Wikidata / Wikipedia
建立可验证的实体信息，但必须符合平台规则和可靠来源要求。
H1 标题
→ 直接答案（50-100 字）
→ 数据或来源支撑
→ 展开解释
→ FAQ 模块
→ 可见步骤清单STEP 2
部署 Schema 标记
#| Schema 类型 | 适用场景 | 优先级 |
|---|---|---|
| FAQPage | 问答类内容 | 必加 |
| ItemList | 页面可见的有序步骤或清单 | 按需使用 |
| Article | 所有文章 | 必加 |
| BreadcrumbList | 导航路径 | 建议 |
| Organization | 站点和品牌信息 | 建议 |
STEP 3
建设实体权威
#行业媒体与报告
用真实研究、案例和数据让品牌成为可引用来源。
社区与视频平台
Reddit、知乎、YouTube、播客等提及可增强实体网络。
STEP 4
开放 AI 爬虫访问
#User-agent: GPTBot
Allow: /
User-agent: PerplexityBot
Allow: /
User-agent: Google-Extended
Allow: /
User-agent: anthropic-ai
Allow: /STEP 5
监测 AI 引用数据
#- 定期在 ChatGPT、Perplexity、豆包中搜索目标问题。
- 记录是否出现你的品牌、域名、页面标题和核心观点。
- 观察 Search Console 中 AI Overview 相关查询和长尾词变化。
- 每 2-4 周更新一次核心教程和 FAQ。
示例改造
把一篇普通文章改成 GEO 页面
#| 原始写法 | GEO 改法 | 预期效果 |
|---|---|---|
| 先铺背景，再给结论 | 开头直接回答，再补背景和限制条件 | AI 更快抽到可用答案。 |
| 只写一段长文 | 拆成定义、步骤、误区、案例和 FAQ | 更容易覆盖多种查询意图。 |
| 不标来源 | 补上官方文档、测试记录或案例出处 | 可验证性更强。 |
实战样例
一段正文怎么改，AI 才更容易抽取答案
#比如用户问“GEO 怎么做”，普通文章常常先讲背景、历史和定义，读者要翻很久才看到答案。GEO 页面应该先用 50 到 100 字直接回答，再用步骤、表格、FAQ 和来源把答案补完整。
普通写法
先讲一大段背景，再慢慢带到结论。
GEO 写法
首段先给结论，随后拆成步骤、误区、案例和 FAQ。
审核重点
结论是否明确、证据是否可复查、页面是否容易被抽取。
上线前检查
教程页发出前再核对 6 件事
#首段
是否在 50 到 100 字内直接回答问题。
结构
H2 / H3 是否能让人快速跳到关键步骤。
证据
是否有来源、案例、限制条件或截图。
内链
是否指向工具页、方法论页和相关主题页。
Schema
Article、FAQPage 和 ItemList 是否匹配可见内容。
复测
是否已经在目标 AI 平台试过一次。
复盘节奏
发布后不要只等流量变化
#- 上线当天检查页面是否进入 sitemap、search-index 和 RSS。
- 一周后复测目标问题，记录品牌提及、页面引用和竞品引用。
- 两到四周后根据引用结果补 FAQ、来源和案例。
- 如果仍然没有引用，优先重写首段答案和证据，而不是继续堆新文章。
页面审核
这个页面由谁维护
本页按编辑型资料和工具说明共同维护：页面显示更新日期，必要位置保留来源链接，并提供事实更正入口。
MaynorAI团队 负责维护 GEO 指南的内容、示例和工具行为。
建议会按页面目的、来源质量、爬虫可访问、Schema 一致性和用户可用性逐项检查。
如果定义、流程、来源说明或工具输出已经过时，可以带上页面 URL 和小节链接反馈。