GEO 实操：让 Gemini、ChatGPT 在答案里引用你的网站

先做个一分钟的实验：对你自家产品页跑一条 curl -sL https://你的域名/某页面 | grep -o '<title>[^<]*'。如果拿回来的是空壳、标题对不上、正文一个字都没有，那不只是 Google 犯难，现在会来抓页面的 Gemini、ChatGPT 这类 AI 搜索，多半也读不懂你在说什么。最近 Dan Koe 那条「Gemini 干掉 99% SEO」刷屏，抛开吓人的标题，它真正戳到的就是这件事：用户开始直接在 AI 里问，你的内容能不能被 AI 读懂并挂上链接，成了新的分水岭。

GEO 和 SEO 差在哪一步

SEO 争的是「排进那一列蓝色链接」，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）争的是「被 AI 那段回答直接引用、并带上你的域名」。一段 AI 答案通常只引两三个来源，这个位置比搜索结果第十条还稀缺。能不能被选中，跟内容的结构化程度、信息密度、机器能不能读到，关系很大。

那条爆帖，哪几步能信、哪几步别当真

帖子给了四步：用 Gemini 扒竞品共性、把页面重写成小标题加问答、用 Schema 校验结构化数据、再回 Gemini 提问验证。方向没毛病。但里面「24 小时冲到 8 万浏览」「可见性提升 40%」「72 小时进引用列表」这些数字是营销话术，没有可复现的口径，别拿去给老板立军令状。真正能落地、又不用信它数字的，是中间两步。

把页面改成 AI 好抓的样子

AI 摘要偏爱能直接切出来的片段。所以把一整坨介绍拆成带 <h2>/<h3> 的小节，每节开头一句就把结论说完，再展开；能列表就用 <ul>/<ol>；再补三五个用户真会问的问题，每个问题一段直给答案。这不是给 AI 拍马屁，是你把「一句话能回答的东西」摆到了它能一口叼走的位置。

补 Schema，并且真的去校验

结构化数据是给机器看的说明书。文章页至少上 Article，有问答区就加 FAQPage，产品页用 Product，导航加 BreadcrumbList。写完别自我感觉良好，丢进 https://validator.schema.org/ 或 Google 的 https://search.google.com/test/rich-results 跑一遍，少个必填字段它当场报给你，比上线后干等强。

SPA 站点最容易踩的隐形坑

前面那条 curl 不是随口举例。很多现代站点（包括我们自己的博客）正文是 JS 渲染的：浏览器里看着好好的，可爬虫和一部分 AI 抓的是首包 HTML，那时候正文还没渲染出来，拿到的就是个空壳。结果你 Schema 写得再漂亮，机器根本没读到那段文字。

解决办法不神秘：让首包 HTML 里就带上真实的 <title>、<meta name="description"> 和 og 标签，要么服务端渲染，要么在网关/反向代理层把这些注入进文档请求。我们的做法是后者：/blog 的文档请求被反代到一个 worker，把每篇文章的 meta 注进首包，正文再靠客户端补。验收就一句：curl -sL https://你的域名/blog/某文章 | grep -o '<title>[^<]*'，能直接看到对的标题，才算爬虫和 AI 真读到了。

回到一个具体问题：标题要不要每篇都堆同一个词

顺带说个我们自己正在纠结的例子。一个专注某产品的站，很容易把每篇标题都用同一个词开头，搜索意图对得上时这么写没问题，主关键词前置本来就是老规矩。但当某一篇真正的搜索词是别的东西（一段英文报错、某个模型名、价格问题），把那个词让在前面、反而把品牌名塞开头，既浪费了搜索结果里最值钱的前几个字，一整列看下去也全是同一个词，点击率和「像不像模板批量生产」的观感都会掉。AI 引用同理：它更爱能一眼看出主题差异的页面。所以不是「全用」或「全不用」，而是谁是这次的搜索词，就让谁站前面。

AI 搜索会不会真「干掉 99% 的 SEO」，我持保留态度；但把内容改得结构清楚、机器读得到，这件事无论搜索怎么变都不亏。先拿自己最重要的那个页面跑一遍上面的 curl，读不到正文就从这儿修起。写 Cursor 相关长文时，标题别篇篇叠同一个词，可对照站内 官网入口怎么认、BYOK / 自定义 API 这类「一个意图一篇」的拆法。