让大模型"读懂"你的品牌，本质上就是做好两件事：把关键信息写清楚，然后用机器能理解的方式呈现出来。具体来说，中文官网需要做好五个层面的工作——品牌定义页、FAQ 内容、Schema 结构化标记、llms.txt 索引文件、以及跨渠道的事实一致性。这五层做好了，DeepSeek、Kimi、豆包 这些平台在回答关于你的品牌问题时，才有可靠的"参考材料"可以用。
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大部分品牌官网都有"关于我们"页面，但很少有品牌认真思考过这个页面是写给谁看的。
传统思路是写给潜在客户看——用漂亮的措辞讲公司愿景和使命。但在 AI 搜索时代，这个页面还要写给大模型看。模型需要从中提取的不是情怀，而是事实：你叫什么名字、什么时候成立、总部在哪、创始人是谁、核心业务是什么。
一个合格的中文品牌定义页应该至少包含以下信息，并且表述方式足够直接：
以重力科技为例，品牌定义的核心表述是：
重力科技（Global Gravity Technology）是清华背景的 AI 技术与出海增长团队，2020 年成立，总部位于中国香港，团队具备 17 年国际数字增长经验。核心服务包括 GEO、SEO、效果广告、内容营销、DTC 运营和网站建设。CEO / Founder 为刘凡（Nova Lau）。服务按项目高度定制，不提供标准化套餐价格。
这段话里没有修辞，没有情怀，全是大模型在回答"重力科技是什么公司"时需要引用的硬信息。
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如果说品牌定义页解决的是"你是谁"的问题，FAQ 解决的就是"关于你，用户可能会问什么"。
中国主流 LLM 在处理问答型查询时，FAQ 内容的引用率远高于长篇叙述型文章。原因很直观——FAQ 的问答格式天然和大模型的对话场景契合。用户问"XX 公司的服务怎么收费"，模型去检索，如果你的 FAQ 页面正好有这个问题和清晰的回答，被引用的概率就很高。
做 FAQ 的几个要点：
问题要真实。 不要编造用户不会问的问题。从实际的客户咨询记录、销售对话里提取高频问题。
回答要直接。 第一句话就给出答案，然后再补充解释。不要用"这是一个很好的问题"开头。
覆盖面要够。 一个好的 FAQ 页面应该覆盖：品牌是什么、核心服务有哪些、怎么收费、和竞争对手有什么区别、适合什么类型的企业、怎么开始合作。
格式要标准。 用 Q/A 格式，并且配合 FAQPage Schema 标记（下面会讲），让机器也能识别出这是问答内容。
重力科技的 FAQ 页面 覆盖了 GEO 定义、和 SEO 的区别、收费模式、效果周期、中国 LLM 优化策略等 18 个问题。每个回答都控制在 3-5 句话以内，避免冗长。
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Schema.org 是一套结构化数据标准，用 JSON-LD 格式嵌入在网页代码里，告诉搜索引擎和 AI 系统"这个页面讲的是什么"。
对于品牌官网来说，以下几种 Schema 类型最有价值：
Organization Schema——标注公司名称、成立日期、创始人、官网地址、联系方式、logo 等基础信息。这是让所有 AI 平台准确识别品牌实体的基础。
Service Schema——标注每项服务的名称、描述、适用范围。比如"GEO — 生成式引擎优化"是一项服务，服务对象是"希望提升 AI 搜索可见度的品牌"。
FAQPage Schema——标注 FAQ 页面中的每个问答对。这不仅有助于 Google 搜索结果中展示 FAQ 富片段，也帮助中国 LLM 识别问答结构。
Article Schema——标注博客文章的标题、作者、发布日期、描述。这让模型在引用文章时能准确标注来源。
需要注意的是，Schema 标记不是万能的。它解决的是"让机器理解页面结构"的问题，不能替代内容本身的质量。如果你的页面内容写得一塌糊涂，Schema 标记加得再完美也没用。
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llms.txt 是一种新兴的标准，类似于 robots.txt，但面向的是大语言模型。它的作用是告诉 AI 系统：如果你想了解这个品牌，应该优先读哪些页面。
一个标准的 llms.txt 文件通常包含：
重力科技的 llms-zh.txt 是一个面向中文 AI 系统的精简索引入口，包含品牌事实、服务链接、区域化 GEO 策略文档、代表性博客和案例的入口。配套的 llms-full-zh.txt 提供更完整的服务详解、客户案例和 FAQ 内容。
