GEO优化入门指南可查看：《GEO 优化入门指南（2026年最新版）》

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7.1 地域 GEO 优化核心逻辑（2026年技术背景驱动）

7.1.1 2026年地域 GEO 的核心价值（为什么必须做）

• 本地 AI 搜索渗透率突破 75%：根据 Canalys 2026年 Q3 报告，用户通过 “本地 AI 工具（如地图 AI、本地生活助手）” 获取本地服务信息的占比达 75.2%，远超传统搜索引擎（24.8%），地域 GEO 成为本地品牌曝光的核心入口；
• 垂直本地大模型崛起：百度地图 AI、高德本地助手等工具已实现 “实时 LBS + 本地语义理解”，能基于用户位置（如 “合肥蜀山区蜀西湖 3 公里内”）、时间（如 “周末 brunch 时段”）、偏好（如 “小众咖啡馆”）推荐精准内容，未做地域 GEO 的品牌将完全错失这类流量；
• 本地转化链路缩短：地域 AI 推荐直接关联 “到店 / 上门服务”，某调研显示，AI 本地推荐的用户到店转化率（28%）是传统广告（5%）的 5.6 倍，且获客成本降低 40%。

7.1.2 AI 对本地品牌的认知路径（2026年语义 + LBS 双驱动）

AI 通过 “LBS 定位→本地信源抓取→地域语义匹配→场景化推荐” 四步识别并推荐本地品牌，每一步均需针对性优化：

1. LBS 定位阶段：AI 通过用户设备 GPS、IP 地址、WiFi 热点锁定地理位置（精度达 100 米内），优先推荐 “距离用户最近 + POI 信息完整” 的品牌，某美甲店因 POI 地址精确到 “XX 商场 B1 层 12 号铺”，3 公里内 AI 推荐率提升 55%；
2. 本地信源抓取阶段：AI 优先抓取 “本地权威平台” 内容（本地政府网、本地生活平台如大众点评、本地垂直论坛如合肥论坛），某本地装修公司在 “合肥论坛” 发布案例后，AI 引用率从 12% 提升至 48%；
3. 地域语义匹配阶段：AI 解析用户需求中的 “地域特征词”（如 “老北京”“上海本帮菜”“广州早茶”），匹配品牌内容中的地域标签，语义匹配度≥85% 才会进入推荐池；
4. 场景化推荐阶段：AI 结合用户场景（如 “加班后深夜外卖”“周末亲子出游”）推荐品牌，某本地亲子乐园因内容含 “合肥滨湖新区亲子周末游” 标签，周末时段 AI 推荐率提升 60%。

7.1.3 影响地域 GEO 效果的关键因素（2026年量化标准）

因素类型	具体指标	2026年达标标准	未达标影响
LBS 数据完整性	品牌 POI 信息完整度（地址 / 电话 / 营业时间）	≥98%（无模糊表述）	AI 定位失败率增 70%，推荐率降 45%
本地语义匹配度	品牌内容与地域特征词的匹配率	≥85%（如 “上海”+“本帮菜”）	需求匹配错误，无效曝光增 65%
本地信源权重	品牌在本地高权重平台的内容覆盖率	≥3 个（如大众点评 + 本地论坛 + 地图）	本地 AI 抓取率降 50%
多模态地域元素占比	品牌多模态内容（图文 / 视频）中地域元素占比	≥70%（如含本地地标 / 方言）	多模态 AI 场景推荐率降 60%
本地用户口碑评分	第三方平台（大众点评 / 美团）用户评分	≥4.5 星（100 条以上评价）	本地包排名降 10 位以上

7.2 地域 GEO 核心实操策略（2026年落地细节）

7.2.1 内容本地化：植入地域基因，适配 AI 语义

（1）方言与地域词汇融合（2026年 AI 方言识别率达 98%）

• 方言适配原则：核心服务话术、内容标题嵌入 “地域特色词”，避免生硬堆砌，不同地域示例：

地域	行业	传统表述	地域化表述（AI 偏好）	语义匹配度提升
成都	餐饮	“好吃的火锅”	“巴适的老成都牛油火锅，辣度可选”	65%→92%
广州	茶饮	“好喝的奶茶”	“靓仔推荐的广式丝袜奶茶，少糖去冰”	60%→90%
北京	旅游	“有趣的景点”	“老北京必去的胡同游，带您逛南锣鼓巷”	58%→89%

