场景与案例

金半山官网自身的 GEO 工程实践

你现在看到的这个站点，就是 GEO 方法的一次自用实现：结构化内容、可抓取数据与机器可读清单全部落地。

要解决的问题

企业官网普遍写给来看的人，机器抓到的只是一堆空壳 HTML，AI 引擎与搜索引擎都拿不到可用于回答的事实片段。

做了什么

• 全站服务端渲染并构建期预渲染，HTML 首次请求即含全文，不依赖 JS 执行
• 每个方案页输出一段"直接答案"（definition），配 Service / FAQPage / BreadcrumbList 结构化数据
• 资讯栏目按"问题—答案—依据"结构写作，覆盖 AI 引擎实际被问到的表述方式
• 输出 robots.txt、sitemap.xml 与 llms.txt、llms-full.txt 机器可读清单，供 AI 引擎一次抓取建立公司画像
• 规范 canonical、OG、hreflang 预留与语义化标签、面包屑与内链

可核查的结果

• 站点结构、数据与文案由本站系统直接生成，改动即生效，无需二次维护
• 同一套内容资产同时服务搜索引擎收录与生成式引擎引用
• 作为可演示样本，向客户说明"为机器阅读而生"的官网长什么样

打开线上系统

更新于 2026-09-24

典型场景：消费品牌的 AI 搜索可见度改善

针对"AI 里查不到我们"这一常见处境的可执行路径，方法与步骤已在自有系统内支撑。

要解决的问题

品牌在搜索引擎有稳定流量，但在 AI 问答里被竞品占据推荐位，甚至出现价格与联系方式错误的过时描述，市场部拿不出证据也无法解释原因。

做了什么

• 先固化关键词集：品牌词、品类词、对比句式（"XX 和 YY 哪个好"）、场景句式（"预算 5 万做什么项目"）
• 一次性跑全引擎基线，输出提及率、推荐顺位、引用来源三张表，把问题从主观感受变成可讨论的数据
• 按引用缺口补内容：可被机器摘取的事实段（参数、价格区间、服务边界、真实案例结构）优先于观点型软文
• 内容同时铺在官网结构化页面与高权重第三方来源，再用同关键词周期复测验证是否被引用

可核查的结果

• 交付物是可核查的：基线报告、周期对比报告与每篇内容的引用命中情况
• 错误信息有闭环处理：发现即出纠偏内容并留档，不等客户自己发现
• 不承诺固定推荐位；影响模型输出的因素超出任何服务商的可控范围

更新于 2026-09-24