这个案例最适合谁参考？
GEO 自用案例场景下、正在遇到类似问题的经营者或团队最适合先参考这个案例。重点不是行业标签本身，而是问题结构是否接近。
页面摘要
这页先帮你判断问题结构和动作逻辑像不像，再决定要不要继续深入。
先看原问题：官网早期并没有完整的 GEO 闭环，缺少把审计、监测、页面补位和回执串起来的统一主线。
再看介入动作：先补 GEO 基础设施：llms.txt、llms-full.txt、sitemap.xml、robots.txt、首页与关键页 JSON-LD，并把 53 个公开页审计固化成脚本。
最后看结果变化，再决定是去解决方案页还是直接预约演示。
面临的挑战
- 官网早期并没有完整的 GEO 闭环，缺少把审计、监测、页面补位和回执串起来的统一主线。
- 只有品牌词能被部分 AI 引擎提到，增长问题词、方案选择词和职业升级词长期零命中。
- 没有可公开演示的 GEO 产品形态，外部只能听能力描述，看不到真实运行样本。
解决方案
- 先补 GEO 基础设施：llms.txt、llms-full.txt、sitemap.xml、robots.txt、首页与关键页 JSON-LD，并把 53 个公开页审计固化成脚本。
- 再做可见度监测：按品牌防守、增长问题、方案选择、职业升级四个 pack 跑 42 条 query，并把结果落到非生产库。
- 把零命中 query 反推成页面补位任务、媒体分发候选和 GEO 周报，再上线公开 `/geo-diagnosis` 作为对外体验入口。
结果变化
- 53 个公开页 GEO schema 审计全部通过，并已固化为持续运行的审计链。
- DeepSeek 已完成 42 条 query 的全量 baseline，品牌词 6/6 命中，其余 36 条零命中全部进入 query 级任务。
- GEO 周报、媒体发布队列、发布包下载、回执写库和公开 GEO 诊断页已经在官网真实运行。
常见问题
先把这个案例最常见的判断问题讲清楚。
这个案例最核心的问题是什么？
这个案例最核心的问题是：官网早期并没有完整的 GEO 闭环，缺少把审计、监测、页面补位和回执串起来的统一主线。
这次主要做了什么动作？
先补 GEO 基础设施：llms.txt、llms-full.txt、sitemap.xml、robots.txt、首页与关键页 JSON-LD，并把 53 个公开页审计固化成脚本。；再做可见度监测：按品牌防守、增长问题、方案选择、职业升级四个 pack 跑 42 条 query，并把结果落到非生产库。；把零命中 query 反推成页面补位任务、媒体分发候选和 GEO 周报，再上线公开 `/geo-diagnosis` 作为对外体验入口。
看完案例后下一步应该做什么？
如果你发现自己的问题结构和这个案例接近，下一步去解决方案页进一步判断；如果问题已经明确且持续，直接预约演示更有效。