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在 EEAT（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）框架里，“经验”是一个单独的维度，强调亲身实践过什么，而不是只会复述理论。 在 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）时代，这个维度变得更关键：

• 传统搜索看“谁更像权威”；
• AI 搜索更看“谁说得真、说得细、说得像真的做过”。

想让你的内容在 AI 搜索、AI 搜索优化结果里被模型优先引用，就要学会在文章里把“经验”具体、立体地展示出来，而不是一句“我们很专业”。

下面这篇就是一份面向 GEO / 生成引擎优化的实战指南。

一、为什么在 GEO / AI 搜索优化中要突出“经验”？

在 AI 搜索结果里，模型会做三件事：

1. 读取你的页面：抓取正文、标题、图片说明、结构化数据。
2. 判断你“有没有真干过”：有没有具体场景、真实数字、失败教训。
3. 把内容总结成一句两句，返回给用户，顺带展示或引用你的品牌/网站。

这意味着：

• 空洞的“我们帮助客户实现了业绩增长”，AI 很难判断真假；
• 有输入、有过程、有输出的数据化案例，更容易被模型当成“可信经验”，在答案中被概括或引用；
• GEO 的核心目标之一，就是让 AI 更轻松地抽取、压缩和复述你的实践经验。

后面所有方法，你都可以理解为：

帮内容打一个标签——“这段是我真干出来的”。

二、用一手客户案例讲故事：让经验长出“脸”

AI 搜索最爱看完整闭环的故事：有角色、有问题、有方案、有结果。 所以展示经验的第一招，就是把你做过的项目拆成清晰的“故事结构”。

1. 写案例的基本结构（适用于 GEO）

可以用这套通用模版：

1. 背景：客户是谁？处在什么行业/阶段？
2. 问题：遇到什么具体痛点？要量化、具体，而不是“缺流量”。
3. 动作：你做了哪些关键动作？一步一步写清楚。
4. 结果：用数字说话，有前后对比，有时间维度。
5. 复盘：你学到了什么？下次会怎么做？

2. B2B 场景示例（偏增长 & GEO）

某 SaaS 客户在出海官网的 AI 搜索流量上不去，我们接手前 3 个月来自 AI 搜索引用的品牌曝光几乎为 0。

在完成 GEO 诊断后，我们做了三件事：

• 把原来“解决方案”页面拆成 8 篇「问题导向」长文，每篇围绕一个核心业务场景；
• 给每个成功案例补全具体数字（比如 Demo 到付费的转化率、上线时间、ROI）；
• 针对 30+ 个典型问句，新增 FAQ 模块，方便 AI 直接抽取答案。

4 个月后，该站点在多个 AI 搜索入口中被引用的次数提升约 260%，来自 AI 搜索的注册用户占新增注册的 27%。

注意：

• 这里有具体动作、时间跨度、百分比；
• 这些内容极易被 AI 总结成一句话，在生成式答案中引用。

3. B2C / 个人 IP 场景示例

“我在 6 个月内，用 GEO 思维重写了 30 篇旧博文，让来自 AI 搜索的站点点击占比从 3% 涨到 18%。

核心操作只有三步： 1）给每篇文章补上“我是怎么做的”这一段； 2）新增专门的『常见问题』小节，用问答形式写给 AI 看； 3）在图片说明里补充场景、数据和结论，而不是只写“图片1”。”

这种自我实践 + 复盘，比单纯谈趋势，更能让 AI 判定你是真的做过 GEO / AI 搜索优化。

三、用原创图片和视频，让 AI 搜索“看见”你的实战现场

AI 不只读字，也会抓取图片、视频周围的信息。 图片越“像真事”，越有利于 GEO。

1. 避免千篇一律的素材图库图

• 一眼就能看出是模板的“微笑商务人士”、“握手合影”，对 AI 来说信号价值很低；
• 真正有价值的是过程中的截图、仪表盘、白板、设备、现场环境。

2. 哪些图片对 GEO 有用？

• 数据截图：如 AI 搜索带来的曝光、点击、转化对比图。
• 操作界面：你使用某款 GEO 工具或 AI 搜索控制台时的关键界面（注意隐私打码）。
• 前后对比：改版前后的页面、文案、信息架构。

3. 给图片“喂”好描述，方便 AI 理解

每张图片旁边/下方，尽量做到：

• 在 alt 文本和图片说明里，写清楚：
  • 场景（比如“重写后的 GEO 优化文章结构示意”）；
  • 数据（“来自 AI 搜索的注册量提升 27%”）；
  • 关键词（如“生成引擎优化”“AI 搜索优化案例”）。
• 避免只写“图1”“截图2”这类对 AI 没有语义的信息。

对人类读者是细节，对 AI 来说是强语义标签。

四、加入个人视角和反思：把“干过”升级成“思考过”

