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## 最新文章

- [什么是 GEO？生成式引擎优化的定义、目标和适用对象](https://geo.yun/insights/what-is-geo): GEO（Generative Engine Optimization）是让品牌事实被 AI 搜索准确理解、引用和推荐的优化方法。它不替代 SEO，而是补上「答案…
- [GEO 和 SEO 有什么区别？一文看清目标和做法](https://geo.yun/insights/geo-vs-seo): SEO 争夺搜索结果位置，GEO 争夺 AI 回答里的引用席位。企业不该把二者当成替代关系，而应看成同一套内容资产的两种出口。
- [企业如何写出 AI 爱引用的内容：事实、结构、出处](https://geo.yun/insights/write-content-ai-will-cite): 模型更愿意引用「像专家备忘录」的文字：有对象、有边界、有数字来源、能单独成段。本文给出可检查的写作清单。
- [官网 GEO 技术清单：Schema、FAQ、llms.txt 与语义 HTML](https://geo.yun/insights/geo-technical-checklist): 内容写对之后，还要用机器可读的方式交给模型。本文给出官网第一期就该具备的技术项，避免只做视觉改版。
- [怎么监测 GEO 效果：提及率、准确性与可复现抽检](https://geo.yun/insights/how-to-measure-geo): 没有抽检词表的 GEO 报告只是截图。建立平台、问法、记录口径和复查频率，才能判断优化是否有效。
- [本地商家做 GEO：让 AI 在 0.8 秒里推荐到你的店](https://geo.yun/insights/local-business-geo): 本地推荐问法极度短名单化。商家要做的不是海量软文，而是把门店实体、场景服务和信任信号写清楚。
- [为什么现在要做 GEO：搜索习惯正在把决策交给 AI](https://geo.yun/insights/why-geo-now): 传统结果页仍在，但增量问题正在进入对话式搜索。品牌若只优化网页排名，会错过被直接推荐的入口。
- [如何选择 GEO 服务商：六条能核验的标准](https://geo.yun/insights/how-to-choose-geo-vendor): 市场口号高度同质。选型应看能否提供抽检词表、拒绝黑帽、说清边界，以及服务商自己的官网是否按 GEO 规范建设。
- [合规 GEO 底线：真实信源、可追溯、拒绝答案投毒](https://geo.yun/insights/compliant-geo-principles): 黑帽 GEO 用虚假语料污染模型，短期可能换来提及，长期会面临平台打击和品牌损伤。白帽路径只有一条：真实、一致、可审计。
- [品牌知识库怎么建：给 AI 一份不会打架的说明书](https://geo.yun/insights/brand-knowledge-base-for-ai): 知识库不是网盘堆文件，而是一组口径唯一的实体卡片：公司、产品、服务、地点、价格政策与禁止表述。
- [企业常见问答如何变成 AI 可引用语料](https://geo.yun/insights/turn-faq-into-geo-corpus): 客服和销售每天都在回答的问题，是最接近真实用户问法的语料。整理成 FAQ 并结构化，往往比再写十篇新闻更有效。
- [GEO 不能只靠官网：第三方信源同样重要](https://geo.yun/insights/third-party-sources-in-geo): 模型会交叉验证。只有官网在说话时，信任分有限。媒体、协会、地图、百科和合作页需要与官网口径对齐，而不是另起一套故事。