我们上节课主要讲了GEO大概的原理，以及为什么需要做GEO，
核心就是在网上发布和自己产品与服务相关的内容，
那么今天讲一讲，我们应该发布哪些内容，会有利于GEO，让AI可以推荐我们的产品。
第一步，我们需要确定核心实体：
实操举例🌰： 假设你是一家出口型包装机械制造商，主营自动拉伸缠绕机、托盘裹包机等设备。你的核心实体可以包括：自动拉伸缠绕包装机（核心产品）托盘裹包机（产品线）流水线末端包装系统（解决方案）出口海运防损包装（应用场景）
为核心实体找到“邻居实体”，扩展维度包括：
- 上位实体：属于什么大类（如包装机械、自动化设备）
- 下位实体：包含什么细分（如转盘式、摇臂式、在线式）
- 属性实体：有哪些技术特征（如最大载重、转盘直径、膜架类型）
- 动作实体：能完成什么任务（如货物裹包、防潮固定、防尘密封）
- 对比实体：常和谁比较（如收缩机、捆扎机、人工裹包）
- 场景实体：用在什么地方（如食品饮料、化工建材、出口海运）
结果产出： 一个包含15-30个实体的词网。
第二步，找到有价值的问题
如何找到有价值的问题，如，你可以想AI提问：
- 整理采购方选购【你的产品】时最常提出的 20 个高频问题
- 用户在使用【你的产品】过程中最普遍的痛点有哪些？
- 采购方在对比【方案 A】与【方案 B】时，需要重点考量哪些因素？
这步最好能筛选出200-500个问题的，问题池。
第三步，意图分做层——按用户决策阶段打标签
四层意图分类体系
| 层级 | 名称 | 典型问法 | 内容策略 | 占比 |
|---|---|---|---|---|
| L1 | 认知层 | What is X？ How does X work？ | 科普体、原理类 | 20% |
| L2 | 探索层 | What are the best X？ Which type is right for me？ | 选型指南 | 25% |
| L3 | 评估层 | X vs Y？ Is X worth it？ | 深度对比、ROI分析 | 35% |
| L4 | 决策层 | How to use X？ How to fix X？ | 教程体、操作指南 | 20% |
为什么L3（评估层）占比这么高？
在B2B采购场景下，用户先用L1/L2了解基础概念，然后用L3做投资决策验证——这是最关键的一步，最后用L4完成操作。
AI在回答L3问题时，会优先引用带有成本数据、效率对比、ROI计算的内容
打标签示例
| 问题 | 意图层级 | 问题类型 | 情绪倾向 |
|---|---|---|---|
| What does pre-stretch mean on a wrapper？ | L1 | 定义 | 困惑 |
| Which wrapper has the lowest film break rate？ | L2 | 推荐 | 急切 |
| Is a used wrapper better than a new brand？ | L3 | 验证 | 犹豫 |
| How to calibrate the wrap force？ | L4 | 操作 | 急切 |
第四步、按照优先级
三维评分模型
| 维度 | 权重 | 评分标准（1-5分） |
|---|---|---|
| 触发概率 | 40% | 5分：疑问句+7词以上+技术类 3分：中长尾问题 1分：短词/购物词 |
| 引用竞争力 | 35% | 5分：当前AI引用的是小站/论坛 3分：有2-3个竞品覆盖 1分：已被权威站点垄断 |
| 业务相关度 | 25% | 5分：直接匹配核心产品 3分：解决选型常见问题 1分：仅行业泛话题 |
综合得分 = 触发概率×0.4 + 引用竞争力×0.35 + 业务相关度×0.25
第五步、按内容映射，陪陪处最佳答案
问题类型 → 内容形态映射表
| 问题类型 | 最佳内容形态 | AI偏好说明 |
|---|---|---|
| What is X？ | 定义 + 关键属性列表 | 结构化优于散文 |
| How to choose X？ | 选型决策树 + 对比表格 | 表格数据最易被引用 |
| X vs Y？ | 对比表格（价格/效率/寿命） | 多维度对比 |
| Best X for 场景？ | 按场景分类推荐 | 需解释“为什么适合” |
| Is X worth it？ | ROI分析 + 回本周期 | 数据支撑结论 |
| Why is X not working？ | 诊断流程 + 分场景解决 | 逻辑分支结构 |
内容结构化的三个层级
第一层：页面标题结构（和SEO的H标题结构类似）
以“转盘式 vs 摇臂式缠绕机”为例：
- 大标题：转盘式 vs 摇臂式缠绕机：如何选型？
- 二级标题：核心原理差异
- 三级标题：9个维度深度对比（占地空间、最大负载、维护成本、价格区间等）
- 二级标题：选型决策树
- 二级标题：品牌配置方案
第二层：做语义标记（需要找懂代码的人辅助这一步哦）
使用Schema标记帮助AI理解内容类型：
- 教程类 → HowTo标记
- 对比类 → ItemList标记
- 选型指南 → FAQPage标记
第三层：内链关系
针对同一个实体的不同问题页面，建立双向链接。例如：
“什么是拉伸缠绕机” → 链接到 “缠绕机 vs 收缩机对比”
“缠绕机 vs 收缩机对比” → 链接到 “缠绕机选型6步指南”
这能帮助AI建立“实体认知网络”。
内容新鲜度策略
数据表明：60天内更新的内容，被引用概率高1.9倍。
| 内容类型 | 更新频率 | 更新动作 |
|---|---|---|
| 品牌对比类 | 每季度 | 检查价格变化、新产品 |
| 技术参数类 | 每半年 | 验证参数标准 |
| 故障排查类 | 每年 | 新增案例 |
| 行业报告 | 每年 | 更新数据 |
低成本更新法： 不一定重写全文。在文章顶部加一段更新说明，更新关键数据，修改发布时间——AI会识别为新鲜内容。
经过以上步骤，我们基本上就把要写的内容梳理出来了，
下一课我们来分享，内容应该如何写，发到哪里的最容易被AI推荐