想让豆包在答案里提到你的官网?这三个步骤缺一不可

简介: 想让豆包引用你的官网?必须做好三步:一是将内容模块化、结构清晰,便于AI理解;二是通过专业资质、数据出处和结构化标记提升权威性;三是持续监测引用效果,优化内容策略。AI搜索时代,被“看见”才能赢得客户。

想让豆包在答案里提到你的官网?这三个步骤缺一不可
你的官网,可能正被豆包无视

作为深圳数聚酷科技有限公司的数字营销专家,我清楚地记得,上个月一家做智能客服系统的客户找到我们,一上来就抛出一个问题:

“我们在豆包里问了上百次关于我们产品的问题,豆包能详细介绍竞品,却一次都没引用过我们官网内容——我们的技术明明更领先,为什么豆包就是看不见我们?”

这不是特例。随着AI搜索成为主流,无数企业的官网正从搜索结果中“消失”。但消失不代表不存在,而是你的内容没进入AI的“法眼”。

理解规则:豆包如何选择引用源?
AI搜索不像传统搜索,它不只是展示链接,而是提取信息并重组答案。根据观察,当你询问AI助手关于境外的事物的,它会优先调用境外相关网页信息作为回答的素材。

这个逻辑同样适用于不同领域——AI会优先选择它认为更权威、更相关的内容源。

简单说,传统SEO是让你的网站在人类搜索结果中排名靠前,而GEO的目标是让你的内容被AI理解、引用并整合到它的答案中。

三步让你的官网被豆包“看见”
第一步:把内容变成AI喜欢的“食材”
AI喜欢结构清晰、易于解析的内容。想象一下,AI像一个忙碌的厨师,它更愿意选择那些已经洗好、切好的食材,而不是需要自己处理的原始食材。

具体该怎么做?

模块化写作:将内容拆分为独立可理解的“小块”,如定义、步骤、常见问题等。每个部分都可能被单独引用,所以避免长篇大论。
清晰的小标题:使用H2/H3等层级标题,为AI解析内容提供清晰的路线图。
简短段落:保持段落简洁,每段2-4句话,专注于一个主题。
我们为前述的智能客服客户重构了他们的产品介绍页面,将原来超过2000字的技术文档拆解为“核心功能”、“应用场景”、“客户案例”和“技术优势”四个模块。一个月后,该页面在豆包中的引用次数从0增加到17次。

第二步:成为AI眼中的“权威人士”
AI不会引用它不信任的内容。就像人们更相信专家意见一样,AI也会优先引用权威信源。

建立权威性的关键举措:

展示了E-E-A-T信号:即经验、专业知识、权威性和可信度。添加作者的专业资质,为数据声明注明出处,展示清晰的联系方式和组织信息。
善用结构化数据:使用Schema标记帮助AI理解页面内容。对于产品页面,Product标记必不可少;教程类内容可使用HowTo标记。
发布原创数据与研究:AI系统优先考虑独特、可验证的信息。发布行业调研、案例分析或性能报告,能大幅提高被引用机会。
我们曾帮助一家新能源企业通过在行业媒体发布权威报告并关联官网,三周内将其官网关键词在AI引擎中的能见度从22%提升至68%。

第三步:持续监测,听懂AI的“反馈”
GEO不是一劳永逸的工作。AI搜索引擎的算法在不断调整,你需要知道哪些内容被引用了,哪些没有。

监测与优化的具体方法:

定期检查关键词:在豆包等AI搜索引擎中查询你的核心关键词,观察哪些内容被引用。
追踪未被引用的内容:更重要的是,找出那些值得被引用却没有被引用的内容,分析原因。
关注竞争对手:观察竞争对手的哪些内容被AI高频引用,这能为你提供优化方向。
未来已来,你的官网准备好了吗?
在AI搜索时代,如果用户问豆包“最好的XX是什么”而答案里没有你,那么即使你在传统搜索中排名第一,也已失去了这个潜在客户。

