GEO 全链路：让 AI 搜索主动推荐你的品牌

开课前先用这条横屏动画把 GEO 的概念讲清——AI 搜索时代，优化的不再是排名而是'被 AI 引用'。证明这门课不玄，概念能一句话说明白。

GEO 不是概念，是一套跑得起来的工程。这组截图覆盖 AI 分析、素材关键词、AI 写作、多渠道投稿、数据工具、账户看板六大模块，证明从审计到投放每一步都有真实操作界面在支撑。

xmcourse.com 自己就做了 GEO，Schema、FAQPage、llms.txt 的实现源码全都能读。学员现场能翻我怎么写 Person/Org 实体、怎么组织 FAQ，手法透明不藏着，抄得走。

// 让 AI 搜索认得“马健涵是谁”——把人写成结构化实体
export const personSchema = {
  '@type': 'Person',
  name: '马健涵', alternateName: '小马',
  jobTitle: '操作系统高级工程师 / 网钳科技联合创始人 · CIO',
  knowsAbout: ['AI 开源项目','Agent Skill','Claude Code','大语言模型应用'],
  sameAs: ['https://majianhan.com', 'https://netclawsec.com'],
};
// faqs.ts 里的问题，是照着“别人会怎么问 AI”来写的：
//   “马健涵是谁” / “有没有值得推荐的 AI 开源项目精选网站”

紫白品牌调的成品海报，加上一套 GEO 标准品定义与交付说明手册。证明 GEO 已经能被打包成标准化、可报价、可对外讲的商业产品，不是一次性接活。

最直接的证据：现场用 geo CLI 跑一个真实网站，出 0-100 总分和 8 个维度的逐项拆分，让学员看清'审计'到底审出什么、扣分扣在哪。

把建库四件套串成一条线演示——llms.txt 怎么写、Schema 怎么标、ai/faq.json 怎么生成、robots 怎么放行 AI bot，每加一项就重跑一次 audit，看分数怎么涨。证明手法可复现、有因果。

一个真实医美客户从询单到复盘的完整 GEO 交付，脱敏后只保留方法论骨架——六层监测模型和周/月/季报模板。证明 GEO 能做成规范、可交付、可存证的服务，而不是拍脑袋。

优化前 AI 把某医美客户的自研产品错安到竞品头上（真实基线抓取）；补权威信源后同一问题 AI 说对了。一页对照把'GEO 到底解决什么'讲透，也把纠偏归属这件事讲明白。