【新书推荐】《让AI推荐你的品牌：GEO营销实践》-CSDN博客

第1章  搜索营销从SEO到 GEO的范式转移    1
1.1 搜索引擎营销的三次跃迁-CSDN博客
1.1.1  第一次跃迁：搜索引擎时代（2000—2015年）—— SEO与SEM的黄金十年    1
1.1.2  第二次跃迁：移动社交时代（2016—2023年）——去中心化内容分发    2
1.1.3  第三次跃迁：AI生成时代（2024年至今）——GEO的兴起    2
1.2 用户行为的底层迁移：从“搜关键词”到“问AI”-CSDN博客
1.2.1  从“搜关键词”到“问AI”：行为模式的根本转变    3
1.2.2  零点击搜索的兴起    4
1.2.3  “遇事不决问AI”：决策路径的结构性缩短    4
1.3 传统搜索与AI问答：本质差异与优化逻辑-CSDN博客
1.3.1  技术架构对比    5
1.3.2  内容评估逻辑对比    6
1.3.3  为何SEO排名仍在而流量消失    7
1.4 GEO不是SEO的替代品，是营销思维的根本升级-CSDN博客
1.4.1  GEO与SEO的关系    7
1.4.2  从“被找到”到“被推荐”的跃迁    8
1.4.3  GEO的四重商业价值    8
1.4.4  企业行动框架：SEO与GEO双轨并行    9
第2章  国内AI大模型生态与 GEO战略地图    10
2.1国内主流AI平台全景扫描-CSDN博客
2.1.1  市场格局：10亿月活的蛋糕如何分配    10
2.1.2  第一梯队深度解析：技术架构决定内容命运    11
2.1.3  第二梯队：差异化生存策略    13
2.1.4  各平台RAG实现差异    14
2.1.5  主流大模型GEO适配要点汇总    14
2.2 “遇事不决问AI”：用户决策路径的结构性变化-CSDN博客
2.2.1  RAG三阶过滤：AI如何决定“看见”什么    15
2.2.2  用户决策路径重构：从AISAS到AIR模型    17
2.3 流量大迁徙：传统搜索下降与AI推荐上升-CSDN博客
2.3.1  搜索流量格局的结构性变化    18
2.3.2  国内AI搜索流量数据    18
2.3.3  流量质量对比：AI搜索的独特价值    18
2.3.4  各行业AI搜索渗透率差异    19
2.4 GEO布局：从可选项到必选项-CSDN博客
2.4.1  GEO战略紧迫性的三重论证    19
2.4.2  多模型动态适配：单平台优化的陷阱    20
2.4.3  GEO行动框架与企业就绪度评估    21
第3章  揭秘品牌被AI“选中”的底层逻辑    23
3.1 AI信任机制的六大核心维度-CSDN博客
3.1.1  时效性：AI偏爱新鲜内容的底层机制    23
3.1.2  权威性：从页面级到品牌级的评估进化    24
3.1.3  信源权重：AI采信的差异化逻辑    26
3.1.4  多源性：交叉验证的技术逻辑    27
3.1.5  生成性：AI从候选文档中提取信息的机制    28
3.1.6  可解释性：引用链机制的技术原理    28
3.2  品牌被“选中”的技术链路    29
3.2.1  RAG的三阶过滤技术架构    29
3.2.2  品牌被选中的完整技术链路    30
3.3  GEO四重商业价值的技术解构    32
3.4  品牌可信度的四层递进模型    34
3.4.1  四层递进模型    34
3.4.2  重构品牌可信度的三层工程    35
3.4.3  企业品牌AI可信度自检框架    36
第4章  大模型如何理解你的内容    37
4.1  意图匹配与关键词匹配：AI检索的本质差异    37
4.1.1  两种匹配范式的根本区别    37
4.1.2  向量嵌入的技术原理    38
4.1.3  用户查询行为的结构性转变    38
4.1.4  AI搜索的完整处理流程    39
4.1.5  GEO内容与SEO内容的核心差异    40
4.2  语义结构与知识库：AI“读懂”品牌的前提    41
4.2.1  结构化数据：让AI准确理解内容    41
4.2.2  Schema.org：AI理解的“通用语言”    42
4.2.3  知识图谱：AI理解世界的方式    44
4.2.4  结构化数据对AI引用率的影响    45
4.3  长尾词与口语化查询：AI时代的流量新入口    46
4.3.1  GEO关键词策略的思维转变    46
4.3.2  问句式查询的结构与价值    47
4.3.3  口语化查询的应对策略    48
4.3.4  长尾关键词的挖掘方法    49
4.3.6  关键词密度与语义覆盖的平衡    51
4.4  内容信源：决定AI引用概率的关键变量    52
4.4.1  E-E-A-T：AI评估内容权威性的核心框架    52
4.4.2  信源金字塔：AI引用来源的层级结构    53
4.4.3  国内主流内容发布平台特征与GEO价值    54
4.4.4  企业不被AI收录的五大原因与破局思路    56
4.4.5  实体一致性：AI引用决策的第一信号    57
4.4.6  信源权威性的多维构建    58
4.4.7  AIGC内容的引用困境与突破    59
4.4.8  信源权重影响因素综合评估    61
4.4.9  不同类型企业的信源建设路径    62
第5章  内容工程让AI主动引用你    64
5.1  结构化内容的八种核心类型    64
5.1.1  为什么结构化决定引用优先级    64
