没预算做GEO？先完成这6步

GEO，即生成式引擎优化。它是指通过统一品牌事实、完善公开内容、检查网站，并持续测试生成式人工智能的回答，让品牌信息更容易被准确理解、引用和推荐。这里的生成式人工智能，简称 AI，就是豆包、千问、DeepSeek、腾讯元宝等能够根据用户问题生成回答的工具。

没有软件预算和投放预算，也可以开始做 GEO。但零预算不等于零成本，更不等于短期内就能获得稳定推荐。市场、内容和网站人员投入的时间，仍然是成本。

起步阶段，不必追求“被所有 AI 收录”。不同 AI 产品没有统一的品牌提交入口，也没有一个适用于所有产品的公开收录标准。你真正需要先验证的是三件事：

1. 品牌名称、经营主体、产品和业务范围是否统一、准确；
2. 测试问题是否来自客户的真实需求；
3. 现有网站和公开内容能否被正常访问、读取和理解。

具体工作可以分成六步：建立品牌事实表，固定20—30个核心问题，手工测试目标客户常用的 AI 产品，检查并修改官网，利用已有账号补充可核验的信息，最后用同一套问题复测。

完成这六步，你得到的不是“保证推荐”，而是一轮有记录、可比较的验证结果。它能帮助你判断问题出在哪里，以及下一步是否值得投入预算。

零预算能省什么，不能省什么

零预算主要省下软件订阅费和投放费，省不掉人工判断。

公开 AI 产品可以帮助你记录品牌当前的初始表现。但同一个问题在不同时间提问，答案可能不同；是否登录账号、是否开启联网，以及使用网页、手机应用还是其他入口，也可能影响结果。

所以，人工测试不能只写“提到了”或“没提到”。每次测试都应保存：

• 完整问题；
• 测试平台和入口；
• 测试时间；
• 登录和联网状态；
• 回答全文；
• 回答引用的网页；
• 截图。

如果没有这些记录，复测结果即使发生变化，也很难判断是内容修改起了作用，还是 AI 回答本身出现了波动。

网站检查也有明确边界。

百度搜索资源平台可以查看网页是否被搜索引擎纳入可检索范围、网站抓取情况、访问规则和页面提交情况。Schema.org Markup Validator，即 Schema.org 标记验证工具，可以检查网页中的结构化标记能否被解析。结构化标记是写在网页代码里的标准字段，用来说明公司、产品、文章等信息分别是什么。

这两类检查都不能直接证明品牌已经被生成式人工智能推荐。验证工具显示正常，只能说明对应的技术项目通过了检查，不能据此宣称“所有模型已经收录”。

参考资料：百度搜索资源平台 ｜ Schema.org Markup Validator

凡是声称可以零成本保证推荐、保证排名或立即收录的服务，都不应把这些承诺作为项目验收标准。

零预算和付费工具，差别到底在哪里

做 GEO，不只是购买一个监测平台。完整工作还包括设计问题、测试 AI 回答、检查网站、修改内容、补充公开事实和复测结果。

软件可以减少重复操作，却不能替团队确认品牌事实、核对回答，也不能代替内容修改和发布审核。

零预算方案适合验证这套流程能不能在公司内部执行。等问题库、记录方式和审核责任稳定以后，付费工具才适合用来扩大测试数量、增加平台和提高复测频率。

两者的主要差别是执行规模和效率，不是一个有效、另一个无效。

工作项目	零预算做法	什么时候考虑付费
记录 AI 回答的初始表现	在豆包、千问、DeepSeek、腾讯元宝等公开入口手工提问并截图	问题超过100个、平台超过4个，或需要每天运行
管理问题库	用共享表格记录问题、问题类别、品牌确认过的标准表述和版本号	多人同时维护，需要权限管理和自动去重
检查官网	使用百度搜索资源平台、Schema.org 标记验证工具和浏览器检查	页面较多，需要批量检查和持续提醒
生产内容	修改现有官网、常见问题页、案例页和已有公开账号内容	已有稳定的审核与发布人员，需要批量生产
复测效果	每周抽查重点问题，每月完整测试一次	需要趋势图、竞品对比和自动保存问题级证据

如果连20—30个核心问题都没有固定，即使先购买监测工具，也很难解释监测结果。

反过来，只要问题集、品牌标准表述和记录格式保持稳定，以后更换工具，原有数据仍然可以继续使用。

第一步：建立品牌事实表

先不要急着写文章。把最容易被 AI 说错的品牌事实整理出来：

• 品牌标准名称；
• 运营主体，也就是实际负责经营并承担相应责任的公司或组织；
• 成立时间；
• 核心品类；
• 主要产品或服务；
• 覆盖地区；
• 官网和官方账号；
• 曾用名；
• 不应使用的表述。

