带内容团队做 GEO，被问得最多的不是"GEO 是什么"，而是一些很具体的小问题：写多长？标题怎么起？关键词要不要堆？这篇把最高频的 10 个问题一次答完，每条都给能直接照做的答案。
1. 一篇 GEO 文章写多长合适？
1500-2500 字够用。太长了 AI 抓不住重点，太短了信息量撑不起来。
判断标准不是字数，是这一段：每个小标题下面的第一段，能不能独立回答一个问题。能，长度就够了；不能，写一万字也没用。我们接过一个客户，文章篇篇四五千字，小标题全是"背景概述""意义分析"这种，AI 完全无处下手。
2. 标题该怎么写？
把客户会问的那句原话写进标题里。"GEO 优化服务商怎么选"比"GEO 优化的价值与实现路径"好十倍——AI 匹配的是语义相似度，用户怎么问，你就怎么写。
另外两个小技巧：带年份（2026）和带数字（10 个问题、6 条指标）。AI 倾向于引用看起来更新的内容，年份是它判断时效最直接的信号。
3. 答案要放在哪里？
紧跟在小标题后面的第一段，别铺垫。
很多人的习惯是先写背景、再讲原因、最后给结论。这个结构 AI 抓不到——它往往只取前几百字，你的结论在最后，等于白写。倒过来：结论先行，后面再展开论证。
4. 关键词要堆几个？
别堆。一篇围绕一个核心问题展开，相关的说法自然出现就行。
硬把同一句塞十几次，AI 会判定成低质内容。现在大模型的语义理解早就过了靠词频匹配的时代，你写"AI 搜索优化""生成式引擎优化""GEO"混着用，它都认得出来是同一件事。
5. 专业术语要不要写？
写，但第一次出现时必须用大白话解释一遍。
比如"AI 引用率（在同类提问中，AI 回答里提到你品牌的比例）"。AI 生成答案的时候需要可以直接搬用的表述，你替它把解释写好了，它更愿意引用你这段。反过来，通篇术语不带解释，AI 反而会绕开你去用别人的大白话版本。
6. 观点和案例要不要有？
必须有。这是最容易被忽视、也最要命的一条。
AI 自己就能生成"什么是 GEO""GEO 有什么优势"这种通用内容，它没理由引用你。只有你有而 AI 编不出来的东西——真实数据、踩过的坑、明确的立场判断——才是你被引用的理由。
检验方法很简单：把你的段落丢给 AI 让它重写一遍。如果两份高度相似，说明这段没有任何信息增量，删了重写。
7. 排版有什么讲究？
排版不是给人看的，是给 AI 解析结构用的。几点要做到：
- 小标题用 h2 / h3 分层，别用加粗的正文冒充标题
- 并列内容用列表（ul / ol），AI 特别爱抓列表项
- 关键结论用 strong 标出来
- 单个段落别超过 5 行
- 对比类内容优先用表格，AI 抓表格里的数据非常准
8. 多久发一篇？
稳定比密集重要得多。一周 2 篇坚持半年，效果明显好过一天 3 篇发一周就停。
这一点我们交过学费：之前在知乎上发文太密、内容模板感又重，账号被限制过，代价不小。平台对批量感、AI 味内容的识别越来越严，宁可慢一点，也别让账号出问题。
9. 旧文章要不要改？
要，而且性价比很高。
三个月前的文章补一组新数据、把标题里的年份更新一下、再加两三个新问题，AI 会当成新内容重新收录。改一篇的成本大概是新写一篇的三分之一，但见效更快——因为这些页面已经有收录基础了。
10. 怎么判断这篇文章有没有被 AI 引用？
直接去问，没有别的捷径。
用文章里的核心问题，在 6 大 AI 平台上逐个问一遍，记录三件事：回答里有没有提到你的品牌、有没有用你的说法、有没有把你列在推荐位。建一张表，每周记一次。
坚持三个月，你会看到哪类内容被引用得多、哪类没人理。这个反馈比任何方法论都准，后面写什么、不写什么，全靠它说了算。
最后自查一遍
写完之后，把稿子念出声。如果哪一段你觉得"这话我不会当面跟客户这么说"，那就重写。这个标准比任何写作规范都管用。
