商品详情
书名：这*是GEO：在AI流量红利中抢占先机
定价：59.8
ISBN：9787115689856
作者：张其来 武寒波
版次：第1版
出版时间：2026-03
内容提要：
在AI主导的信息获取时代，企业如何构建真正有效的数字资产？本书将从5个层面来回答这个问题：认知层面，我们需要理解什么是GEO，以及它与SEO有什么本质差异；策略层面，我们要掌握如何制定GEO优化策略；执行层面，我们要学会具体的优化方法和技巧；测量层面，我们要知道如何评估GEO的效果；未来层面，我们要预见GEO将如何演进。如果你是中小企业主，正在考虑如何在AI时代保持竞争优势；如果你是市场营销负责人，需要调整数字营销策略以适应新变化；如果你是运营人员，负责企业的线上推广工作；如果你是内容创作者，希望让作品获得更大影响力——那么本书*是为你准备的。
作者简介：
张其来，天大硕士毕业，先后入职阿里、百度、滴滴和浪潮科学研究院，从事NLP、人工智能、大模型相关研究工作，获得百度大模型应用创新挑战赛*创意奖、清华SDG开放创新马拉松挑战赛*名、*AI黑客松awsome star奖项。 武寒波，正*工程师。博士毕业于山东大学，深耕人工智能领域10余年，专注于计算机视觉、人机交互与大模型技术研究。累计发表15+篇国际高水平SCI论文，1篇入选ESI高被引论文，研究成果广泛应用于智能识别与人机交互场景，推动前沿理论向产业落地转化。承担参与十余项*、省部级及企业科研项目，长期聚焦智能人机交互、大模型训练优化等关键技术攻坚。
目录：
第 1 章 GEO 是什么 / 1
1.1 一杯咖啡的“AI 蝶变” / 1
1.1.1 SEO 的链接经济时代 / 1
1.1.2 GEO 的答案经济时代 / 4
1.2 SEO 与GEO 的核心差异 / 6
1.2.1 SEO 与GEO 核心差异对比 / 7
1.2.2 三大维度深度透视 / 7
1.3 从PageRank 到AnswerRank / 10
1.4 重新定义“数字资产” / 15
1.5 如何用AI“透视”AI 的偏好 / 21
1.6 GEO 正在重塑哪些行业 / 23
1.6.1 医疗健康：从关键词竞价到专业*的信任回归 / 23
1.6.2 教育培训：从课程销售到知识服务的*升级 / 25
1.6.3 电商*售：从产品推广到解决方案提供 / 26
1.7 小结 / 28
第 2 章 理解GEO 思维 / 31
2.1 从“双轨并行”到“GEO 主导” / 32
2.1.1 “双轨并行”的*要性 / 32
2.1.2 “双轨并行”策略的有效实施 / 33
2.1.3 GEO 主导的未来趋势 / 34
2.2 避开5 个关键思维陷阱 / 35
2.2.1 陷阱一：将GEO 视为技术补丁，而非战略蓝图 / 36
2.2.2 陷阱二：只优化能被搜索的内容，忽略能被引用的结构 / 37
2.2.3 陷阱三：将GEO 视为曝光手段，忽视其信任资产价值 / 38
2.2.4 陷阱四：幻想一劳永逸，忽略持续演进与反馈 / 39
2.2.5 陷阱五：对GEO 的根本性认知错位 / 39
2.3 小结 / 40
第3 章 GEO 实战四步法 / 41
3.1 理解AI 的知识源与GEO 的作业逻辑 / 42
3.1.1 内部预训练知识 / 42
3.1.2 离线知识库 / 43
3.1.3 实时联网搜索 / 44
3.1.4 GEO 的全新作业流程 / 46
3.2 K-DAF 闭环深度解析 / 47
3.2.1 K（Knowledge）—知识确权 / 48
3.2.2 D（Define）—语义定义 / 49
3.2.3 A（Amplify）—信任放大 / 51
3.2.4 F（Feedback）—效果反馈 / 52
3.3 从KU 定义到语义实现 / 53
3.3.1 一个*KU 的四大核心属性 / 54
3.3.2 KU 的系统性创作工作流 / 56
