万科网络科技

生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）

核心定义与目标

核心优化逻辑

1. 语义网络构建：内容需具备清晰的语义结构，围绕用户核心问题提供完整、精准的答案，包括概念定义、操作步骤、逻辑分析等，便于 AI 提取有效信息。
2. 权威性信号强化：通过权威信源背书（如行业报告、专家观点、用户真实反馈等），提升内容在 AI 算法中的可信度。
3. 结构化数据适配：采用表格、清单、要点罗列等结构化形式呈现内容，提高 AI 抓取效率，例如用表格对比产品参数、用步骤清单拆解操作流程。
4. 多模态内容适配：结合图文、视频等多模态形式，丰富内容呈现，适配 AI 对多类型信息的处理需求。

应用场景与效果衡量

• 应用场景：适用于希望在 AI 搜索中提升品牌曝光、产品推荐概率的企业，如电商、知识付费、本地服务等领域，尤其适合需要精准触达目标用户的业务。
• 效果衡量：主要关注 AI 可见率、答案提及频率、引用质量等指标，而非传统 SEO 的关键词排名、点击率。

地理定位优化（Geographical Optimization）

核心定义与目标

核心优化维度

1. 用户地理数据识别：通过 IP 地址、GPS 定位、用户填写的地址信息等，精准识别用户所在地域层级（商圈、社区、城市、省份等）。
2. 本地需求特征适配：针对不同地域用户的消费习惯、核心诉求、搜索偏好调整内容，如北方冬季突出供暖服务，南方夏季侧重制冷设备维修。
3. 线上内容地域化：优化官网、社交媒体、本地生活平台的内容，设置地域化关键词，如 “泰州海陵 火锅”“江苏泰州 装修公司”。
4. 服务信息精准呈现：明确业务覆盖范围、本地门店地址、配送 / 服务时效等，方便本地用户获取关键信息。
5. 本地营销活动定制：推出本地专属优惠、区域化促销活动，吸引本地用户参与，提升转化概率。

应用场景与效果衡量

• 应用场景：适合本地生活服务类企业，如餐饮、零售、家政、医疗等，尤其对连锁品牌、区域门店拓展具有重要意义。
• 效果衡量：主要关注特定区域的曝光量、点击量、到店转化率、用户留存率等指标。

两种 GEO 优化的核心区别

总结