GEO 与 AI 可见度
这个系列回答一个核心问题：AI 搜索里为什么有（或没有）你的公司。我们持续记录 GEO（生成式引擎优化）与 SEO 的真实差异、结构化数据到底要装什么、AI 可见度如何自查与量化，并把每次实操的过程和原始数据一并公开。您会在这里找到可直接执行的检查步骤：页面是否提供了 AI 能理解的事实口径、JSON-LD 是否完整、内容是否容易被模型引用。所有结论都来自我们自己网站的实测与客户项目，写完即用；口径随搜索引擎与模型迭代更新，过期内容会明确标注或下线，不为了更新而更新。
GEO 与 AI 可见度（8 篇）
AI 把你的公司说错了怎么办？我们拿自己官网试了一遍
AI 把公司名、业务或年份说错了，能改吗？我们用瑞博官网的真实纠错记录讲清楚错误从哪来、哪四类最容易错、申诉有没有用，以及从信源改起的四个步骤。
AI 爬虫要不要放行？我们把自家 robots.txt 摊开给你看
AI 爬虫该不该放行？我们摊开瑞博官网的 robots.txt，讲清训练爬虫和搜索爬虫的区别、三种常见写法错误，以及三条命令自己验一遍。
llms.txt 到底要不要做？我们把瑞博官网的真实做法讲清楚
llms.txt 不会提升搜索排名，谷歌已明确否认。我们用瑞博官网的真实部署记录，讲清楚它到底管什么、在待办清单里排第几，以及该先做哪几件事。
我们给自己官网做了一次 AI 可见度自查，全过程记录
把自己当成客户，用同一套诊断流程查了一遍瑞博自己的官网，发现四个问题并逐个修复。这篇是完整的过程记录，包括我们查了什么、发现了什么、改了什么。
官网上的结构化数据到底要装什么（Organization / FAQPage / ContactPoint）
结构化数据听着技术，其实就是在页面里给 AI 和搜索引擎写一份标准说明书。这篇讲清楚企业官网至少要装哪几类、每类写什么、怎么验证有没有生效。
AI 搜索里没有我们公司，问题通常出在这几个地方
客户已经在用豆包、DeepSeek 找供应商，但你的公司不在推荐里。这篇从实体识别、信息一致性、内容结构三个角度，讲清楚问题通常出在哪，以及怎么自查。
GEO 与 SEO 的区别：别被「AI 排名保证」割韭菜
搜索官方口径很明确：AI 搜索优化的本质仍是基础 SEO 加非同质化内容。我们拆解什么真的有效、什么只是营销话术，并给出三条识别骗局的判断标准。
AI 时代，企业为什么仍然需要官网？
官网不再是电子宣传册，而是销售尽调、AI 回答和合作伙伴核验共同引用的权威事实源。我们拆出四个不可替代的角色，并说明每个角色要配什么内容，附自检清单。
关于GEO 与 AI 可见度，最常被问到的 4 个问题
GEO 和 SEO 是什么关系，是不是要放弃 SEO 另起炉灶？
不是替代关系。GEO（生成式引擎优化）是在 SEO 的基础上，让内容更容易被大模型理解、摘取和引用。抓取准入、页面结构、结构化数据、内容可信度这些底层工作两者共通，差别在于 GEO 更强调「一句话能被摘走的结论」和「可核验的事实口径」。把 SEO 基础做扎实，再补上实体信息与问答结构，才是成本最低的路径。
结构化数据是不是装得越多越好？
不是。装了但与页面内容不一致，反而会被当成低质量信号。我们的做法是：每个页面只装与该页类型匹配的类型——公司信息用 Organization、服务页用 Service、文章用 Article、问答用 FAQPage、流程用 HowTo，并且字段值必须与页面上可见的文字一致，不写页面上看不到的内容。
怎么判断自己的网站在 AI 搜索里有没有被提到？
用固定一组问题去问多个 AI 产品，问法用「行业 + 地域 + 业务类型」的组合，记录是否出现公司名、引用了哪个页面、描述是否准确。每月问一次并截图存档，就能看出变化趋势。别只问一次就下结论——AI 的答案本身有随机性，要看多次之后的稳定结果。
做 GEO 多久能见效，能不能保证被 AI 引用？
一般三到六个月开始看到稳定变化，具体取决于原有内容的数量和行业竞争程度。任何承诺「保证被引用」的说法都不成立，模型的检索与生成逻辑不由我们控制。我们能保证的是把可控制的部分做到位：事实口径清楚、结构完整、内容持续更新，并给出可复核的检查记录。
GEO 与 AI 可见度的 5 项自查
- 确认 robots.txt 没有屏蔽主流 AI 爬虫，并保留一份抓取器名单备查
- 给全站页面补齐与页面类型匹配的 JSON-LD，字段值与可见文字逐项核对
- 每个核心页面写一段能被独立摘取的结论，脱离上下文也能读懂
- 建立一组固定的自查问法，每月在多个 AI 产品里跑一次并存档结果
- 公开可核验的证据：原始检查记录、数据来源、内容更新时间