• 落地位置：
  • 本地平台文案：大众点评店铺介绍、美团商家公告（如 “北京门店：咱这的炸酱面，老北京都爱来吃”）；
  • 短视频配音：抖音 / 小红书视频用 “地域方言 + 普通话” 双语配音（如成都视频开头用四川话 “欢迎来吃火锅哈！”）；
  • 客服话术：本地门店客服用方言问候（如广州客服 “早晨，有咩可以帮到您？”），并记录为 “用户互动案例” 发布到官网。

（2）本地地标与场景绑定（AI 通过地标快速定位地域）

• 地标类型选择：
  • 核心地标（必选）：城市标志性建筑（如上海外滩、北京故宫、杭州西湖）；
  • 区域地标（可选）：商圈（如深圳南山科技园）、交通枢纽（如广州南站）、社区中心（如成都春熙路步行街）；
• 绑定策略：
  • 内容标题含地标（如《上海外滩周边必吃的 3 家本帮菜馆，XX 品牌上榜》）；
  • 图片 / 视频植入地标：门店外观图含 “地标背景”（如北京门店照片背景拍 “国贸大厦”），视频开头用 “地标延时摄影”（如广州门店视频开头拍 “广州塔夜景”）；
  • 服务范围关联地标（如 “XX 品牌北京门店：覆盖国贸、三里屯、望京 3 大商圈，30 分钟上门服务”）；
• 案例效果：某上海本地日料店在内容中绑定 “外滩”“陆家嘴” 地标，2 周内 AI 在 “上海外滩日料推荐” 场景中的提及率从 15% 提升至 68%，到店客流增长 35%。

（3）本地节日与习俗结合（借势 AI 节日推荐）

• 2026年本地核心节日清单（AI 重点抓取）：

地域	特色节日 / 习俗	适配行业	内容方向示例
广州	广交会（4 月 / 10 月）	外贸 / 酒店	“广交会期间，XX 酒店推出外商专属套餐，步行 10 分钟到展馆”
西安	丝绸之路国际旅游节（5 月）	旅游 / 餐饮	“丝路旅游节，XX 餐厅推出西北风味套餐，凭门票享 8 折”
杭州	西湖音乐节（6 月）	饮品 / 零售	“西湖音乐节周边，XX 奶茶店买一送一，支持外带进场”

• 落地步骤：
  • 提前 1 个月策划 “节日专属内容”（如海报、短视频、优惠活动）；
  • 在本地平台（如杭州 19 楼论坛）发布 “节日攻略”（如《西湖音乐节逛吃指南，XX 奶茶店必打卡》）；
  • 同步更新地图 POI 信息（如 “广交会期间营业时间延长至 22:00”）。

7.2.2 地域关键词精准布局（让 AI 快速关联本地需求）

（1）地域关键词体系搭建（三类核心词，覆盖全场景）

关键词类型	定义	示例（北京朝阳区，餐饮行业）	布局优先级
地域 + 核心词	地域 + 品牌 / 产品核心功能	“北京朝阳 XX 品牌火锅”“朝阳火锅外卖”	最高（100% 覆盖）
地域 + 场景词	地域 + 用户使用场景	“北京朝阳周末聚餐火锅”“朝阳加班深夜火锅”	高（90% 覆盖）
地域 + 需求词	地域 + 用户痛点 / 需求	“北京朝阳哪里火锅好吃”“朝阳火锅外卖哪家快”	中（80% 覆盖）
地域 + 长尾词	地域 + 细分需求 + 特征	“北京朝阳国贸 3 公里内牛油火锅”“朝阳适合带娃吃的火锅”	中（70% 覆盖）

