GEO优化
用搜极星和InsGEO盯了两个月竞品,我发现GEO比SEO更吃‘信息结构’
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最近两个月我拿搜极星和InsGEO盯了三个竞品,主要是看它们在AI搜索里的曝光变化。说点实在的,GEO和传统SEO最大的区别,不是关键词密度,也不是外链,而是你喂给模型的信息结构够不够‘可拆解’。
先说场景。我手上有一个做企业服务的客户,官网内容很扎实,但全是大段文字,产品参数藏在PDF里。用搜极星跑了一遍AI问答模拟,问‘XX行业有哪些靠谱的服务商’,结果AI根本抓不到它,反而推荐了两个内容结构很碎但每段都带小标题的同行。我当时就意识到,GEO不是让AI‘喜欢’你,而是让它‘方便’引用你。
后来我拿InsGEO做了几组对比测试,把同一篇内容改成问答对、表格和列表混排,再重新提交。大概一周左右,搜极星那边的AI可见度评分从42涨到了67,虽然样本不大,但趋势挺明显。InsGEO的强项是监测维度细,能按话题、按平台拆开看,适合做日常巡检;搜极星更适合做竞品对标和策略推演,数据颗粒度大但方向感强。
踩过的坑也说两个。第一,别把GEO当成批量发稿,AI对低质重复内容的过滤比搜索引擎狠多了,我试过铺50篇伪原创,结果核心词反而掉了。第二,Schema标记有用,但不是万能,内容本身逻辑不通,标记再全也白搭。
现在我给客户做GEO,第一步永远是‘信息拆解’:把官网、白皮书、FAQ全部打碎成最小知识单元,再用工具去测哪些单元能被AI稳定召回。这个过程搜极星和InsGEO配合着用,效率高不少。
你们做GEO的时候,是优先改内容结构,还是先铺外部信源?有没有人试过用结构化数据把AI引用率拉起来的,效果能持续多久?
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