豆包字节对话与搜索回答
不要求一上来全开。先选用户真正会问的两三个入口，把问题清单跑通，再往外扩。
豆包字节对话与搜索回答
通义千问阿里问答与办公助手
文心一言百度搜索 AI 与对话
DeepSeek深度推理与公开检索
腾讯元宝腾讯生态内的问答入口
Kimi长文阅读与资料引用
ChatGPT国际对话与浏览回答
Perplexity带出处的检索式回答
GeminiGoogle AI Overview 与对话
搜索优化仍然有用。GEO 解决的是另一层：对话已经给出答案时，品牌还在不在场。
GEO 不是一次性“喂模型”。每个项目都要有问题清单、知识库版本和复测记录。
先问一遍主流引擎：品牌、品类、竞品分别怎么被说。没有被提到、被说错、被竞品占位，都记进问题清单。
把产品、卖点、边界、证据和禁用说法收成一份模型读得懂的资料，而不是一堆宣传稿。
按真实问法写可引用的问答、参数表和对比口径，减少模型自己编。
把能被引用的事实放到官网、媒体稿、百科和专业问答里，给回答层可核验的来源。
按周抽检同一批问题。看有没有出现、出现得对不对、出处是不是自己的。
交付被提及率、正确率、竞品占位和本月改了哪些语料。下个周期只加有效条目。
GEO 是持续服务。问题清单、公开口径和验收指标会在需求受理后由媒介书面确认。
不是。这里的 GEO 是 Generative Engine Optimization，生成式引擎优化：让品牌出现在豆包、通义千问、DeepSeek、ChatGPT 等 AI 回答里，并尽量被正确引用。
SEO 争的是搜索结果页排名；热搜争的是榜单曝光；发稿争的是媒体版面。GEO 争的是对话式回答里有没有你、说得对不对。权威稿件和可检索内容会成为回答层的出处，所以经常和发稿、官网内容一起做，而不是互相替代。
不能承诺某个模型、某次提问必出品牌名。模型会改、语料会变。我们验收的是问题清单上的提及率、正确率和出处质量，按周复测，不拿空泛“霸屏 AI”代替执行。
能起步，但要先补可引用的事实来源。没有出处，模型更容易忽略或编造。通常会从知识库、问答对和一批可核验的公开页开始，再决定要不要加发稿或代运营。
可以按同一套知识库拆语言和问法。国内先盯豆包、通义千问、文心一言、DeepSeek、腾讯元宝、Kimi；海外再加 ChatGPT、Perplexity、Gemini。不要求一上来全开。
写清品牌、竞品、用户常问什么、更在意国内助手还是 ChatGPT。媒介会按引擎拆问题清单，并说明知识库和出处怎么铺。