什么是 GEO？

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）关注品牌和内容在 ChatGPT、DeepSeek、Kimi、通义千问等生成式 AI 回答中的表现。

与传统 SEO 主要关注搜索结果排名不同，GEO 更关心：

  • AI 是否提及或推荐你的品牌；
  • 品牌在回答中的位置、语气和准确性；
  • AI 引用了哪些网站和内容；
  • 与竞品相比，品牌获得了多少可见性；
  • 应该优化哪些内容，才能提高被 AI 理解、引用和推荐的机会。

LiteGEO 是什么？

LiteGEO 是一个面向中文市场的轻量级 GEO 平台。它从真实用户问题出发，对多个 AI 引擎进行周期性测试，分析回答中的品牌提及、竞品表现、情感倾向和引用来源，并将分析结果转化为可审核、可执行的优化建议。

平台的基本闭环如下：

真实问题采集
  → 多 AI 引擎测试
  → 回答与引用分析
  → 品牌及竞品对比
  → 内容优化建议
  → 人工审核与执行
  → 周期性复测

核心能力

1. Prompt 治理

从客服咨询、搜索建议、内容平台问题、竞品内容等来源收集真实问题，并进行脱敏、去重、分类和标签管理，形成可持续维护的 Prompt 库。

2. 多引擎监测

针对同一组问题测试多个 AI 引擎，支持重复采样、失败重试、并发控制和预算限制，降低单次回答波动带来的误差。

3. AI 可见性分析

识别回答中的品牌与竞品，衡量：

  • AI Visibility；
  • Weighted Visibility；
  • Share of Voice；
  • Citation Share；
  • Sentiment Score；
  • 推荐位置与内容缺口。

4. 引用与网站审计

分析 AI 回答引用了哪些域名和页面，同时检查官网的 robots、sitemap、结构化数据、FAQ、内容新鲜度及轻量 RAG 语料准备情况。

5. 优化与验证

根据分析结果生成内容 Brief、Schema 和内容草稿。高风险操作需要人工审批，发布后通过固定 Prompt 集合进行复测，验证优化是否真正改善 AI 可见性。

一个简单示例

假设用户向多个 AI 助手提问：

适合养宠家庭的扫地机器人有哪些推荐？

LiteGEO 会记录不同 AI 的回答，并进一步分析：

  1. 目标品牌是否出现；
  2. 哪些竞品被推荐；
  3. 各品牌出现的位置和语气；
  4. 回答引用了哪些页面；
  5. 目标品牌缺少哪些可被引用的内容；
  6. 优化后相同问题的回答是否发生变化。

这使 GEO 从一次性的内容判断，变成可以持续监测和验证的优化过程。

当前阶段

LiteGEO 目前处于早期版本，重点是验证从 Prompt、回答分析、引用归因到内容动作和周期复测的完整闭环。

后续将继续完善：

  • 更多中文 AI 引擎和联网搜索场景；
  • 更稳定的品牌实体与引用识别；
  • 面向行业和品牌的指标看板；
  • 自动化报告与异常提醒；
  • 与 CMS、数据仓库及分析平台的集成。

开始使用

项目代码与文档将持续更新。你可以先建立一组覆盖推荐、对比、预算、场景、避坑和售后问题的高质量 Prompt，运行首轮基线测试，再根据结果逐步扩展监测范围。