这是一份面向 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化） 一线实践者的操作型指南：站在 AI 搜索与大模型生成式回答的视角，拆解“它凭什么信你”，并给出可以立刻落地的策略与清单。
AI 选择可信来源的原理（GEO 视角）
生成式搜索与传统蓝链排名不同，AI 在回答问题时会综合多源信号，再把最有把握的信息“编织”成自然语言。可把它理解成一套“信号栈”：
GEO 信号栈（从强到弱，越上层越难伪造）
- 主题权威性（Topical Authority）：你是否在一个明确主题上持续、系统地产出深内容与案例。
- E‑E‑A‑T：你的经验（Experience）、专业度（Expertise）、权威性（Authoritativeness）与可信度（Trustworthiness）。
- 内容结构与可抽取性：是否易被模型切分、理解、引用（H1/H2/表格/要点/FAQ）。
- 共识与证据：是否与其他高质量来源相互印证、可追溯。
- 新鲜度：是否有最近更新与时间戳。
- 技术与结构化：Schema/OG、站点地图、IndexNow、可访问性、速度等。
- 品牌与实体：组织/作者在开放图谱与全网画像中的一致性与完整性。
结论：AI 的“信任”很少由单点决定，而是多信号叠加的结果。下面逐层拆解与落地。
主题权威性：让网站在一个领域“说话算数”
目标：在一个可命名的细分主题里，形成主题集群（Topic Cluster）与知识库（Content Hub），让 AI 认为“这个话题你最懂”。
操作要点
- 主题边界：用 1 个核心 Hub 页 + 6–12 个子话题页构建“主题岛”。
- 内容地图：对问题进行任务分解（What/Why/How/Compare/Checklist/案例/工具/术语）。
- 层级结构：面包屑 + 目录锚点 + H2/H3 清晰分层。
- 内部链接：子页互链到 Hub，Hub 反哺子页，锚文本使用意图化词组（如“GEO 内容地图”而非“点此”）。
- 证据统一：同一数据口径放在共享证据页（方法、样本、计算方式可复用）。
快用清单
- 为目标主题画内容地图与 URL 结构
- 建立 1 个 Hub 页（含目录、术语、常见问题）
- 发布 ≥8 篇中长文 + 2 个真实案例
- 每文配置 Schema（Article/FAQ/HowTo/Review 视情况）
- 站内互链、Hub 收口、外链到权威数据源
E‑E‑A‑T 四维度：经验、专业、权威、可信
1) 经验（Experience）
- 展示亲历：项目过程、失败与复盘、操作截图/视频、数据前后对比。
- 模板：
问题 → 诊断 → 动作 → 结果（含时间/样本/口径） → 可复现步骤。
2) 专业度（Expertise）
- 作者页：学历/资历/获奖/证书、在该主题的长期产出。
- 页内：方法来源、计算公式、参数范围、局限性说明。
3) 权威性（Authoritativeness）
- 来自或被权威机构/知名社区/行业领袖引用与讨论。
- 专题页收录标准/指南/白皮书的二次解释与比对。
4) 可信度（Trustworthiness）
- 明确关于我们/联系方式/隐私政策/纠错通道；
- 来源引用规范（作者、年份、链接、DOI/备案号），避免“无主张引用”。
落地建议：把“作者与组织档案”做成实体页（Organization/Person Schema），在全站调用，保证统一与可机读。
内容结构与“可抽取性”：让 AI 好抓好用
AI 擅长从可结构化的块里抽取事实与步骤。
版式规范
- H1 唯一；H2/H3 层级清晰；每 2–4 段落配一个小标题。
- 使用表格、清单、要点、代码块、示例承载关键信息。
- FAQ 区用问答体复述核心观点（对生成式摘要尤其友好）。
- 数据块（Definition/Formula/Checklist/Step-by-step）使用明显标识。
- 每节小结一句话，方便模型抓“代表句”。
可抽取组件库（建议复用）
- 定义块：
名词 → 一句话定义 → 适用场景/非适用场景 - 步骤块：
Step 1–5（每步 ≤2 句） - 对比块：
方案A vs 方案B（表格） - 指标块：
指标名 → 含义 → 口径 → 参考区间 → 采集方法
