什么是 GEO (Generative Engine Optimization)?
SEO 旨在优化搜索引擎排名，而 GEO 旨在优化生成式 AI 的“引用率”和“推荐率”。 在 AI 时代，用户不再点击十个链接，而是直接阅读 AI 整合后的答案。
传统 SEO
Search Engine Optimization- ✕目标：在搜索结果页(SERP)获得更高排名
- ✕核心：关键词堆砌、外链建设
- ✕结果：用户需要点击链接寻找答案
RYVO GEO
Generative Engine Optimization- ✓目标：成为 AI 回答中的首选信源
- ✓核心：权威性构建、结构化数据、语意关联
- ✓结果：品牌直接植入用户的最终答案中
GEO 运作机制
数据抓取 & 训练
确保您的品牌内容进入大模型的训练数据集(Pre-training)或检索增强库(RAG)。
知识图谱关联
建立实体间的强关联，让 AI 理解您的品牌是该领域的权威代表。
生成式输出
当用户提问时，AI 优先调用并综合您的信息生成答案。
国内 AI 生态 连接矩阵
GEO 不仅仅是内容发布，而是构建品牌与大模型底层的「握手协议」。
RYVO 作为中间层，将您的品牌数据翻译为国内四大主流模型偏好的语言。
百度文心一言 (Ernie)
作为中文搜索的绝对入口，GEO 核心在于【百度系知识闭环】。
RYVO 帮助品牌在百度百科、百家号、知乎建立高权重实体，确保被 Ernie 优先检索。
阿里通义千问 (Tongyi)
电商与 B2B 决策的首选 AI，侧重【专业文档与数据】解析。
RYVO 优化品牌 PDF 白皮书与电商结构化数据，使其成为通义千问的行业知识源。
腾讯混元 (Hunyuan)
基于微信庞大的私域生态，侧重【公众号与社交信号】。
RYVO 提升品牌在微信搜一搜的指数，通过公众号高频互动增加混元的引用概率。
字节豆包 (Doubao)
多模态之王，侧重【视频内容文本化】与推荐算法偏好。
RYVO 将品牌视频内容转化为高质量脚本 (Transcripts)，通过头条系分发喂养豆包模型。
RYVO GEO Core
我们的核心引擎充当品牌数据与 AI 模型之间的适配器。通过 API 接口标准化、结构化标记注入和多模态转换，确保数据被准确摄入。
权威性验证
RAG 检索置信度提升
语料投喂
模型上下文优化
全网共现
品牌实体关联增强
结构化数据
JSON-LD/Schema 部署
GEO 实操方法论
从被检索到被推荐，RYVO 独家四步走策略。
引用源构建 (Citation Optimization)
AI 不会凭空创造，只会“引用”。我们通过在维基百科、百度百科、以及垂直行业头部媒体中植入品牌信息，提升域名的 Authority Score，让 AI 认为您的品牌是该领域的“标准答案”。
结构化应答 (Format Engineering)
重构网页内容。放弃传统的“讲故事”模式，采用“问题-直接结论-论据”的倒金字塔结构。部署 FAQ 页面并使用 JSON-LD 标记，方便 LLM 爬虫直接抓取作为 Direct Answer。
数据共现 (Data Co-occurrence)
AI 偏爱数据。我们将您的品牌与行业关键数据绑定，发布《行业趋势白皮书》或独家调研数据。当用户询问行业数据时，您的品牌将作为数据源被引用。
品牌实体化 (Entity Enrichment)
在知识图谱中确立品牌实体地位。通过大量的高质量提及（Mentions）和实体属性定义（创始人、成立时间、核心产品），让 AI 确信您的品牌是一个真实存在的、重要的实体。
AI 智能 GEO 策略生成
基于 Google Gemini 模型，为您生成针对中国市场大模型的初步优化建议。