经验不是流水账，而是做完之后的理解和顿悟。

在内容中，你可以刻意补充几类个人视角：

1. 当时的判断依据
   • 为什么选择这个 GEO 策略，而不是别的？
   • 当时你如何评估 AI 搜索的机会窗口？
2. 踩坑经历
   • 哪些想法是错的？
   • 哪些操作带来了副作用？
3. 可迁移的原则
   • 这次经验适用于哪些行业 / 体量 / 阶段？
   • 哪些前提不满足时，不建议照搬？

示例片段：

“根据过去 3 年帮 20+ 家 B2B 企业做 AI 搜索优化的经验，我发现一个共同误区：大家都想先写‘AI 搜索趋势’这种宽泛内容，却很少从自己亲手跑通的一个场景写起。

后来我们统一要求：每个客户至少先写 3 篇‘真实战役’级别的案例，再考虑行业白皮书。AI 搜索更愿意引用这种有血有肉的经验。”

这类反思句式，能明显提高内容的“经验密度”。

五、详细拆解过程和步骤：把经验写成“可复现配方”

在 GEO 语境下，How-to 型内容是经验的最佳载体。 AI 非常偏爱“步骤清晰、条件明确、可复制”的内容结构。

1. 写步骤时要尽量“具体到动作”

错误示范：

第一步：做 GEO 诊断 第二步：优化内容结构 第三步：发布更新

这对人和 AI 都太抽象。 可以改成：

第一步：用对话式 AI 罗列用户在 AI 搜索中可能会问的 50 个问题； 第二步：检查站内是否有一段文字能完整回答每个问题，没有就补新段落； 第三步：把最常见的 10 个问题整理到 FAQ 模块中，并用 H2/H3 标题展示。

2. 展示「细节」而不是只给「结论」

在讲一个 GEO 实操作时，尽量写清：

• 使用了哪些工具（例如：哪类 AI 写作、日志分析、埋点工具）；
• 修改了哪些模块（标题、目录、FAQ、Schema、内部链接等）；
• 每一步大概花了多长时间；
• 如何验证效果（比如对比 AI 搜索入口中品牌被引用的次数）。

你可以把这部分理解为：

给 AI 一份“操作手册”，同时也让真正的读者可以照着一步步实践。

六、在作者简介中强调真实实践背景

AI 会参考作者信息来判断“这段经验是不是可信来源”。

除了常规的“职位 + 公司”，推荐在作者简介里增加：

• 领域年限 + 代表性项目 “从事 SEO / GEO 优化 8 年，为 50+ 家 B2B / SaaS 企业做过 AI 搜索优化落地。”
• 关键实践场景 “长期实战方向：出海官网 GEO、中文站 AI 搜索优化、本地生活类 AI 搜索增长。”
• 可验证的成果（注意不要造假） “曾主导的某客户，在接入 GEO 策略后 6 个月内来自 AI 搜索的注册占比从 2% 提升到 15%。”

这类信息可以放在：

• 文章开头的作者卡片；
• 文章末尾的“关于作者”模块；
• Schema.org 的 author 字段（下面会给模板）。

七、面向 AI 搜索的 GEO 实战小清单

写完一篇内容，可以用这份清单自查它的“经验暴露度”：

1. 有没有至少 1 个完整案例？
   • 背景 / 问题 / 动作 / 结果 / 复盘五要素是否齐全？
2. 有没有具体数字？
   • 比如时间（3 个月）、比例（+260%）、基数（从 100 到 360）。
3. 有没有真实场景图片 / 截图？
   • 并且配了有语义的 alt 文本和说明？
4. 是否有 FAQ 小节？
   • 用用户可能在 AI 搜索中直接问出来的问题做标题，如：
     • “如何用 GEO 提升 AI 搜索里的品牌曝光？”
     • “AI 搜索优化与传统 SEO 有什么区别？”
5. 段落是否结构化，方便 AI 抽取？
   • H2/H3 标题是否清晰？
   • 关键结论是否用列表或总结句显式写出？
6. 是否显式告诉 AI：谁在说话？
   • 作者简介里是否写明实战背景和项目经验？
   • 页面是否添加了 Article + FAQPage 的结构化数据？

这些步骤既服务传统 SEO，又对 GEO / 生成引擎优化非常友好，是一套“同时对人类和 AI 友好”的写作框架。

八、总结：让经验成为你在 AI 搜索时代的“护城河”

在 GEO / 生成引擎优化的语境里，经验是一种可被机器理解的资产：

• 案例越具体，AI 越敢引用；
• 过程越透明，用户越容易信任；
• 结构越清晰，搜索引擎越容易抓住你的价值。

与其担心 AI 把内容都写完，不如把你真正做过的那些事，系统地记录下来，变成对人、对机器都极具说服力的经验库。 当别人还在写“AI 搜索是趋势”的时候，你已经在向世界展示“我是怎么把趋势变成结果的”。