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中山美迪电商学院
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武汉江汉区企业AI搜索GEO培训班

武汉江汉区企业AI搜索GEO培训班
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  • 授课学校:中山美迪电商学院
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  • 教学点:1
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2025-12-22
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GEO 指的是 针对生成式 AI 驱动的搜索/问答系统(LLM、AI Overviews、Chatbot 等) 优化内容,使其更容易被理解、提取、引用或被纳入 AI 生成答案中的一系列策略。 (Search Engine Land)在维基百科关于 “生成式引擎优化” 的条目里,也指出 GEO 是 “为提升在生成式 AI 中的可见性、引用率与推荐质量,对内容、结构、表达方式等进行有针对性优化的策略” (维基百科)在学术界,Aggarwal 等人在其论文 GEO: Generative Engine Optimization 中首次提出 GEO 概念,并在实证研究中表明,通过 GEO 方法可在生成式引擎响应中提升可见性约40

GEO行业成功解决方案,核心功能

行业成功解决方案


点AI搜索洞察系统是国内** AI原生的一站式GEO(生成式引擎优化)洞察与优化平台,**融合AI问答、指标、内容三大智能体,全面覆盖用户与AI交互全旅程,助力*在DeepSeek、豆包、Kimi等主流中文AI平台精准掌控叙事话语权。通过实时监测AI对话、量化*可见性与情感倾向、智能溯源引用来源,产品可自动生成优化策略并持续追踪效果,**终提升*在AI答案中的推荐率,将AI从风险变量转化为可衡量、可优化的增长引擎,驱动业务实效增 长。

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核心功能


AI 可见性指标分析:自动分析*在AI中的提及情况,以可见性指数、行业排名、AI好感度等为显性指标,诊断*在AI平台的曝光情况,比较*与竞品的AI可见性,洞悉*在AI眼中的标签。AI 引用来源分析:智能解析AI回答引用的来源渠道、文章等偏好,解构高引用内容的标题、结构、内容特征,以真实数据解析不同大模型对网络信源权重的判断和信任偏向,定位影响AI认知的关键信息节点。AI优化建议与效果追踪:基于分析结果,结合大模型信源偏好,智能制定*内容优化及平台选择策略,并追踪稿件的参考及引用趋势,洞察*指标的变化情况,自动评估整体优化效果。

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GEO的技术原理

1
数据采集:从多样化渠道抓取原始数据构建语料知识库
2
数据清洗:对原始数据进行清洗与标准化处理
3
指标分析:构建可衡量、可优化、可追踪的GEO指标体系
4
内容生成:快速输出匹配用户旅程和AI平台的内容优化方案
5
评估和优化:对生成内容进行质量与相关性检测,在这个过程中,GEO通过优化内容的结构化程度、语义清晰度和性,提高被AI选中的概率。

新手必学!GEO四步轻松玩转AI优化

GEO是什么?小白也能懂


GEO(生成式引擎优化)就是让AI帮你“读懂”搜索引擎的规则,把内容写得既符合算法推荐,又能精准吸引用户。简单说,就是用AI工具优化内容,让百度、谷歌等搜索引擎更喜欢你的文章或网页,流量自然涨起来!

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GEO四步实操法,手把手教学


关键词“挖宝”——找到用户真需求,别直接搜“怎么做GEO”,而是用AI工具(比如5118、百度指数)分析用户搜索习惯。比如:用户可能搜:“如何用AI提升网站排名”“新手怎么做内容优化”技巧:用AI生成10个长尾关键词(带“怎么”“为什么”的问题词),挑搜索量高、竞争小的。AI写初稿——效率翻倍不费脑,用AI工具(如ChatGPT、文心一言)输入关键词,生成文章框架。比如:提示词:“写一篇新手指南,教企业用GEO优化*,语言简单,分4步”;注意:AI写的文案偏模板化,需人工调整案例和口语化表达。内容“加料”——让AI更懂用户,AI容易忽略细节,手动补充:痛点场景:加入“老板抱怨推广费高但没效果”这类真实问题。数据背书:用AI查行业报告(如“2024年SEO趋势”),增加可信度。互动提问:文末加“你的行业适合GEO吗?评论区聊聊!”提升活跃度。发布“埋点”——AI不会告诉你的细节,即使内容好,排版和发布也有讲究:标题公式:数字+结果+悬念(例:“3个GEO技巧,让网站流量翻倍!”)。图片优化:用Canva做图,文件名写关键词(如“geo-优化步骤.png”)。发布时间:工作日9-11点、19-21点(百度蜘蛛活跃时段)。

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GEO 入门 — 关键策略与思路

1
研究 AI 搜索 / 生成式问答环境,了解用户提问方式:生成式 AI 用户往往以自然语言提问,长尾、完整句式居多。收集常见问题/提示:通过 ChatGPT、Perplexity 等工具模拟用户提问,记录高频问答形式。分析 AI 输出结构:观察在 ChatGPT、Google AI Overview 等环境下,答案是如何结构化组织、如何引用原始来源的。关注 AI 可见性指标:例如哪类内容被“摘录引用”、哪篇文章成为答案的一部分。 这些研究帮助你知道“AI 想要什么样的内容形式”以及“你的内容如何与 AI 输出接轨”。
2
优化内容结构,使其“供 AI 抽取”
清晰层级结构:使用标题 (H1/H2/H3) 明确段落边界。问答式标题 / FAQ 块:比如 “什么是 GEO?”、“GEO 与 SEO 有何区别?”等形式,方便 AI 识别“用户提问 → 回答”结构。摘要 / TL;DR 段落:在文章开头或结尾提供一段精炼摘要,方便模型快速抓取核心。列表/表格/项目符号:避免冗长段落,用结构化形式表达要点。实体与主题连接:在内容中明确出现领域实体(工具、*、概念等),构建语义关系。内部引用和外部引用:引用资源、建立链接结构,增加内容可信度与可追踪性。
3
技术与标记层面适配
使用结构化 Schema 标记,如 FAQPage、HowTo、Article 等,帮助 AI 引擎识别问答结构与内容类型。确保页面可被抓取/可访问:robots.txt、站点地图、HTTP 响应状态、页面加载性能等都要良好配置。语义可读性/Meta 信息优化:标题标签、meta description、图像 alt 文本、内部链接要保持语义一致性。内容版本更新及时性:AI 模型可能偏好更新频率较高、信息时效性好的内容。
4
构建性与可信度信号
引用来源 / 数据 /案例,并提供链接或出处。作者署名 / 专家背书 / 出版信息:让 AI 模型判断可信程度。积累“被引用 / 被提及”信号:让你的内容在其他平台/媒体被引用,提高整体权重。*一致性与语义映射:你的*与主题在 AI 认知中要有稳定识别。
5
输出频度、规模化覆盖(程序化 GEO)
有资料提到 程序化 GEO(Programmatic GEO):通过自动化、批量生成大量针对不同提问或长尾问题的页面 / 内容,以覆盖更广泛的 AI 搜索问题空间。但要注意:程序化 GEO 要保质量、避免垃圾内容、要控制重复度与内容价值。在初期可从核心主题放大派生问题、长尾问题、场景化提问入手。

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