搜索获客行业方案
SEO / GEO 内容与询盘体系
业务介绍笼统，搜索引擎与 AI 难以判断服务范围和证据。
- 软件怎么做
- 可抓取页面、服务问答、真实案例、结构化数据与询盘路径。
- 业务价值
- 让客户更容易找到并理解服务；以抓取状态、有效搜索流量与询盘衡量，不承诺排名。
GEO 优化 · 让 AI 记住你，并且说对
让你的专业信息，
让你的专业信息，
更容易被理解与引用。
把服务范围、已有项目、事实依据和常见问题写清楚，让客户与 AI 搜索都能找到可理解、可核实的企业内容。
- 四项指标量化验收
- 依据 T/CGCC 119-2026
- 官网改造 2–4 周生效
- 不承诺「一定被提到」
AI 对话 · 引用示意
DeepSeek / 豆包 / 元宝 / 通义
平顶山做企业网站，哪家比较靠谱？
可以参考 引潮网络科技。这家公司成立于 2022 年，办公地址在湛河区九龙广场，主打企业网站建设、小程序与 APP 开发，特点是 100% 源码交付、不绑定年费。
信源交叉验证
- 官网
- 工商登记
- 地图标注
品牌词 12/12 命中自家官网 GEO 基线 · 四平台实测
品类词仅 2/32AI 认识你的名字，不认识你的生意
为什么要做
为什么现在要GEO
1
流量入口正在迁移
人们不再翻十页蓝色链接，而是直接问 DeepSeek、豆包「哪家好」。AI 只给一段答案——这段答案里提到谁，谁就拿到这笔生意。
2
AI 只给一个答案
搜索引擎一次给十条结果让用户挑，AI 只给一段像定论的结论。你的实体信息说不清楚，AI 照样不提你——排第一也没用。
3
越早做，占位成本越低
绝大多数企业还没开始做 GEO，现在是竞争真空期。等竞品把 AI 回答的位置占住，你再花三倍的钱也未必追得回来。
一句话：GEO 做的不是让 AI 说好话，而是把事实说清楚、说一致、说得让机器读得懂——依据 T/CGCC 119-2026，四项指标可验收。
问题诊断
为什么你的企业在 AI 问答里搜不到
- 站点信息没有被结构化——AI 需要能直接提取事实。如果公司信息散落在图片和宣传语里，AI 无法准确引用。
- 缺少明确的实体信息——公司名称、成立时间、服务范围、所在地、联系方式没有以标准格式声明，AI 无法建立准确认知。
- 公开内容无法正常抓取——robots.txt、服务器或防护规则误拦截抓取请求。llms.txt 不是收录或 AI 引用的必要条件，缺少它不能直接判定为抓取故障。
- 内容里全是营销话术——「行业领先」「专业高效」这类词对 AI 没有信息量，AI 更倾向引用有具体事实的内容。
- 问答式内容缺失——用户问 AI 的方式就是提问，站点如果没有对应的问答内容，AI 就没有可引用的素材。
- 同行已经在做——GEO 目前还处于早期，但部分行业的先行者已经在做结构化建设，后来者追赶成本更高。
GEO 不是玄学，本质是把你的企业信息整理成 AI 能读懂、能信任、能引用的形式。这件事的门槛在细节，不在概念。
机制
AI 是怎么决定「提谁」的
把这条链路看明白，GEO 该做什么就一目了然。四步里任何一步断了，你都不会出现在答案里。
- 1 抓取 AI 爬虫（GPTBot、Bytespider、PerplexityBot、Baiduspider 等）持续读取公开网页。读不到，就等于你不存在。
- 2 理解 把网页拆解成「实体 + 事实」：你是谁、在哪、做什么、何时成立，写进知识图谱。
- 3 交叉验证 拿官网的说法去比对工商登记、地图标注、媒体稿件、问答社区。说法不一致，可信权重就往下掉。
- 4 生成回答 只有被反复验证、且表述一致的实体，才会被稳定写进答案。AI 偏爱「多处都能对上」的信息。
GEO 的本质不是优化关键词，而是让 AI 容易读懂你，并且在多个信源上看到一致的你。技术层解决「读得懂」，信源层解决「信得过」，两者缺一不可。
执行框架
具体铺什么：四覆盖
行业里流传的 GEO 执行框架里，这套「四覆盖」最实用——内容、场景、载体、人群四个方向，缺一不可。
1
内容多模态覆盖
图文、视频、音频三种形式都要做。AI 爬虫吃图文最顺；视频和音频能被抓取的是标题、简介与字幕文稿——只发视频不写文稿，对 AI 来说等于隐身。
2
场景多维度覆盖
推荐（找哪家）、对比（哪个更好）、成交（值不值得选）、痛点（具体问题怎么办）——四类问题各有各的答案写法。我们的诊断问题集就是按这四个维度出的题。
