GEO 的工作对象
先让信息成为证据，
再让引擎理解信息。
生成式引擎会综合官网、公开文章和第三方信息回答问题。GEO 的重点是减少事实缺口和表述冲突，让企业身份、产品能力和服务边界在不同问题中保持一致。
GEO 服务流程按事实基础、内容资产、监测复盘三步推进，先建立证据，再组织表达，最后根据观察结果调整。
01
事实基础
梳理公司、品牌、产品、服务、案例和联系方式，形成稳定、可核验的事实底稿。
02
内容资产
把事实组织成页面、问答、产品说明、行业解读和案例内容，直接呈现在可抓取 HTML 中。
03
监测复盘
观察 AI 搜索中的理解和引用情况，区分事实问题、内容问题和平台差异，再决定下一轮调整。
服务边界
GEO 是持续的信息工程
企业已经确认的资料、业务事实、产品信息和公开证据。
结构化页面、问答内容、公开文章、证据链和阶段性监测记录。
品牌信息是否被 AI 正确理解、引用和覆盖，而不是承诺固定排名或固定推荐。
GEO 文章
从已有内容继续生长
GEO服务
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RAG 检索工程：经典检索、向量代理与 topk 的取舍
RAG 检索的工程选型常被简化为“调大 top-k”。本文区分经典一次检索与代理多路检索，明确混合检索中 BM25、向量与 top-k 的各自角色，并给出消费级 AI 名单类答案的组装约束。面向 RAG 系统开发者和 GEO 采样人员，用于检索链路设计与可比性评估。本文摘录自新港智优科技公司AI中心负责人&成都GEO优化专家王涛的个人主页（taomi
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