第一步：建问题库——GEO 的第一资产
B2B 企业做 GEO 最常见的错误是先整理产品资料——参数、介绍、荣誉资质。但 AI 不是在搜索企业，是在回答用户的问题：「这个方案适合我们吗」「有没有同行案例」「价格为什么不一样」。客户的问题以什么形式出现，决定了 AI 什么时候推荐你。把销售记录、客服对话、微信咨询里的真实问题逐条收集——这就是你的问题库，比任何关键词工具都准。
第二步：写 AI 看得懂的内容
- 标题即问题：用客户的原话提问做标题，不加营销词；
- 答案前置：开头 80 字以内给出完整、可直接引用的答案；
- 结构可拆：对比表、编号清单、FAQ——AI 最爱原样引用；
- 有据可查：具体数据、真实案例、可核验的出处；空话套话（「质量很好」）会被 AI 和搜索引擎双重降权；
- 技术标记：FAQPage 等 Schema 结构化数据、sitemap、llms.txt。
第三步：布局 AI 信任源
AI 选择引用来源时有明显的「信任偏好」：百科词条、知乎高赞、行业权威媒体、官方文档——同样的内容，发在这些节点上被引用的概率远高于只躺在自己官网。打法：站内做深（问答中心），站外做广（把核心问题的答案改写分发到知乎、公众号、行业社区）——记住目标不是曝光量，是「进入 AI 的候选答案池」。
第四步：监测迭代——闭环才有效
GEO 不是发完就完：每周固定拿一组问题面板去实测（豆包、DeepSeek、元宝、文心、Kimi……），记录三件事——你的品牌/内容被引用了吗？没被引用的话，谁被引用了？他们的内容好在哪？被竞品占位的问题，补写更有针对性的内容；表现好的答案，复制它的结构到下一批。
一个避坑：别走「AI 批量产稿」的歪路
有人用 AI 批量生成几百上千篇结构雷同的文章灌站——这条路已经被搜索引擎明确打击，AI 平台同样会过滤。有效的是「被引用概率」，不是数量：一篇真正回答问题的深度内容，胜过一百篇 AI 信息垃圾。正确的人机分工：AI 负责产能与初稿，人负责真实经验、真实数据与终审——这也是本站全部内容的生产方式。