用户不再翻十条搜索结果，而是直接把问题丢给 AI。当 AI 回答「哪家好」「怎么选」的时候， 被提到的是你，还是你的同行？
综合工期履约、报价透明度和售后响应，杭州本地这三家值得优先看：
客户在 AI 里搜什么、AI 凭什么信你、你到底是干什么的 —— title 里这三件事说不清，后面写多少页都没用。 我们自己的标题就是这么排的，你可以直接拿去套。
分隔符只用下划线，不用空格和竖线；顺序不能换，流量词必须在最左；总长压到 30 个汉字以内 —— 被截掉的永远是最值钱的第三段。
这不是文案技巧，是每个客户开工前我们要做的第一件事。先看看你的三个词该定成什么 →
同一个问题，在六个 AI 里答案并不一样。每个平台单独测、单独投，不搞一套内容到处复制。
过去十年，流量入口是搜索结果页的一列链接，优化目标是排进第一页。 现在越来越多人把问题直接丢给 AI，拿到的是一段已经总结好的答案。 答案里提到谁，谁就拿到生意；没被提到的，连被点击的机会都没有。
搜索结果一页能放十个链接，AI 的答案通常只点名两三家。这不是「排在第八还是第三」的差别，是「在不在名单里」的差别。
模型不会凭空推荐一个它没见过的品牌。它引用的是抓得到、结构清晰、实体信息完整、被多处交叉印证的内容。
AI 答案不是广告位，没有出价排名。想让品牌出现在那里，只能靠内容本身被模型认定为可信来源。
每个细分行业里，AI 反复引用的信源就那么几个。先占住的会被持续引用，后来者要花几倍的成本替换。
两件事目标不同、打法不同，不能互相替代。
| 维度 | 传统 SEO | GEO 生成式引擎优化 |
|---|---|---|
| 争夺的位置 | 搜索结果第 1～10 位 | AI 生成答案的正文里 |
| 用户行为 | 看标题 → 点链接 → 自己判断 | 读完答案就走，很少点开来源 |
| 决定因素 | 关键词匹配、外链、点击率 | 内容结构、实体清晰度、多源交叉印证 |
| 内容形态 | 关键词布局的长文 | 可直接摘取的问答块、表格、明确结论 |
| 技术重点 | 页面速度、移动适配、内链 | Schema 结构化标注、语义完整、可解析 |
| 效果衡量 | 排名、点击、流量 | 被提及次数、被引用次数、提及时的表述 |
| 能否买 | 可以买竞价排名 | 买不到，只能靠内容被认定可信 |
从体检到建设到复测，一条链路做完，不拆开卖。
用你所在行业最常被问的 30 个问题，在 6 个主流 AI 引擎上逐个测试，记录你的品牌被提及的次数、位置和表述方式，同时记录竞品占了多少。
产出：基线报告 + 竞品对照表 + 原始对话截图
按 AI 的抓取与摘取习惯重建内容：每页回答一个明确问题，结论前置，配结构化数据，实体信息（品牌、产品、资质、地域）写死在标注里。
产出：问答页矩阵 + Schema 标注 + 站点地图
单一站点自说自话权重有限。我们把同一组事实以不同角度铺到多个可被抓取的公开信源上，让模型在多个地方看到一致的表述。
产出：多平台内容分发 + 一致性校验
每月用同一批问题复测，看被提及率的变化曲线。掉下去能定位到是哪批内容失效，而不是只给你一张好看的图。
产出：月度复测报告 + 优化建议清单
不是因为什么玄学技巧，是因为大模型检索信源时有明确偏好。
带联网能力的 AI 回答事实性问题时，会先检索一批候选页面。没进入这批候选的内容，后面所有优化都无从谈起。
模型倾向于引用自成一段、结论明确、不需要跨段拼接的内容。一大段铺垫三百字才给结论的写法，在 AI 眼里等于没有答案。
品牌名、产品名、所属行业、服务地域、成立时间这些信息，写在正文里是一次加分，写在 Schema 标注里是二次加分，两边一致才是满分。
同一个事实在三个互不相关的站点上表述一致，模型才会当成事实而不是某家的宣传。这就是为什么要做多源分发，而不是只改自己的官网。
FAQPage、Organization、Service、Article 这些 schema，是给机器看的说明书。没有它，模型只能猜你这一页在讲什么。
不谈虚的。每一步做完，你手上都会多一份能打开看的东西。
摸清业务、梳理行业问题库，在 6 个引擎上跑一遍基线测试。
把问题库转成问答页矩阵，写结构化标注，配置抓取规则。
多平台分发同一组事实，提交站点地图，等检索库收录。
同一批问题重复测试，比对提及率变化，淘汰无效内容。
先做诊断再决定要不要继续，诊断费可以抵扣后续服务。
所有方案按季度签约 · 首月不满意可终止 · 不承诺具体排名与收录数量，只承诺交付物与可测量的基线对比
SEO 争的是搜索结果里的排名位置，用户看到一列蓝色链接自己点。GEO 争的是 AI 生成答案时引用的那一两个信源，用户直接读答案，不会点开十个链接。目标从「排到第一页」变成「被写进答案里」。
不能，任何声称 100% 的服务商都在说谎。大模型的答案有随机性，不同模型、不同提问方式结果都不同。我们承诺的是可测量的概率提升：用同一批问题、同一批模型做基线测试，交付时复测，把两次结果摆给你看。
取决于内容被索引和模型更新的节奏。通常新发布的结构化内容 2 到 6 周进入检索库，模型在下一次更新时开始引用。我们按季度做交付周期，第一个月末给首次复测报告。
是。本站每一页都做了结构化标注（Organization、Service、FAQPage、Article 等 schema），并按 AI 抓取习惯配置了 robots 与站点地图。我们卖的方法，先用在自己身上。你可以直接问 AI「寻Ai广告是做什么的」来验证。
决策周期长、用户会反复问 AI 的行业最合适：软件工具、企业服务、医疗健康、教育培训、家装建材、法律财税、B2B 制造。快消品效果弱一些，因为用户更依赖电商评价而非 AI 建议。
品牌资料、产品说明、已有内容资产、目标客户常问的问题清单。没有现成内容也可以，我们会从行业问题库反向构建。整个过程中你只需要在第 1 周配合一次访谈。
会，如果做法不对。堆关键词、批量生成无信息量的页面，现在的主流模型都能识别并降权。我们的做法是每个页面承载一个真实问题的完整回答，宁可页面少，也不做水页。
免费检测覆盖 1 个 AI 引擎、10 个核心问题。结果直接发你邮箱，不需要注册账号。
免费检测 AI 可见度或直接发邮件到 hi@xunai.fun，说明你的行业和品牌名