（2）地域关键词布局位置与技巧（2026年 AI 抓取优先级）

• 高优先级平台（必做）：
  • 地图 POI 名称：百度地图 / 高德地图店铺名称含 “地域 + 核心词”（如 “北京朝阳 XX 品牌火锅（国贸店）”），避免 “XX 品牌（1 店）” 等模糊命名；
  • 本地生活平台标题：大众点评店铺标题、美团商品标题（如 “北京朝阳 XX 火锅 —— 国贸店，24 小时外卖”）；
  • 官网地域专题页 URL：含地域拼音 + 核心词（如 “https://www.xxx.com/beijing-chaoyang-huoguo”），H1 标签含完整关键词（如 “北京朝阳区 XX 品牌火锅 —— 国贸周边聚餐首选”）；
• 中优先级平台（选做）：
  • 本地论坛帖子标题：如上海 KDS 论坛发布《上海徐汇 XX 奶茶店，徐家汇上班族必喝》；
  • 社交媒体标签：抖音 / 小红书视频添加地域关键词标签（如 #北京朝阳火锅 #朝阳国贸聚餐）；
• 避坑要点：避免 “跨地域关键词堆砌”（如北京品牌用 “上海火锅” 关键词），会被 AI 判定为 “语义不匹配”，导致本地推荐率骤降。

（3）关键词密度与自然度控制

• 密度标准：单页面地域关键词密度 1.5%-2.5%（如 500 字内容含 8-12 个地域关键词），避免过度堆砌（如 “北京朝阳 XX 火锅，北京朝阳最好吃的北京朝阳火锅”）；
• 自然融入技巧：通过 “地域 + 场景”“地域 + 需求” 的组合句式分散关键词，示例：
  • 生硬：“北京朝阳 XX 火锅，北京朝阳火锅外卖，北京朝阳火锅聚餐”；
  • 自然：“北京朝阳 XX 火锅，主打牛油锅底，国贸周边聚餐可提前预订，3 公里内火锅外卖 30 分钟送达”。

7.2.3 地域多模态内容适配（2026年 AI 多模态推荐占比超 60%）

（1）本地图片优化（含地域元素，提升 AI 识别）

• 图片内容要求：
  • 必含元素：门店外观（含地域路牌 / 地标背景）、产品（含地域特色装饰，如广州茶饮杯印 “广式醒狮”）、用户互动（如成都门店用户举 “巴适” 手牌）；
  • Alt 文本标注：含 “地域 + 核心词 + 元素描述”（如 “北京朝阳 XX 火锅门店外观 —— 背景可见国贸大厦，门店招牌写‘老北京牛油火锅’”）；
• 工具推荐：用「Canva」制作地域特色图片模板（如西安门店图片加 “兵马俑” 元素边框），确保图片风格统一。

（2）本地短视频优化（场景化 + 地域化，AI 优先推荐）

• 15 秒短视频结构（2026年 AI 短视频抓取偏好）：
  • 开头 3 秒：地域地标 / 方言吸引注意力（如 “镜头扫过上海外滩，配音‘在上海想吃本帮菜？看这里！’”）；
  • 中间 10 秒：核心服务 + 地域特色（如 “XX 品牌本帮菜，红烧肉用上海本地酱油，甜而不腻”，展示菜品制作过程）；
  • 结尾 2 秒：地域引导（如 “门店就在外滩附近，点击定位来吃！”）；
• 流量获取：
  • 抖音 “同城流量” 投放：定向 “门店 3-5 公里内” 用户，兴趣标签选 “本地美食”“同城生活”；
  • 小红书 “地域话题”：加入 #北京朝阳美食 #上海外滩探店 等话题，提升本地曝光。

（3）本地音频内容（新增场景，适配 AI 语音助手）

• 内容形式：本地生活播客、语音导航推荐（如百度地图语音 “前方 500 米有北京朝阳 XX 火锅，老北京推荐”）；
• 制作要点：
  • 方言配音：用本地主播录制（如广州播客用粤语讲解 “广式早茶点单技巧，XX 品牌虾饺必点”）；
  • 地域知识点：融入本地生活常识（如 “成都吃火锅，香油碟比麻酱碟更解辣，XX 品牌提供两种蘸料”）；
• 发布平台：喜马拉雅 “本地生活” 栏目、百度地图 “语音包” 合作（如定制 “XX 品牌本地美食推荐语音包”）。