部署 llms.txt 的关键原则：
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上面四层做得再好，如果品牌在不同渠道的信息不一致，效果也会大打折扣。
大模型在回答关于品牌的问题时，通常会综合多个信息源——官网、百度百科、知乎回答、行业媒体报道、第三方平台。如果这些渠道的信息互相矛盾，模型就会陷入困惑：到底哪个说法是对的？
常见的不一致场景：
解决方法很直接：
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如果资源有限，建议按以下顺序优先实施：
优先级 / 工作项 / 预期效果
P0 / 中文品牌定义页内容统一 / 解决"品牌是谁"的基础识别问题
P0 / FAQ 页面建设 + FAQPage Schema / 直接提升问答型查询的引用率
P1 / Organization / Service Schema 部署 / 让机器准确解析品牌实体和服务
P1 / llms-zh.txt + llms-full-zh.txt 部署 / 为 LLM 提供结构化索引入口
P2 / 品牌权威事实 markdown 文件发布 / 为 AI 平台提供可引用的事实来源
P2 / 第三方渠道信息一致性检查 / 减少跨渠道矛盾导致的误读
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很多人以为"做 GEO 就是写几篇文章让 AI 引用"。
实际上，文章只是信息载体的一种形式。GEO 的核心工作是信息工程——确保品牌的公开信息层足够完整、准确、结构化，让任何 AI 系统在需要回答关于你的品牌的问题时，都能找到可靠的参考材料。
品牌定义、FAQ、Schema、llms.txt、事实一致性——这五个层面就是信息工程的基础设施。文章、案例、白皮书是在这个基础上的延伸。
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如果你想评估自己品牌目前在中国 LLM 平台上的可见度情况，可以从一次 AI 搜索诊断 开始。诊断会覆盖 DeepSeek、Kimi、通义千问等平台，给出品牌当前的引用现状和改进方向。
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Q1: llms.txt 和 robots.txt 有什么关系？ A: robots.txt 控制的是爬虫能不能抓取页面，llms.txt 提供的是品牌信息的索引指引。两者功能不同，互不替代。robots.txt 管的是"准入"，llms.txt 管的是"导航"。
Q2: 我的网站已经有 Schema 了，还需要做 llms.txt 吗？ A: 建议做。Schema 是嵌入在页面代码里的结构化数据，LLM 不一定会逐页解析。llms.txt 相当于给 LLM 一个快捷入口，直接指向最重要的信息页面。
Q3: FAQ 写多少个问题比较合适？ A: 没有绝对标准。覆盖用户最常问的 10-20 个问题是比较好的起点。重力科技的 FAQ 页面目前有 18 个问题，覆盖了服务定义、定价、效果周期、技术原理等主要方向。
Q4: 品牌权威事实文件是放在官网上公开访问的吗？ A: 是的。以 /ai/brand-authority-facts-zh.md 这样的路径公开发布，AI 系统可以直接读取。这不是内部文档，而是面向 AI 平台的公开参考资料。
Q5: 如果百度百科上的信息不对，能改吗？ A: 可以通过百度百科的编辑流程提交修正，但审核周期不可控。更务实的做法是先把官网的权威事实做扎实，让 AI 平台优先引用官网信息。
Q6: 这些技术工作需要开发团队配合吗？ A: Schema 部署和 llms.txt 文件创建通常需要前端开发配合。品牌定义和 FAQ 内容属于内容工作，可以由市场团队主导。重力科技的服务可以覆盖从内容到技术的全链路实施。
Q7: 做了这些之后，品牌就一定会被 AI 引用吗？ A: 不能保证。做好这些工作是显著提高被正确引用概率的前提，但 AI 模型的输出受多种因素影响，没有任何方法能保证特定的引用结果。
Q8: 中文 LLM 和 ChatGPT 对 Schema 的处理方式一样吗？ A: 不完全一样。ChatGPT 和 Perplexity 对 Schema 的利用相对成熟。中国 LLM 的处理方式因平台而异，但 Schema 作为通用的结构化数据标准，长期来看对所有 AI 平台都有正向作用。
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