每个字段都要注明来源。例如，用营业执照确认主体名称，用官网关于页确认品牌定位，用产品说明页确认产品功能和适用范围。

如果不同来源相互冲突，应交由内部责任人确认，内容人员不能自行猜测。

事实表不仅是写作依据，也是检查 AI 回答的标准。测试时，不能只看品牌有没有出现，还要检查运营主体、品类、官网和业务范围是否准确。

品牌被提到，但相关事实是错的，不能算有效曝光。错误信息出现得越多，后续需要纠正的内容也可能越多。

第二步：固定20—30个核心问题

零预算阶段没有必要一开始就测试几百个问题。先选择20—30个接近客户真实决策的问题，覆盖五类常见需求：

• 了解品牌；
• 寻找品类或服务推荐；
• 比较不同方案；
• 核实品牌是否可信；
• 了解风险和限制。

这些问题分成两组。

第一组直接包含品牌名，用来检查 AI 是否知道这个品牌，能否准确说明品牌是做什么的。

第二组不包含品牌名，例如“杭州有哪些某类服务商”“某类产品应该怎么选”，用来观察 AI 回答相关需求时，会不会主动提到这个品牌。

每个问题都要记录唯一编号、问题类别、适用地区、目标读者和版本号。确定以后，在一个月的复测周期内不要随意修改。问题一旦改变，前后结果就不能直接比较。

起步阶段，问题数量不是越多越好。更重要的是问题来自真实需求，而且以后能够按照同样的方式重复测试。

第三步：手工测试，并完整留证

选择三到四个目标客户实际使用的 AI 产品，在同一时间段内完成第一轮测试。

每次至少记录以下信息：

• 平台名称和使用入口；
• 是否登录；
• 是否开启联网；
• 提问全文；
• 回答全文；
• 回答引用的网页；
• 品牌在回答中的位置；
• 出现了哪些事实错误；
• 对应截图的文件名。

重要问题可以重复测试两到三次。生成式人工智能的回答存在波动，一次没有提到品牌，不能直接判定为“未收录”；一次提到品牌，也不能直接判定为“稳定推荐”。

零预算阶段不必急着设计复杂的综合分数。先记录四项结果就够了：

1. 有多少个问题提到了品牌；
2. 品牌有多少次排在推荐名单第一位；
3. 回答中的品牌事实有多少项正确；
4. 回答引用了哪些网站和具体网页。

如果需要统计“首位”，要先统一定义。它究竟是指品牌排在推荐名单第一位，还是指品牌最先在正文中出现，必须在测试前写清楚。

公开入口和 API 的结果不能混在一起。API，即应用程序编程接口，是供程序按照设定参数自动调用服务的入口。网页和手机应用反映普通用户看到的结果，API 反映特定接口和参数下的结果。两者都可以测试，但必须分别记录。

第四步：优先修改已有官网

没有预算时，先处理已有页面，不必急着建设新网站。

技术检查可以从六项开始：

• robots.txt 是否误拦截。它是网站用来告诉抓取程序哪些内容可以访问的规则文件；
• sitemap 是否可以访问。它是列出网站主要网页地址的网站地图文件；
• 核心页面是否进入索引，也就是是否被搜索引擎纳入可检索的网页库；
• 页面正文是否能被搜索引擎的抓取程序正常读取；
• 页面标题和小标题是否准确、清楚；
• 结构化标记是否有效。

百度搜索资源平台的官方说明指出，索引量不等于流量。Schema.org 标记验证通过，也只表示相关代码可以被解析，不代表搜索引擎或 AI 产品一定会采用其中的信息。

因此，技术验收可以写“页面可正常抓取”“结构化标记有效”“核心页面已进入索引”，不能写“所有模型已经收录”。

内容修改可以优先处理三类页面：

• **关于页：**统一品牌名称、运营主体、定位和业务范围；
• **产品或服务页：**说明适用对象、使用范围、限制条件和相关证据；
• **常见问题页：**使用客户真实提出的问题作为标题，并在开头两三句直接回答。

页面中的数据要注明时间、单位和来源。案例只保留能够核验的事实，不要用“效果显著”“广受认可”等模糊表述代替具体信息。

第五步：用已有账号补充多来源事实

零预算阶段不适合同时新建十个平台。先盘点已有的官网、公众号、百家号、知乎、视频号和行业社区账号，再选择两到三个能够持续维护的渠道。

同一项事实可以根据不同渠道的阅读方式重新组织，但品牌名称、运营主体、官网和核心品类必须保持一致。例如：

• 官网发布完整说明；
• 公众号介绍项目的执行过程；
• 知乎围绕具体问题作答；
• 视频内容同时配上可查询的文字简介。

不要把同一篇稿件原样复制到所有平台，也不要为了增加数量，发布缺少事实和实际信息的短内容。

外部提及也不一定需要购买媒体。可以把真实案例提供给合作伙伴，由对方在项目复盘中准确提到品牌；也可以在行业社区回答专业问题，并附上公开、可核验的资料。

判断一条内容是否值得发布，只看两点：对读者是否有用，信息是否可以核验。不要伪造第三方评价，也不要制造虚假口碑。

第六步：用同一套问题复测

页面修改和内容发布完成后，不要第二天就判断效果。

先记录修改内容、网页地址、发布时间和责任人。随后每周抽查重要问题，每月用最初确定的完整问题集测试一次。

零预算表格至少要保留以下字段：

• 问题编号；
• 测试平台；
• 测试时间；
• 品牌是否出现；
• 品牌出现位置；
• 运营主体是否正确；
• 品类是否正确；
• 回答引用的网页地址；
• 截图保存位置；
• 与上次测试相比发生了什么变化；
• 下一步要处理什么。

