战略总纲：GEO 优先，SEO 做底盘基建
传统 SEO 是爬虫抓取网页，依据关键词、外链等输出网页链接列表。而 GEO 生成式引擎优化，则是大模型完成实体识别、文本切片等步骤，只有进入证据候选池，内容才可能出现在 AI 回答中。法律作为 YMYL 高风险垂类，大模型执行证据链采信机制，缺少多源佐证等的单一页面即便排名高，也会被排除。业务上应以 GEO 证据链构建为核心，SEO 作为载体基建。法律 GEO 已进入实体信任资产建设周期，投机刷量会带来实体快照降权。
三大战略定位
- 市场实体布局：深耕南京、杭州，加强区县实体信号；打造北京、上海商事实体画像；绑定华东六省城市产业实体；全国拓展标准化实体矩阵。每个区域要建立强关联证据，避免地名堆砌。
- 全平台覆盖：针对豆包、DeepSeek 等 AI 模型进行 GEO 优化，通过百度、搜狗等搜索引擎产出可索引网页作为信源载体。
- 内容证据定位：输出可被大模型切片的实操证据素材，避免违规承诺，绑定公开法条等客观依据。
硬性原创与实体防污染铁则
重复或同源内容会污染实体快照库，导致全域损伤。所有文章标题、正文重合度≤10%，禁止复用主题等；严禁简单替换地名；SEO 层面各元素独立，GEO 层面配备专属 FAQ 证据集，拒绝 AI 拼凑等。
GEO - SEO 融合六大底层创作规则
- 多源交叉核验 + NAP 全域统一：GEO 需要多信源构建证据链，NAP 冲突污染快照；SEO 中 NAP 混乱影响本地排名。实操要求各渠道律所信息一致。
- 结论前置切片优先 + 首段关键词语义匹配：GEO 多数引用证据在前 30%文本，开篇要输出结论；SEO 中标题等决定主题相关性，实操需兼顾实体抽取和语义打分。
- 平台差异化适配：各平台规则不同，原文搬运降低证据质量，应实现差异化输出。
- 结构化闭环输出：大模型优先识别结构化模块，推荐闭环范式，SEO 也更易获精选片段。
- E - E - A - T 实体可信度信号：GEO 要求该信号是可切片证据，空洞夸赞无效。
- 地域实体精准绑定：大模型抽取实体关系，堆砌地名会被判定作弊，内容要落实到本地业务场景。
主流平台采信与切片逻辑
不同 AI 大模型和传统搜索引擎有各自的采信与切片逻辑。如豆包重视区县实体权重，优先从字节生态抓取；DeepSeek 强调语义和权威，查重严格；腾讯元宝看重信源权威，解析规整单元；通义千问注重纯净证据和 E - E - A - T 打分；文心一言绑定百度知识图谱；ChatGPT / Google Gemini 有前置条件。传统搜索引擎在 Meta 标题等方面有要求，NAP 全网统一等。
标题创作体系
提供了 4 套问答口语式和 4 套方案干货式的标题示例，每组标题构建地域与业务关联，文本重合度低。