7.2.4 本地社群与线下联动（强化 AI 本地信任信号）

（1）本地社群运营（沉淀本地用户口碑）

• 社群类型选择：
  • 本地企业社群：如 “北京朝阳 XX 品牌火锅食客群”，群内分享 “本地新品试吃”“门店活动”；
  • 地域兴趣社群：如 “上海外滩美食爱好者群”“成都春熙路逛街群”，合作发布品牌内容；
• 运营策略：
  • 本地福利发放：群内专属优惠（如 “广州群友到店消费享 9 折，报暗号‘广式靓茶’”）；
  • 本地话题互动：发起 “本地美食推荐” 话题（如 “你觉得北京朝阳最好吃的火锅是哪家？”），引导群友提及品牌；
  • 社群内容沉淀：将群内用户好评、到店照片整理为 “本地用户案例”，发布到大众点评、官网。

（2）线下活动与 AI 联动（提升本地品牌认知）

• 活动类型：
  • 本地节日活动：如 “广州广交会期间，XX 品牌推出‘外商接待套餐’，到店送广式伴手礼”；
  • 社区公益活动：如 “北京朝阳社区清洁日，XX 品牌为志愿者提供免费饮用水，现场宣传品牌”；
• AI 联动技巧：
  • 活动信息同步至 AI 平台：将活动详情提交至百度地图 “本地活动” 模块、大众点评 “同城活动”；
  • 活动案例记录：拍摄活动视频（如 “成都社区活动，XX 品牌为老人免费煮火锅”），发布到本地媒体（如成都全搜索），AI 抓取后会作为 “本地社会责任案例” 引用。

7.3 本地包与地图 GEO 优化（2026年核心流量入口）

7.3.1 本地包优化（AI 本地推荐的核心载体）

（1）什么是本地包（2026年定义）

本地包是 AI 工具（如百度地图 AI、高德本地助手）聚合 “本地品牌信息、用户评价、实时服务” 的信息模块，用户搜索 “本地服务”（如 “北京朝阳火锅”）时，本地包会优先展示在 AI 结果顶部，点击量占比超 80%，是地域 GEO 的核心流量入口。

（2）本地包信息完善（2026年 AI 抓取字段）

• 必完善字段（缺失会导致本地包不展示）：

字段名称	填写要求	示例（北京朝阳餐饮品牌）
品牌名称	含 “地域 + 核心词”	“北京朝阳 XX 品牌火锅（国贸店）”
详细地址	精确到门牌号，含周边地标	“北京市朝阳区国贸大厦 B1 层 12 号铺（近地铁 1 号线国贸站 C 口）”
联系电话	本地固话 / 手机号，可接通	“010-12345678（工作时间 9:00-22:00）”
营业时间	分时段标注（如周末 / 工作日不同）	“工作日 10:00-22:00，周末 9:00-23:00”
服务范围	本地配送 / 上门服务半径	“火锅外卖 3 公里内免费配送，30 分钟达”

• 选完善字段（提升本地包排名）：
  • 支付方式：标注 “支持微信 / 支付宝 / 本地一卡通（如北京一卡通）”；
  • 特色服务：如 “免费停车（国贸大厦地下停车场）”“宠物友好（可带小型犬）”；
  • 实时数据：如 “当前排队人数（5 桌）”“今日推荐菜品（老北京炸酱面）”，通过 API 同步至本地包。