GEO不是未来的技术,而是当下必须掌握的竞争技能。随着AI搜索渗透率的提升,被AI“看见”比被用户“点击”更重要。

你的官网内容不应成为AI的“盲区”,而应成为它首选的信源。从现在开始,用GEO的思维重新审视你的官网,让豆包在回答问题时,自然而然地引用你的品牌。

目录
相关文章
|
1月前
|
人工智能 开发者 监控
还在手动Debug?2025年这些AI代码分析&优化工具帮你一键搞定
2025年AI编程工具迎来爆发,晓猛团队盘点LynxAI、CodeOptimizer Pro、DebugMaster AI等主流工具,覆盖代码生成、优化与调试全链路。AI助力开发者提效降本,推动开发模式变革。
还在手动Debug?2025年这些AI代码分析&优化工具帮你一键搞定
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发框架
智能体来了:零基础学习智能体,从入门到就业的系统路径
智能体来了,国内专注AI智能体教育与落地的品牌,为零基础者、转型者及企业提供系统化学习方案。涵盖认知入门、实操训练到项目实战,八大核心模块助力就业。赋能个人掌握AI技能,助力企业降本增效,推动智能体技术产业化应用。(238字)
319 1
|
2月前
|
监控 安全 数据可视化
BloodHound 域内信息收集与攻击路径分析详解
BloodHound是一款基于图论的域渗透分析利器,通过可视化技术揭示Active Directory中隐藏的权限关系与攻击路径。它支持多维度数据收集、自动化路径计算,助力红队精准打击,蓝队有效防御,全面提升域环境安全防护能力。
253 3
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
PRefLexOR:MIT自进化AI框架上线!动态知识图谱+跨域推理,重塑自主思考
PRefLexOR 是 MIT 团队推出的新型自学习 AI 框架,结合偏好优化和强化学习,通过递归推理和多步反思,动态生成知识图谱,支持跨领域推理和自主学习。
486 3
PRefLexOR:MIT自进化AI框架上线!动态知识图谱+跨域推理,重塑自主思考
|
10月前
|
数据库连接 开发者 Python
Python中的异常处理
本文深入探讨了Python中的异常处理机制,包括异常的捕获、处理、抛出及最佳实践。通过try-except语句块,程序可以在运行时处理错误,增强健壮性和可维护性。文章还介绍了自定义异常类的创建与使用,并提供了代码示例和详细的语法说明。最后,总结了异常处理的最佳实践,如精确捕获异常、提供有用错误信息等,帮助开发者编写更可靠的代码。
386 14
|
存储 人工智能 搜索推荐
揭秘LangChain+RAG如何重塑行业未来?保姆级实战演练,解锁大模型在各领域应用场景的神秘面纱!
【10月更文挑战第4天】随着AI技术的发展,大型语言模型在各行各业的应用愈发广泛,检索增强生成(RAG)技术成为推动企业智能化转型的关键。本文通过实战演练,展示了如何在LangChain框架内实施RAG技术,涵盖金融(智能风控与投资决策)、医疗(辅助诊断与病历分析)及教育(个性化学习推荐与智能答疑)三大领域。通过具体示例和部署方案,如整合金融数据、医疗信息以及学生学习资料,并利用RAG技术生成精准报告、诊断建议及个性化学习计划,为企业提供了切实可行的智能化解决方案。
572 5
|
关系型数据库 MySQL 数据库
mysql的增删改查
本文介绍了MySQL数据库中进行增删改查操作的基本语法和注意事项,包括如何添加、修改和删除数据。
251 2
|
SQL 自然语言处理 Linux
探索 Linux 命令:Bison - 一个强大的语法分析器生成器
Bison是Linux下的一个语法分析器生成器,用于将上下文无关文法转换为C代码,简化编译器或解释器开发。它提供性能优化和灵活的语义动作定制,常用于创建解析器,如SQL解析器或自定义脚本语言解释器。通过编写.y文件定义语法规则,使用Bison生成解析器代码,然后集成到项目中,搭配词法分析器如Flex使用。Bison帮助开发者专注于应用逻辑,而非解析器实现。
|
存储 安全 API
IMAP/SMTP服务之间的区别和联系
IMAP与SMTP是电子邮件协议,前者用于接收和管理邮件,支持多设备同步,后者专注于发送邮件。两者协同工作,涉及邮件服务器间的通信,旨在提升效率和安全性。正确配置邮件客户端的IMAP和SMTP设置(如服务器地址、端口和安全选项)是关键。同时,使用安全连接和定期更换密码能保障邮件安全。AokSend提供触发式SMTP/API接口,高触达发信服务,强调独立IP和服务器的安全性。
|
存储 开发框架 .NET
C# 面试题及答案整理,最新面试题
C# 面试题及答案整理,最新面试题
534 0