客户已经换了个地方问问题——从搜索框换成了 AI 对话框。2 天集训 + 第 14 天复测，当场做完、当场发布、用数据证明动没动。
两天线下集训，第 14 天线上结项复测
从底层逻辑到监测排查，一条主线打通
讲课不超过连续 60 分钟，课后第一场必是实操
每份都是当天做完、带走就能用
很多企业对 AI 搜索的焦虑是模糊的——「感觉客户变了，但不知道具体变在哪」。这门课的第一个动作，就是把模糊变成一张表：用 5 个 AI 平台 × 20 个真实客户问句，逐格记录你的品牌有没有出现、排第几、出现的是谁。做完这张表，问题立刻变得具体。
验收口径也只有一条：当场做完、当场发布、第 14 天拿数据。课程不给「回去慢慢试」的模糊交付，因为看不见结果的课，上了等于没上。
本课按固定大纲与班期开班，不设硬性门槛；页面不列价格，班期与费用详询招生顾问。
入口变了，被「看见」的方式也跟着变了。
AI 搜索不再给你一排链接，它读完一批资料后直接给结论。客户可能从头到尾没有点开过任何网站。
传统搜索里排第一，不代表 AI 会引用你；反过来，一些排名普通的页面反而常被当真来源。评价标准换了。
大段铺陈的宣传文案不容易被抽取。结论前置、结构清晰、事实可核的内容，更容易进入 AI 的答案。
AI 判断可信度时会看「谁在说」。官网、媒体、垂直平台、问答社区各自承担不同作用，需要配组合。
这四件事合起来，就是 GEO（生成式引擎优化）要解决的问题。它建立在 SEO 的基础上，但目标和手法都不一样——核心从「让搜索引擎排我」变成「让生成模型引用我」。
为什么第 3 天要挪到第 14 天？因为可见性改善需要 4–8 周，三天连排到第三天数据还没动，只能继续讲理论——不如把这一天用来验收。
开场就用你自己行业的词，在 5 个 AI 平台当场提问，把「你的品牌一次都没出现、隔壁同行出现了」投到大屏。然后动手做完基线诊断表、场景问题清单与优先攻坚词表。
上午现场写出三类可发布内容（首页答案块、产品／服务页、FAQ 页），并做「去 AI 味」改写；下午做站点可抓取性改造、信源配置与监测台账，最后收在你的 30 天执行计划上。
把 D1 的同一套 20 个问题重跑一遍，当场对比两次数据、算出引用率与位次变化；每人 15 分钟路演，卡点归类成「通用病症」集体会诊。
面向有专职运营团队的客户，可加一天做「企业内容生产线搭建 + 团队分工」。这是唯一值得加天的方向——它加的是完全不同的内容，不是把两天的东西拉长。
设计原则三条：每个模块当天必须产出可带走的东西；讲课不超过连续 60 分钟；下午第一场不排理论，排动手。
| 模块 | 内容 | 当天产出 |
|---|---|---|
| 一 · GEO 底层逻辑 | AI 搜索与传统搜索的三处根本差异；生成式检索的三步机制（抓取 → 检索 → 生成）；为什么「内容发得多」不等于「被引用」 | — |
| 二 · AI 可见性基线诊断 | 5 个平台 × 20 个问题的完整诊断方法；品牌是否出现、排第几、竞品是谁，逐格填表 | 《企业 AI 可见性基线诊断表》 |
| 三 · 场景问题挖掘 | 四决策阶段（知晓／熟悉／考虑／购买）× 五要素（人群／地区／预算／功能／使用条件）；用 AI 批量生成再人工筛 | 《GEO 场景问题清单》≥30 条 |
| 四 · 关键词分层与优先级 | 品牌词、品类词、场景长尾、竞品对比词的权重差异；按「被引用概率 × 客户价值」打分排序 | 《优先攻坚词表 Top 20》 |
| 五 · AI 偏好的内容结构 | 结论前置写法、可抽取的问答块、数据表、实体命名一致性、可信要素、段落长度控制 | — |
| 六 · 内容实战 | 现场写完三类页面，用《GEO 内容自检 15 条》同桌互评；含「去 AI 味」改写专项 | 3 篇可直接发布的 GEO 内容 |
| 七 · 站点可抓取性改造 | 爬虫放行检查（是否误拦主流 AI 爬虫）、首屏可读性、站点地图、结构化数据；教「填表式」做法，不教写代码 | 《站点 GEO 改造工单》 |
| 八 · 信源配置与发布 | 五类信源的作用与成本对比：官网、自媒体、垂直媒体、新闻源、问答社区；按内容类型配组合 | 《GEO 发布与信源配置表》 |
| 九 · 监测 · 排查 · 台账 | 5 个观测指标（收录／引用／推荐位次／品牌提及／联系方式展示）；6 步排查法 | 《GEO 监测台账 + 30 天跟踪表》 |
| 十 · 30 天行动计划 | 把任务拆到周、写到人、排到日；讲师逐份签字确认 | 《个人 30 天 GEO 执行计划》 |
每一份都是现场做完、带走就能用的成品文件，不是讲义，也不是笔记。
