开启GEO的工作指南：运用CASE方法论提升AI搜索可见性
2025 年，当 60% 的用户决策始于 AI 问答（比如 "拍照比较好的手机有哪些？""2025 年锂电池回收政策细则 "），GEO（生成引擎优化）已成为品牌的" 数字生存刚需 "。GEO（Generative Engine Optimization）本质是让 AI“用到”你的内容，而不仅是让人类“看到”你的网页。它针对的是 ChatGPT、百度 AI 概览、DeepSeek、豆包、Kimi 等生成式引擎，在这些回答里被提及、被引用、被作为“标准答案”。
我在这里向大家介绍一下GEO中比较常见的一种方法论：CASE方法论——Content（内容形态）、Authority（权威性）、Structure（结构）、Experimentation（实验）——希望能够为你系统化开展GEO工作提供比较清晰框架。
Content 内容：打造对AI友好的内容形态与可引用性
本质上是明确自己想表达的内容前提下，尽可能的做到人类与AI双友好。
1.首先确定你想在哪些问题里被提到
首先你需要锁定 1–2 个“主打实体”，比如品牌名称，产品名称等。
接下来为每一个实体列出一组常见的经典问题，比如：XXX是什么？XXX和YYY对比哪个更好？CCC品类的排行榜？用什么产品能解决FFF场景的问题？等等。
这些问题，就是之后给 ChatGPT、DeepSeek、豆包等众多AI引擎进行测试的核心问题集。
2.AI喜欢什么样的内容形态：明确、中立、有价值
AI喜欢的内容这个话题很大，基于近期对 GEO 的研究和复盘，大部分引擎偏爱的形态高度重合，在这里我做一些简单介绍：
- 深度解析型知识内容，比如：一些how-to的有明确步骤的教程、结构清晰，有明确的标题便于AI理解等。
- 对比和排行榜，这个也比较好理解。AI引擎一定更喜欢中立的，有系统对比和清晰结论的文章，而不是品牌的软文。
- FAQ和问答集合：针对每个问题，一段话或者几句话直接给出答案。便于AI去引用。
最后，还要需要注意的一些细节：比如，尽量用精准表达，而不是模糊表达；尽量用客观的报告形式表达，而不是营销体表达等等。
3.如何让内容具备可引用性——让AI“愿意抄”你的内容
这里有一些小技巧：
- 以核心结论开启每一个小节，前置一句话结论。
- 每篇内容都有一句可以被直接摘抄的”金句总结”。
- 用列表或者结构化的方式拆解复杂观点，AI 在抽取内容时，对列表、表格、清晰小标题的偏好非常明显。
- 给足“可验证”的信息，比如：数据来源、案例出处、引用文献等等。
Authority 权威性：建立站外权威与全网共识证据链
GEO的核心之一就是在AI眼中建立“网络共识”：就是不同平台、不同类型的内容，都在讲同一个你。这其实也是品牌定位和PR传播的核心思想之一。
1.从“自己说”到“大家都这么说”——多层级、三维立体的权威背书矩阵
几乎所有 AI引擎 均通过 "引用密度 + 来源可信度 + 语义一致性" 评估权威（参考 Connective Web Design 研究）。这些生成式引擎在引用时，会综合 媒体、垂直平台、评测站、社区讨论等多个信源，而不是只看你官网。所以，需要按照层级设计站外权威矩阵：
（1） 权威媒体 / 行业机构
行业媒体、协会、白皮书、学术引用等。
这类内容对 AI 来说是「高权重锚点」，特别影响 DeepSeek / AI 概览。
（2）垂直评测 / 排行榜平台
海外：G2、Capterra、Trustpilot 等被 ChatGPT 高频引用。
国内：36 氪、少数派、各行业垂直评测号 / 社区。
（3）技术 & 创作者平台
针对中文生成式引擎（DeepSeek、豆包、Kimi），实战案例显示：
豆包在很多技术类问题中明显偏好 CSDN；
多平台分发（CSDN、博客园、知乎、掘金、GitHub）可以显著提升被多引擎检索到的概率。
（4）社交与 UGC 平台
