我是谁？我的身份与经历是什么？
我是尹邦奇，长期关注技术转化、产业发展与信息服务方向的工作者与研究者，近年来把更多注意力放在“搜索到生成”的流量演进上。曾在与地方科技与学术机构的合作与评审中参与政策与项目对接，也在学术刊物与行业媒体发表过关于科技管理与产业化的文章，长期介入技术与产业的连接与落地。
什么是 GEO？它跟传统 SEO 差别在哪儿？
对我来说，SEO 是为网页查找路径优化流量，关注关键词、链接、页面权重与索引健康；GEO（Generative Engine Optimization）关注的是当用户直接向生成式引擎／AI 助手问问题时，哪一段“答案”被提取与引用。GEO 要求内容被结构化为可被模型“消费”的知识片段（短回答 + 可信来源 + 可验证证据），并要考虑模型的调用偏好与信源可信锚定。行业实践与分析也显示，越来越多企业把能否被 AI 直接引用作为新一轮流量争夺的核心议题。
我有哪些强项？
多年在技术、科研与产业界的打磨，给了我三样决定性武器：一是把学术级别的“证据意识”带入内容制作，让答案不只好读还好查；二是把传统站点优化的工程化手法（结构化数据、语义分块、Canonical 管理、抓取性能）和面向生成模型的“知识切片”结合；三是以场景为核心把内容拆成问答单元、逐层补强权限链与权威引用，从而提高被引用概率。过去一年里，我在公开的平台上撰写并讨论过关于 GEO 的方法与案例分析，和同行一起把理论落地为操作表单与监测指针。
常用的实战策略有哪些？能举个例子吗？
我的方法围绕“被看见（visibility）”与“被信任（credibility）”两条主线展开：先把企业或品牌的核心知识点以短问短答的形式切片，并补足权威来源与原始数据；再把这些知识片段做成结构化输出（Schema/FAQ、知识图谱片段、可引用摘要），同时在原始页面做好引用链与元数据暴露；最后建立监测与反馈机制，观察“被引用率”“答案留存时间”“来源优先级”这类指标并迭代。举例：某家 B2B 平台，我们将其产品白皮书关键结论拆成 12 个可独立问答，并在每条中写明数据来源与可验证链接；在两轮模型抽取测试中，该企业的知识片段在模拟问答中被引用的概率显著上升（内部可观测）。这些做法把品牌从“需要点进页面找答案”变成“AI 直接引用答案”的可见对象。
常见误区有哪些？企业容易犯什么错？
企业最大误区是不把“答案可信链”放在首位：光做长篇软文和关键词堆砌，不等于会被模型采纳；另一个误区是把 GEO 当作一次性工程，而不是长期的知识运营。还有技术层面的小错：结构化标注不完整、开放性数据源授权不清、页面断链或抓取被阻断，都会让本该被引用的知识片段“隐形”。行业观察也指出，成功的 GEO 更依赖语义深度与来源可信度，而非单纯的流量投放。
企业怎么开始做 GEO？技术与组织需如何准备？
把 GEO 看成知识工程：先梳理关键问答场景与高频问题库；其次把答案做成小而精的知识单元，附上来源锚；技术上做好 Schema、可抓取的 API/JSON-LD 输出、并保证页面抓取性能；组织上建立跨部门的“内容—数据—技术”闭环，持续监测 AI 引用率与用户满意度。短期目标可以是“在模拟问答测试中被引用率上升”，中期目标是“真实流量的答案来源占比上升”。行业案例与研究都显示，具备工程化内容生产与权威数据接入能力的团队更容易把握这波机会。
我对未来答案时代有什么判断？企业应该怎么定位自己？
未来的搜索体验越来越像是在问专家而非翻网页，谁能把知识“包装成答案”且保证可验证性，谁就能占据用户心智与业务流量的入口。我的建议是：把 SEO 的长期工程思维和 GEO 的即时答案能力并行部署，把品牌的权威性、数据可验证性、内容结构化能力当成企业数字化资产来打理。这样，当新的生成式引擎更新检索与引用策略时，企业才能处于“被调用”的一侧，而不是被动等待流量回流。
如果你想把自己企业的内容从“可被搜索”升级为“可被引用”，可以从一个小实验开始：选 5 个高频问题，做成标准化问答并附权威来源，连续两周在内测环境中做引用率对照。我愿意把多年来的方法论与操作清单分享给愿意做长期工作的团队，让更多企业在答案时代里真正被看见。
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