5.1.2  八种核心类型的定位与选择指南    65
5.1.3  选择优先级矩阵    66
5.2  AI友好内容的写作规范与技巧    67
5.2.1  BLUF架构：每段开头直接给答案    67
5.2.2  标题与开头的AI友好设计    68
5.2.3  段落结构：短段落、一段一意、首句即命题    69
5.2.4  标题层级：让AI理解内容的信息架构    69
5.2.5  “问题树”结构：AI偏爱的内容组织方式    70
5.2.6  脱离上下文也能看懂：让每个内容块独立可理解    71
5.2.7  实体一致性：全平台字符级对齐    72
5.2.8  SEO写法与GEO写法的核心差异    73
5.2.9  量化声明：用数据替代形容词    74
5.2.10  一篇GEO文章的完整写作流程：9步实操指南    75
5.2.11  不同内容类型的写作要点    77
5.2.12  标题公式库：10种AI友好标题模板    78
5.2.13  开头段落的6种高效写法    80
5.2.14  GEO写作自检清单：12项发布前必查项    81
5.3  事实密度：AI偏好的信息细致程度    83
5.3.1  事实密度的定义与量化标准    83
5.3.2  什么算“可验证事实”？    84
5.3.3  提升事实密度的四种实战方法    85
5.3.4  数据时效性：被AI采信的时间门槛    87
5.3.5  AI引用来源的分布规律    88
5.4  内容矩阵规划与生命周期管理    89
5.4.1  内容矩阵的三维度规划框架    89
5.4.2  内容生命周期管理的四个阶段    90
5.4.3  30-60-90天GEO行动路线图    92
5.4.4  内容复用“一核多端”原则    93
5.4.5  内容审计与定期优化    95
5.4.6  GEO-SEO联动：降本增效的双引擎策略    96
5.5  多模态内容的优化要点    97
5.5.1  多模态内容在GEO中的权重与价值    97
5.5.2  文本内容的持续优化要点    98
5.5.3  视频内容的优化要点    99
5.5.4  图片内容的优化要点    100
5.5.5  音频内容的优化要点    101
5.5.6  不同平台的差异化多模态策略    102
5.5.7  模态一致性：多模态内容的隐性要求    102
5.5.8  语音搜索与视觉搜索的新机遇    103
第6章  渠道适配：主流AI平台的GEO策略    105
6.1  豆包：短平快、结构化、抖音生态联动    105
6.1.1  平台定位与内容生态特征    105
6.1.2  内容偏好的底层逻辑    106
6.1.3  结构化适配与信源布局策略    106
6.1.4  豆包生态内容发布平台矩阵    108
6.1.5  EEAT信号的差异化处理    109
6.1.6  案例实战    110
6.2  文心：论文＋百科风格、百度生态闭环    111
6.2.1  平台定位与内容生态特征    112
6.2.2  内容偏好的底层逻辑    112
6.2.3  百度生态闭环的利用    113
6.2.4  百度生态内容发布平台矩阵    114
6.2.5  规范化表达：结构化标记与学术引用策略    114
6.2.6  案例实战    115
6.3  通义千问：严谨实用、阿里生态联动    117
6.3.1  平台定位与内容生态特征    117
6.3.2  内容偏好的底层逻辑    118
6.3.3  阿里生态的联动机制    118
6.3.4  阿里生态内容发布平台矩阵    119
6.3.5  结构化与多模态适配方案    120
6.3.5  案例实战    121
6.4  DeepSeek：技术深度、学术引用、开发者导向    122
6.4.1  平台定位与内容生态特征    122
6.4.2  内容偏好的底层逻辑    123
6.4.3  技术社区信源的高权重    124
6.4.4  技术内容发布平台矩阵    124
6.4.5  结构化适配与垂直领域权威性建设    125
6.4.6  案例实战    127
6.5  腾讯元宝：专业性权重高、公众号生态    129
6.5.1  平台定位与内容生态特征    129
6.5.2  内容偏好的底层逻辑    130
6.5.3  微信生态的四端联动    130
6.5.4  微信生态内容发布平台矩阵    131
6.5.5  公众号内容的双重优化：结构化与传播力    132
6.5.6  案例实战    133
6.6  多平台内容分发策略与差异化运营    135
6.6.1  “一核多端”分发框架    135
6.6.2  内容分发节奏管理    136
6.6.3  各平台“标准化信息标签”的重点差异    138
6.6.4  多平台适配工作流与效果监测    138
第7章  企业GEO诊断与策略制定    141
7.1  GEO投前诊断四步法    141
7.1.1  第一步：全网抓取——在AI平台做模拟提问测试    141
7.1.2  第二步：舆情调研——分析AI回答中的品牌印象    144
7.1.3  第三步：行为追踪——理解用户真实提问路径    146
7.1.4  第四步：智能分析——数据归因与诊断报告输出    148
7.2  品牌数字资产审计：你在AI世界的“存在感”    150
7.2.1 审计的四个核心维度    150