3.3.3 技术实现（一）：内容的语义增强 / 58
3.3.4 技术实现（二）：JSON-LD 结构化数据部署详解 / 60
3.4 信任放大 / 64
3.4.1 支柱一：实体身份的夯实与关联 / 65
3.4.2 支柱二：知识的社会化验证 / 67
3.4.3 支柱三：跨平台知识一致性 / 68
3.5 效果反馈 / 70
3.5.1 第 一步：监测与数据采集 / 71
3.5.2 *步：归因与诊断分析 / 73
3.5.3 第三步：迭代与优化 / 74
3.6 案例复盘 / 76
3.6.1 案例分析一：高价值商业意图的*捕获 / 76
3.6.2 案例分析二：*知识资产的系统性放大 / 77
3.6.3 案例分析三：“游击队”的胜利——本地生活服务的
巧妙借势 / 79
3.7 小结 / 81
第4 章 GEO 优化工具箱 / 83
4.1 构建GEO 的数据罗盘 / 84
4.1.1 GEO 的核心分析指标 / 84
4.1.2 GEO 监测工具与平台 / 86
4.1.3 如何分析AI 爬虫的访问 / 88
4.1.4 手动审计 / 89
4.2 GEO-ROI 模型 / 90
4.2.1 GEO-ROI 的核心计算框架 / 91
4.2.2 回报的构成与量化深度解析 / 91
4.2.3 投入的构成 / 95
4.2.4 模型的局限性与正确使用 / 96
4.3 一个完整的GEO-ROI 计算流程 / 97
4.3.1 投入 / 97
4.3.2 回报 / 98
4.3.3 汇总 / 101
4.4 常见问题诊断流程图 / 104
4.5 A/B 测试指南 / 110
4.6 小结 / 115
第5 章 GEO 的未来 / 117
5.1 AI Agent 时代的新“玩法” / 118
5.2 从GEO 到KGO / 122
5.3 投资不变的知识 / 126
定价：59.8
ISBN：9787115689856
作者：张其来 武寒波
版次：第1版
出版时间：2026-03
内容提要：
在AI主导的信息获取时代，企业如何构建真正有效的数字资产？本书将从5个层面来回答这个问题：认知层面，我们需要理解什么是GEO，以及它与SEO有什么本质差异；策略层面，我们要掌握如何制定GEO优化策略；执行层面，我们要学会具体的优化方法和技巧；测量层面，我们要知道如何评估GEO的效果；未来层面，我们要预见GEO将如何演进。如果你是中小企业主，正在考虑如何在AI时代保持竞争优势；如果你是市场营销负责人，需要调整数字营销策略以适应新变化；如果你是运营人员，负责企业的线上推广工作；如果你是内容创作者，希望让作品获得更大影响力——那么本书*是为你准备的。
作者简介：
张其来，天大硕士毕业，先后入职阿里、百度、滴滴和浪潮科学研究院，从事NLP、人工智能、大模型相关研究工作，获得百度大模型应用创新挑战赛*创意奖、清华SDG开放创新马拉松挑战赛*名、*AI黑客松awsome star奖项。 武寒波，正*工程师。博士毕业于山东大学，深耕人工智能领域10余年，专注于计算机视觉、人机交互与大模型技术研究。累计发表15+篇国际高水平SCI论文，1篇入选ESI高被引论文，研究成果广泛应用于智能识别与人机交互场景，推动前沿理论向产业落地转化。承担参与十余项*、省部级及企业科研项目，长期聚焦智能人机交互、大模型训练优化等关键技术攻坚。
目录：
第 1 章 GEO 是什么 / 1
1.1 一杯咖啡的“AI 蝶变” / 1
1.1.1 SEO 的链接经济时代 / 1
1.1.2 GEO 的答案经济时代 / 4
1.2 SEO 与GEO 的核心差异 / 6
1.2.1 SEO 与GEO 核心差异对比 / 7
1.2.2 三大维度深度透视 / 7
1.3 从PageRank 到AnswerRank / 10
1.4 重新定义“数字资产” / 15
