流量分配规则变了，就得跟着变。
因为流量和收益直接挂钩，这是铁律。做过 SEO 的都知道，踩对规则的人能吃好几年红利。现在，AI 带来的就是这种级别的规则重构。
过去的 SEO 逻辑，已经失效了。 以前是用户搜关键词，搜索引擎给列表，大家抢的是 “排名”。现在用户直接问 AI，AI 给整合答案 —— 不用打开网页，流量自然绕开了传统排名。 核心变了，从 “抢位置” 变成 “抢引用”。让 AI 回答时能选中你的内容，这就是 GEO 要做的事。
GEO 的起步，就三件事。 目前没有完整体系，这是我自己实践后的总结。
第一，把网站做成 “AI 能看懂的样子”。 核心是建 llms.txt。这东西就是网站给 AI 的 “说明书”—— 写清楚网站定位、核心资源、是否允许训练、哪些问题该引用这里。 另外，robots.txt 里必须明确授权主流 AI 爬虫，给足访问权限。这一步是基础，基础打不好，AI 根本看不到你。
第二，给关键页面加 “精准指引”。 Vercel 提过在 script 标签里嵌指令，告诉 AI 页面核心内容、该匹配什么用户查询。但手动嵌每个页面太麻烦，我自己做了个组件实现动态注入。 比如博客页，就明确告诉 AI “这里是 GEO 实操技巧”；工具页就标注 “提供 AIprompt 生成功能”—— 让 AI 精准匹配需求。
第三，用工具解决 GEO 的 “盲盒问题”。 做 GEO 最头疼的是 “不知道 AI 有没有看你的内容”“不知道引用率有没有涨”。这时候「模力指数」专业补位上了：
- llms.txt 和 robots.txt 的模板直接用，不用自己琢磨格式；
- 能实时看到Deepseek、豆包、kimi、百度AI+爬虫的访问记录，爬了哪些页一目了然；
- 能统计页面被 AI 引用的频次，优化方向不用瞎猜。
现在的 GEO，大家都在试错。 没有谁有绝对领先优势，差的就是 “先动手 + 用对工具”。「模力指数」能把基础配置和数据监测的成本降下来，这就是优势。
流量红利窗口期就这么长，AI 改变的规则里，藏着下一波赚钱机会 ——GEO，必须重仓。
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