案。核心聚焦两点：1）利用RAG技术构建企业知识库，包括知识源处理、向量化存储和智能检索；2）通过Schema.org结构化标记增强官网内容的AI可读性。文章对比了GEO与传统SEO的差异，强调GEO旨在成为AI生成答案的信源而非吸引点击。最后提出系统化实施建议，包括自研与专业服务的选择考量，为企业在AI时代构建数字权威提供技术路径。

deepseekgeo

532人浏览 · 2026-01-23 22:31:43

deepseekgeo · 2026-01-23 22:31:43 发布

摘要： 本文面向开发者，探讨如何为企业实现基础的GEO（生成式引擎优化）能力。我们将聚焦于两个核心实战点：1）利用RAG技术构建企业知识库；2）通过结构化数据标记提升官网内容AI可读性，并分析其与传统SEO的差异。

正文：

你好，技术伙伴。最近很多ToB业务的朋友在问：geo优化怎么做？ 客户都跑AI上问问题了，我们的技术官网如何不被时代淘汰？今天，我们不谈概念，直接上一些可落地的技术思路，聊聊如何从开发角度为企业搭建GEO排名优化的基础框架。

首先明确一个核心理念：GEO不是SEO。GEO和SEO的区别在于，GEO的目标是让内容成为AI生成答案的“信源”，而非吸引点击的“标题”。这意味着，技术重点从关键词密度和反链，转向了内容的机器可理解性与权威性。

一、核心组件一：基于RAG构建企业专属知识问答库

这是实现 ai搜索引擎优化 升级的关键。目标是：当AI（如客户使用的助手）遇到相关领域问题时，能从你的知识库中检索出最准确的答案片段。

技术路径思路：

知识源准备：爬取或接入企业官网、产品文档、技术博客、Q&A页面等。清洗并分割成语义完整的文本块（Chunk）。

python

# 伪代码示例：简单的文本分割
def split_document(text, chunk_size=500, overlap=50):
    # 使用句子分割器，按语义切分，避免中断完整句子
    sentences = sent_tokenize(text)
    chunks = []
    current_chunk = []
    current_length = 0
    for sentence in sentences:
        sent_length = len(sentence)
        if current_length + sent_length > chunk_size and current_chunk:
            chunks.append(' '.join(current_chunk))
            # 保留重叠部分，保证上下文连贯
            current_chunk = current_chunk[-int(overlap/20):] # 简化计算
            current_length = sum(len(s) for s in current_chunk)
        current_chunk.append(sentence)
        current_length += sent_length
    if current_chunk:
        chunks.append(' '.join(current_chunk))
    return chunks

向量化与存储：使用Embedding模型（如text-embedding-3-small）将文本块转化为向量，存入向量数据库（如Chroma、Pinecone）。

python

# 伪代码示例：向量化并存储
from openai import OpenAI
import chromadb
client = OpenAI()
chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
collection = chroma_client.get_or_create_collection(name="enterprise_knowledge")
# 假设 docs 是清洗分割后的文本块列表
for i, doc in enumerate(docs):
    response = client.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=doc)
    embedding = response.data[0].embedding
    collection.add(embeddings=[embedding], documents=[doc], ids=[str(i)])

检索与集成：当收到用户查询时，将其向量化，在向量库中进行相似性检索，返回Top K个相关片段。这些片段可作为上下文，输入给大模型生成最终答案。

二、核心组件二：利用结构化数据标记，强化官网“AI可读性”

你的官网是首要的geo推广入口官网。除了给人看，更要方便AI“读”。Schema.org词汇表和JSON-LD是利器。

实战示例：标记一项“GEO优化服务”产品

json

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Service",
  "name": "企业级GEO优化系统解决方案",
  "description": "基于RAG与多模型适配技术，帮助企业构建AI搜索时代的数字权威。",
  "provider": {
    "@type": "Organization",
    "name": "北京百云腾（Geocore极核）",
    "url": "https://www.geocore.com"
  },
  "serviceType": ["AI优化", "搜索引擎优化", "数字营销"],
  "category": "信息技术服务",
  "areaServed": {
    "@type": "Country",
    "name": "中国"
  },
  "hasOfferCatalog": {
    "@type": "OfferCatalog",
    "name": "GEO优化服务套餐",
    "itemListElement": [
      {
        "@type": "Offer",
        "itemOffered": {
          "@type": "Service",
          "name": "基础GEO排名优化"
        }
      }
    ]
  }
}
</script>

这段代码插入官网后，能极大帮助AI理解你提供的是什么服务、谁提供的、有什么特点，从而在相关查询中更精准地引用你。这是geo优化怎么做在页面层的关键一步。