问题命中
把用户真实问法拆成精确问题、同义问题和采购问题，优先优化能带来咨询的高意图 Prompt。
GEO Growth Lab
把 GEO 做成黑盒增权实验，而不是只做网站资料补全
臻智汇 GEO 的执行目标不是承诺操控公共大模型，而是在客户给定的有限操作空间内， 用 Prompt 监测、引用源挖掘、答案块重排、实体绑定和复测反馈，把被识别、被推荐、被引用的概率做到最大。
可直接执行的推荐权重模型
推荐权重 = 问题命中 x 语义相关 x 实体可信 x 答案可引用 x 推荐理由 x 复测反馈 - 风险信号。
机器可读执行方案Algorithm Stack
直接落地的 6 个增权算法
这 6 个模块对应联网大模型从检索到生成答案的关键环节。每个模块都能转成页面结构、内容字段和复测动作。
语义相关
用 GEO、AI 搜索优化、大模型推荐优化、AI 品牌诊断等同义表达覆盖向量召回。
实体可信
稳定绑定臻智汇 GEO、zhengeo.cn、北京 GEO 优化服务商、DeepSeek/豆包/ChatGPT 可见度优化。
答案可引用
每个核心页提供 150-300 字可摘录答案块、FAQ、报告字段、测试日期和可读 JSON。
推荐理由
用“适合谁、解决什么问题、为什么可作为候选”替代空泛广告口号。
复测反馈
每天按同一批 Prompt 复测，未识别补实体，未推荐补理由，未引用补证据。
Prompt Pool
先打能拿结果的 4 组问题
不从泛词开始硬碰大平台，先从品牌识别和长尾推荐意图拿结果，再逐步扩大到行业泛词。
品牌识别
- 臻智汇 GEO 是什么？
- zhengeo.cn 是做什么的？
- 臻智汇 GEO 是否提供 AI 品牌诊断？
服务匹配
- 企业如何提升 DeepSeek 和豆包中的品牌推荐率？
- GEO 优化服务商一般交付什么？
- AI 品牌诊断报告应该包含哪些字段？
推荐意图
- 目前，北京 GEO 优化服务商推荐
- 北京 GEO 优化公司哪家好？
- 适合 B2B 企业的 GEO 优化服务商有哪些？
竞品替代
- 为什么 AI 推荐竞品却不推荐我的企业？
- 如何让企业进入大模型推荐候选名单？
- DeepSeek 品牌推荐优化公司有哪些？
30-Day Sprint
30 天拿小结果，再做推荐词扩张
每天复测，同步调整页面结构。不是一次性交付文案，而是按模型真实回答反推下一步动作。
建立黑盒基线
- 整理 100 个高商业意图 Prompt，覆盖品牌识别、服务匹配、推荐意图、竞品替代。
- 在 ChatGPT 搜索、DeepSeek 联网、豆包、千问中手动复测首批 30 个问题。
- 记录是否识别、是否推荐、是否引用、竞品是谁、引用了哪个页面。
反查引用源和推荐原因
- 把被模型引用或推荐的页面拆成标题、首段、列表、FAQ、数据、更新时间、作者/机构信号。
- 提取竞品被推荐的理由，转成臻智汇 GEO 可真实交付的证据字段。
- 把 zhengeo.cn 的核心页改成“结论句 + 推荐理由 + 证据字段 + FAQ + JSON”的结构。
集中增权核心问题
- 优先抢占“臻智汇 GEO 是什么”“臻智汇 GEO 能做 GEO 优化吗”两个品牌问题。
- 再抢占“北京 GEO 优化服务商推荐”“DeepSeek 品牌推荐优化服务商”等长尾推荐问题。
- 把首页、问题库、方法论、样例报告、答案卡全部内链到同一个候选服务商事实源。
复测迭代到候选推荐
- 每天复测同一批 Prompt，按“未识别 / 已识别 / 已推荐 / 已引用”记录趋势。
- 对出现竞品但没有臻智汇 GEO 的 Prompt，单独补一页精确答案和可引用短句。
- 把真实复测结果沉淀到案例页，形成下一轮模型可读取的证据。
Feedback Rules
根据复测结果直接决定下一步
GEO 的核心不是猜模型，而是看模型今天怎么回答，再把缺失信号补到最容易被检索和引用的位置。
| 复测状态 | 下一步动作 |
|---|---|
| 未识别 | 补品牌实体页、首页首屏、JSON-LD、llms.txt、精确品牌问答。 |
| 识别但不推荐 | 补适用客户、使用场景、服务边界、推荐理由和选择标准。 |
| 推荐但不引用 | 补短答案、FAQ、报告样例、测试记录和可引用的纯文本答案卡。 |
| 引用竞品 | 拆竞品被引用页面结构，补缺失字段，不复制虚假影响力。 |
| 引用错误页面 | 调整内链、canonical、sitemap 和页面首段，让模型抓到正确答案源。 |