GEO 课程表
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让品牌内容被 AI 搜索理解、信任并引用的系统方法。本课程共 7 章 16 课，从概念到实战。点击任意一课「进入学习」即可查看具体内容。
课程总览
| 模块 | 课程数 | 核心内容 | 建议课时 | 难度 |
|---|---|---|---|---|
| 第一章 GEO 基础 | 3 | 概念、与 SEO 区别、价值 | 30 分钟 | 入门 |
| 第二章 AI 搜索原理 | 3 | 引擎概览、生成机制、引用偏好 | 40 分钟 | 入门 |
| 第三章 GEO 诊断 | 2 | 可见度检测、评分指标 | 35 分钟 | 进阶 |
| 第四章 知识库与语义 | 2 | 实体梳理、结构化数据 | 40 分钟 | 进阶 |
| 第五章 内容生产 | 2 | 问句型策略、E-E-A-T | 45 分钟 | 进阶 |
| 第六章 监测与优化 | 2 | 引用溯源、持续迭代 | 35 分钟 | 高级 |
| 第七章 实战与案例 | 2 | 行业场景、FAQ | 30 分钟 | 高级 |
详细课程表
| 章节 | 课程 | 核心内容 | 时长 | 难度 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第一章 | 什么是 GEO | 生成式引擎优化的定义、目标与适用场景 | 10 分钟 | ★ | |
| 第一章 | GEO 与 SEO 的区别 | 目标、手段与衡量方式的对比 | 10 分钟 | ★ | |
| 第一章 | 为什么需要 GEO | AI 搜索分流与品牌曝光机会 | 10 分钟 | ★ | |
| 第二章 | 主流 AI 搜索概览 | ChatGPT / 豆包 / DeepSeek / Kimi / Perplexity / 文心一言 | 15 分钟 | ★★ | |
| 第二章 | AI 如何生成答案 | 检索增强（RAG）与引用机制 | 15 分钟 | ★★ | |
| 第二章 | 什么内容易被引用 | 结构化、权威、一致的内容特征 | 10 分钟 | ★★ | |
| 第三章 | 品牌可见度检测 | 检测品牌在各 AI 中的出场与表述 | 20 分钟 | ★★ | |
| 第三章 | GEO 评分指标 | 理解度 / 引用率 / 一致性等核心指标 | 15 分钟 | ★★★ | |
| 第四章 | 业务实体梳理 | 抽取核心实体、属性与关系 | 20 分钟 | ★★★ | |
| 第四章 | 结构化数据 Schema | 用结构化数据帮助机器准确理解 | 20 分钟 | ★★★ | |
| 第五章 | 问句型内容策略 | 围绕真实搜索问句创作与组织内容 | 25 分钟 | ★★★ | |
| 第五章 | E-E-A-T 与可信度 | 经验、专业、权威、可信的呈现 | 20 分钟 | ★★★ | |
| 第六章 | 引用溯源 | 追踪 AI 如何引用你的内容 | 20 分钟 | ★★★ | |
| 第六章 | 偏差修正与持续迭代 | 发现并修正错误信息，按周优化 | 15 分钟 | ★★★ | |
| 第七章 | 行业落地场景 | 制造 / 商务 / 零售 / 汽车等示例 | 20 分钟 | ★★★ | |
| 第七章 | FAQ 与效果衡量 | 常见问题与指标复盘方法 | 10 分钟 | ★★★ |
推荐学习路径
- 先学第一、二章，建立对 GEO 与 AI 搜索的基本认知；
- 用第三章的方法，为自己的品牌做一次可见度诊断；
- 按第四、五章建设知识库、产出 AI 友好的内容；
- 用第六章持续监测引用、修正偏差、按周迭代；
- 结合第七章的场景与 FAQ，落地到你的行业。
注意：本课程为示例内容，用于展示 GEO 学习框架；具体服务以双方沟通及实际诊断为准。