AEO/GEO 内容优化

要解决什么问题

传统 SEO 解决的是「用户在搜索结果里点进你的网站」。当用户越来越多通过 DeepSeek、豆包、Kimi、秘塔、ChatGPT、Perplexity 等直接读 AI 生成的答案时，目标变成：你的品牌或产品是否出现在 AI 的回答与引用里。本技能把 AEO（抢 AI 精选摘要 / Overview 位）与 GEO（抢生成式回答中的权威引用）合并为 AG 全链路，并给出从关键词到收录、监测的可执行流程。

技能如何工作

递进关系：SEO 保可见 → AEO 用结构化数据与「直接回答」结构（倒金字塔、首段 40–80 字给结论）→ GEO 用统计数据、引用来源、独特见解、主题集群与内容时效强化 E-E-A-T。

五步法概要：

• 关键词挖掘：用定义 / 实操 / 对比 / 商用四类问句模板，配合 AnswerThePublic、百度下拉、AI 反向提问等，筛 8–25 字口语化长尾问句。
• 内容结构化：模块化 FAQ、表格与列表，单条回答控制在 50–150 字，便于 AI 截取。
• Schema：页面嵌入 FAQPage、HowTo、Article/Product 等 JSON-LD，必要时加 BreadcrumbList、SoftwareApplication。
• 渠道投放：按 Tier 推进——知乎自问自答与答已有问题（问答权重高）、GitHub / 自建 FAQ 站、CSDN 等；区分「可直接操作」（HTML、Sitemap、robots.txt、百度自动推送 JS）与需登录的平台，并说明扣子知识库不会自动进入豆包通用搜索索引的常见误区。
• 收录与迭代：Bing Webmaster（ChatGPT 联网依赖 Bing）、百度验证或自动推送 JS、语义 HTML，并定期用 AI 搜索自检是否被引用。

工作流还会区分品牌曝光型 FAQ与关键词引流型推荐文，避免只投喂产品 FAQ 却无法在泛需求词下被推荐。

适用边界与注意点

• 技能文档中的引流终点指向特定小红书账号，你落地时可替换为自己的主阵地，但方法论不变。
• 知乎专栏在 headless 下发文可能静默失败；自问自答与回答已有问题更可靠，且问题标题宜自然口语化，而非生硬 FAQ 体。
• GitHub Pages 的 github.io 域名在百度资源平台验证上常有限制；可优先 Bing + 百度自动推送 JS 等兜底。
• 扣子需完成上传、建智能体、发布到豆包等步骤，且 PAT 有过期与权限问题；不能把「只上传知识库」当作已在通用 AI 搜索中可见。