GEO听起来玄，落到技术上是三件事，一个下午就能动手。
第一件，检查robots.txt有没有把AI爬虫拦在门外。GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Bingbot，这些是主流AI搜索用来抓取内容的爬虫。很多站当年防采集时一刀切封掉了它们，现在等于主动退出AI引用名单。有个细节：训练类爬虫和检索类爬虫的用户代理是分开的，可以分别配置——不想给训练供数据、但想被AI搜索引用的站，可以区别对待。验证方法也简单，用curl模拟GPTBot的UA访问自己的页面，返回200才算通，403或503说明WAF还在拦。
第二件，补结构化数据。用schema.org的JSON-LD格式，文章页加Article标记，问答内容加FAQPage，产品页加Product。前提是标记必须和正文一致，AI对标记与内容不符的处理比传统搜索引擎更严厉，会被直接判作弊。结构化数据的意义是让机器不用猜——发布时间、作者、核心结论，都以机器可读的方式摆在页面里。
第三件，部署llms.txt。这是2024年出现的约定：在网站根目录放一个Markdown文件，像sitemap一样给大模型指路，告诉它这个站最重要的页面在哪，链接最好指向.md纯文本版本。目前主流AI产品对它的支持程度不一，但成本几乎为零，先部署先占位。
内容写法上，实证数据指向几个共同点：段首直接给答案，别铺垫三段再进正题；有独家数据就摆数据，带署名的作者内容被引用率比匿名高58%，问答形式被引用概率是普通文章两倍以上。
落地节奏可以参照一套30天路径：先建50到100条提示词库测出基线，看自己的站在AI答案里以什么姿态出现；然后对齐事实、补齐证据；月底复测。还有一条：全网信息要一致，同一个事实在官网、公众号、第三方平台说法打架，AI会降低对来源的信任。GEO不是玄学，和当年SEO刚起步时一样，先动手的人拿走的是最便宜的那波红利。
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