GEO 30 天落地计划：从爬虫放行到内容改造的完整清单

一句话总结：30 天做不出 GEO 效果，但足够搭完全套基建并拿到一份可信的监测基线。这份计划按周拆成四块：开门（爬虫放行）、读懂（结构化标记）、对账（事实基线）、改造（内容加复测），每周三五件事，小团队也跑得动。

先说清楚：30 天能要到什么，要到不了什么

多家来源的效果口径接近：基础信息搭建项目 1-2 个月开始有数据变化，完整项目 3-6 个月效果逐渐稳定。所以把"30 天出排名"当目标的，第一周就会失望。

我的建议是把 30 天的目标定成两件事：基建完工（AI 进得来、读得懂）、基线落库（你说没说自己、说了什么，有据可查）。这两件做到，后面的每一轮优化都有对照。做不到，所有"感觉有效"都是自我安慰。

第 1 周：把门打开

GEO 的地基不是内容，是访问权。AI 爬虫分两类：训练爬虫采集数据喂模型，检索爬虫在用户提问时实时找内容。挡检索爬虫，等于当场从 AI 的答案里消失；挡训练爬虫，只影响未来的模型版本。要做 AI 可见度，检索爬虫必须放行。

这张表综合了多份第三方清单。国内平台的 UA 名称各家整理得不完全一致，动手前以各平台官方文档为准，别照抄了事。

robots.txt 的写法有三条硬规矩。具体 UA 的规则要放在 User-Agent: * 前面，解析器从上往下匹配，顺序错了整段作废。每个爬虫一条独立的 User-agent 行，不能合并成一组。改完用 Google Search Console 的 robots.txt 测试工具验一遍。还有个反直觉的点：Meta robots 标签并不是所有 AI 爬虫都认，robots.txt 才是可靠的那道门。

门开了还不算完，查两处暗坑。一是 CDN 和 WAF 的机器人管理规则，很多站点 robots.txt 放行了，却被 Cloudflare 之类的 Bot 管理拦在门外——去服务器或 CDN 日志里搜爬虫 UA，看有没有 403。二是 SPA 和 JS 渲染，正文藏在 JavaScript 里，爬虫不执行 JS 就抓个空壳。maxaeo 有句话说得直白：爬得到、读得懂是地基，不解决后面都白做。

sitemap 顺手收拾一下：只留核心页面，首页、产品页、文章页、FAQ 页，广告页、测试页、404 页剔掉。

第 2 周：让 AI 读得懂

门开了，下一步是让机器读懂"你是谁、卖什么"。核心动作是结构化数据，这篇系列里有一篇专门讲 schema，这里只列 30 天里必须做的几件：

• 官网首页加 Organization 标记：官方名称、别名、成立时间、总部，再用 sameAs 把各官方账号的地址串起来。
• 核心产品页加 Product 标记：名称、关键参数、价格区间。
• FAQ 内容加 FAQPage 标记，问答成对出现，别一半问题一半答案。
• 正文改 Answer-first：结论前置，再展开理由。FAQ 写法那篇有详细改法，这里不重复。

llms.txt 这周可以做，但别当主力。它是社区提议，不是官方标准，Google 明确说过 AI Overviews 不需要任何新文件。maxaeo 的实测更泼冷水：绝大多数站点对 /llms.txt 的请求接近零。想做的话记住几个要点：列 10-30 个核心页面就够，描述写具体，别和 robots.txt 矛盾，静态托管别走 JS 渲染。做了不亏，指望它翻盘没必要。

第 3 周：建立事实基线

这周不产出内容，产出账本。

第一，唯一事实基准表。企业全称、简称、成立时间、注册地址、经营范围；产品标准名称、型号、关键参数；资质认证；核心数据的统计时间和来源。这份表是后续所有对外内容的唯一事实源，实体一致性那篇有完整模板。

第二，监测问题集。30-50 条，覆盖品牌词、产品词、对比词、场景词。列表一旦定下就固定住，以后每轮复测都用同一批。换了问题集，数据就不可比，基线白建。

第三，跑首轮基线。在主流 AI 平台上把这批问题问一遍，记录三件事：说没说你、说了什么、引用了谁。顺便把说错的记下来，那是整个 30 天里最值钱的整改清单。

第 4 周：改造与复测

最后一周做三件事。

改造 3-5 篇核心内容。别贪多，选最可能被问到的：产品对比、选型建议、价格说明、使用教程。改法就是前面几篇讲过的那些——Answer-first 结构、FAQ 化、数据引用、实体口径统一。

补 1-2 个第三方信源。只差最后一个声音的事实最可惜：行业媒体发一篇报道，或者被第三方评测收录一次，信任结构就从"自述"升到"有证据"。

第 30 天，用第 3 周那份问题集再跑一轮，和基线对比。变化可能很小，甚至没有，这很正常。基建期看的是趋势起点，不是涨幅。把两轮数据存好，这是未来所有 GEO 决策的锚。

图 1：四周路线图，每周一个主题，任务按团队规模裁剪

30 天之后：进入维持期

GEO 不是项目，是节奏。跑完第一个月，建议固化成每周两小时：发 1-2 篇结构化内容、盯一遍爬虫日志、抽查 10 条问题集。每季度做一次完整复测，顺手把基准表里过期的数据更新掉。

图 2：效果节奏示意，基建期看起点，稳定期看趋势

自建跑不通再考虑服务商。带着自己 30 天攒下的基线和问题集去谈，你是拿着验收标准去的，不会被话术带着走。服务商避坑那篇的清单，这时候直接拿出来用。

FAQ

Q1：30 天能把 AI 爬虫放行做完吗？

能，这是 30 天里最确定的部分。改 robots.txt 半小时，验证加查 CDN 日志一两天。前提是你有服务器或 CDN 日志的查看权限，纯外包建站的站点可能得先找建站方要。

Q2：没有技术团队，schema 标记找谁做？

前端改模板大约半天工作量，Organization 和 FAQ 两种标记有大量现成模板可抄。实在没人，Google 的结构化数据标记辅助工具能生成代码。怕改坏就在测试环境先验证，用富媒体测试工具检查解析结果。

Q3：监测问题集定多少条合适？

30-50 条。少了统计噪声大，多了维护成本高。ResSO 的监测方案用 30 条、每两周一轮，这个量级个人和小团队都扛得住。

Q4：llms.txt 到底做不做？

低成本可选项。开发者文档站、知识库站点值得做，内容结构清晰、页面稳定。普通品牌站的优先级排在 robots、schema、内容改造后面。做完每月查一次日志里对 /llms.txt 的请求数，接近零很正常，别慌。

Q5：第一个月数据没动，正常吗？

正常，多个来源的口径都是 1-2 个月才开始有数据变化。第一个月该问的不是"为什么没效果"，而是"基建有没有漏项"：爬虫放行了吗、日志里有到访吗、标记解析对吗、基线存了吗。四项都打钩，剩下的交给时间。

结语：这份计划最大的价值不是那四张清单，是逼你在动手改内容之前，先把"AI 眼里的你"摸清楚。我的判断：GEO 后半场拼的不是谁技巧多，是谁的账本清、基线稳。30 天基建加一个季度的维持，比 30 篇盲目铺稿更接近答案。