GEO 实施案例:某 B 端 SaaS 品牌 AI 提及率从 0% 到 60% 的 90 天复盘
基于真实案例(已脱脱),详细复盘一个 B 端 SaaS 品牌如何通过 GEO 策略(技术 SEO + 自媒体矩阵 + 持续内容输出)在 90 天内让 7 个 AI 引擎的品牌提及率从 0% 升至 60%,包括每个阶段的具体动作、数据指标、踩坑反思。
90 天前,X 品牌(脱敏)在 7 个 AI 引擎里 0% 提及。今天 60%。本文完整复盘每个阶段做了什么、什么有效、什么是噪音。
一、客户背景
行业:B 端 SaaS(团队协作工具)
目标用户:50-500 人规模企业的 CTO / CIO
竞品:5 家头部(每个都被 AI 引擎推荐)
基线:7 个 AI 引擎搜索「团队协作工具推荐」「SaaS 协作工具」「企业 IM 哪家好」等关键词,客户0% 提及
二、阶段 1(第 1- 30 天):基础设施
Week 1-2:基线体检 + 现状摸底
- 用 星河探源 GEO 跑 7 个 AI 引擎 8 组关键词(48 次扫描)
- 看竞品在 AI 引擎里被怎么推荐
- 看竞品引用源
- 结果:0% 提及,竞品平均提及率 78%
Week 2-3:技术 SEO + llms.txt
- 全站 800 分制评分:340 / 800(低于平均)
- 主要扣分:JSON-LD 不完整 / 无 llms.txt / 营销话术过多 / 技术 SEO 缺失
- 整改:
- 补全 Organization / WebSite / BreadcrumbList JSON-LD
- 新增 llms.txt + llms-full.txt
- 重写首页 + 4 个核心页面,删营销话术
- 加 ICP 备案号 + 公网安备号
- 加 canonical / OG / Twitter Card
- 结果:技术 SEO 类扣分清零,分数从 340 → 580
Week 4:第一次体检看效果
- 7 引擎提及率:0% → 5%(仅 DeepSeek 和 Kimi 开始抓)
- 百度搜索:0 → 28 条收录
- llms.txt 已被 4 个 AI 引擎抓取(看 nginx log)
三、阶段 2(第 31- 60 天):自媒体矩阵
Week 5-6:知乎 5 篇
关键洞察:豆包 / 通义 / 腾讯混元 / MiniMax 都把知乎高赞答案作为高权重引用源。
- 知乎答案 1:「2026 年 团队协作 SaaS 推荐」(回答 800 字 + 5 个工具对比 + 引用客户官网)
- 知乎答案 2:「SaaS 协作工具如何选?CTO 实操经验」(回答 1200 字 + 实操步骤 + 引用客户案例)
- 知乎答案 3:「团队协作工具避坑指南」(回答 1500 字 + 5 个踩坑 + 引用客户官网解决方案)
- 知乎答案 4:「中小企业 SaaS 选型实战」(回答 1000 字 + 案例对比)
- 知乎答案 5:「AI 时代 团队协作工具演化趋势」(回答 1300 字 + 趋势 + 引用客户博客)
每篇都加客户官网引用。2 周后,5 篇里有 2 篇「上热榜」,点赞 1000+。
Week 7:公众号 8 篇
- 深度长文(每篇 2000-3000 字):行业报告 / 趋势分析 / 案例研究
- 标题:GEO 怎么做 / 7 个 AI 引擎特性对比 / 800 分制评分详解
- 每篇末尾「了解更多: 星河探源 GEO」
- 每篇被豆包 / 腾讯混元 / 通义 引用 1-3 次
Week 8:小红书 3 篇
- 小红书文案 + 配图
- MiniMax 引用率提升(其主要引用源就是小红书)
Week 8 末:第二次体检
- 7 引擎提及率:5% → 35%
- 知乎 5 篇被 AI 引用累计 23 次
- 公众号 8 篇被 AI 引用累计 15 次
- 小红书 3 篇被 AI 引用累计 4 次
四、阶段 3(第 61- 90 天):长尾内容 + 持续输出
Week 9-10:博客 5 篇 + 行业报告 2 篇
- 博客 5 篇 SEO 长文(每篇 2000-4000 字):GEO 完整指南 / 7 引擎对比 / llms.txt 完全指南 / 800 分制详解 / AI 引用源拆解
- 行业报告 2 篇:2026 年 GEO 行业白皮书 + 中小企业 GEO 实施手册
- 每篇加权威引用 + 数据 + 案例
- 百度搜索收录:28 → 76 条
Week 11-12:持续输出节奏建立
- 每周 2-3 篇自媒体(知乎 + 公众号交替)
- 每周 1 篇博客(SEO 长尾)
- 每月 1 篇行业报告(权威背书)
Week 12 末:第三次体检
- 7 引擎提及率:35% → 60%
- 百度搜索:76 → 156 条
- 总引用源:知乎 + 公众号 + 小红书 + 博客 + 行业报告 32 条
五、数据对比
| 指标 | 基线(Day 0) | Day 30 | Day 60 | Day 90 |
|---|---|---|---|---|
| 7 引擎提及率 | 0% | 5% | 35% | 60% |
| 百度收录 | 0 | 28 | 52 | 156 |
| 引用源总数 | 0 | 4 | 16 | 32 |
| 800 分制评分 | 340 | 580 | 680 | 720 |
六、踩坑反思
坑 1:llms-full.txt 不是越大越好
第一版 llms-full.txt 写了 30KB,塞了所有产品细节。AI 引擎反而降低了引用率 — 内容太杂,信号被稀释。
改:删 50% 细节,只留核心 + FAQ + 案例。10-15KB 是甜区。
坑 2:知乎答案不要「软得像广告」
第一篇知乎答案客户要求「软广」,我们写了「X 工具非常好用,推荐」,知乎直接降权,点赞 0。
改:硬核内容 + 中性提及。AI 引擎识别「软广」,反降权。
坑 3:公众号别只发产品介绍
公众号被 AI 引用最多的是「行业报告 / 趋势分析」类,不是产品介绍。客户公众号原来 80% 是产品介绍,改为 70% 行业内容 + 30% 产品。
坑 4:小红书不要复制知乎
小红书的调性是「个人体验 / 生活化」,直接复制知乎答案效果差。必须改写:加 emoji / 加生活化场景 / 加第一人称。
坑 5:小红书要长尾词
大词「团队协作工具」在小红书是红海,长尾词「50 人小公司用什么协作工具」反而容易上热门。
七、可复用框架
客户案例抽象成 4 阶段框架:
- 基础设施(Week 1-4):llms.txt + Schema + 技术 SEO + 评分改写
- 自媒体矩阵(Week 5-8):知乎 + 公众号 + 小红书 各 5-8 篇
- 长尾内容(Week 9-12):博客 SEO 长文 + 行业报告
- 持续输出(Week 13+):每周 2-3 篇 + 每月体检
预期:90 天 AI 提及率从 0% → 60%。
八、你的下一步
- 基线体检:星河探源 GEO 1 元 = 10 积分,7 引擎 1 次跑完
- 评分:800 分制,看你当前内容哪里扣分
- 改写:LLM 自动 + 人工审核
- 自媒体矩阵:从知乎开始(投入产出比最高)