# GEO落地前30天：四周基礎建設清單

> GEO，即生成式引擎優化，目的是讓企業資訊更容易被ChatGPT、豆包等AI問答產品準確讀取、理解和引用。

來源：https://www.starbox.work/zh-hant/insights/geo-guide/geo078/（星盒AI 知識中心，更新於 2026-09-16）

GEO，即生成式引擎優化，目的是讓企業資訊更容易被ChatGPT、豆包等AI問答產品準確讀取、理解和引用。

項目啓動後的前30天，先不要急着批量生產內容。這個階段更重要的，是完成四項基礎工作：測量診斷基線、完善網站技術條件、盤點現有內容、建立外部平台賬號。

這四項工作將直接影響三個結果：AI引擎能否讀取企業資訊，團隊能否判斷哪些內容值得繼續投入，以及90天后能否準確評估項目效果。

## 前30天，每週分別做什麼

| 周次 | 核心任務 | 關鍵動作 | 驗收標準 |
|---|---|---|---|
| 第1周 | 測量診斷基線 | 用30條提示詞測試4個AI引擎，記錄品牌提及、候選清單、引用URL和競品份額 | 形成包含120個數據點、後續可以重複測試的基線表 |
| 第2周 | 完善網站技術條件 | 部署Schema、提交sitemap、配置robots.txt、檢查頁面渲染方式、優化移動端速度 | Schema覆蓋不少於20個頁面，PageSpeed Mobile評分不低於80，完成GA4接入 |
| 第3周 | 盤點現有內容 | 將現有內容分為A、B、C三檔，並標註改造優先級 | 輸出內容分級清單，明確哪些優先改、哪些暫不投入 |
| 第4周 | 建立外部平台賬號 | 建立海外或國內對應平台賬號，統一企業資訊 | 至少建立5個外部平台賬號，企業名稱、簡介等實體資訊保持一致 |

《星盒中國出海GEO實戰白皮書v3.1》將90天路線分為三個階段：第1—30天完成基礎建設，第31—60天進行內容鋪設，第61—90天持續放大和監測。

這樣安排有一個直接原因：如果網站還不能被AI爬蟲正常讀取，即使團隊批量發佈了內容，相關頁面也可能無法進入AI引擎的檢索和引用範圍。

因此，前30天需要先回答四個問題：

1. 當前的品牌提及率和引用率是多少？
2. AI爬蟲能否正常讀取官網內容？
3. 現有內容中，哪些值得改，哪些不值得繼續投入？
4. 除了官網，還有哪些外部平台可以提供一致的企業資訊？

沒有基線，後續變化就無法衡量；網站不能被正常讀取，內容優化很難產生效果；沒有完成內容盤點，團隊容易在低價值頁面上重複投入；外部平台資訊不足，可供AI核對企業身份和業務資訊的來源也會減少。

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## 第1周：建立可以重複測試的診斷基線

第一週的任務，是記錄項目開始時的真實狀態。

標準做法是準備30條提示詞，在4個AI引擎中分別測試一次，共得到120個數據點。

海外市場可以選擇ChatGPT、Perplexity、Gemini和Claude；國內市場可以選擇豆包、DeepSeek、騰訊元寶和文心一言等產品。具體測試哪些引擎，應根據企業的目標市場確定。

一旦確定，首次測試和後續複測就必須使用同一套提示詞、同一組引擎。否則，兩次結果缺少統一的比較條件。

### 30條提示詞需要覆蓋四類問題

提示詞通常分為四類：

- **品牌詞**：檢查AI是否知道企業是誰、主要做什麼。
- **品類詞**：檢查AI推薦某類產品或服務時，是否會提到企業。
- **對比詞**：檢查企業能否進入品牌或供應商對比結果。
- **採購詞**：檢查企業能否進入具有明確採購意圖的推薦結果。

面向企業採購的B2B場景，可以採用以下問法：

- “某品類前十大中國供應商2026”
- “某品類A、B、C對比”
- “帶CE/PED認證的可靠OEM供應商”

這些問題之外，還要單獨建立一組“實體存在度”問題，用來檢查AI是否知道企業的基本身份資訊，以及這些資訊是否準確。例如：

- “介紹一下某公司。”
- “這家公司的創始人是誰？”
- “這家公司哪年成立？”
- “這家公司靠譜嗎？”

品類詞回答的是“AI推薦這一品類時會不會想到你”；實體存在度回答的是“AI是否知道你是誰，記錄的資訊是否準確”。兩組問題的目的不同，應當分開測試、分開記錄。

實體存在度問題可以每月複測一次，用來持續檢查企業名稱、成立時間、創始人和主營業務等資訊是否出現變化或錯誤。

### 每個數據點至少記錄四項結果

每條提示詞至少記錄以下資訊：

1. 回答中是否出現品牌或公司名稱。
2. 品牌是否進入推薦候選清單。
3. 回答具體引用了哪個URL，也就是哪個網頁地址。
4. 哪些競品同時出現，以及各自在本次測試樣本中的出現份額。

