AI搜索推荐品牌的操作：AI搜索像豆包、DeepSeek、必应、千问、百度等的搜索推荐是是SEO+RAG的形式，程序化GEO大量针对AI搜索进行优化的网页，以提高在AI搜索结果中的曝光率。因为生成的网页多，就可以对应到更多的AI搜索问题。程序化SEO是为了覆盖海量搜索关键词（Searchkeywords），程序化GEO就是批量覆盖海量的搜索问题（SearchQueries）。因为用户在AI工具搜索的时候，搜索问题远远多于关键词搜索，对搜索内容的要求更为具体，搜索变得具体和长尾化，对长尾关键词和问题的覆盖变得尤为重要。

GEO在程序化SEO基础上进一步融合了SEO与RAG（检索增强生成），让程序化生成的网页既满足传统搜索引擎排名需求，又能够为AI的两阶段处理（检索与生成）提供大量优质内容。这些网页既能在Google搜索中排名靠前，又能被AI系统检索、引用并呈现给用户。

举个例子：一个咖啡馆网站可以自动化批量生成“2025年[城市]最好的咖啡馆”网页，覆盖全美每个城市。这些网页能针对长尾关键词排名（SEO），也能被AI在回答用户“[城市]哪里可以喝咖啡”时检索到（RAG步骤1），并为AI生成答案提供详细信息（如店名、营业时间）（RAG步骤2）。

程序化GEO具体怎么做？

第一、规模化提升覆盖范围

重要性：传统SEO只能优化少数网页，程序化GEO却能快速生成数千甚至数百万个特定网页。

实施方法：

识别数据来源：如产品数据库、城市名称或用户生成内容（如房地产、咖啡馆名录）。

创建内容模板：设计带有可替换变量的模板（如“在[城市]购买[产品]”）。

例：旅游网站可以生成全球各城市的“[城市]必玩旅游活动”，例如“2025年东京必玩旅游活动”。

落地页示例：GEO优化的大规模落地页，覆盖海量AI搜索问题

SEO效果：网页多、索引多，流量自然提升。

GEO优势：为AI提供丰富素材，精准回答用户地理位置相关问题。

第二、精准锁定长尾关键词

重要性：长尾关键词竞争少，转化效果更佳，适合程序化GEO。

实施方法：

关键词挖掘：利用必应、百度、Google等关键词规划工具或爬取X等平台数据，挖掘用户搜索长尾关键词。

批量创建网页：用关键词相关数据填充模板（如商店名称、位置、价格）。

例：健身网站批量生成“迈阿密青少年健身计划”。

SEO效果：精准内容获得谷歌排名奖励。

GEO优势：为AI提供检索时精准且细节充分的网页，提升被引用机会。