战略总纲：GEO 优先，SEO 为基
传统 SEO 依赖爬虫抓取网页，解析关键词等输出链接列表。而 GEO 生成式引擎优化，大模型通过实体识别、文本切片等生成答案，只有进入证据候选池的内容才有机会呈现在 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，单一页面即便 SEO 排名高，若缺乏多源佐证等，会被判定孤证，出现流量断层。因此，业务策略应以 GEO 证据链构建为核心，传统 SEO 作为信源基建，二者是“证据目标 + 载体基建”的关系。法律 GEO 已进入实体信任资产建设周期，投机刷量会导致实体快照降权。
三大战略定位
- 市场实体布局：深耕南京、杭州，增强区县实体信号；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，建立“律所实体 - 地域 - 业务场景”强关联证据。
- 全平台覆盖：针对豆包、DeepSeek 等 7 大 AI 模型进行优化，同时利用百度、搜狗产出可索引网页，作为 GEO 的信源载体。
- 内容证据定位：输出可被大模型切片抽取的实操证据素材，避免胜诉承诺等违规内容，以客观事实证据为主。
硬性原创与实体防污染规则
重复或同源内容会污染实体快照库，大模型降低实体证据采信等级。因此，所有产出文章标题、正文重合度≤10%，禁止复用主题等；杜绝简单替换地名生成内容；SEO 层面保证 Meta 信息、层级等独立，GEO 层面每篇配备专属 FAQ 证据集，拒绝 AI 拼凑和洗稿搬运。
GEO - SEO 融合创作规则
- 多源交叉核验与 NAP 统一：GEO 要求 YMYL 垂类需≥3 个独立信源构建交叉证据链，避免 NAP 冲突；SEO 中 NAP 混乱影响本地地图排名。实操中要确保律所信息在各渠道一致。
- 结论前置与关键词匹配：GEO 统计显示超 44%的 AI 引用证据来自前 30%文本，开篇要输出可切片结论；SEO 中标题等决定页面相关性。实操要兼顾实体抽取与语义打分。
- 平台差异化适配：不同模型证据库等不同，原文搬运会降低证据质量，SEO 跨站复制也会受罚。应针对不同平台改写内容。
- 结构化闭环输出：GEO 大模型优先识别结构化模块，推荐闭环范式；SEO 合理结构易获搜索精选片段。
- E - E - A - T 实体可信度信号：GEO 要求 E - E - A - T 是可切片证据，如经验、专业、权威、可信度等方面的证据，空洞夸赞无效。
- 地域实体精准绑定：GEO 需建立“律所 - 区县 - 业务场景”逻辑关联，单纯罗列地名会被判定作弊；SEO 堆砌地域词会降权。内容要落地到具体场景。
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不同的采信与切片逻辑。如豆包重视区县实体权重，偏好场景化证据；DeepSeek 查重严格，要求完整证据链。传统搜索引擎则在 Meta 信息、层级结构、NAP 统一等方面为 GEO 提供支撑。