GEO 方法与实战

发了三十篇公众号、二十条视频、十几篇知乎，AI 还是不提你。问题往往不在量，而在这八个环节之一。按顺序排查，别急着加量。

AI 引用了一条三年前的旧负面，删不掉、也没法投诉。这篇讲清负面信息在 AI 里的传播路径，以及可操作的四种处理策略和三个不要做的事。

同样的需求，有人报两万，有人报八万。价格差在哪、哪些是必要投入、哪些是包装出来的，这篇给出五项核验标准、十条必问问题和正向特征清单。

不用等预算，自己就能做。这份体检流程包含 20 个提问词清单、7 天观察法、一张诊断记录表，做完你会知道问题出在信息层还是内容层。

投流停不掉，也不该停。GEO 的价值在于把买来的流量沉淀成资产。这篇给出三种预算规模下的具体分配建议，以及什么时候该调比例的判断信号。

不用买系统，不用专门团队。一个文件夹加一张表加一页规范，就能建起可维护的品牌知识库。这篇给出最小可行结构、字段清单和维护节奏。

不同 AI 引擎的取信来源不一样。这篇按平台类型把信源分成四层，说明每层的实际作用，以及中小企业应该把力气优先花在哪几个地方。

被 AI 提到不等于被选中。客户最后那一句「哪家好」「多少钱」「靠谱吗」，才是真正决定订单的问题。这篇文章讲决策词和品牌词的区别，以及怎么补。

「行业领先」「一站式解决方案」对 AI 来说信息量为零。这篇讲怎么把宣传语改写成模型愿意引用的事实句，附改写对照表和自检方法。