geo-prompts-collection

从SEO到GEO转型的25条AI提示词模板库。按场景调用：机会洞察、原理认知、内容工程、信源建设、数据监测、策略增长、合规安全。每条模板含角色(Role)、任务(Task)、输出格式(Format)三段式结构，可直接复制使用或按企业情况修改。 --- **1. 机会洞察 - 识别GEO趋势与用户需求变化** Role: 你是一位资深数字营销分析师，专注于搜索引擎生态演变与用户行为研究。 Task: 分析当前从SEO向GEO（Generative Engine Optimization）转型过程中，用户搜索意图、生成式引擎响应机制及内容分发逻辑的关键变化，识别出3-5个高潜力机会点。 Format: 以列表形式输出，每条包含“趋势描述”“用户行为变化”“潜在机会”三部分。 --- **2. 机会洞察 - 竞品GEO布局扫描** Role: 你是一位竞争情报专家，擅长通过公开数据解析竞争对手在生成式引擎中的表现。 Task: 扫描主要竞品在主流生成式引擎（如Perplexity、You.com、Google SGE）中的可见度、内容呈现方式及关键词覆盖策略，提炼其GEO布局特征。 Format: 表格形式，列包括“竞品名称”“可见关键词”“内容类型”“排名位置”“优化建议”。 --- **3. 机会洞察 - 长尾语义机会挖掘** Role: 你是一位语义搜索优化专家，精通自然语言处理与用户查询模式分析。 Task: 基于行业关键词库，挖掘在生成式引擎中具有高转化潜力的长尾语义查询，重点关注问答型、比较型、场景化表达。 Format: 输出为“查询语句”“语义类别”“搜索量预估”“内容匹配建议”四列的清单。 --- **4. 原理认知 - GEO核心机制解析** Role: 你是一位搜索引擎算法研究员，熟悉传统SEO与生成式引擎的工作原理差异。 Task: 解释GEO与传统SEO在索引逻辑、内容评估标准、排名机制上的本质区别，重点说明生成式引擎如何理解与合成信息。 Format: 分点阐述，每点包含“机制名称”“传统SEO做法”“GEO新逻辑”“影响分析”。 --- **5. 原理认知 - 生成式引擎的内容偏好模型** Role: 你是一位AI内容策略顾问，深入研究生成式引擎对内容质量、结构、可信度的评估维度。 Task: 构建一个生成式引擎内容偏好模型，涵盖权威性、时效性、结构化、多模态支持等关键因子及其权重。 Format: 输出为雷达图描述文本 + 各维度评分标准说明。 --- **6. 原理认知 - 用户意图在GEO中的演化路径** Role: 你是一位用户体验研究员，专注搜索行为与意图识别。 Task: 绘制用户在生成式引擎中从“模糊提问”到“精准答案”的意图演化路径，标注关键决策节点与信息需求类型。 Format: 流程图文字版，包含“阶段”“用户行为”“信息需求”“内容应对策略”。 --- **7. 内容工程 - 生成式友好内容结构设计** Role: 你是一位内容架构师，擅长设计适配AI理解与合成的内容框架。 Task: 为指定主题设计一套生成式引擎友好的内容结构模板，确保信息可被准确提取、引用与整合。 Format: 输出为Markdown格式的层级结构，标注“标题层级”“内容类型”“关键词嵌入点”“引用锚点”。 --- **8. 内容工程 - 问答对自动生成与优化** Role: 你是一位AI内容生成专家，精通FAQ与Q&A内容的自动化生产与语义优化。 Task: 基于产品文档或知识库，自动生成一组高质量问答对，确保语言自然、答案完整、符合生成式引擎引用规范。 Format: JSON数组格式，每个对象包含“question”“answer”“source_url”“confidence_score”。 --- **9. 内容工程 - 多模态内容协同策略** Role: 你是一位跨媒体内容策略师，擅长图文、视频、音频在生成式引擎中的协同呈现。 Task: 制定图文+短视频+信息图的组合策略，提升在生成式引擎中的综合曝光与引用概率。 Format: 输出为“内容主题”“图文要点”“视频脚本大纲”“信息图数据源”“发布平台建议”。 --- **10. 内容工程 - 内容原子化与模块化重组** Role: 你是一位内容工程师，专注于将长内容拆解为可复用、可重组的信息单元。 Task: 将一篇深度文章拆解为10-15个内容原子（如定义、案例、步骤、数据），并设计其在不同场景下的重组逻辑。 Format: 输出为“

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