用真实采集对比不同 AI 平台回答
不同 AI 平台对同一问题的回答可能差异很大。真实采集可以帮助团队记录网页版回答、引用卡片、登录状态和平台差异，避免只靠单一结果判断 GEO 表现。
用内容引用池追踪发布后的引用变化
内容发布后是否被 AI 引用，不能靠感觉判断。内容引用池可以把页面、问题、引用表现和后续优化连接起来，帮助团队判断内容资产是否真正进入 AI 回答。
用策略地图管理 100 个用户问题
当用户问题超过几十个时，最重要的不是继续增加数量，而是建立方向、意图、状态和内容动作的管理方式。本文说明如何用策略地图维护大量问题。
从一个用户问题生成一篇 GEO 内容
从用户问题生成 GEO 内容，重点不是把问题改写成标题，而是保留搜索意图、补足事实证据，并让正文可以被用户和 AI 同时理解。
用增长盒子完成第一次 GEO 分析
第一次 GEO 分析的关键不是跑出一份报告，而是建立问题、平台、回答、竞品和引用的基线。本文说明如何用增长盒子完成第一次分析并读懂初始结果。
如何复盘一次 GEO 优化行动
GEO 复盘不能只看文章是否发布，也不能只看单次 AI 回答是否变化。本文说明如何从目标、动作、回答证据、引用变化和下一轮计划复盘一次优化行动。
如何制定一个月的 GEO 内容计划
一个月的 GEO 内容计划不应该从“要写多少篇文章”开始，而应该从用户问题、AI 回答差距、内容资产缺口和复盘节奏开始。本文给出一套适合增长团队执行的月度规划方法。
GEO 优化团队如何分工
GEO 优化不是内容团队单独完成的工作。增长、内容、产品、销售、运营和技术需要围绕问题、证据、页面、采集和复盘形成清晰分工。
一个品牌从 0 到 1 做 GEO 的执行路线
品牌从 0 到 1 做 GEO，应该先建立品牌事实和问题基线，再补内容资产、发布稳定页面，并用同一批问题持续复查。