在纽约做GEO两年，回国发现大家都在卷内容量，方向错了

之前在纽约一家agency做了两年GEO，服务过几个DTC品牌和B2B SaaS客户。今年回国，发现国内同行还在拼谁的内容多、更新快，这个方向真的有点偏。

先说一个我在美国踩过的坑。2022年我们给一个护肤品牌做GEO，团队一开始也是狂写博客，一周出20篇。结果三个月后，AI搜索里品牌被引用的次数几乎没涨。后来我们复盘发现，问题出在结构化数据上。当时ChatGPT和Perplexity抓取页面时，最看重的是清晰的实体关系、FAQ Schema、Product Schema这些。你内容再多，AI读不懂，等于白写。

后来我们调整策略，做了三件事：

1. 把核心页面全部加上Schema标记，尤其是FAQ和HowTo。改完之后，Perplexity里引用率涨了40%左右。
2. 建立品牌实体图谱。简单说，就是让AI知道你是谁、你做什么、你和哪些权威信源有关联。我们在Crunchbase、LinkedIn、行业目录上统一了品牌描述，效果很明显。
3. 内容不再追求量，而是追求“可被引用”。一篇深度对比文，比十篇泛泛的科普文有用。AI搜索喜欢有数据、有观点、有明确结论的内容。

回国后我看了几个国内品牌的GEO操作，发现大家还在用SEO的老思路——堆关键词、铺量、做外链。不是说这些没用，但在AI搜索时代，权重真的变了。Google的SGE、Bing Chat、Perplexity，它们更看重信源权威性和内容结构，而不是单纯的页面数量。

举个例子，我最近帮一个跨境品牌做诊断，他们的独立站有300多篇博客，但只有不到10篇被AI搜索引用过。我看了下，被引用的那几篇都有几个共同点：标题直接回答一个问题、正文有清晰的H2/H3结构、结尾有明确的结论、页面加载速度快。

所以我觉得国内GEO要加速，但别加速在错误的方向上。内容量是基础，但结构化数据+实体建设+可引用性才是杠杆点。

你们现在做GEO，是更侧重内容量还是结构化数据？有没有人试过Schema标记之后效果特别明显的case？评论区聊聊。