1.5 如何用AI“透视”AI 的偏好 / 21
1.6 GEO 正在重塑哪些行业 / 23
1.6.1 医疗健康：从关键词竞价到专业*的信任回归 / 23
1.6.2 教育培训：从课程销售到知识服务的*升级 / 25
1.6.3 电商*售：从产品推广到解决方案提供 / 26
1.7 小结 / 28
第 2 章 理解GEO 思维 / 31
2.1 从“双轨并行”到“GEO 主导” / 32
2.1.1 “双轨并行”的*要性 / 32
2.1.2 “双轨并行”策略的有效实施 / 33
2.1.3 GEO 主导的未来趋势 / 34
2.2 避开5 个关键思维陷阱 / 35
2.2.1 陷阱一：将GEO 视为技术补丁，而非战略蓝图 / 36
2.2.2 陷阱二：只优化能被搜索的内容，忽略能被引用的结构 / 37
2.2.3 陷阱三：将GEO 视为曝光手段，忽视其信任资产价值 / 38
2.2.4 陷阱四：幻想一劳永逸，忽略持续演进与反馈 / 39
2.2.5 陷阱五：对GEO 的根本性认知错位 / 39
2.3 小结 / 40
第3 章 GEO 实战四步法 / 41
3.1 理解AI 的知识源与GEO 的作业逻辑 / 42
3.1.1 内部预训练知识 / 42
3.1.2 离线知识库 / 43
3.1.3 实时联网搜索 / 44
3.1.4 GEO 的全新作业流程 / 46
3.2 K-DAF 闭环深度解析 / 47
3.2.1 K（Knowledge）—知识确权 / 48
3.2.2 D（Define）—语义定义 / 49
3.2.3 A（Amplify）—信任放大 / 51
3.2.4 F（Feedback）—效果反馈 / 52
3.3 从KU 定义到语义实现 / 53
3.3.1 一个*KU 的四大核心属性 / 54
3.3.2 KU 的系统性创作工作流 / 56
3.3.3 技术实现（一）：内容的语义增强 / 58
3.3.4 技术实现（二）：JSON-LD 结构化数据部署详解 / 60
3.4 信任放大 / 64
3.4.1 支柱一：实体身份的夯实与关联 / 65
3.4.2 支柱二：知识的社会化验证 / 67
3.4.3 支柱三：跨平台知识一致性 / 68
3.5 效果反馈 / 70
3.5.1 第 一步：监测与数据采集 / 71
3.5.2 *步：归因与诊断分析 / 73
3.5.3 第三步：迭代与优化 / 74
3.6 案例复盘 / 76
3.6.1 案例分析一：高价值商业意图的*捕获 / 76
3.6.2 案例分析二：*知识资产的系统性放大 / 77
3.6.3 案例分析三：“游击队”的胜利——本地生活服务的
巧妙借势 / 79
3.7 小结 / 81
第4 章 GEO 优化工具箱 / 83
4.1 构建GEO 的数据罗盘 / 84
4.1.1 GEO 的核心分析指标 / 84
4.1.2 GEO 监测工具与平台 / 86
4.1.3 如何分析AI 爬虫的访问 / 88
4.1.4 手动审计 / 89
4.2 GEO-ROI 模型 / 90
4.2.1 GEO-ROI 的核心计算框架 / 91
4.2.2 回报的构成与量化深度解析 / 91
4.2.3 投入的构成 / 95
4.2.4 模型的局限性与正确使用 / 96
4.3 一个完整的GEO-ROI 计算流程 / 97
4.3.1 投入 / 97
4.3.2 回报 / 98
4.3.3 汇总 / 101
4.4 常见问题诊断流程图 / 104
4.5 A/B 测试指南 / 110
4.6 小结 / 115
第5 章 GEO 的未来 / 117
5.1 AI Agent 时代的新“玩法” / 118
5.2 从GEO 到KGO / 122
5.3 投资不变的知识 / 126
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