根據《星盒中國出海GEO實戰白皮書v3.1》第四章所列行業口徑，很多剛開始做GEO的企業，品牌提及率低於5%，答案中出現URL引用的比例為0%。

這組數據可以作為常見起點參考，但不能替代企業自己的實際測試。即使首次測試結果為0，也應如實記錄。

第61—90天複測時，團隊需要重新運行同樣的120個測試，再與首次結果逐條比較。因此，第一週不能只留下一個彙總數字，還要保留每條問題、每個引擎、每次回答和每個引用來源的完整記錄。

首次記錄是否完整，直接影響後續評估是否可信。

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## 第2周：確認AI爬蟲能夠讀取網站

完成基線測試後，第二週集中檢查網站技術條件。

這一階段不需要增加複雜功能，重點是確認頁面可以被抓取、進入索引，並且正文能夠被讀取。主要驗收五項內容。

### 1. 在不少於20個頁面部署Schema

Schema是一類結構化數據標記。它可以用統一格式説明頁面中的企業、產品、文章和常見問題等資訊，幫助搜尋引擎及相關係統識別頁面內容。

優先部署以下四類結構化數據：

- Organization：企業或組織資訊。
- Product：產品資訊。
- FAQPage：常見問題頁面。
- Article：文章資訊。

如果網站內容規模較大，還可以增加HowTo和BreadcrumbList，分別用於操作步驟和頁面層級導航。

現有材料引用的研究結論稱，帶結構化數據的內容，被AI引用的頻率是無結構內容的8.2倍。行業口徑還顯示，同時部署Organization和FAQPage，相比完全不使用Schema，AI答案引用率提高37%。

兩組數據的證據等級不同：前者標註了研究來源，後者屬於行業經驗數據。對外使用時應明確區分，不能把行業經驗寫成已經得到一致驗證的結論。

### 2. 同時向Google和Bing提交sitemap

sitemap即網站地圖文件，用來向搜尋引擎説明網站包含哪些重要頁面。

企業應同時在Google Search Console和Bing Webmaster Tools中提交sitemap，分別檢查網站在Google和Bing中的抓取與收錄情況。

很多團隊只配置Google Search Console，忽略Bing Webmaster Tools。但部分主流AI引擎的檢索與Bing索引有關，因此不能只檢查Google一側的狀態。

### 3. 在robots.txt中明確配置AI爬蟲權限

robots.txt是放在網站根目錄中的爬蟲訪問規則文件。它可以針對不同User-Agent，也就是不同爬蟲身份，設置允許或禁止訪問的頁面範圍。

按現有材料中的清單，需要檢查並明確配置30多種AI爬蟲身份，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等廠商的相關爬蟲。

需要單獨處理的是Bytespider。現有資料指出，Bytespider不遵守robots.txt協議，只修改robots.txt無法阻止其抓取。如需限制，應通過Cloudflare WAF，也就是網站應用防火牆，或服務端配置進行處理。

同一資料還顯示，Bytespider的抓取量在2025年11月至2026年2月增長了138%。如果企業希望進入抖音及字節系產品的引用範圍，應根據業務目標決定是否放行，不能直接套用統一的攔截規則。

### 4. 檢查正文是否依賴JavaScript渲染

getpassionfruit.com基於超過5億次抓取樣本的研究指出，GPTBot、ClaudeBot和PerplexityBot不執行JavaScript，樣本中也沒有發現相反證據。

JavaScript是網頁加載後繼續生成內容的一種常用技術。如果網站完全依賴瀏覽器執行JavaScript後才顯示正文，AI爬蟲拿到的初始HTML中可能只有：

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

這類情況常見於純客戶端渲染的React或Vue單頁應用。用戶打開頁面時能看到正文，不代表AI爬蟲也能讀取到正文。

按現有材料中的技術友好度評分，WordPress以及支持服務端渲染的Next.js、Nuxt可以達到9/10，純React或Vue客戶端渲染應用只有2/10。

服務端渲染，是先由伺服器生成包含完整正文的HTML，再發送給訪問者或爬蟲。針對依賴客戶端渲染的網站，可以按以下順序處理：

1. 使用Next.js、Nuxt等服務端渲染方案。
2. 對重點頁面進行靜態導出，直接生成包含正文的HTML文件。
3. 暫時使用Prerender.io等預渲染服務，為爬蟲提供提前生成的頁面內容。

