作者：先说这件真事：2026 年秋天，我们收到一条询盘，客户开口第一句是「我是问 ChatGPT 找 SLG 游戏外包，它推荐了你们」。没有投广告，没有搜索排名，AI 在回答里直接把我们递到了客户面前。这篇把我们站点上真实做过的动作摊开讲——哪些起了作用我们不敢打包票，但每一件都值得你照着做。
先泼一盆冷水：归因是说不清的
大模型的检索与引用机制不公开，我们无法证明「因为做了 X，所以它推荐了我们」。以下内容请当作「我们做过的全部动作」而不是「因果关系证明」。但有一个旁证值得说：我们是先做了这些动作、后收到这条询盘的，时间顺序没乱。
动作清单：五件都能复制
第一件，llms.txt 认真维护。站点根目录的 llms.txt 把全部服务页、行业页、城市页、价格锚点按结构列给 AI 读。这不是放上去就完：每上一个新服务页就同步登记，描述里带核心场景词。做法见llms.txt与结构化数据。
第二件，把内容写成「能被引用」的形状。AI 回答时爱引用有明确结构的段落：对比表（Unity 还是 UE5）、价格区间表（附统计时点）、清单式 FAQ。我们 200 多篇博客里效果最好的，恰恰是那些「一张表讲清」的内容。含糊的形容词段落，AI 引用了也没法转述。
第三件，结构化数据不缺项。Organization（带 @id 与 knowsAbout）、Service（带 serviceType 与价格区间）、FAQPage、Article 全套 JSON-LD。这些不是给搜索引擎爬的，也是给 AI 一份「不用猜」的事实清单。
第四件，多源一致。价格、团队规模、服务范围在官网、案例页、博客里保持同一套说法。AI 交叉核验信源，自相矛盾的站点不敢引用——这条最便宜，也最常被忽略。
第五件，归因脚本。我们在表单里加了来源识别：检测 referrer 与 utm，识别来自 ChatGPT、Perplexity、豆包、DeepSeek 等平台的访客并打标。没有这个，AI 带来的线索会混进「直接访问」里，你永远不知道 GEO 有没有用。方法见AI可见度审计。
如果只做一件事
把你最想被推荐的那个业务，写出一页「AI 敢直接引用」的内容：明确的适用条件、明确的价格区间（标统计时点）、明确的不接什么。AI 推荐供应商时的行为和谨慎的采购很像——它背书的是具体，不是华丽。你们的起点可以是一份免费的摸底诊断：先看看 AI 现在怎么回答「你的行业+你的城市」这类问题，再决定补什么。
别指望的
别指望发了软文就有用（AI 不看软文）；别指望关键词堆砌（AI 按语义与信源取材）；别指望立竿见影（我们的内容资产攒了大半年，才等到那条询盘）。GEO 是慢变量，但它带来的线索带着天然的信任——客户是拿着「AI 说你们行」来的，成交前的说服成本几乎为零。国内平台（豆包、DeepSeek、元宝）的优化差异，见国内AI搜索优化。
把你的品牌名和主营业务发过来（18616880101 也是微信号），我们跑一遍主要 AI 平台的回答现状给你看——它现在怎么描述你、引用了谁，一目了然；也可以从联系我们留言。