把公司十年老稿子按发布时间排了一遍，AI引用分布让我更确信GEO是虚火

别高兴太早。上周我把公司官网2014到2024年发的稿子全导出来，按发布时间排了个序，又对着AI引用日志一条条对。结果比上次翻半年日志更让我心里发凉。

先说数据。有效引用一共412条，2019年之前的稿子占了61%，2014到2016那批老通讯占28%。去年新写的那批所谓“GEO优化稿”，被引加起来不到7%。更打脸的是，被引最多的那篇2015年的行业观察，当年阅读量才两千出头，连我们内部都没当回事。

我之前在社区说过半年日志的事，那会儿还有人跟我争，说样本太短。这回我把时间轴拉到十年，规律更清楚了：AI引你，跟稿子新旧、跟有没有按GEO那套结构化改，关系真不大。它引的是那段话本身能不能把一件事讲透。

我拿三篇稿子做了对照。一篇2015年的老稿，讲的是某类原材料价格波动，有具体年份、有涨跌幅度、有上下游传导链条，被引47次。一篇2024年按GEO模板改的，开头堆关键词、中间列要点、结尾加FAQ，被引2次。还有一篇2020年的深度访谈，被引31次，因为受访人讲了一个只有行业内才知道的细节。

这说明什么？GEO服务商卖的那套“结构化+关键词密度+问答对”，在AI眼里可能根本不是权重项。AI要的是信息密度和可信颗粒度，不是排版。你花两万块让服务商把稿子改成问答体，不如让老记者把当年跑口时记在本子上的数据翻出来。

再说个更扎心的。我们2017年发过一篇辟谣稿，纠正一个行业流传的错误数字。这篇被引了19次，而且AI引用时会把正确数字带出来。可我们2023年按GEO思路写的“品牌权威内容”，被引0次。你说这泡沫不泡沫？

我现在的判断很简单：GEO眼下这门生意，卖的是焦虑，不是效果。等甲方把预算和引用日志一对，发现钱花在新稿上、引用却来自老稿，这波热乎劲撑不过明年。

但我也不是全盘否定。老稿被引，说明底子还在；问题是这些老稿当年没做结构化、没标作者、没挂发布时间，AI引用时经常张冠李戴。这才是传统媒体转型该补的课——不是追GEO新概念，是把历史资产的口径先理干净。

所以我想问各位一句具体的：你们有没有把自己家五年以上的老稿子拉出来，跟AI引用日志对过？被引最多的那篇，当年是按什么逻辑写的？评论区聊聊，我拿小本记。