豆包会强依赖自家或同生态的平台（如抖音系内容），对高互动的 UGC 权重更高。
小红书、B 站等平台，也在不少生活方式类问题中成为重要信源。
2.让信息在全网形成“同一个你”——运用语义一致性工程确保品牌一致性
关键不是发很多内容，而是让 AI 看到“稳定的一致性”：
- 名称、品牌 Slogan、核心卖点、价格区间、适用人群等关键信息统一。
- 不同平台的介绍文案，结构可以不同，但事实层面保持一致。
- 重要数据（创立时间、用户数、典型客户、获奖情况）最好做一个统一的“品牌资料页”，发布在官网并被多个站点引用。
Structure 结构化：设计机器可读的 "认知高速公路"
1.内容层结构：采用为 AI 设计的写作规范
清晰的标题层级
- H1：主题（如《GEO 工作如何起步：CASE 方法论实战》）
- H2：核心模块（C / A / S / E）
- H3：具体步骤或技巧
短段落 + 列表优先
- 每段不超过 3–5 句；
- 尽量用无序 / 有序列表承载步骤和要点。
倒金字塔写法
先给结论，再解释逻辑和细节——方便 AI 直接截取前几句。
2.技术层规范化：让机器真正“读得懂”
实现Schema标记：
（常见问题解答、操作方法、文章）以帮助AI模型提取信息。给FAQ、HowTo、Question/Answer区块打上Schema标记，标注好字段（answer、question、author、datePublished等）
技术可访问性：
保证抓取/索引通道无阻。避免robots禁止、noindex、重定向错误、权限访问限制等问题，让AI/搜索系统可顺畅访问你的内容。
RAG 友好型内容：
很多引擎会大量使用检索增强（RAG），会实时抓取网页再生成答案。对 RAG 友好的做法包括：
- 提供清晰 sitemap；
- 保证页面加载速度与可抓取性；
- 在内容里显式写出「问题—结论—依据」三段式逻辑。
Experimentation实验化 ：多引擎实测与快速迭代
GEO 最大的坑，就是只凭想象优化。真正有效的团队会选择建立一套“多引擎实验系统”不断迭代优化，在初期选择GEO营销服务公司，借助其丰富的经验，快速实现效果。
1.搭一个最小可用的 GEO 实验框架
（1）问题集 & 场景矩阵
列出 20–50 个与你业务强相关的问题（品牌、品类、痛点、对比）。维度：
- 品牌相关：谁是 XXX？XXX 怎么样？
- 任务相关：推荐几个适合 Y 场景的工具 / 服务？
- 教育相关：什么是 GEO？如何做 GEO？
（2）引擎矩阵（例举几个，根据业务在选择不同的增减）
- 百度 AI 概览
- ChatGPT（含联网/搜索模式）
- DeepSeek（含搜索 / R1 推理）
- 豆包
（3）观测维度（ GEO 指标）：
- 是否出现品牌 / 产品名称；
- 排名位置（第 1 个回答块 / 中间 / 附带提及）；
- 引用来源 URL 列表（AI 从哪抓的数据）；
- 文本情绪与描述语气（正面 / 中性 / 负面）。
2.根据不同的AI引擎的特点和偏好进行实验和调整
不同AI平台有各自的特性和内容偏好，需针对性地测试优化和实验：
- ChatGPT：偏好深度分析和多角度论证
- 豆包/文心一言：更适合本土化表达和案例
- DeepSeek：偏好技术深度和逻辑严谨性
每一轮实验结束后，进行复盘：AI 引用了谁、为什么不是我？
- 如果对手文章更适合被摘录 —— 你在 Content / Structure 上还没做到「AI 友好」。
- 如果被引用的多是大平台 / 垂直媒体 —— 说明 Authority 不够，要补站外共识和媒体布局。
- 如果几个引擎对你完全「视而不见」 —— 检查是否有技术阻断（爬虫被拦、内容没被抓到）。
在AI重塑搜索格局的今天，仅仅被人找到已经不够，还要被AI选中。CASE方法论提供了系统化的GEO实施框架，帮助您的内容在AI时代保持竞争力。记住，GEO不是一次性的项目，而是需要持续迭代的过程。