百度藏了十几年AEO底子，国内GEO得先补结构化数据

刚看到有人在聊国内GEO是空中楼阁，说国外有Google SGE撑着，国内连入口都没有。你以为百度还停在关键词匹配的老路上？实际上从知识图谱到文心，百度早就在堆AEO的底子，只不过一直没把这个词说出来。

回顾一下百度搜索这几年的路线图：

• 2014年上线知识图谱，搜索结果开始出现实体卡片、关系图谱，本质上就是在做结构化数据落地，这比Google Knowledge Graph晚两年，但方向完全一致。
• 2018年前后强推MIP和熊掌号，虽然产品后来拉胯了，但当时要求站点提交结构化数据、规范化页面渲染，就是在给AI抓取打基础。
• 2020年推出度秘和智能搜索，语音助手接入搜索框之后，“答案直接给出来”的逻辑第一次压过了“给你一堆蓝色链接”。
• 2023年文心一言全面接入搜索，AI摘要不再是卡片形式，而是生成式回答——这就是中国版SGE。

问题来了：既然百度已经走到生成式答案这一步，那GEO在国内怎么打？我觉得至少要分两层：

第一层是技术底子。国内很多大站的信息架构还是一团乱麻，连schema.org的标记都没做全。百度在GEO的官方文档里明确写了，结构化数据是AI识别的信息核心。这块不补齐，后面全白搭。

第二层是内容形态。文心生成的答案更偏好逻辑链条清晰、数据支撑充分的内容。你写“国内AEO市场前景广阔”，百度不认。你写“根据艾瑞2024年报告，国内AEO市场规模预计达XX亿元，年复合增长率XX%”，文心才会把你这句话搬出来用。

所以说，国内GEO不是没基础，而是很多人还没转过弯来。百度这十几年的算法演进，从关键词匹配到语义理解再到生成式回答，每一步都在为“AI直接读你内容”做准备。工具已经给了，文心搜索和文心一言的答案来源里也确实有普通网站的流量入口，就看谁先吃透这套规则。别等技术风口彻底过去了才想起来问怎么上车。

你们觉得，同样是做GEO，国内走百度文心这条路和海外走Google SGE这条路，打法的差异核心到底在哪儿？是技术层面更多，还是内容策略层面更多？