GEO落地前30天：四周基础建设清单

GEO，即生成式引擎优化，目的是让企业信息更容易被ChatGPT、豆包等AI问答产品准确读取、理解和引用。

项目启动后的前30天，先不要急着批量生产内容。这个阶段更重要的，是完成四项基础工作：测量诊断基线、完善网站技术条件、盘点现有内容、建立外部平台账号。

这四项工作将直接影响三个结果：AI引擎能否读取企业信息，团队能否判断哪些内容值得继续投入，以及90天后能否准确评估项目效果。

前30天，每周分别做什么

周次	核心任务	关键动作	验收标准
第1周	测量诊断基线	用30条提示词测试4个AI引擎，记录品牌提及、候选清单、引用URL和竞品份额	形成包含120个数据点、后续可以重复测试的基线表
第2周	完善网站技术条件	部署Schema、提交sitemap、配置robots.txt、检查页面渲染方式、优化移动端速度	Schema覆盖不少于20个页面，PageSpeed Mobile评分不低于80，完成GA4接入
第3周	盘点现有内容	将现有内容分为A、B、C三档，并标注改造优先级	输出内容分级清单，明确哪些优先改、哪些暂不投入
第4周	建立外部平台账号	建立海外或国内对应平台账号，统一企业信息	至少建立5个外部平台账号，企业名称、简介等实体信息保持一致

《星盒中国出海GEO实战白皮书v3.1》将90天路线分为三个阶段：第1—30天完成基础建设，第31—60天进行内容铺设，第61—90天持续放大和监测。

这样安排有一个直接原因：如果网站还不能被AI爬虫正常读取，即使团队批量发布了内容，相关页面也可能无法进入AI引擎的检索和引用范围。

因此，前30天需要先回答四个问题：

当前的品牌提及率和引用率是多少？
AI爬虫能否正常读取官网内容？
现有内容中，哪些值得改，哪些不值得继续投入？
除了官网，还有哪些外部平台可以提供一致的企业信息？

没有基线，后续变化就无法衡量；网站不能被正常读取，内容优化很难产生效果；没有完成内容盘点，团队容易在低价值页面上重复投入；外部平台信息不足，可供AI核对企业身份和业务信息的来源也会减少。

GEO落地前30天：四周基础建设清单

第1周：建立可以重复测试的诊断基线

第一周的任务，是记录项目开始时的真实状态。

标准做法是准备30条提示词，在4个AI引擎中分别测试一次，共得到120个数据点。

海外市场可以选择ChatGPT、Perplexity、Gemini和Claude；国内市场可以选择豆包、DeepSeek、腾讯元宝和文心一言等产品。具体测试哪些引擎，应根据企业的目标市场确定。

一旦确定，首次测试和后续复测就必须使用同一套提示词、同一组引擎。否则，两次结果缺少统一的比较条件。

30条提示词需要覆盖四类问题

提示词通常分为四类：

品牌词：检查AI是否知道企业是谁、主要做什么。
品类词：检查AI推荐某类产品或服务时，是否会提到企业。
对比词：检查企业能否进入品牌或供应商对比结果。
采购词：检查企业能否进入具有明确采购意图的推荐结果。

面向企业采购的B2B场景，可以采用以下问法：

“某品类前十大中国供应商2026”
“某品类A、B、C对比”
“带CE/PED认证的可靠OEM供应商”

这些问题之外，还要单独建立一组“实体存在度”问题，用来检查AI是否知道企业的基本身份信息，以及这些信息是否准确。例如：

“介绍一下某公司。”
“这家公司的创始人是谁？”
“这家公司哪年成立？”
“这家公司靠谱吗？”

品类词回答的是“AI推荐这一品类时会不会想到你”；实体存在度回答的是“AI是否知道你是谁，记录的信息是否准确”。两组问题的目的不同，应当分开测试、分开记录。

实体存在度问题可以每月复测一次，用来持续检查企业名称、成立时间、创始人和主营业务等信息是否出现变化或错误。

每个数据点至少记录四项结果

每条提示词至少记录以下信息：

回答中是否出现品牌或公司名称。
品牌是否进入推荐候选清单。
回答具体引用了哪个URL，也就是哪个网页地址。
哪些竞品同时出现，以及各自在本次测试样本中的出现份额。