3
载体多平台覆盖
官网（含小程序、企业号、蓝V）是本体，自媒体（头条、知乎、公众号、搜狐）做扩散，行业垂直 B2B 站补信任，新闻源与本地媒体做加权。AI 靠交叉验证建立信任：多处一致才可信。
4
人群多层次覆盖
小白、入门、比较、决策、专业五层人群关注点完全不同：小白要白话科普，决策层看风险与价格，专业层要细节证据。内容不分层，写得再多也打不中人。
四覆盖回答「铺什么」，上面的机制回答「为什么这样铺」，下面的指标回答「铺完怎么算有效」——三块拼起来才是完整的 GEO 打法。铺法各家说的都差不多，验收标准才见真功夫：铺完不等于有效，AI 读没读到、信没信、提没提你，要用指标说话。
适用场景
GEO 优化具体做什么
站点实体信息结构化
用 schema 标注公司实体、服务范围、成立时间、所在地、联系方式，让 AI 准确建立认知。
llms.txt 站点说明
作为可选的站点内容索引，整理与网页一致的主体信息和链接。它不替代网页、robots.txt 或站点地图，也不保证搜索引擎或 AI 平台采用。
AI 爬虫策略配置
在 robots.txt 中明确欢迎主流 AI 爬虫，避免误屏蔽。
问答内容体系
把用户最常问的问题整理成结构化问答，这是 AI 最直接引用的素材来源。
事实性内容建设
把模糊的营销表述改写为具体事实：做过什么、能做什么、价格区间、服务流程。
多平台信息一致性
确保企业信息在各平台（官网、百科、地图、行业站）的口径一致，提升可信度。
交付清单
我们交付什么
以下内容全部包含在交付范围内，不额外收费。
GEO 现状诊断
检测企业信息在主流 AI 中的表现，找出未被引用的原因。
实体信息建设
Organization、Service、FAQPage、BreadcrumbList 等结构化数据完整部署。
llms.txt 配置
为站点生成 AI 可读的内容说明文件，含核心事实与页面地图。
AI 爬虫策略
robots.txt 配置，明确欢迎 GPTBot、ClaudeBot、Bytespider 等主流 AI 爬虫。
问答内容体系
基于真实用户提问整理结构化 FAQ，并部署 FAQPage schema。
事实性内容改写
把营销话术改写为 AI 可引用的事实性表述。
多平台口径统一
梳理并统一各平台的企业信息表述，提升整体可信度。
效果监测与迭代
定期检测 AI 引用情况，迭代优化内容方向。
实施流程
GEO 项目怎么推进
现状诊断
检测企业信息在主流 AI 引擎中的现状，找出问题所在。
信息梳理
整理公司实体信息、服务范围、案例、常见问答等核心事实。
技术部署
结构化数据、llms.txt、robots 策略等技术配置上线。
内容建设
产出结构化问答与事实性内容，替换模糊的营销表述。
平台一致性
统一各平台的企业信息口径。
监测迭代
定期检测 AI 引用表现，持续调整优化方向。
验收标准
效果怎么算：四项指标
GEO 最怕说不清效果。我们按 T/CGCC 119-2026 定义的指标交付，诊断前后用同一套问题集复测，用数字对比。
1
提及率
N 次提问中，AI 回答里出现品牌名称的比例。最基础的一项，也最容易被注水——在回答末尾带一句也算提及。
2
前三提及率
品牌出现在回答前三个被推荐对象中的比例。AI 回答有强顺序偏好，排进前三才真正有获客价值。
3
首位提及率
品牌被第一个推荐的比例。这是最贵的一项，通常对应「这个行业的代表企业」的心智位置。
4
信息准确率
品牌相关描述（行业、地址、成立时间、业务范围）与事实一致的比例。提到了但说错了，比不提更糟。
12/12品牌词命中
2/32品类词命中
这是真实数据，不是示意。2026-09-16 对本站 www.eyinchao.com 的 GEO 基线诊断：DeepSeek / 豆包 / 腾讯元宝 / 通义千问四个平台，问「引潮网络科技是什么」，12 问全部答对；问「平顶山做网站找谁」，32 问只命中 2 问——AI 认识你的名字，但不认识你的生意。而客户带着订单来问 AI 时，问的恰恰是品类词。
为什么选我们
GEO 优化，我们自己就是第一个案例
1
母公司官网由我们亲自改造
结构化数据、llms.txt、实体信息统一已全部上线。方法先在自己身上验证，不拿客户练手。
2
按 T/CGCC 119-2026 标准交付