如果網站已經能夠在初始HTML中輸出完整正文，就沒有必要為了GEO重新更換技術框架。先檢查實際頁面，再決定是否改造。

### 5. 將移動端速度提高到驗收線

PageSpeed Insights是Google提供的網頁性能檢測工具。前30天可以把Mobile，也就是移動端評分達到80分以上，作為項目驗收線。

網站還應接入GA4，即Google Analytics 4，為後續識別AI來源流量準備數據條件。

不同技術工作的週期不能混在一起估算。Schema、robots.txt和sitemap通常可以在幾天到兩週內完成；如果現有網站是純客戶端渲染應用，改為服務端渲染可能需要數週。

因此，第二週首先要做的是技術檢查和任務拆分，不是先承諾所有改造都能在幾天內完成。

![GEO落地前30天：四周基礎建設清單](/static/img/insights/geo-guide/geo078-4.jpg)

## 第3周：盤點現有內容，確定投入順序

第三週先不集中重寫，而是盤點全部現有內容，將其分為A、B、C三檔。

這一步要解決的不是“內容夠不夠多”，而是“哪些內容值得繼續投入”。

### A檔：可以直接優化

這類內容的核心資訊清楚，能夠先給結論、再補依據。經過標題、段落和事實表達調整後，有機會形成意思完整、可以被獨立引用的內容片段。

### B檔：核心資訊有價值，但需要重寫

這類內容有可以保留的事實或觀點，但可能存在結構鬆散、結論靠後、背景過長等問題。優化時不能只修改詞句，需要重新安排標題、段落和論證順序。

### C檔：暫不建議繼續投入

這類內容缺少有效資訊，或者改造成本明顯高於保留價值。

C檔不等於立即刪除，只表示現階段不建議繼續投入。頁面是否下線，還要結合歷史流量、外鏈和其他業務用途另行判斷。

根據白皮書第四章所列行業口徑，常見分佈是：A檔不到10%，B檔約30%，C檔約60%。這組數據反映的是行業經驗，不是每家企業都必須符合的固定比例。

### 內容分級主要檢查什麼

判斷一篇內容是否便於AI引用，可以檢查以下問題：

- 一個段落脱離全文後，意思是否仍然完整？
- 內容是否給出了明確數字、適用條件或結論？
- 小標題是否直接説明本段回答的問題？
- 是否用了大量篇幅介紹背景，卻遲遲沒有給出答案？
- AI把文章拆分成多個內容片段後，每個片段是否仍然清楚、完整，可以單獨引用？

如果必須讀完整篇文章才能找到答案，這類內容通常會進入B檔或C檔。問題往往不在關鍵詞數量，而在資訊是否清楚、結論是否完整。

第三週的交付物應是一份帶有內容分級和改造優先級的清單。集中重寫和新增內容，安排在第31—60天進行。

## 第4周：建立至少5個外部平台賬號

第四周的任務，是在官網之外建立外部資訊來源，為第二階段的多平台內容覆蓋做好準備。

海外市場通常可以選擇LinkedIn、YouTube、Reddit、Quora、G2、Capterra等平台；國內可以選擇微信公眾號、知乎、B站、視頻號、小紅書，以及與所在行業相關的垂直平台。

這一週不以粉絲數量和賬號影響力為驗收目標。團隊需要完成的是賬號註冊、企業資料填寫和身份資訊統一。

按現有材料的行業觀察，AI生成綜合答案時通常會參考10—30個來源。官網之外是否存在多個獨立資訊來源，各個平台上的企業資料是否一致，都會影響AI對企業身份和業務資訊的判斷。

根據《國內GEO適配調研》整理的行業口徑，不同國內產品引用的平台內容存在明顯差異：

- 騰訊元寶較多引用微信公眾號內容。
- 百度文心較多引用百家號和百度百科。
- 豆包偏向抖音和今日頭條。
- DeepSeek和Kimi較多引用知乎。

這組結論尚未經第三方核驗，只能作為平台佈局參考，不能視為固定的引用規則。

### 海外與國內平台對應參考

| 海外資產 | 國內對應 | 第4周完成標準 |
|---|---|---|
| LinkedIn公司號 | 微信公眾號 | 完成建號和企業資訊填寫 |
| Reddit、Quora | 知乎 | 完成建號和身份資料填寫，暫不要求形成高影響力賬號 |
| YouTube | B站、視頻號 | 完成建號，賬號資訊與官網保持一致 |
| G2、Capterra | 國內垂直測評或口碑平台 | 完成建號或企業建檔，選擇與行業相關的平台 |

國內沒有一個與G2或Capterra完全對應的統一權威評測平台，因此應根據企業所在行業選擇合適的垂直渠道。

無論最終選擇哪些平台，企業名稱、成立時間、業務範圍、官網地址和品牌簡介都應保持一致，避免AI從不同來源讀取到相互衝突的資訊。

## GEO基礎建設和傳統SEO是什麼關係

前30天的很多技術工作，本來就是傳統SEO的一部分，不需要為了GEO重新建設一套獨立工程。

SEO即搜尋引擎優化，主要幫助網站被傳統搜尋引擎抓取、理解和展示。谷歌官方在2026年5月15日發佈的Google Search Relations指南中表示，為生成式AI搜尋進行優化，本質上仍然是在優化搜尋體驗，因此仍屬於SEO。