根据《星盒中国出海GEO实战白皮书v3.1》第四章所列行业口径，很多刚开始做GEO的企业，品牌提及率低于5%，答案中出现URL引用的比例为0%。

这组数据可以作为常见起点参考，但不能替代企业自己的实际测试。即使首次测试结果为0，也应如实记录。

第61—90天复测时，团队需要重新运行同样的120个测试，再与首次结果逐条比较。因此，第一周不能只留下一个汇总数字，还要保留每条问题、每个引擎、每次回答和每个引用来源的完整记录。

首次记录是否完整，直接影响后续评估是否可信。

GEO落地前30天：四周基础建设清单

第2周：确认AI爬虫能够读取网站

完成基线测试后，第二周集中检查网站技术条件。

这一阶段不需要增加复杂功能，重点是确认页面可以被抓取、进入索引，并且正文能够被读取。主要验收五项内容。

1. 在不少于20个页面部署Schema

Schema是一类结构化数据标记。它可以用统一格式说明页面中的企业、产品、文章和常见问题等信息，帮助搜索引擎及相关系统识别页面内容。

优先部署以下四类结构化数据：

Organization：企业或组织信息。
Product：产品信息。
FAQPage：常见问题页面。
Article：文章信息。

如果网站内容规模较大，还可以增加HowTo和BreadcrumbList，分别用于操作步骤和页面层级导航。

现有材料引用的研究结论称，带结构化数据的内容，被AI引用的频率是无结构内容的8.2倍。行业口径还显示，同时部署Organization和FAQPage，相比完全不使用Schema，AI答案引用率提高37%。

两组数据的证据等级不同：前者标注了研究来源，后者属于行业经验数据。对外使用时应明确区分，不能把行业经验写成已经得到一致验证的结论。

2. 同时向Google和Bing提交sitemap

sitemap即网站地图文件，用来向搜索引擎说明网站包含哪些重要页面。

企业应同时在Google Search Console和Bing Webmaster Tools中提交sitemap，分别检查网站在Google和Bing中的抓取与收录情况。

很多团队只配置Google Search Console，忽略Bing Webmaster Tools。但部分主流AI引擎的检索与Bing索引有关，因此不能只检查Google一侧的状态。

3. 在robots.txt中明确配置AI爬虫权限

robots.txt是放在网站根目录中的爬虫访问规则文件。它可以针对不同User-Agent，也就是不同爬虫身份，设置允许或禁止访问的页面范围。

按现有材料中的清单，需要检查并明确配置30多种AI爬虫身份，其中包括：

OpenAI：GPTBot、ChatGPT-User、OAI-SearchBot。
Anthropic：ClaudeBot、Claude-Web、Claude-User、Claude-SearchBot。
Perplexity：PerplexityBot、Perplexity-User。
Google：Google-Extended、GoogleOther。
Apple、Meta、Amazon等厂商的相关爬虫。

需要单独处理的是Bytespider。现有资料指出，Bytespider不遵守robots.txt协议，只修改robots.txt无法阻止其抓取。如需限制，应通过Cloudflare WAF，也就是网站应用防火墙，或服务端配置进行处理。

同一资料还显示，Bytespider的抓取量在2025年11月至2026年2月增长了138%。如果企业希望进入抖音及字节系产品的引用范围，应根据业务目标决定是否放行，不能直接套用统一的拦截规则。

4. 检查正文是否依赖JavaScript渲染

getpassionfruit.com基于超过5亿次抓取样本的研究指出，GPTBot、ClaudeBot和PerplexityBot不执行JavaScript，样本中也没有发现相反证据。

JavaScript是网页加载后继续生成内容的一种常用技术。如果网站完全依赖浏览器执行JavaScript后才显示正文，AI爬虫拿到的初始HTML中可能只有：

<div id="root"></div>

这类情况常见于纯客户端渲染的React或Vue单页应用。用户打开页面时能看到正文，不代表AI爬虫也能读取到正文。

按现有材料中的技术友好度评分，WordPress以及支持服务端渲染的Next.js、Nuxt可以达到9/10，纯React或Vue客户端渲染应用只有2/10。

服务端渲染，是先由服务器生成包含完整正文的HTML，再发送给访问者或爬虫。针对依赖客户端渲染的网站，可以按以下顺序处理：

使用Next.js、Nuxt等服务端渲染方案。
对重点页面进行静态导出，直接生成包含正文的HTML文件。
暂时使用Prerender.io等预渲染服务，为爬虫提供提前生成的页面内容。

