做 GEO，很多人第一个想到的就是发稿。找几家媒体发几篇品牌介绍，拿到链接，就算做完了。
GEO 中文叫生成式引擎优化，要管的事比发稿多。文章发出去了，AI 不一定推荐你。就算 AI 引用了你的文章，也可能只借了里面一个行业数据，客户问该买哪家，回答里照样没有你。
所以做 GEO，要看用户问到相关问题时，你的品牌有没有出现，产品信息讲得准不准，有没有进到候选名单。发稿只是可能用到的一种办法，发不发、发到哪，得看具体问题。
先看 AI 联网查资料的情况。你的文章得能被搜到，里面还得有对这个问题有用的信息。一篇稿子通篇夸产品，却没讲清适合谁、解决什么问题，发再多遍也没用。
官网也一样。资料不全，服务范围说不清，页面打不开，这些都该先处理。谷歌的官方指南写得明确，SEO 的基础做法对它的生成式搜索仍然适用。
不过这份文档只管谷歌自家产品，代表不了 ChatGPT、豆包等，也没保证排名好就一定被推荐。
官网之外，别的网站怎么写你也要紧。Ahrefs 分析过七万五千个品牌，品牌在其他网站被提到的情况，和它在 AI 回答里出现的情况，关联比较强。
那多发稿、多提自己不就行了？这项研究证明不了。本身就有名的品牌，讨论的人多，被 AI 提到的机会也多，这不能算成买稿的效果。
研究作者自己也提醒，相关不等于因果。别人主动评价你，和你把同一篇宣传稿铺到很多网站，也是两回事。
“发到权威媒体”也值得多问一句。发在哪个栏目？是记者独立写的报道，还是付费的商业内容？媒体名气再大，也不代表每篇文章都在替你做独立推荐。
所以决定发稿前，先做个小调查。把客户常问的问题，拿到你希望被找到的 AI 平台上问一遍。
记下日期、模型、有没有联网，保存完整回答，点开引用链接看它用了哪些资料，品牌有没有出现、介绍准不准。同一个问题多问几次，别凭一次下结论。这套从收集真实问题到定期复测的流程，我单独写过一篇。
有位网友发帖说，用豆包搜餐厅，常看到携程笔记被当作来源。这只是个人观察，证明不了豆包偏爱携程，但值得顺着查。
做餐饮的，可以拿自己相关的问题去试，弄清楚了再考虑买不买发布套餐。
找到缺口，下一步就好选了。产品信息不全，就补官网和公开资料。涉及使用体验，就看有没有真实评价。决定发稿，先想清楚要补什么信息，再挑有相关读者的媒体。
发完用原来的问题复查。回答变好了，也看看同期有没有别的变化，别把功劳全算给一篇文章。有没有带来访问、咨询和成交，还要看对应的效果衡量方法。
下次看 GEO 方案，别只看文章数量和媒体名单。更多常见套路和应对话术，可以看花钱做 GEO 前要避开的 12 个坑。
请对方拿一个具体的客户问题来讲，现在 AI 怎么答，这篇稿子能补上什么，执行后留下哪些记录，靠什么判断效果。说清楚了，你才知道钱花在了哪里。