具體來看，sitemap提交、robots.txt配置、頁面速度和可索引性，都是SEO與GEO共用的基礎工作。兩者的差異主要體現在內容評價方式上：

- 傳統SEO更關注頁面整體排名、關鍵詞和外鏈等因素。
- GEO更關注一段內容是否事實清楚、結構完整，脱離全文後能否被單獨引用。

因此，第2周的大部分技術工作可以與SEO共用。從第3周的內容盤點開始，兩者的評價標準才出現明顯差異。

谷歌官方同時指出，不需要為了生成式搜尋專門追求以下三類做法：

- 專門面向AI爬蟲的llms.txt文件。
- 所謂AI專用Schema標籤包。
- 將內容強行切成50詞以下的極短片段。

官方建議仍然集中在三點：優先提供具有專業視角的獨特內容，保證網站技術結構清楚，再按照所在行業的具體規範執行。

企業需要完成必要的技術配置，但不必把大部分預算投入缺少驗證的“AI專用”功能。後續效果仍主要取決於內容能否提供準確、清楚、可以獨立引用的資訊。

## 常見問題

### 診斷後品牌提及率是0，是否説明以前的內容完全無效？

不是。

品牌提及率為0，是很多剛開始做GEO的企業會遇到的結果。它只能説明AI目前沒有在相關問題中提到企業，不能單獨證明過去的內容質量差。

基線測試的作用，是記錄項目開始時的真實狀態。後續使用同一組問題、同一組引擎複測，才能判斷具體動作是否帶來了變化。

### 第2周的技術工作，兩三天能不能完成？

要看網站的實際情況。

Schema部署、robots.txt配置和sitemap提交，通常可以在幾天到兩週內完成。純React或Vue客戶端渲染網站如果需要改為服務端渲染，週期可能延長到數週。

應先檢查現有頁面是否已經在初始HTML中輸出完整正文，再決定是否需要較大範圍的技術改造。

### C檔內容是不是應該馬上刪除？

不建議立即刪除。

C檔表示“不建議繼續投入優化”，不等於“必須馬上下線”。刪除前還要檢查頁面是否已有歷史流量、外鏈或其他業務用途。

第三週只需要完成分級。後續再統一決定相關頁面是保留、合併，還是下線。

### 為什麼要單獨測試品牌實體存在度？

品類詞測試的是“AI推薦這一品類時會不會提到企業”；實體存在度測試的是“AI是否知道企業是誰，以及記錄的資訊是否準確”。

如果AI連企業名稱、成立時間和主營業務都無法準確回答，品類推薦和引用也很難穩定。因此，實體存在度需要單獨設計問題，並按月複測。

### 能不能先屏蔽AI爬蟲，準備好內容後再開放？

不建議統一屏蔽。

屏蔽AI爬蟲後，相關頁面可能無法進入AI的檢索和引用範圍，Schema和內容結構優化也難以發揮作用。

如果企業出於版權考慮需要限制訓練類抓取，可以區分訓練類爬蟲與實時檢索類爬蟲。ChatGPT-User、Perplexity-User、Claude-User等帶有User標識或用於實時訪問的爬蟲身份，應根據業務目標單獨配置，不能直接全部攔截。

### 第3周以後能不能用AI批量生成內容？

可以使用AI輔助生產，但必須先建立合規流程。

《人工智能生成合成內容標識辦法》自2025年9月1日起施行，要求相關內容同時具備顯式標識和隱式標識。顯式標識包括用戶能夠看到的文字或圖形提示，隱式標識包括寫入文件元數據的相關資訊。

批量發佈未按要求標識的AI生成內容，在部分合規平台存在下架和處罰風險。因此，這項規則應在前30天確定，不要等到第31天開始批量生產時再補流程。

## 30天結束時，必須拿到四項成果

前30天是否完成，不能只看團隊做了多少工作，而要檢查是否留下了可以核驗、可以複測的成果。

30天結束時，團隊至少應拿到：

1. 一份包含120個數據點的診斷基線表。
2. 一份網站技術驗收記錄，確認Schema、sitemap、robots.txt、頁面渲染、移動端速度和GA4狀態。
3. 一份按A、B、C三檔分類並標註優先級的內容清單。
4. 至少5個已經完成企業資訊配置的外部平台賬號。

完成這四項工作後，第31—60天再進入集中內容改造和多平台鋪設階段。

前30天的目的，不是讓內容數量迅速增加，而是確保後續生產的內容能夠被讀取、被準確識別，並且可以通過複測判斷是否產生了實際變化。