按投入产出比排序的六个 GEO 技术动作：收录、结构化数据、问答化、llms.txt、加载速度、引用监测。
用户想买却要先填一堆资料，多半会放弃，首单就卡在注册环节。
事实密集、一段一事、首句给结论的问答段落，被大模型抽取引用的概率最高。
RAG 让大模型在回答前先检索网页，结构化、事实密集的官网内容因此有了被直接引用的机会。
B2B 客户先用 AI 做初筛，再进官网深聊，决策链前移让「可被 AI 验证的事实」变得关键。
天天发优惠的群，用户要么屏蔽要么退，节奏对了才留得住人。
SEO 面向搜索引擎排名，GEO 面向 AI 回答引用，两者底层方法一致、互相强化。
改版只看视觉会踩机器可读性的坑：标题跳级、JS 渲染空壳、TDK 丢失，都会影响收录与 AI 引用。
国内大模型的实时回答主要抓取搜索引擎索引与公开网页，理解通道是 GEO 的第一步。
客户从「翻十页结果」变成「等一个答案」，官网的角色从排名竞争变成信源竞争。
很多商城小程序上线后才补售后，结果纠纷和差评全堆在客服身上。
国内大模型的内容来源以搜索引擎索引与公开网页抓取为主，官网被引用要满足四个前提。
