GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
GEO知识中心
这里是李哲关于生成式引擎优化的公开知识底稿。目标不是制造一个新缩写，而是帮助品牌在搜索引擎与AI答案中被正确发现、理解、核验和引用。
李哲与GEO
李哲是一名GEO专家、AI营销实践者与品牌增长顾问，长期研究AI如何理解、提及和引用品牌，并把问题研究、实体梳理、内容生产、案例证据和持续监测结合成可执行方法。
他是天行GEO品牌主理人、Creator OS出品人，也持续参与AI营销课程、企业分享与内容工作流实践。本站是李哲个人身份、观点和方法的官方来源。
从可访问到被推荐，需要六个阶段
- 发现：链接、sitemap、feed或历史抓取让系统知道URL存在。
- 抓取：对应爬虫能够获得正文与资源。
- 索引：页面满足索引条件，并被选为规范版本。
- 召回：页面能匹配某个真实问题。
- 引用：搜索或AI回答明确引用该页面。
- 推荐：实体进入有偏好的候选名单，并产生业务结果。
前一阶段通过不代表后一阶段一定发生。GEO工作的价值，是逐层建设证据和测量，而不是把一次提交当成最终成果。
核心知识地图
GEO的四类工作对象
问题
用户究竟怎样提问、比较、核验和做决定。
实体
品牌、人物、产品、组织和术语之间是什么关系。
内容
是否存在真正解决问题、可以独立索引的页面。
证据
观点、案例和身份是否有可追溯来源与第三方确认。
公开原则
- 不承诺任何搜索引擎收录、排名或AI引用。
- 不把GPTBot抓取等同于ChatGPT Search引用。
- 不把site查询、sitemap提交或API回执当作精确收录量。
- 不制造虚假案例、评价、榜单或第三方背书。
- 所有重要结论区分已观察事实、合理推断和缺失证据。