共识与证据：可验证的信息网络
AI 会交叉比对多个高质量来源，形成可信共识。
你要做的
- 首引权威：统计口径/法律条文/标准协议→优先引用原始来源。
- 二引解释：外链到行业头部、学术/政府、龙头产品的说明文。
- 数据可追溯：在文末收纳“引用与数据表”，并标注检索日期。
- 第三方背书：媒体报道、客户证言、开源仓库、证书编号、专利/软著等。
新鲜度：更新节奏与时间信号
- 显式时间：
datePublished、dateModified、正文“更新日志”。 - 周期更新：热点主题按月，小众主题按季；内容过期时显示替代方案。
- 索引刷新：Bing Webmaster Tools + IndexNow +
lastmod。 - 版本化内容：v1.2、v1.3… 保留旧版链接（301/注释），让 AI 可追踪演化。
技术与结构化信号：Schema、OG/Twitter、索引管道
- Schema.org：Article/FAQ/HowTo/Organization/Person/BreadcrumbList；必要时用
@graph合并。 - OG/Twitter：标题/描述/图片尺寸达标，防止摘要“丢主语”。
- 可访问性：语义化 HTML、ALT 文本、对比度/焦点可见；有助于模型解析。
- 性能与可用性：CLS/LCP/TTFB 友好；移动端优先。
- 规范链接：canonical、hreflang（简体/繁体/英文）；防重复。
- Robots 策略：阻止低价值页被抓（筛选页、重复列表）。
品牌与实体建模：把“你是谁”写进知识图谱
- 统一命名：品牌/作者/产品/缩写写法固定。
- 实体页：Organization（含 logo、地址、联系方式、同名/别名）、Person（社交/作品）。
- SameAs：把你与站外权威档案（官网/百科/开源/媒体）链接起来。
- 品牌资产库：媒体报道、演讲、证书、案例集 → 聚合到“品牌证据中心”。
目的：让 AI 在“实体对齐”时毫不犹豫地把内容归到你名下。
互动与可信交互信号：让用户与AI都能“核对”
- 纠错入口：公开勘误记录；严重问题“置顶更正”。
- 评论与问答：可精选展示“高质量互动”。
- 免责声明：标注适用边界与风险，减少“过度外延”的误读。
监测指标（GEO KPI）
- Bing/Copilot 引用率：你的页面在 AI 回答中的被引占比。
- AI 摘要覆盖率：目标关键词触发 AI 概览时，是否出现你的品牌/链接。
- 答案复现度：AI 摘要对你文中“代表句/数据块”的复述一致性。
- 主题占有度：Hub 主题内，被引来源 Top10 里你的份额。
- 新鲜度命中：近 30/90 天更新文占比与被引提升的相关性。
30‑60‑90 天落地路线图
前 30 天：打基础
- 搭建 1 个主题 Hub（含 FAQ/术语/目录锚点）。
- 发布 6 篇核心子文，全部上 Schema 与 OG。
- 完成 Organization/Person 实体页与全站 SameAs。
30–60 天：拉证据
- 引入 10+ 条高质量外部权威引用；
- 上线“证据中心”与“更新日志”；
- 提交 IndexNow，优化
lastmod与站点地图。
60–90 天：拿背书
- 发布 2 个可复现的实战案例（含原始数据）；
- 争取媒体/社区/行业 KOL 的引用或讨论；
- 评估 AI 引用率 → 复盘内容结构与锚文本。
常见误区与纠偏
- 只堆字数 → 纠偏：结构化与证据化优先。
- 只做 SEO 不做 GEO → 纠偏：面向“AI 可抽取”的组件化写作。
- 忽视作者与品牌实体 → 纠偏：统一命名 + Schema + SameAs。
- 只放结果不谈方法 → 纠偏：公开口径、样本、局限与复现实验。
术语小抄
- GEO：生成引擎优化，面向大模型与 AI 搜索的可抽取、可验证、可引用优化。
- Topical Authority：主题权威性，围绕单主题的系统性深内容与结构化组织。
- E‑E‑A‑T：经验、专业、权威、可信四要素。
- 可抽取性：内容被模型切块、复述、引用的难易度。
小结
AI 的信任来自主题权威 × E‑E‑A‑T × 结构化证据 × 技术管道 × 品牌实体的合力。把这些信号做“厚”，AI 选择你、引用你、复述你，就会变成一种可复现的结果。