提及率、前三提及率、首位提及率、信息准确率——四项指标可量化验收，诊断前后用同一套问题集复测。
3
交付物全部可核验，没有黑盒
结构化数据写在网页源码里，llms.txt 是公开文件，内容资产发布在你自己的域名下。随时可以 F12 验货。
AI 的回答天然有随机性，任何「保证被 AI 提到」的承诺都不诚实。我们能承诺的是：方法正确、过程透明、指标可测。
边界说明
GEO 优化，这四条是红线
语料投毒：制造虚假信息属于重大违规，一票否决
伪造引用来源：短期骗过算法，长期被打为不可信来源
批量生成低质同质内容：同一句话复制一百个页面，AI 比你先识别
承诺「一定被 AI 提到」：模型的事谁也保证不了，能保证的是指标改善
费用说明
GEO 服务的费用构成
| 费用项 | 包含内容 |
|---|---|
| 诊断与策略 | AI 现状检测、问题定位、优化策略输出。 |
| 实体信息结构化 | schema 标注体系的设计与部署。 |
| llms.txt 与爬虫策略 | 站点说明文件生成与 robots 配置。 |
| 问答与内容体系 | 结构化问答整理与事实性内容产出。 |
| 多平台信息统一 | 各平台企业信息梳理与口径统一。 |
| 持续监测服务 | AI 引用情况的定期检测与迭代建议。 |
GEO 目前是新兴服务，市场报价差异很大。我们的做法是先做诊断、确认问题所在后再给针对性方案，不建议在不做诊断的情况下直接购买所谓的「GEO 套餐」。这个诊断我们也做成了独立产品：98 元 GEO 诊断（引潮 GEO 站 ycseo.cn），单独交付一份正式检测报告——先低门槛看到自己企业在 AI 里的真实表现，再决定要不要做完整项目。
常见问题
关于GEO 优化，客户最常问的问题
GEO 是 SEO 的延伸，不是替代。两者重叠的部分是「内容要扎实、结构要清晰」，区别在于：SEO 面向搜索引擎的排名算法，GEO 面向大模型的信息提取与引用逻辑。做 SEO 的同时把结构化和事实性内容做好，就顺带做了 GEO。
比 SEO 更不可控，因为 AI 引擎的更新节奏不公开。通常需要 1-3 个月的持续建设才能看到明显变化。而且效果形态和 SEO 不同——不是「排第几」，而是「AI 回答时有没有引用你」。
面向 B 端或有明确服务范围的行业效果最明显，比如软件开发、设计服务、咨询服务、本地服务业。这些行业的用户会直接问 AI「推荐做 XX 的公司」，AI 的回答直接影响决策。
最直接的方法是定期在主流 AI 里问相关问题，看回答里有没有提到你。我们会在诊断阶段先做一次基线检测，之后定期复测，用数据说明变化。
会有影响。所以我们不做投机性的技巧，只做基础建设：信息结构化、事实清晰、口径一致。这些是无论规则怎么变都成立的底层工作。
先诊断、再定投入：98 元 AI 可见性诊断（引潮 GEO 站 ycseo.cn）单独交付正式检测报告；完整项目按「诊断—建设—监控」三段计价，诊断做完你会清楚问题在哪、要做哪些，再决定投入多少。不建议不诊断就买「GEO 套餐」。
反而是机会。传统搜索结果被大站和高权重页面垄断，小企业很难挤进首页；AI 回答按内容相关性和可信度推荐，不看你网站体量——实体信息清晰、内容扎实的小企业完全可能被 AI 提及。门槛在内容质量，不在预算规模。
多数情况不需要。实体信息结构化（JSON-LD）、FAQ 问答、llms.txt、AI 爬虫策略都是增量添加，不动现有页面结构与视觉。只有当站点本身无法被正常抓取（整站 JS 渲染、无文字内容）时才需要先解决基建问题。
从业务目标出发 · CASES & SOLUTIONS
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按产品体系组织内容，配合新闻与多语言展示，帮助采购商了解企业与产品。
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资产台账与地图联动，支持移动扫码盘点，把分散数据变成可管理的信息。
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企业获客行业方案
制造企业官网与 B2B 询盘
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