如果网站已经能够在初始HTML中输出完整正文，就没有必要为了GEO重新更换技术框架。先检查实际页面，再决定是否改造。

5. 将移动端速度提高到验收线

PageSpeed Insights是Google提供的网页性能检测工具。前30天可以把Mobile，也就是移动端评分达到80分以上，作为项目验收线。

网站还应接入GA4，即Google Analytics 4，为后续识别AI来源流量准备数据条件。

不同技术工作的周期不能混在一起估算。Schema、robots.txt和sitemap通常可以在几天到两周内完成；如果现有网站是纯客户端渲染应用，改为服务端渲染可能需要数周。

因此，第二周首先要做的是技术检查和任务拆分，不是先承诺所有改造都能在几天内完成。

GEO落地前30天：四周基础建设清单

第3周：盘点现有内容，确定投入顺序

第三周先不集中重写，而是盘点全部现有内容，将其分为A、B、C三档。

这一步要解决的不是“内容够不够多”，而是“哪些内容值得继续投入”。

A档：可以直接优化

这类内容的核心信息清楚，能够先给结论、再补依据。经过标题、段落和事实表达调整后，有机会形成意思完整、可以被独立引用的内容片段。

B档：核心信息有价值，但需要重写

这类内容有可以保留的事实或观点，但可能存在结构松散、结论靠后、背景过长等问题。优化时不能只修改词句，需要重新安排标题、段落和论证顺序。

C档：暂不建议继续投入

这类内容缺少有效信息，或者改造成本明显高于保留价值。

C档不等于立即删除，只表示现阶段不建议继续投入。页面是否下线，还要结合历史流量、外链和其他业务用途另行判断。

根据白皮书第四章所列行业口径，常见分布是：A档不到10%，B档约30%，C档约60%。这组数据反映的是行业经验，不是每家企业都必须符合的固定比例。

内容分级主要检查什么

判断一篇内容是否便于AI引用，可以检查以下问题：

一个段落脱离全文后，意思是否仍然完整？
内容是否给出了明确数字、适用条件或结论？
小标题是否直接说明本段回答的问题？
是否用了大量篇幅介绍背景，却迟迟没有给出答案？
AI把文章拆分成多个内容片段后，每个片段是否仍然清楚、完整，可以单独引用？

如果必须读完整篇文章才能找到答案，这类内容通常会进入B档或C档。问题往往不在关键词数量，而在信息是否清楚、结论是否完整。

第三周的交付物应是一份带有内容分级和改造优先级的清单。集中重写和新增内容，安排在第31—60天进行。

第4周：建立至少5个外部平台账号

第四周的任务，是在官网之外建立外部信息来源，为第二阶段的多平台内容覆盖做好准备。

海外市场通常可以选择LinkedIn、YouTube、Reddit、Quora、G2、Capterra等平台；国内可以选择微信公众号、知乎、B站、视频号、小红书，以及与所在行业相关的垂直平台。

这一周不以粉丝数量和账号影响力为验收目标。团队需要完成的是账号注册、企业资料填写和身份信息统一。

按现有材料的行业观察，AI生成综合答案时通常会参考10—30个来源。官网之外是否存在多个独立信息来源，各个平台上的企业资料是否一致，都会影响AI对企业身份和业务信息的判断。

根据《国内GEO适配调研》整理的行业口径，不同国内产品引用的平台内容存在明显差异：

腾讯元宝较多引用微信公众号内容。
百度文心较多引用百家号和百度百科。
豆包偏向抖音和今日头条。
DeepSeek和Kimi较多引用知乎。

这组结论尚未经第三方核验，只能作为平台布局参考，不能视为固定的引用规则。

海外与国内平台对应参考

海外资产	国内对应	第4周完成标准
LinkedIn公司号	微信公众号	完成建号和企业信息填写
Reddit、Quora	知乎	完成建号和身份资料填写，暂不要求形成高影响力账号
YouTube	B站、视频号	完成建号，账号信息与官网保持一致
G2、Capterra	国内垂直测评或口碑平台	完成建号或企业建档，选择与行业相关的平台

国内没有一个与G2或Capterra完全对应的统一权威评测平台，因此应根据企业所在行业选择合适的垂直渠道。

无论最终选择哪些平台，企业名称、成立时间、业务范围、官网地址和品牌简介都应保持一致，避免AI从不同来源读取到相互冲突的信息。

GEO基础建设和传统SEO是什么关系

前30天的很多技术工作，本来就是传统SEO的一部分，不需要为了GEO重新建设一套独立工程。

SEO即搜索引擎优化，主要帮助网站被传统搜索引擎抓取、理解和展示。谷歌官方在2026年5月15日发布的Google Search Relations指南中表示，为生成式AI搜索进行优化，本质上仍然是在优化搜索体验，因此仍属于SEO。

