不同行业的 GEO 打法：先分清四种决策模式，再谈内容和渠道
行业 GEO 的第一步不是列关键词、铺平台，而是判断这个行业属于哪种决策模式：消费决策、服务选择、专业判断还是高客单决策。四种模式对应四套完全不同的优化重心，本文给出判断标准与落地清单。
内容库
GEO 与 FDE 的实战方法
不讲概念，只讲怎么做、怎么判断、怎么验收。 每一篇都尽量给出可以照着执行的东西，而不是读完觉得有道理、然后用不上。
GEO
生成式引擎优化
让 AI 找得到你、读得懂你、敢推荐你。
主流 AI 搜索平台对比：机制差异与优化重点
DeepSeek、豆包、通义千问、Kimi、元宝、ChatGPT、Perplexity 在检索方式、引用偏好和内容要求上各有差异。本文按平台类型拆解这些差异，说明为什么要分平台监测，以及通用的优化重点。
GEO 就绪度 30 项自查清单（附优先级排序）
一份可以直接对照执行的 GEO 自查清单，覆盖技术可抓取、内容结构、品牌实体、效果监测四个层面共 30 项。每项标注优先级与验收标准，适合自查或作为服务商交付验收依据。
GEO 服务商怎么选？六个判断维度与危险信号清单
GEO 服务商市场鱼龙混杂，搜索结果里大量是互相吹捧的排名软文。本文给出六个可实际验证的判断维度、五类危险信号，以及一份可以直接拿去问服务商的提问清单。
GEO 优化有哪些坑？七种常见做法及其风险
GEO 是新兴领域，市面上流传着不少短期有效但长期有害的做法。本文列出七种常见的坑——从刷量、虚假信源到不做基线、忽视事实准确度，说明它们为什么危险，以及正确的替代做法。
GEO 优化多少钱？费用构成、定价逻辑与预算分配建议
GEO 优化没有统一报价，差异主要来自服务范围、内容体量与监测周期。本文拆解 GEO 的费用构成、影响报价的六个因素、不同预算档位的投入重点，以及判断报价是否合理的方法。
llms.txt 怎么写？给 AI 看的站点索引文件完整指南
llms.txt 是放在网站根目录、供大语言模型快速理解站点结构的索引文件。本文给出 llms.txt 的作用、标准写法、完整示例、常见错误，以及 llms-full.txt 与 Markdown 原文端点的进阶用法。
GEO 效果怎么衡量？一套可复测的 AI 引用率监测方法
GEO 最大的难题是效果无法直接归因。本文给出一套可落地的监测方法：固定问题集、三档记录法、采样频率与对照设计，让 GEO 效果变得可对比、可复现。
GEO 与 SEO 的区别：一次讲清两者的机制、指标与协同方式
GEO 和 SEO 到底差在哪？本文用表格对比两者的优化目标、底层机制、内容要求与效果指标，并给出「一套内容底座、两个优化目标」的协同做法。
GEO 是什么？生成式引擎优化的定义、原理与落地方式
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让品牌内容被生成式 AI 检索并引用的优化方法。本文给出 GEO 的明确定义、三个核心环节、与 SEO 的区别，以及从零开始的落地步骤。
FDE
前置交付工程
把 AI 接进业务流程，并且交得出去。
FDE 是什么？为什么 AI 项目需要前部署工程师
FDE（Forward Deployed Engineer，前部署工程师）指深入客户业务现场、对交付结果负责的工程师角色。本文解释 FDE 的职责、与其他角色的区别，以及为什么大量 AI 项目卡在「演示很漂亮、上线跑不通」。
FDE 这个板块还在长。
我们正在把交付现场的经验整理成可公开的方法，会陆续补上智能体搭建、Skill 定制、授权线设计相关的文章。
想先聊具体的，可以直接联系我们。