7500亿美元。这是麦肯锡预测的到2028年将受AI搜索直接影响的消费支出规模。当我们讨论"AI替代人类"时，更紧迫的现实是：AI正在替代传统的搜索引擎，而大多数品牌对此毫无准备。
《GEO：抢占AI第一句话》这本书敏锐地捕捉到了这场"从搜索到生成"的范式转移。作者王成虎以先驱的理论为基，结合中美市场的一线实战，提出了"GEO不是优化，而是生存"的尖锐观点。
书中关于"引用漂移"、"实体消歧"、"证据图谱"的论述，不仅具有极高的战术价值，更重新定义了数字时代的品牌资产——未来的品牌力，等于你被AI引用的权威性和稳定性。
对于所有关注AI应用层投资的机构和企业，这是一本必读的战术手册。
内容简介
当ChatGPT、Perplexity和Gemini开始直接回答用户提问，传统搜索的"蓝色链接"正在失效。超过50%的消费者已转向AI获取购买建议，但大多数品牌仍困在过时的SEO逻辑里——这是数字营销领域正在发生的"可见性危机"。
本书是首部系统性阐述生成式引擎优化（GEO）的实战指南。作者基于普林斯顿大学理论框架与中美市场一线案例，揭示了AI时代品牌生存的新法则：从"争夺排名"到"成为信源"。
全书四大板块层层递进：
理论基础篇解构GEO与SEO的本质差异，解析AI引用内容的底层逻辑（RAG机制、引用漂移现象、实体消歧技术）；方法论篇提出"答案骨架"写作法（SCOCW模型）、证据链系统构建、Schema标记实战及llms.txt部署；工具篇深度评测Profound、Peec AI等全球主流GEO平台，提供企业级选型决策矩阵；案例篇详解Ramp（金融科技）、常德（城市品牌）、跨境电商等从0到1的转型实战，附赠90天GEO启动路线图。
独特的中美双重视角对比Google与百度生态差异，为出海企业与本土品牌提供差异化策略。无论你是寻求增长的CMO、转型的SEO专家，还是关注AI应用的战略决策者，这本书都将助你抢占AI答案的"第一句话"，在零点击时代掌握品牌话语权。
这不是关于未来的预测，而是当下必须进行的生存进化。
图书目录
前言
从"蓝色链接"到"唯一答案"——搜索的范式革命
第一部分 GEO基础——理解AI搜索的新秩序
第一章 什么是GEO——重新定义数字可见性
1.1 GEO的定义与边界（GEO vs. SEO；GEO vs. AEO；GEO vs. AIO）
1.2 GEO的三大核心维度（可信度锚定；语义逻辑适配；多模态协同）
1.3 GEO的市场规模与发展阶段（2023理论奠基期；2024技术框架期；2025产业化落地期）
第二章 GEO与SEO的本质差异——从"排名"到"采纳"
2.1 搜索范式的根本转变（用户行为的迁移；结果呈现的差异）
2.2 SEO与GEO的全维度对比表（目标平台、核心目标、优化重点、查询方式、结果形态、技术逻辑等10个维度）
2.3 为什么GEO不是"下一代SEO"（互补与共生关系；"SEO抢位置，GEO抢第一句话"的本质）
2.4 双轨并行的整合策略（内容复用；关键词协同；技术整合；监测互补）
第三章 AI搜索的工作机制——理解你的"优化对象"
3.1 大语言模型的检索逻辑（从"索引"到"生成"；RAG检索增强生成机制）
3.2 AI如何选择引用源（普林斯顿大学研究：权威性、结构、语义密度、可验证性）
3.3 引用漂移（Citation Drift）现象（各AI平台漂移率数据；波动性策略启示）
3.4 不同AI平台的"偏好"差异（ChatGPT/Perplexity/Gemini/Claude）
第二部分 GEO核心方法论——从理论到实战
第四章 内容架构设计——让AI"一读就懂"
4.1 "金三角"内容模型（事实Facts；逻辑Logic；风格Style）
4.2 结构化标记实战指南（Organization/FAQPage/Product/HowTo Schema；JSON-LD实施）
4.3 "答案骨架"写作法（SCOCW模型：场景-标准-选项-取舍-注意事项）
4.4 多模态内容优化（图像Alt文本；视频文字稿；PDF元数据）
