1. 生成真实用户问题
围绕品牌、品类、竞品和购买场景生成问题，例如“哪个工具可以监测 ChatGPT 里的品牌曝光”。
GEO 优化指南：让品牌进入 AI 搜索和大模型答案
GEO，Generative Engine Optimization，指的是让品牌、产品和内容更容易被 AI 搜索、问答引擎和智能体理解、引用和推荐的一组内容与技术实践。
GEO 优化和传统 SEO 的关键区别
SEO 主要围绕搜索结果页中的网页排名展开。GEO 更关注品牌是否进入模型答案、是否被引用为来源、是否在用户决策问题里被推荐，以及模型对品牌的描述是否准确。
因此，GEO 不是把关键词堆到网页里，而是建立机器可以理解的事实资产：清晰的产品定义、场景页、FAQ、对比表、数据、引用来源、结构化数据、sitemap 和 llms.txt。
一套可执行的 GEO 工作流
2. 追踪模型答案
在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、DeepSeek、豆包、Kimi 等平台记录提及、引用、情感和推荐位置。
3. 分析被引用来源
找出模型引用了哪些页面，这些页面的标题、结构、FAQ、数据和权威信号是什么。
4. 生成内容资产
优先补产品页、FAQ、对比页、教程和案例页，让每个页面能直接回答一个明确问题。
5. 发布机器可读版本
为内容补充 canonical、Schema.org、sitemap、llms.txt 和干净的 HTML 正文。
6. 复测并迭代
每周复测核心问题，按 Share of Model、提及率和引用率决定下一批内容。
AI 更容易引用什么样的内容
- 页面标题明确包含问题或品类，例如“AI 可见度监测工具”。
- 首屏给出一句清晰定义，而不是只写品牌口号。
- 正文包含步骤、表格、FAQ、指标解释和适用场景。
- 有公开可访问的 HTML 正文，不依赖登录或纯客户端渲染。
- 页面有 canonical、结构化数据、sitemap 和稳定 URL。
- 内容被多个可信站点、内容平台或社区提到。
LAIX AI 如何支持 GEO 优化
LAIX AI GEO 控制台把这个流程做成一套产品：先追踪 AI 可见度，再生成诊断报告，然后用 Workshop 生成 GEO 内容，最后通过 Publish Center 输出官网和外部分发需要的内容包、llms.txt 和 Schema.org。