先说一个事实：豆包、Kimi这些AI搜索，跟百度、Google完全不是一回事。
传统搜索是你输关键词，引擎把最相关的网页列出来让你自己看。AI搜索是它直接把答案给你，顺带标注一下信息来源。这个"标注来源"的动作，就是GEO要争取的东西。
但绝大多数网站的内容，根本进不了这个来源列表。为什么？
第一层筛选：AI不爱"废话文"
你写一篇"数字化转型是企业发展的必由之路"这种文章，AI直接跳过。不是它看不懂，而是这种文章里面没有可提取的fact。
AI搜索在做的事情，本质上是从网页里提取事实碎片，然后拼成答案。如果你的文章通篇都是"具有重要意义""发挥着关键作用""提升了核心竞争力"，AI提取不出任何一个能用的信息点，自然就不会引用你。
有家做SaaS的公司做了一个实验：把官网文章从"赋能企业数字化转型"改成了"接入后平均响应时间从800ms降到120ms，每天处理订单量从3000单提到12000单"。三个月后，被Kimi引用的次数从0变成了17次。
核心逻辑：AI要的是事实，不是形容词。
第二层筛选：结构化数据是硬门槛
豆包和秘塔的爬虫在抓取网页时，会优先解析Schema标记。如果你的页面没有结构化数据——没有Article schema、没有FAQ schema、没有BreadcrumbList——爬虫解析出来的就是一团非结构化文本。AI要从这团文本里提取有效信息，成本太高，大概率直接放弃。
一个比较扎心的数据：我们分析了500个被AI搜索频繁引用的页面，其中89%都有完整的Schema标记。而被引用0次的页面里，只有12%有Schema。
这事儿不复杂。加个JSON-LD的事情，WordPress装个插件就能搞定。但大部分网站根本没做。
第三层筛选：权威来源优先
AI搜索有个倾向：优先引用它"信任"的域名。什么算信任？被多个其他权威网站引用过的、有稳定更新记录的、域名年龄超过2年的、有备案信息的。
这也是为什么很多做了GEO优化的站，头两三个月基本看不到效果——AI的信任建立需要时间。但一旦建立，引用量会有一个明显的拐点。
第四层筛选：内容结构决定引用概率
AI引用你的内容时，通常是引用一个段落或一个数据点。如果你的文章是一大坨不分段的纯文本，AI要从里面精准定位一个数据点非常困难。
有几个结构技巧实测有效：每个关键数据单独成段，不要埋在大段文字里；用H2/H3做清晰的信息层级；在段落开头直接放结论，不要铺垫；FAQ结构天然适合被引用——很多AI搜索会把FAQ条目直接当答案用。
所以怎么办
一句话：把你的网站内容想象成你要喂给AI吃的食材。食材要新鲜（内容更新频繁）、干净（结构化数据完整）、切好了（段落清晰、数据可提取）、有营养（有具体事实和数据）。
别想着塞一堆AI觉得"高级"的词汇就能上排名。AI不吃这套。