先讲一个越来越常见的场景——
你让 DeepSeek、豆包、文心问一句："济南哪家做企业数字转型比较靠谱？" AI 会流畅地列出两三个名字，讲清他们"是做什么的、优势在哪"。
然后你打开自己的官网：域名在、备案在、内容也在，可那几个被提到的名字里，没有你。
不是你的网站坏了。是越来越多的客户，在"打开搜索引擎之前"，就已经先把问题抛给了 AI。而你的官网，根本不在 AI 眼里。
一、为什么这件事很严重
过去二十年，企业获客的默认路径是：建官网 → 优化 SEO → 在百度/谷歌排在前面 → 等客户点击。
现在越来越多有明确需求的 B 端决策者，习惯是：把复杂问题直接丢给 AI助手，让 AI 给"推荐"。他们不再翻十页搜索结果，而是直接读一段 AI 给出的结论。
于是，"排名"退居二线，"被 AI 推荐"站到了前台。
我们管这件事，叫 GEO（Generative Engine Optimization）——生成式引擎优化。它要解决的不是"关键词排第几"，而是"你的企业会不会被 AI 主动识别、正确描述、并优先推荐"。
这跟 SEO 是两套引擎、两套规则：
| 维度 | 传统 SEO | GEO（AI 时代） |
|---|---|---|
| 面对的对象 | 搜索引擎爬虫 | AI 引擎 + AI Agent |
| 核心战场 | 关键词排名 | 可见性、占位、被引用 |
| 信任来源 | 外链权重 | 事实可核验、口径一致、结论前置 |
| 优化的终点 | 排到前面 | 被 AI 主动推荐给提问的人 |
一句话：SEO 解决"怎么被搜到"，GEO 解决"怎么被 AI 说出口"。前者帮你进名单，后者帮你被点名。
二、这套东西是怎么来的
这部分不是我们关起门写的概念，而是从真实客户项目里、一场一场仗打出来的。
过去一年，山东迪赞文化传播有限公司开始真金白银地研究 GEO：不是写 PPT，而是拿真实企业，一家一家地测、拆、跑、改。
- 先建探测集：我们从几万个行业问题里，提炼出一套覆盖"品牌词、业务词、长尾疑问、竞品词、风险词"的标准提问集；
- 再到主流 AI 引擎上采样：在豆包、DeepSeek、文心、通义反复跑同一个问题集，逐条记录"有没有被提到、被推荐还是只出现、带不带来源、准不准确"；
- 再倒推去改：根据结果回头改官网的 robots 协议、结构化数据、知识底座、内容部署，改完再测，形成一个"测量 → 诊断 → 优化 → 复测"的闭环。
结果是被验证的：我们的客户，正从"在 AI 里查无此人"，变成"被 AI 默认推荐"。
所以这套东西的价值在于：它可复制、可追溯、有出处，已经在真实企业身上跑通过，不是给你一篇好看的 PPT。 这也是我们敢把它开源的原因。
三、为什么我们开源
方法论，是一家服务公司最值钱的资产。但我们想的很朴素：
方法论再值钱，不让人先看到价值，就没有意义；让人先用起来、用出效果，我们的专业度反而藏不住。
我们把"卖方法的门"打开，让真正需要的人顺着门走进来——这就是我们所说的信任驱动型获客：先给价值，再谈转化。所以这篇文章干货不含水分，开源的东西也不用你花一分钱去领取。
四、开源里到底有什么
我们开源的不是一份概念 PPT，而是能直接照着干活、甚至能交给 AI 替你干活的东西：
① 一份《企业 GEO 优化架构性方案》
不止是一篇总纲，而是"一总多分"的完整体系：
- 总纲：把"A0 基础检查 → 现状诊断 → 受众策略 → 知识底座 → 内容生产 → 多渠道分发 → 度量治理 → 反馈迭代"八个阶段串成一条可落地的流水线，每个阶段都给出目标、步骤、产出、校验项，照着做就能推进；
- 7 个操作分册：现状诊断、关键词与受众、知识底座、内容生产、多渠道分发、度量治理、落地推进与反馈迭代，分别对应每个阶段的手把手做法；
- 官网技术指南：从 robots.txt、sitemap、结构化数据到 llms.txt、AI-Agent 可读性，一步步教你让官网能被 AI 正确抓取、识别和引用；
- 一份可直接打勾的《官网 GEO 检查清单》：拿来就能自检。
可以直接照抄落地，也可以按你的行业、团队规模裁剪着用。
② 一套 AI 编排 skill：enterprise-geo
我们把方法论编成了 AI 能直接执行的流程——你甚至不用自己读文档，让 AI 助手按这套 skill 就能替你的企业跑一轮 GEO。
它内置了八个阶段的完整流程，每个阶段都有"目标 → 步骤 → 产出 → 校验项"，并在关键处设了硬规则：
- 结论前置：每条内容、每条 FAQ，AI 生成的答案首句必须直接给出答案，让引擎更容易采信；
- 出处可追溯：每个关键数据都要求带链接、日期、来源，杜绝失实；
- 自带采样问卷模板：可按"品牌词 / 业务词 / 长尾疑问 / 竞品词 / 风险词"，对豆包、DeepSeek、文心、通义等真实引擎批量采样打分，测出一家企业的"可见度、占位率、被引用、负面覆盖"。
光是"robots.txt 有没有误封 AI 爬虫、官网身份 AI 认不认得对"这类 A0 前置问题，就够帮你排查掉一大部分无效成本。
五、怎么用（安装 + 上手）
仓库地址：github.com/iguoguo/enterprise-geo（《方案》与 skill 都在这里面）
安装：不需要你手动 clone、不用配路径——把下面这句话发给你的 AI 助手（Claude Code / Trae / Cursor 等支持 Agent Skill 的工具），它会自己装好：
自己安装 enterprise-geo 这个 Agent Skill：git clone https://github.com/iguoguo/enterprise-geo.git，把 skill/enterprise-geo/SKILL.md 作为可用的 Agent Skill 安装好。装好后告诉我你已就绪。
使用：装好了，一句话让 AI 开工，例如：
用 enterprise-geo skill，为【你的公司】（行业：XX，官网：xxx.com）从阶段 A0 基础检查开始跑一轮 GEO 优化。每个阶段先汇报产出和校验结果，再继续下一阶段。
skill 会自动对齐你的企业信息、按八个阶段推进，产出结论前置、带出处、可被 AI 采信的内容。也可以只跑某一阶段，比如"C 帮我建知识底座"、"D 帮我起草一篇覆盖某关键词的权威稿"。
六、我们是谁
山东迪赞文化传播有限公司，8 年深耕山东本土市场的数字化落地团队。
我们从企业官网搭建、品牌数字全案起步，服务过 50+ 家企业和组织，覆盖医疗、商贸、制造、能源等 6 大行业。如今聚焦两条主线：品牌数字化 与 AI 数字转型——后者包含企业私有 AI 知识库、AI 智能客服、AI 内容生产平台，以及今天的主角：GEO AI 对话优化。
我们不是讲概念的，是干活的。这套开源框架，就是从我们客户项目里长出来的。
返回动态列表