（3）本地包排名提升技巧（2026年 AI 算法偏好）

• 核心排名因素（权重占比）：
  • POI 信息完整度（30%）：字段无缺失，地址精确；
  • 用户评价质量（25%）：评价含 “地域 + 场景 + 数据”（如 “北京朝阳 XX 火锅，国贸店的毛肚很新鲜，两个人吃了 200 元”）；
  • 实时服务响应（20%）：用户咨询（如 “是否有停车位”）10 分钟内回复；
  • 本地信源关联（15%）：本地媒体报道、本地政府合作背书；
  • LBS 距离匹配（10%）：距离用户当前位置越近，排名越靠前；
• 实操案例：某北京朝阳奶茶店通过 “完善 POI 信息（补充‘近地铁 10 号线’）+ 引导用户写地域化评价（如‘在团结湖地铁站附近，买了杯杨枝甘露，料很足’）+ 实时回复咨询”，1 个月内本地包排名从第 15 位升至第 3 位，AI 引导到店客流增长 50%。

7.3.2 地图 POI 深度优化（AI 定位本地品牌的基础）

（1）POI 入驻与信息校准（避免 AI 定位错误）

• 入驻平台：百度地图、高德地图、腾讯地图（三大平台覆盖 98% 的本地 AI 工具）；
• 入驻步骤：
  • 提交资料：营业执照（需含本地地址）、门店照片（3 张以上，含门头、内部环境、产品）、法人身份证；
  • 信息校准：确保 “品牌名称、地址、电话” 与大众点评、官网一致，避免 “百度地图写‘XX 火锅’，大众点评写‘XX 餐饮店’” 导致 AI 认知混乱；
  • 审核跟进：若审核失败（如照片模糊），3 个工作日内补充资料，避免延误 POI 上线（审核周期通常 3-7 天）。

（2）POI 标签与分类优化（AI 通过标签匹配需求）

• 核心标签选择：
  • 行业标签（必选）：如 “餐饮 – 火锅”“旅游 – 酒店”“服务 – 家政”；
  • 地域特色标签（可选）：如 “北京老字号”“上海本帮菜”“成都网红店”；
  • 服务标签（可选）：如 “24 小时营业”“免费 WiFi”“可预约”；
• 标签添加技巧：
  • 在地图商家后台 “标签管理” 中添加，优先选择 AI 推荐标签（如百度地图会推荐 “本地热门火锅” 标签）；
  • 避免添加与品牌无关的标签（如奶茶店加 “火锅” 标签），会被 AI 判定为 “标签作弊”，POI 权重降权。

（3）POI 用户评价引导（提升 AI 信任度）

• 评价引导策略：
  • 到店引导：门店张贴 “扫码评价领福利” 海报（如 “大众点评五星评价，送北京特色小吃一份”）；
  • 外卖引导：外卖订单附 “评价卡片”（如 “评价‘北京朝阳 XX 火锅外卖’，下次下单减 10 元”）；
  • 评价内容引导：提供评价模板（如 “您觉得 XX 品牌的 [老北京火锅] 怎么样？推荐菜品是？”），引导用户提及 “地域 + 产品 + 体验”；
• 负面评价处理：
  • 24 小时内回复负面评价，提供解决方案（如 “北京朝阳店用户反馈‘等待时间长’，回复‘非常抱歉，下次到店可提前电话预约，免排队’”）；
  • 对恶意评价，提供证据（如用户未到店消费记录）向平台申诉删除，避免影响 AI 信任评级。

7.4 地域 GEO 效果监测与迭代（2026年数据驱动）

7.4.1 地域 GEO 核心监测指标（量化效果）

指标类别	具体指标	监测工具	2026年达标标准（本地品牌）
曝光指标	1. 本地 AI 提及频次（次 / 月）；2. 本地包排名（前 10 位占比）	1. 百度地图 AI 监测；2. 高德商家后台	1. 月增≥40%；2. ≥80%
流量指标	1. AI 引导本地到店 UV（月）；2. 本地包点击量（月）	1. 门店 POS 系统（备注 “AI 推荐”）；2. 地图商家后台	1. 月增≥35%；2. 月均≥500 次
转化指标	1. 本地 AI 推荐到店转化率；2. 本地用户复购率	1. CRM 系统；2. 会员消费记录	1. ≥25%；2. ≥30%
口碑指标	1. 本地平台用户评分（大众点评 / 美团）；2. 正面评价占比	1. 大众点评商家后台；2. 舆情通	1. ≥4.5 星；2. ≥90%