4.5 LLMs.txt文件——新时代的Robots.txt（格式规范；Token成本控制）
第五章 权威性与可信度建设——成为AI的"信源"
5.1 E-E-A-T的GEO进化版：M-E-E-E-A-T（新增多模态与参与度）
5.2 证据链系统（Evidence Graph）构建（四层架构：官网-媒体-社区-学术）
5.3 数字公关（Digital PR）的GEO策略（Wikipedia/Crunchbase布局；Reddit运营；专家网络）
5.4 负面信息管理与纠偏（诊断源头；证据更新；修复周期4-8周）
第六章 技术架构与可访问性——让AI"抓得到、读得懂"
6.1 技术可访问性三要素（Robots.txt优化；IndexNow协议；XML Sitemap）
6.2 实体消歧与知识图谱（SameAs标记；Wikidata关联；通用品牌名消歧）
6.3 页面性能与渲染（JS渲染限制；Core Web Vitals；可爬取性检查清单）
6.4 API优先与内容联邦（Content API策略；Schema.org知识联邦）
第三部分：实战工具与平台生态
第七章 GEO工具全景解析——监测、诊断与优化
7.1 GEO工具分类体系（监测类、诊断类、优化类、生成类）
7.2 主流GEO平台深度评测（Profound/Peec AI/AthenaHQ/Rankscale）
7.3 传统SEO工具的GEO功能（Semrush/Ahrefs/Sistrix）
7.4 工具选型的决策矩阵（企业级/中端/初创/电商适配方案）
第八章 行业实战案例——从0到1的GEO转型
8.1 案例一：B2B SaaS公司的AI可见性突围（Ramp模式：可见性3.2%→22.2%）
8.2 案例二：消费品牌的场景化占位（白酒营销：中秋送礼场景矩阵）
8.3 案例三：城市品牌的GEO开创（常德案例：全球首个城市品牌GEO）
8.4 案例四：独立站的差异化破局（Quirky Gifts：Negative Prompting策略）
第九章 90天GEO启动路线图
9.1 启动前准备：GEO体检（基线测量；资产盘点）
9.2 第1-30天：基础构建期（技术基础；内容基础）
9.3 第31-60天：内容与权威建设期（10篇可采纳专题页；专家评价）
9.4 第61-90天：优化与规模化期（二次AI体检；系统建设）
9.5 预算与资源配置建议（初创$0-500/月；中型$2-5K/月；大型$10K+/月）
第四部分：全球化视野与组织变革
第十章 中美GEO发展路径对比——制度、技术与市场的三角博弈
10.1 技术发展路径差异（美国：模型驱动；中国：应用驱动）
10.2 市场生态对比表（平台/服务商/内容偏好/商业化四维对比）
10.3 监管环境差异（美国：宽松自律；中国：先行监管）
10.4 跨国品牌的GEO策略建议（双轨制；技术适配；组织协同）
第十一章 组织架构与能力建设——GEO不是营销部的独角戏
11.1 GEO作为跨职能战略（GEO治理委员会五角色）
11.2 内容工作流的重构（问题图谱→证据采集→答案骨架→Schema→分发→监测）
11.3 技能矩阵与团队培训（内容创作者/SEO专家/数据分析师能力模型）
11.4 与外部合作伙伴的协同（代理商选择三标准；平台关系管理）
第十二章 未来展望——2026-2030年GEO evolution
12.1 技术趋势预测（API接口时代；Agentic GEO；多模态成熟）
12.2 行业格局演变（工具整合潮；赢家通吃加剧）
12.3 伦理与可持续性（信息茧房；AI幻觉责任；绿色GEO）
12.4 给决策者的终极建议（短期6个月；中期1-2年；长期3-5年路线图）
结语
把"第一句话"当作北极星
附录
附录A：GEO核心术语表
附录B：GEO工具对比表（2026年1月版）
附录C：推荐阅读与资源
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