具体来看，sitemap提交、robots.txt配置、页面速度和可索引性，都是SEO与GEO共用的基础工作。两者的差异主要体现在内容评价方式上：

传统SEO更关注页面整体排名、关键词和外链等因素。
GEO更关注一段内容是否事实清楚、结构完整，脱离全文后能否被单独引用。

因此，第2周的大部分技术工作可以与SEO共用。从第3周的内容盘点开始，两者的评价标准才出现明显差异。

谷歌官方同时指出，不需要为了生成式搜索专门追求以下三类做法：

专门面向AI爬虫的llms.txt文件。
所谓AI专用Schema标签包。
将内容强行切成50词以下的极短片段。

官方建议仍然集中在三点：优先提供具有专业视角的独特内容，保证网站技术结构清楚，再按照所在行业的具体规范执行。

企业需要完成必要的技术配置，但不必把大部分预算投入缺少验证的“AI专用”功能。后续效果仍主要取决于内容能否提供准确、清楚、可以独立引用的信息。

常见问题

诊断后品牌提及率是0，是否说明以前的内容完全无效？

不是。

品牌提及率为0，是很多刚开始做GEO的企业会遇到的结果。它只能说明AI目前没有在相关问题中提到企业，不能单独证明过去的内容质量差。

基线测试的作用，是记录项目开始时的真实状态。后续使用同一组问题、同一组引擎复测，才能判断具体动作是否带来了变化。

第2周的技术工作，两三天能不能完成？

要看网站的实际情况。

Schema部署、robots.txt配置和sitemap提交，通常可以在几天到两周内完成。纯React或Vue客户端渲染网站如果需要改为服务端渲染，周期可能延长到数周。

应先检查现有页面是否已经在初始HTML中输出完整正文，再决定是否需要较大范围的技术改造。

C档内容是不是应该马上删除？

不建议立即删除。

C档表示“不建议继续投入优化”，不等于“必须马上下线”。删除前还要检查页面是否已有历史流量、外链或其他业务用途。

第三周只需要完成分级。后续再统一决定相关页面是保留、合并，还是下线。

为什么要单独测试品牌实体存在度？

品类词测试的是“AI推荐这一品类时会不会提到企业”；实体存在度测试的是“AI是否知道企业是谁，以及记录的信息是否准确”。

如果AI连企业名称、成立时间和主营业务都无法准确回答，品类推荐和引用也很难稳定。因此，实体存在度需要单独设计问题，并按月复测。

能不能先屏蔽AI爬虫，准备好内容后再开放？

不建议统一屏蔽。

屏蔽AI爬虫后，相关页面可能无法进入AI的检索和引用范围，Schema和内容结构优化也难以发挥作用。

如果企业出于版权考虑需要限制训练类抓取，可以区分训练类爬虫与实时检索类爬虫。ChatGPT-User、Perplexity-User、Claude-User等带有User标识或用于实时访问的爬虫身份，应根据业务目标单独配置，不能直接全部拦截。

第3周以后能不能用AI批量生成内容？

可以使用AI辅助生产，但必须先建立合规流程。

《人工智能生成合成内容标识办法》自2025年9月1日起施行，要求相关内容同时具备显式标识和隐式标识。显式标识包括用户能够看到的文字或图形提示，隐式标识包括写入文件元数据的相关信息。

批量发布未按要求标识的AI生成内容，在部分合规平台存在下架和处罚风险。因此，这项规则应在前30天确定，不要等到第31天开始批量生产时再补流程。

30天结束时，必须拿到四项成果

前30天是否完成，不能只看团队做了多少工作，而要检查是否留下了可以核验、可以复测的成果。

30天结束时，团队至少应拿到：

一份包含120个数据点的诊断基线表。
一份网站技术验收记录，确认Schema、sitemap、robots.txt、页面渲染、移动端速度和GA4状态。
一份按A、B、C三档分类并标注优先级的内容清单。
至少5个已经完成企业信息配置的外部平台账号。

完成这四项工作后，第31—60天再进入集中内容改造和多平台铺设阶段。

前30天的目的，不是让内容数量迅速增加，而是确保后续生产的内容能够被读取、被准确识别，并且可以通过复测判断是否产生了实际变化。