GEO优化了三个月，我发现内容质量才是唯一硬门槛

团队从Q2开始认真做GEO，到现在三个月，说点真实感受。

先亮结论：GEO的技术门槛真不高。我们CTO团队自己搭了结构化数据、schema markup、llms.txt，两周就搞完了。但流量真正起来，是在我们彻底重写了产品文档之后。

简单说，GEO的底层逻辑就一句话：AI搜索要的是能直接引用、有信息增量的内容。你塞一堆关键词，模型根本不理你。

举个具体例子。我们有个SaaS产品，原来的帮助文档全是功能罗列，比如「支持多维度筛选」。后来我让团队改成场景化写法：「当你有超过500个SKU需要按地区+品类+库存状态同时筛选时，用这个功能，比手动导出快40分钟」。改完第二周，Perplexity和ChatGPT的引用量涨了3倍。

反过来，我也见过翻车的。有个客户花20万找外包做GEO，对方给了一堆技术方案：JSON-LD、知识图谱、实体标注。结果内容全是「行业领先」「一站式解决方案」。AI根本不引用，因为没信息量。

我的判断依据很简单：GEO的效果，70%取决于内容是否值得被引用，30%才是技术实现。而内容质量的核心是——你的内容能不能回答一个具体问题，并且给出别人没说的细节。

再说个坑。我们一开始试图用AI批量生成FAQ，一天出200条。上线两周，Google的AI Overviews一条都没用。后来手动写了20条深度问答，每条包含真实数据、客户案例、甚至失败教训，反而被大量引用。

所以现在团队的标准是：每条GEO内容，必须包含至少一个具体数字、一个真实场景、一个可验证的结论。没有这些，不发。

最后抛个问题：你们在GEO优化里，是技术投入多还是内容投入多？有没有遇到「技术全对但内容拉胯」的情况？欢迎聊聊具体案例。