指标	计算方式	使用时要注意什么
提及率	提到品牌的问题数 ÷ 有效问题总数	只能比较同一版本的问题
首位率	品牌排在首位的次数 ÷ 有效问题总数	必须提前统一“首位”的定义
事实准确率	正确事实字段数 ÷ 已检查字段数	不要把事实是否正确和回答态度是否正面混在一起
引用覆盖率	带有可访问引用的问题数 ÷ 有效问题总数	同时保存引用网站和具体网页地址

零预算阶段不必把这些指标强行合成一个总分。问题级记录更有用，因为它能直接说明：哪个事实有误，哪个页面缺少内容，哪个平台没有引用，以及下一步应该修改什么。

一份可以直接执行的30天安排

第一周：完成事实表、问题库和首次测试

统一品牌事实，固定20—30个核心问题，在三到四个目标 AI 产品中完成第一轮测试，并保留完整记录和截图。

第二周：修改官网重点页面

修改关于页、核心产品或服务页和常见问题页，处理能够确认的访问、抓取和结构化标记问题。

第三周：补充已有渠道内容

选择两个已有渠道，发布四到六篇能够独立回答具体问题的内容，同时补充真实合作方或行业社区中的品牌信息。

第四周：使用原问题集复测

重新测试第一周确定的问题，检查事实错误是否减少、引用来源是否增加，再决定继续人工执行，还是引入付费工具。

每周集中解决一类问题：先修正事实错误，再补充品牌与品类之间的关系，最后观察推荐顺序。

这个顺序不能颠倒。如果品牌事实还不准确，提及次数越多，错误信息也可能出现得越多。

出现这些情况，再考虑付费

付费工具是否值得购买，不取决于功能有多少，而取决于它能不能解决已经出现的工作问题。

当以下情况出现时，付费工具更有实际价值：

1. 手工测试长期占用固定人员，所需时间已经无法接受；
2. 需要每天监测，或者同时监测多个品牌、地区和竞品；
3. 需要为管理人员保留可追溯的截图、变化记录和失败任务记录；
4. 内容数量已经超过现有审核人员的处理能力；
5. 官网页面较多，人工检查容易遗漏。

购买前，先根据现有表格统计实际工作量。试用工具时，至少确认四件事：

• 它具体省去了哪个步骤；
• 减少了多少次重复操作；
• 是否保留完整的原始证据；
• 能否导出每个问题的详细记录。

如果这些问题暂时无法回答，可以先不购买。执行流程还没有固定时，增加工具通常也无法让结果变得更清楚。

常见问题

1. 零预算做GEO能看到效果吗？

可以完成首次测试、官网整改和小范围复测，但不能保证品牌一定会被推荐。结果还会受到已有内容、品牌事实、第三方信息和平台变化等因素影响，需要持续观察。

2. 没有官网可以做吗？

可以先整理品牌事实，并使用已有公开账号发布内容。但缺少稳定的官方事实页面，会增加外部核验的难度。有条件时，仍应建立能够长期维护的官方页面。

3. 免费AI产品需要测试几个？

优先选择目标客户实际使用的三到四个入口。产品的访问方式和功能可能变化，测试时要记录入口、时间、登录状态和联网状态，不能把“当前可以访问”写成“永久免费”。

4. 每天都要手工测试吗？

起步阶段不需要。重要问题可以每周抽查，完整问题集按月复测。出现重大信息变更或舆情时，再增加测试频率。

5. 可以用AI批量写文章吗？

可以用人工智能辅助起草，但每篇内容都要核对品牌事实、数据来源、案例和平台规则。没有明确的审核责任人时，不要为了增加数量而批量发布。

6. 什么情况下最应该先花钱？

当执行流程已经明确、问题库保持稳定，而人工监测和整理证据成为主要时间消耗时，付费工具更容易产生可以核验的效率收益。

没有预算时，先把问题、事实、证据和复测方法确定下来。完成第一轮验证以后，你会更清楚哪些工作可以继续人工完成，哪些环节确实需要工具。

零预算启动 GEO 最重要的结果，不是提前承诺推荐，而是建立一套能够重复执行、能够核对结果的方法，并据此决定下一步做什么。