带团队做了半年GEO，我发现技术门槛真不高，难的是内容质量

简单说，GEO这半年我们团队跑下来，最大的感受就是：技术实现上没太大壁垒，难的是内容本身。

先交代背景：我们做企业级SaaS，去年Q4开始认真搞GEO。我让两个后端兼着做，没专门招人。

第一步：结构化数据
把官网、文档站、产品页全加上了Schema.org标记。用JSON-LD，直接嵌在页面里。这块花了一周，模板改一次全站生效。没啥难度，网上教程一堆。

第二步：内容重组
这才是大头。AI搜索不是给你排名，是直接给答案，所以你的内容必须能被拆成独立、完整、可引用的段落。我们做了一件事：把原来2000字的产品介绍，拆成15个问答对，每个回答控制在150字以内，直接回答一个问题。比如“XX产品支持私有化部署吗？”回答就是“支持，提供Docker和K8s两种方式，最低配置8核16G。”就这么直白。

第三步：持续更新
AI喜欢新鲜内容。我们定了规矩：每周至少更新两个问答对，每月重审一遍旧内容。不用多，但要稳。

踩过的坑：

1. 一开始追求关键词密度，写出来的东西自己都读不下去。后来全删了，回归人话。
2. 以为内容越多越好，结果AI根本抓不住重点。现在每个页面只讲清一个主题。
3. 没有监控AI搜索的引用来源。后来加了监测，发现被引用的内容80%来自我们最干的干货页，那些软文几乎没用。

数据：
半年下来，来自AI搜索的流量占比从2%涨到18%，转化率比传统SEO高30%。原因很简单：AI推荐的用户意图更明确。

我的判断：
GEO的技术门槛真的不高，懂点HTML就能干。但内容质量是硬功夫，需要你对业务有深度理解，能把复杂东西说简单。这反而是很多技术团队的短板。

最后问一句：你们做GEO的时候，内容团队和产品团队是怎么配合的？我们这边经常卡在“产品经理写不清楚”这个问题上，想听听大家的解法。