GEO 方法论
把 GEO 拆成可执行的方法：内容工程、技术底座与品牌权威。
面向 AI 的内容写作：从关键词密度到答案密度
关键词密度已经是过时指标。新标准是：单位篇幅内，有多少可以被独立摘取的明确答案。
如何设计一套“可被引用”的内容矩阵
从业务能力出发，而不是从关键词出发。四个维度搭出既有覆盖度又有深度的内容结构。
结构化数据：让机器读懂你的企业
从 Organization 到 FAQPage，一份可直接落地的最小标记清单，以及三个常见错误。
问题式标题的写法与结构化答案模板
把标题写成用户真实会问的问题，再用固定结构给出答案。可直接套用的模板与十个示例。
站点速度与可抓取性优化清单
一份按优先级排序的清单，从服务器响应到图片加载，逐项确认。
长尾问答内容的批量生产流程
人工逐篇写不可持续。一套从访谈、聚类到审核的四步流程，让内容产出稳定且质量可控。
llms.txt 与 AI 友好型站点配置
给 AI 引擎看的站点说明书。它不是标准协议，但正在成为行业惯例，成本极低，值得配置。
品牌权威建设：从自有内容到第三方信源
AI 不会只信你一家之言。构建可交叉验证的信息网络，是提升引用稳定性的关键。
内链架构：为实体和主题建立语义网络
内链不只是导流。合理的链接结构能帮助机器理解页面之间的关系与主次。
内容更新频率与 AI 收录周期的关系
不是发得越多越好。理解收录与重抓的节奏，才能安排合理的内容更新计划。