企业做好GEO（生成式引擎优化）的10个关键点如下：
1. 内容结构化与知识库建设
将技术文档、产品信息等拆解为问答模块（如FAQ），构建动态知识图谱，确保内容以机器可读的语义单元呈现（如JSON-LD标记），提升AI抓取效率。
2. 权威性与可信度强化
引用权威来源（行业白皮书、学术论文）、展示专业资质（认证/专利号），每2000字内容至少包含3处数据支撑，增强AI对内容的信任权重。
3. 多模态内容适配
结合文本、视频、3D模型等多模态数据，优化字幕、关键帧标记及结构化描述，适配AI的跨模态解析能力（如DeepSeek对学术文本的偏好，豆包对短视频的侧重）。
4. 语义优化与用户意图匹配
分析用户自然语言提问模式，优化内容语义相关性（如“工业传感器选型指南”覆盖“高温环境适配”“成本对比”等衍生问题），而非依赖关键词堆砌。
5. 实时性与动态更新机制
建立定期内容更新机制（如版本号标记、热点响应），通过时间戳触发AI重新抓取，确保信息时效性（如医疗行业需实时更新病例库）。
6. 平台差异化策略
针对不同AI平台特性定制内容：
- DeepSeek：侧重学术术语、结构化数据（如表格对比参数）
- 豆包：强化用户评测、短视频内容
- Kimi：适配Markdown格式长文本
7. 全域分发与入口覆盖
在知乎（专业问答）、小红书（UGC转化）、行业数据库等多平台分发内容，增加被AI抓取的概率，形成“内容生态网络”。
8. 监测与效果量化
追踪核心指标：
- AI引用率（SEMrush工具）
- 语义覆盖率（品牌关键词在AI答案中的提及比例）
- Rank Weight（内容在答案中的排序优先级）
9. 风险防控与合规性
避免过度营销表述导致AI降权，遵循数据隐私（如GDPR）、版权规范，定期审计内容合规性（使用OneTrust等工具）。
10. 技术基建支持
部署向量数据库（如BERT-Whitening处理文本）、动态知识图谱，通过分布式架构（如Kubernetes集群）实现高效语义检索，支撑AI的实时内容调用。
GEO的核心是从“争夺搜索排名”转向“定义AI答案原材料”，需通过“技术+内容+生态”协同构建企业语义主权。早期布局者将获得流量红利与行业话语权优势。