5 平台 × 20 问题完整记录，含品牌出现次数、位次、竞品。这是后面一切对比的锚。
按四决策阶段分组的真实客户问句，直接可以拿来当内容选题库用。
带打分与排序，明确未来 30 天先打哪 20 个，不平均用力。
首页答案块 + 产品／服务页 + FAQ 页，已过自检 15 条与去 AI 味改写。
逐项列出自家站点要改什么、谁去改、改完怎么验，回去照着执行。
哪类内容发哪个渠道、频次多少、成本多少，一次配清楚。
5 个指标 × 逐日／逐周记录，附 6 步排查法速查页。
任务拆到周、责任写到人、时间排到日，讲师签字确认。
第 14 天产出。D1 与 D14 两次同题复测的数据对比，含引用率与位次变化。
工具清单直接印在课上，不藏着。并且我们保证：光靠前两层，大部分中小企业就够用了。
| 层级 | 配置内容 | 成本 |
|---|---|---|
| 第 1 层 · 必备 | 主流 AI 平台账号（用于诊断与复测）、搜索引擎资源平台（查收录）、爬虫抓取状态自检、结构化数据在线校验工具 | 0 元 |
| 第 2 层 · 自建（课程交付） | 《AI 可见性监测台账》模板、批量提问记录脚本（本地运行，无需付费）、内容自检评分卡、站点改造工单模板、信源配置决策表 | 0 元，随课交付 |
| 第 3 层 · 可选 | 第三方可见性监测服务、媒体发稿资源等。课上只讲「什么阶段该花钱、花在哪一项上最划算」，不推荐具体供应商 | 按需 |
一个必须讲透的现实：绝大多数中小企业学员，第 1 层加第 2 层就够用了。境外监测工具对本地生活服务类生意价值有限，课程主攻的平台也会收窄到客户真正在用的那几个入口——贪多必失。
这一条在课程招生与现场都适用。它既是合规要求，也是这门课能被信任的原因。
另外提醒一句：学员需自带笔记本电脑，一个班一台都不许少。这门课是动手课，没有设备就没法上。
本课不设硬性门槛，也不要求先证明什么。把边界说在前面，你能自己判断要不要来。
差在最关键的一步：传统搜索给你一排链接，你自己点进去读；AI 搜索直接给结论，它先自己读一批资料，再把答案组织给你——而你的客户很可能根本没点开你的网站。这意味着「网站排第几」不再是唯一战场，真正的战场是「AI 在组织答案时会不会提到你、引用你」。这件事有可操作的方法，也有可测量的指标，所以值得系统学一遍。
GEO 不是「换个名字的 SEO」。SEO 面对的是排序算法，核心是关键词与链接；GEO 面对的是生成模型，核心是「内容能不能被抽取、被理解、被信任」。差异很具体：AI 引用的内容里，有相当比例在传统搜索里排名并不靠前，说明老办法不是简单套用就能生效。课程第一天就会用你自己的品牌做一次实测，让差异直接摆在你面前，而不是听我们讲。
反而更值得。大企业在传统渠道有预算优势和品牌积累，中小企业拼不过；但在 AI 问答这个新入口里，模型不会因为你规模小就不提你——它只看内容是否回答得清楚、信源是否可信。我们已经见过不少案例：一个回答得干脆的问答页，比一堆精心排版的宣传页更常被引用。课程会帮你把资源集中在少数真正有效的位置上。
要把话说在前面：可见性的改善通常需要 4 到 8 周，这与模型更新知识库、调整引用模式的节奏有关，不是发布当天就能看到变化。我们把这门课设计成 2+1 天，第 14 天做复测，就是为了让你在课程周期内亲眼看到「动了没有」——如果数据动了，你就有信心继续；如果没动，我们当场一起分析卡在哪一步。
不承诺。任何承诺「几天上首页」「保证被 AI 引用」的说法，你都可以直接不信。GEO 的改善取决于内容质量、信源配置、站点基础与竞争环境的共同作用，属于可以努力、但不能保证的事情。课程招生与现场都遵守这条口径，它既是对你的负责，也是这门课能长期做下去的前提。我们承诺的是：交付 9 份成品、交付一套可自查的方法，以及一份真实的复测对比数据。
我们的建议是「决策者到、执行者更要到」。老板或市场负责人到场，能当场定下攻坚方向与资源投入；真正做内容的执行者到场，才能把方法带回去落地。如果只有老板来、没人负责写内容，回去往往就停在计划上。若是有专职运营团队的客户，可以在此基础上加一天，专门做「内容生产线搭建与团队分工」。
本课按固定大纲与班期开班，不同城市、不同班期的排课与场地成本不同，因此页面不挂统一价格。开班计划与费用详询招生顾问；也可以先看站内的课程体系总览，了解它在整个课程结构里的位置。
星晚文化传播（湖北）有限公司 ｜ 市场监管部门核准登记的营利性企业 ｜ 联系方式见 联系与到访
本课程不承诺任何排名与时效结果。课程介绍、课程设置与师资安排可能随班期调整，最新信息以开班通知为准。