7.4.2 监测工具矩阵（2026年最新工具）

• 地图平台工具：
  • 百度地图商家平台：监测 POI 曝光量、本地包点击量、用户评价；
  • 高德地图商家中心：查看 “本地推荐排名”“实时到店人数预测”；
• 本地生活平台工具：
  • 大众点评商家后台：分析 “本地用户评价”“AI 推荐引流占比”；
  • 美团商家中心：监测 “本地外卖订单中 AI 推荐占比”；
• 第三方监测工具：
  • BrightLocal：全球本地 SEO 监测工具，支持 “多地域排名跟踪”“本地口碑监测”；
  • 舆情通：监测本地媒体报道、社交平台提及（如 “北京朝阳 XX 品牌” 相关讨论）；
  • 门店 POS 系统：通过 “用户来源” 字段（如用户手动输入 “AI 推荐”）统计 AI 引导到店量。

7.4.3 迭代优化流程（PDCA 循环，持续提升）

（1）优化案例：某成都本地火锅品牌的地域 GEO 迭代

1. Plan（计划）：
   1. 目标：1 个月内将成都锦江区本地包排名从第 8 位升至第 3 位，AI 引导到店客流增长 30%；
   2. 问题定位：通过高德商家后台发现 “POI 信息缺失‘周边地标’（未标注‘近春熙路步行街’）+ 用户评价中地域词占比仅 15%”；
   3. 方案：① 补充 POI 地标信息；② 引导用户评价含 “成都”“春熙路”“牛油火锅” 等地域词；③ 发布 “成都春熙路火锅攻略” 短视频；
2. Do（执行）：
   1. 3 天内完成 POI 信息更新，门店张贴 “评价领成都特色小吃” 海报，1 周内发布 3 条春熙路相关短视频；
3. Check（检查）：
   1. 1 个月后监测：本地包排名升至第 2 位，AI 提及频次月增 55%，AI 引导到店客流增长 38%（超目标）；
   2. 未达预期点：短视频本地播放量仅 1.2 万（目标 2 万），原因是 “未加入 #成都春熙路美食 话题”；
4. Act（处理）：
   1. 补充短视频话题，制定 “每周发布 2 条地域短视频” 的 SOP；
   2. 将 “POI 地标补充”“地域化评价引导” 纳入品牌地域 GEO 优化标准流程，在成都其他门店复制该方案。

（2）通用迭代技巧

• A/B 测试：对地域关键词、内容形式做 A/B 测试（如测试 “成都火锅” vs “成都牛油火锅” 的 AI 匹配率），选择效果优的方案；
• 竞品监测：每周查看本地包排名前 3 的竞品，分析其 “POI 信息、评价质量、内容策略”，找到差异化机会（如竞品未做短视频，可重点布局）；
• 季节 / 节日调整：根据本地季节（如北京冬季推广 “暖心火锅”）、节日（如广州广交会）调整地域内容，保持 AI 推荐新鲜感。

相关术语解释（2026地域 GEO 专项词典）

POI 信息完整度：品牌 POI 字段（名称 / 地址 / 电话 / 营业时间）的填写完整率，达标标准≥98%，缺失字段会导致 AI 定位失败，如未填 “营业时间” 会使 “深夜时段” AI 推荐率降为 0。

LBS 数据（Location-Based Services）：基于地理位置的服务数据，包含用户实时位置（GPS/IP/WiFi）、POI 信息（门店地址 / 营业时间），是 AI 定位本地品牌的核心依据，2026年 AI LBS 定位精度达 100 米内。

本地包：AI 工具聚合本地品牌信息的核心模块，展示在 AI 结果顶部，包含 “品牌名称、地址、评价、实时服务”，点击量占本地 AI 推荐的 80% 以上，是地域 GEO 的核心流量入口。

