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GEO vs SEO 2026：生成式引擎优化与传统搜索的协同与边界
2026 年营销团队面临的核心问题不是「GEO 取代 SEO」，而是如何在零点击搜索时代分配预算、统一 KPI 并建立双轨内容体系。本文对比 GEO 与 SEO 在目标、信号、度量与组织协作上的差异，给出可落地的协同框架、预算比例与复盘节奏。
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GEO 行业博客
深度 GEO 实战软文，内链术语表、案例与服务页，Answer-First 结构便于 AI 引用与搜索发现。
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通义千问内容 GEO 策略：在阿里系 AI 搜索中建立主题权威
通义千问背靠阿里云与电商生态，对结构化知识、行业垂直深度与主题权威极为敏感。本文解析 Qwen AI 搜索的内容信号权重，提供从主题集群、Answer-First 改造到引用源布局的完整 GEO 策略，助力 B2B 品牌在通义对话中获得优先推荐。
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Kimi 长上下文 GEO：让品牌在 200 万字检索中成为首选引用
Kimi 以超长上下文与文档深度解析著称，GEO 策略需围绕内容分块、RAG 引用链与长文档结构化展开。本文详解 Kimi 长文本场景下的品牌可见度优化方法，帮助 B2B 企业将白皮书与案例库转化为可被 AI 稳定引用与准确归因的数字资产。
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9 min
消费品牌 AI 推荐率优化：在生成式答案中赢得首选席位
当消费者问 AI「推荐一款适合敏感肌的防晒霜」「哪个咖啡机性价比最高」时，品牌能否进入短名单取决于 AI 推荐率、首推位与答案可见度。本文提供消费品牌 GEO 实战框架，覆盖意图覆盖、对比内容、口碑信源与监测方法，附集群科技真实案例数据复盘。
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本地服务 GEO 地域词策略：让 AI 在「附近推荐」中优先提及你的品牌
本地服务企业（律所、装修、医疗、教育等）的 GEO 核心在于地域词覆盖、意图映射与实体级优化。本文详解如何在豆包、通义等 AI 搜索中，针对「北京靠谱的离婚律师」「上海旧房改造公司推荐」等地域 Prompt 建立可见度优势、首推位与口碑壁垒。
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JSON-LD 结构化数据 GEO 实施：让大模型准确理解你的品牌实体
JSON-LD 与 Schema.org 标记是 GEO 的技术底座之一，直接影响 LLM 对品牌实体、产品关系与 FAQ 内容的解析准确度。本文提供 B2B 官网 JSON-LD 部署清单、FAQ Schema 最佳实践与常见错误排查，助力引用归因与实体一致性。
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