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