7.2.2  品牌数字资产审计评分体系    152
7.2.3  不同行业的审计侧重点差异    153
7.2.4  数字资产优化与AI可见性提升    154
7.3  竞品策略对标：识别优势与不足    155
7.3.1  竞品AI可见度对比方法    156
7.3.2  竞品对标差距分析与策略提炼    156
7.4  GEO策略制定：从诊断到执行的路径规划    158
7.4.1  从诊断报告到策略落地的转化逻辑    159
7.4.2  优先级排序框架    160
7.4.3  不同资源条件下的策略适配    160
7.4.4  三阶段执行路线图    161
第8章  GEO内容生产与引用实战    163
8.1  GEO落地四步法：从诊断到闭环的完整链路    163
8.1.1  AI诊断：找准优化靶点    163
8.1.2  私库部署：构建品牌信息主权    165
8.1.3  优化执行：内容生产与信源布局    166
8.1.4  效果验收：用数据说话    167
8.2  企业知识库构建：掌握品牌话语权    168
8.2.1  知识库四层架构    168
8.2.2  知识库设计的四项核心原则    169
8.2.3  知识库与AI的交互机制    170
8.3  智能拓词十大型：覆盖客户全生命周期    171
8.3.1  十大拓词类型详解    172
8.3.2  客户生命周期词矩阵与组合策略    174
8.4  结构化内容生产流程与质量标准    175
8.4.1  内容生产SOP五步法    176
8.4.2  内容质量四维标准    177
8.4.3  内容检查清单与类型质量标准    178
8.5  多信源发布策略与渠道选择    179
8.5.1  信源矩阵的搭建步骤    179
8.5.2  不同场景下的渠道选择策略    180
8.5.3  发布节奏管理    181
8.5.4  跨平台信息一致性管理    182
第9章  GEO效果度量与持续优化    184
9.1  GEO效果监测核心指标体系    184
9.1.1  五大核心指标详解    184
9.1.2  常见指标联动异常与应对策略    186
9.1.3  基准值参考体系    186
9.1.4  项目交付质量的五维评估框架    187
9.1.5  指标的局限性    189
9.2  收录量、曝光量、转化率的数据解读    189
9.2.1  三个基础数据指标的定义与计算方法    190
9.2.2  数据采集的采样规范与操作标准    190
9.2.3  不同行业的指标特征差异    192
9.2.4  数据解读的核心逻辑    193
9.2.5  转化率的分层分析    194
9.2.6  收录－曝光－转化漏斗模型    195
9.3  效果波动的原因分析与应对策略    197
9.3.1  GEO效果的天然波动性    197
9.3.2  四类主要波动原因诊断    197
9.3.3  AI品牌信息失真的成因与系统性修正    199
9.3.4  建立效果波动预警与快速响应机制    201
9.4  建立长效GEO运营机制    203
9.4.1  为什么需要长效运营    203
9.4.2  运营节奏的四个层级    204
9.4.3  团队角色分工与协作流程    206
9.4.4  运营工具选型建议    207
9.4.5  长效运营的三条铁律    208
9.4.6  从“运营”到“运营机制”的跃迁    209
第10章  行业GEO应用案例    211
10.1  电商行业：嫁接新转化路径的专业化布局    211
10.1.1  电商GEO的核心价值：AI推荐替代搜索排名    211
10.1.2  电商GEO与传统SEO的核心差异    212
10.1.3  电商GEO三大应用场景    213
10.1.4  各平台电商GEO转化闭环对照    214
10.1.5  电商GEO的内容适配策略与执行边界    216
10.1.6  电商GEO落地流程    218
10.2  健康医疗：信任构建与合规优化    221
10.2.1  医疗GEO的特殊性    221
10.2.2  严肃医疗与消费医疗的GEO差异    222
10.2.3  医疗GEO合规六步法    223
10.2.4  医疗GEO合规自检清单    224
10.2.5  医疗GEO信源布局    226
10.2.6  医疗GEO的内容红线    227
10.2.7  医疗GEO落地流程    229
10.3  本地生活与商业服务：信任构建的差异化路径    230
10.3.1  本地生活服务与商业服务的GEO特征对比    231
10.3.2  本地服务GEO核心策略    232
10.3.3  本地服务信源矩阵    233
10.3.4  本地服务GEO落地流程    235
10.4  B2B制造业：机械设备行业的GEO实践    237
10.4.1  制造业B2B GEO的独特性    237
10.4.2  B端采购决策AI化趋势    239
10.4.3  制造业GEO核心方法论    240
10.4.4  招投标场景的GEO    242
10.5  科技型企业：品牌差异化策略解析    243
10.5.1  科技企业GEO的痛点    243
10.5.2  科技企业GEO执行路径    244
10.5.3  科技企业GEO信源布局    245
10.5.4   科技企业GEO落地流程    247