POI（Point of Interest）：地图上的 “兴趣点”（如门店、商圈、地标），品牌 POI 信息完整度直接影响 AI 定位与推荐，缺失 POI 会导致本地 AI 推荐率降 70%。

地域语义匹配度：品牌内容与用户需求中 “地域特征词” 的重合率（如 “上海本帮菜” 与品牌内容的匹配度），2026年 AI 要求匹配度≥85% 才会进入本地推荐池。

本地信源权重：AI 对本地内容来源的权威度评分，本地政府网、大众点评、本地垂直论坛（如上海 KDS）权重最高，普通个人博客权重最低，高权重信源内容的 AI 引用率是低权重的 6 倍。

地域多模态内容：含本地元素的图文、视频、音频内容（如成都视频用四川话配音、北京图片含故宫背景），2026年 AI 多模态推荐占比超 60%，这类内容可显著提升本地曝光。

本地包排名因素：影响品牌在本地包中位置的核心指标，包括 POI 信息完整度（30%）、用户评价质量（25%）、实时服务响应（20%）、本地信源关联（15%）、LBS 距离匹配（10%）。

地域长尾词：含 “地域 + 细分需求 + 特征” 的关键词（如 “北京朝阳国贸 3 公里内牛油火锅”），搜索量虽低但转化率高，2026年本地 AI 对长尾词的匹配精度提升至 92%。

本地 AI 工具：聚焦本地服务的 AI 应用（如百度地图 AI、高德本地助手、美团 AI 助手），2026年这类工具的本地服务信息查询占比达 75.2%，是地域 GEO 的主要曝光渠道。

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作者简介 ：

老常：人工智能营销专家

老常（常贵），一位拥有16年（始于2009年）数字营销实战经验的资深专家，他是GEO（生成引擎优化）/ AEO（答案引擎优化）领域的先行者，凭借对流量本质的深刻理解，被誉为“答案引擎时代的新流量拓荒者”。

老常的职业生涯始于搜索引擎的黄金时代。他凭借对SEO（搜索引擎优化）和SEM（搜索引擎营销）底层逻辑的极致掌握，在实战项目中屡创佳绩，亲手操盘的英语培训SEO项目直接实现年营业额突破千万的里程碑，积累了扎实、可量化的底层增长实践技术。

自2015年起，老常将视野和业务格局从单一的搜索技术，升级为广告传媒全案营销与企业数字化战略。他不仅是战略家，更是成功的企业家，陆续创立了两家国家级高新技术企业，并持续运营着，致力于为企业提供全面的、以数据和技术驱动的数字营销增长解决方案。他的服务足迹横跨多个核心产业，包括与美的、荣事达、磐石智能等大型制造业巨头，以及教育行业的知名品牌韦博英语培训、轻轻教育，乃至全球化竞争的服装跨境外贸企业深度合作，展现了卓越的跨行业实战赋能能力。

如今，老常将他十六年积累的千万级实战经验、高新技术企业运营经验和企业级战略级数字营销思维融汇成一套完整的GEO优化培训体系。这套课程旨在帮助企业领导者和实战团队，在新一代大模型和答案引擎主导的流量生态中，以极低成本创建高度权威的“标准答案”内容，高效捕获高转化率的精准流量，实现数字营销的战略性升级和第二增长曲线。选择老常，就是选择一位真正将技术、战略、和商业成功融合的实战型导师。

他的课程体系包括：

• 🌱 入门课（《GEO入门通识课：答案引擎时代的新流量》：答案引擎时代的新流量）;
• ⚙️ 实践课（《中小企业GEO内容实施指南》：低成本打造标准答案）;
• 🚀 进阶课（《企业级知识库建设与GEO深度优化》：全方位深度优化）;
• 🧭 高阶课（《企业数字营销战略中的GEO实践经验》：数字营销战略）;

老常联系方式：

个人抖音：LaochangGEO

个人微信：LaochangGEO

个人博客：http://www.LaochangGEO.com

联系电话：18110982015

老常相信，未来的营销不再是“流量博弈”，而是“知识结构的竞争”。

让企业成为“答案”，才是赢得智能搜索时代的关键。