让 AI 搜索推荐你，
每一步怎么做
教程讲流程，经验讲踩坑，问答讲新手最常卡的地方。标「免费阅读」的文章所有人可看全文。
GEO 是什么：让 AI 在回答里说出你的名字
用户越来越多直接问 AI「有没有好用的某某工具」「这类服务找哪家」。GEO 研究的是：AI 在这类回答里提到谁、为什么提到、怎么让它准确地提到你。
实体一致性：让 AI 在每个地方读到的都是同一个你
AI 推荐一个品牌之前，会在多个信源之间交叉核对。名称、地址、业务范围、价格口径各处不一致，AI 就不敢推荐你，或者推荐错。
哪些问题会让 AI 联网搜索：先找准 GEO 的主战场
不是所有提问都会触发 AI 联网和引用来源。找工具、找服务、做比较、问最新信息时才会；纯知识解释大多靠记忆回答。把内容瞄准前一类，才谈得上被推荐。
AI 爬虫能不能读到你的网站：robots.txt 与渲染自查
AI 读不到的页面，后面所有优化都白做。分清训练爬虫、搜索爬虫和用户实时抓取三类访问，检查 robots.txt、防火墙和前端渲染，是 GEO 的第一道关。
写出 AI 愿意引用的段落：结论先行、事实密度与结构
AI 引用的往往不是整篇文章，而是其中一两段能直接回答问题的话。结论放第一句、给出具体数字和条件、用表格和 FAQ 组织，比堆关键词有效得多。
国内几个 AI 助手的信息来源不一样：内容该往哪里放
豆包、元宝、DeepSeek、千问、文心、Kimi 联网时检索的生态各有侧重。弄清用户主要用哪个、它常引用哪里，内容才放得准。
「N 个最佳工具」榜单文怎么写，才不翻车
合集、榜单类文章是 AI 回答比较题时最常引用的来源之一。把自己列进去没问题，但要写真实的对比、给出评价标准、标明利益关系，并避开广告法的绝对化用语。
怎么测 AI 有没有推荐你：一套可重复的探测方法
问一次 AI 不算数。用固定的问题库、干净的会话、每题多次提问和统一的记录表，才能知道自己在 AI 回答里的真实位置，也才能判断后续改动有没有效果。
要不要找 GEO 服务商？怎么判断靠不靠谱
先自己跑一遍诊断再决定。靠谱的服务商讲得清方法、给得出可复测的指标、不承诺「保证首推」；警惕批量刷软文、伪造评价的做法。
有了 GEO，还需要做 SEO 吗？
需要。两者大部分基础是共通的，AI 联网时也要先「搜到」你的内容；区别在于 GEO 更看重答案是否清晰、事实能否核对、各处是否一致。
做 GEO 多久能看到效果？
技术问题修好后，快的几天就能在 AI 回答里出现；内容和第三方信源的积累通常要几周到几个月。效果会波动，要用固定问题库按周期复测。
llms.txt 有必要做吗？
可以放，但别把它当成核心动作。目前主流搜索引擎和大多数 AI 产品并没有公开承诺会读取它，真正决定能否被引用的仍是可抓取性和内容本身。
新站没有外链、没有权重，能做 GEO 吗？
能。AI 联网回答时更看重页面能否被检索到、内容是否直接回答问题，新站也有机会被引用。先过技术底线，再写对准问题的页面。
先建问题库再写内容：你优化的问题，客户真的会问吗？
很多 GEO 项目一开始就去发稿、跑监测，结果优化的是没人问的问题。先从真实的客户对话里收集问法，分好类，再决定写什么。
结构化数据：给网页加一层机器能直接读的「标签」
结构化数据不会让 AI 自动推荐你，但能让机器准确读懂你是谁、卖什么、常见问题怎么答。四种最常用的标记，以及怎么让 AI 编程工具帮你加。
AI 带来的流量藏在哪里：日志、来源参数与归因
统计后台里的「AI 来源」通常被严重低估，大量访问会被算成直接访问。分清爬虫与真人、给链接加来源参数、对照日志时间线，才能看清 AI 到底给你带来了多少人。
内容放在哪里更容易被 AI 读到：自有站点与第三方信源
只在自己网站上写，相当于只在一条小巷里吆喝。AI 会交叉参考多个来源，官网、问答平台、垂直媒体、公众号、视频平台上口径一致的信息，被引用的机会更大。