海外的GEO怎么做？（面向ChatGPT 和 Gemini）

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在 2026 年的数字营销领域，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）已成为衡量品牌在线可见度的关键指标。与传统的 SEO 侧重于“获得点击”不同，GEO 的核心目标是让 ChatGPT 和 Gemini 这种 AI 在回答用户问题时，优先引用并推荐你的内容（检索/引用/总结），并且在被引用时可信、可核验、可复述。

针对 ChatGPT 和 Gemini，可以从以下几个维度实施详细的 GEO 策略：

1）先明确两类入口：模型“怎么拿到你的内容”

A. 有检索（RAG/联网）：ChatGPT（带浏览/搜索）、Gemini（联网）会从网页/知识库抓取信息 → 目标是“更容易被抓到 + 抓到后更愿意引用”。
B. 无检索（纯参数记忆）：很难直接影响（除非被训练数据覆盖）。所以现实策略是：让我们的页面在联网检索场景里成为高质量来源。

结论：GEO 更像“面向引用的内容与实体建设 + 技术可抓取”。

2）内容怎么写：让模型“愿意引用”

1. 结构化：从“文章”转向“答案”

AI 并不像人类那样通读全文，它们更倾向于直接提取“片段”。

倒金字塔结构： 在网页开头直接给出核心结论（1-3句话，约100字以内），方便 AI 直接抓取作为回答的摘要。例如：“GEO 指的是……（一句话定义）”
Prompt 式标题： 将 H2、H3 标题改写为用户可能问 AI 的问题。例如，将“GEO 优势”改为“为什么 GEO 对现代营销至关重要？”
结构清晰明了：定义 → 适用场景 → 步骤 → 例子 → 注意事项 → FAQ
- 大模型回答常需要“什么时候 A、什么时候 B”：
- A时的适用条件、限制、正反面例子、风险提示，B时的适用条件、限制等等。
- 给出“选择指南”或“决策树”，如“在 X 场景下，推荐优先做 3 件事：1…2…3…”
列表与表格： 使用 <ul>、<ol> 和表格整理数据（表格、要点清单、步骤编号等）。AI 极度偏好结构化清晰的信息，这能大幅提升内容被引用为“知识卡片”的概率。

2. 权威性与 E-E-A-T 升级

ChatGPT 和 Gemini 都会根据来源的可靠性来过滤信息。

数据驱动（Statistics）： 在内容中加入最新的统计数据和研究报告。AI 会优先引用具有具体数字支撑的内容。
引用与参考文献： 即使你本身是原创者，也要引用其他权威机构的数据。这会向 AI 发出信号：你的内容是经过验证的（包括标准/论文/官方文档链接）。
专家背书： 确保每篇内容都有详细的作者简介（Author Bio），链接到该作者在 LinkedIn 或其他垂直领域的权威证明（关于我们、资质、联系方式等）。
具体日期：有明确的“最后更新：YYYY-MM-DD”（尤其是价格、政策、版本）

3. 针对不同引擎的偏好优化

虽然原理相似，但 ChatGPT 和 Gemini 的底层逻辑略有不同：

优化维度	ChatGPT (OpenAI/Bing)	Gemini (Google)
数据源	深度依赖 Bing 搜索的索引，偏好长篇文章和 PDF，做好chatgpt的前提是做好Bing SEO。	与 Google 生态绑定，实时性极高（做好Google SEO很重要）。
关键动作	确保 `robots.txt` 允许 `ChatGPT-User` 爬虫访问。	极度重视 Schema 标记（如 FAQPage、Organization）。
社交信号	喜欢引用 Reddit、Quora 等社区的真实用户讨论（UGC）。	权重向 Google News 和权威媒体倾斜（PGC）。
内容偏好	更看重：能否可直接引用的段落、清晰结论（可增加版本信息，模型喜欢最新的内容）、权威出处。	偏向与搜索意图强相关的“知识图谱”实体。用“问题即标题”的内容组织（便于生成摘要/卡片化）

4. 技术性 GEO

Schema.org 标记： 这是 AI 读懂你网页的“说明书”。务必部署 FAQ、Product、Review 等结构化数据，帮助 AI 精确识别实体（非常重要，可参考Google和Bing共用的结构化标签结构）。
去除冗余 JS： 尽管 AI 爬虫在进化，但简单的 HTML 结构依然最利于它们快速解析，特别是重要内容，一定用 纯文本 HTML（避免整页在 canvas/图片里），减少使用CSR（过重的 JS、首屏空壳）。
解决“引用缺口”： 使用专门的 GEO 工具监控。如果 AI 在回答某个话题时没有引用你，分析被引用的竞品有哪些你没有的关键词或数据点。

5. 品牌词与实体链接

AI 学习的是“实体”之间的关系。

品牌联想： 在外部平台（如社交媒体、行业评论站）建立“你的品牌 + 核心产品类别”的关联。例如，让全网都在讨论“XX 品牌是 [某个细分领域] 的专家”。
对比页面： 创建大量的“A vs B”或“XX 替代品”页面。这类页面是 AI 在回答用户决策类问题（如“我该买哪款软件？”）时最主要的引用源。
实体一致性：” 同一品牌/人物/产品在不同平台，名称，英文名。简介、地址、电话、官网、社媒等信息一致，且有权威的官方“实体页”（About / Team / Press / Docs）。