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把行业领先的
判断、研究与方法论
免费开放给企业。

Keco · Cite 研究团队基于 1500+ 品牌、6 个月+ 的跟踪数据，持续输出 GEO 方法论、企业 AI 实战、行业基准报告。

一家做 GEO 的公司，自己官网却掉进了「改造后回退」的坑——llms.txt 变空、JSON-LD 丢失、证书过期。这是我们用自家 Cite Scanner 评测、修复、并加上部署守卫的完整复盘：39 → 复评 51 → 目标 74。

FAQPage Schema 是 GEO 单维度收益最大的改造。本文用 Keco 自家首页 6 条 FAQ 作为样本，给出从『提取问题 → 写答案 → 注入 JSON-LD』的 3 步实操流程。

llms.txt 是 Answer.AI 在 2024 年 9 月提出的草案规范，目标是给 LLM 一个结构化的『网站名片』。本文用 Keco 自家 139 行 llms.txt 作为样本，剖析必备 8 个字段，并给出可复用的企业模板。

LLM 抓取你的页面后，第一件事就是找 application/ld+json 块来识别实体。本文用 6 种 schema 的代码示例 + 抓取场景说明，把 GEO 时代的结构化数据基础打牢。

AI 时代的'不可见'比传统 SEO 时代的'排名靠后'更致命——因为用户根本不知道你的存在。本文用 120+ 客户实战数据，把企业被 LLM 忽略的原因拆成 6 大类，并给出每一类的诊断方法。

6 个月从 12 次/月 → 62 次/月被引提升 + 完整路径揭秘。从知识图谱搭建到对比页矩阵，再到品牌方反向获客的全链路实践。

GEO（Generative Engine Optimization · 生成式引擎优化）是 SEO 在 AI 搜索时代的延伸。本文用 6 个可执行模块把『被 AI 引用』拆解成实体绑定、内容结构化、跨平台一致性、外部权威源、监测告警、长尾长红 6 块。

跨 5 大主流 LLM 的 1500 个品牌引用数据分析，看清生成式引擎如何挑选答案。

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