灵谷GEO 是围绕 GEO（Generative Engine Optimization，AI 生成式搜索引擎优化） 打造的一体化平台：系统性利用大模型与国内 AI 生态，在搜索入口、内容体系与用户触点上， 实现可观测、可迭代、可放大的「生成式增长」。
GEO = Generative Engine Optimization，并不只是「下一代 SEO」，而是一套围绕 生成式引擎 设计的系统方法论：在搜索、推荐、问答等入口背后， 让大模型真正围绕业务目标工作。
灵谷GEO 不是一个单一模型，而是一个「编排层」：在上面，你可以统一接入并管理国内主流 大模型与 AI 产品，将它们变成 GEO 策略的一部分。
· 豆包大模型（抖音）
· 通义千问（阿里）
· 文心一言（百度）
· Kimi（月之暗面）
· 讯飞星火（科大讯飞）
· 百川大模型（Baichuan）
· ChatGLM / 智谱清言（智谱 AI）
· 其他持续更新中的模型能力……
在灵谷GEO 中，它们都可以成为「GEO 策略」的底层引擎。
· 深度问答与搜索助手：DeepSeek、Kimi、灵积搜索等
· 通用聊天与多模态助手：豆包、通义千问 APP、文心一言 APP 等
· 办公 / 文档 / 表格助手：各家 AI Office 套件与插件
灵谷GEO 可以将这些入口视为「GEO 触点」，统一观测数据与效果。
支持按产品 / 场景维度分别配置 GEO 策略。
· 电商导购 / 智能客服助手
· 教育问答 / 题目解析助手
· 金融投研 / 智能顾问助手
· 政务 / 城市服务问答助手
灵谷GEO 将这些垂直应用视为「GEO 策略的落地方」，而不仅是单点 Demo。
从「接入一个模型」升级为「运营一套 GEO 策略体系」。
不论你经营的是内容站点、App、SaaS 产品还是线下服务， GEO 都可以在「被发现」「被理解」「被选择」这三层发挥作用。
· 让生成式搜索结果更懂你的业务语义与高价值内容；
· 将 FAQ、文档、知识库结构化为「可被大模型真正理解」的知识图谱；
· 统一观测搜索查询、点击、停留、转化等指标，做 GEO 级别的实验与迭代。
目标：提升搜索命中率与搜索驱动转化率，而不只是「看起来更聪明」。
· 在保证品牌与合规的前提下，批量生产结构化内容、问答、文档版本；
· 针对长尾搜索意图，自动识别「内容空白」，并给出生成策略；
· 对内容效果做持续归因，形成「内容策略 × 模型策略」的组合矩阵。
目标：扩大可见范围 + 提高内容质量 + 降低内容生产成本。
· 将对话流程拆解为意图识别、澄清、检索、生成、推荐等模块；
· 针对不同用户与任务，选择最合适的模型与工具链路；
· 持续实验不同 Prompt、回复风格与引导策略，量化对满意度与留存的影响。
目标：让 AI 助手从「能用」走向「可靠、可控、可持续运营」。
灵谷GEO 既是一套方法论，也是一套可落地的平台能力：数据、引擎、应用与治理全链路覆盖。
从「跑通一个场景」到「体系化 GEO 运营」，我们建议用一个 4～6 周的试点周期起步。
评估你现有的搜索 / 内容 / AI 助手现状，明确 GEO 试点的业务目标与指标。
接入必要的日志与内容数据，构建基础 GEO 指标看板，确定当前基线表现。
选择 1～2 个重点入口（如站内搜索或 AI 助手），设计 GEO 策略并上线实验。
复盘实验结果，沉淀 GEO 模板，并逐步推广到更多入口与业务线。
如果你已经在用某些 AI 产品，或者已有 SEO / 搜索团队，下面这些问题可能对你有帮助。
传统 SEO / ASO 更关注「页面与搜索引擎」之间的配合， 而 GEO 在此基础上，把「知识与大模型」「搜索 / 对话 / 推荐等多入口」 纳入同一套框架中，优化范围更广、维度更多，也更依赖数据与实验。
单一模型可以解决「有无」问题，但难以解决「好不好」与「可持续运营」的问题。 灵谷GEO 关注的是：策略编排、指标体系、实验框架和跨多模型、多入口的治理能力。
只要能输出基础的日志与内容数据（例如通过 API、文件导出或 Kafka 等）， 就可以与灵谷GEO 对接。平台对云厂商和编程语言都不绑定。
我们建议从 1 个入口 + 1 组指标起步（如「站内搜索点击率」或 「AI 助手首轮解决率」），通常在 4～6 周内就能看到可量化的改进，并沉淀第一版 GEO 策略。
无论你关注的是网站自然流量、App 搜索体验，还是 AI 助手 / 智能客服表现， 灵谷GEO 都可以帮助你搭建一套「可实验、可复用、可放大」的 GEO 体系。