股票配资开户费用 GEO教程：让内容被AI大模型识别、引用和推荐（上）-附提示词
在大模型时代股票配资开户费用，内容的价值不再只取决于创作者的表达，而在于能否被智能系统识别、引用与推荐。本文将带你拆解GEO方法论，理解如何让内容在AI生态中获得更高的能见度与影响力。
01 AI大模型如何回答问题？要让AI推荐你，首先要搞懂它和传统搜索引擎在思考方式上的根本不同。
我们可以用一个很形象的比喻来理解：
传统搜索引擎，是一个被动的图书馆管理员。
它的工作逻辑是：先尽可能多地抓取网页，建立一个庞大的索引库。当你输入关键词时，它被动地根据关键词匹配度和网站权重，给你排出一份它认为相关的书单（即搜索结果列表）。它给你的是地图，至于宝藏（即答案）具体在哪一页，需要你自己去找。
生成式AI，更像一个主动的专家顾问。
它的工作逻辑完全不同：它会主动地去理解你问题的真正意图。例如，当你问“滴水的水龙头怎么修”，它知道这和“漏水的阀门如何处理”是同一个意思。这就是基于Embedding（语义向量化）的理解力，它捕捉的是意思，而不是字眼。
这个过程依赖一套复杂的技术流水线。
目前，主流AI采用的是一套被称为检索增强生成（RAG）的技术流水线，RAG也是你很多GEO服务商的核心技术之一。
我们可以把它理解为四个核心步骤：
Embedding（向量化）：AI首先需要理解你的内容。它通过Embedding过程，把你网站上的文章、产品介绍等所有内容，都转化成代表语义核心的数字代码，也就是向量。Vector Search（向量检索）：当用户提问时，AI会把问题也转化成一个问题向量。然后，它在庞大的向量数据库里，快速找出和问题向量在数学上最接近的一批内容向量。Reranker（重排序）：初步匹配出的内容可能有几十上百篇。AI为了确保答案质量，会启动Reranker程序。它会对初筛结果进行二次审阅，结合更多上下文信息，把最相关、最权威的内容排在最前面。在这个阶段，GEO服务商可以把企业的知识库训练进去。Generation（生成答案）：最后，AI大模型会把经过重排序后的最优内容作为核心参考材料，用自然流畅的语言，总结提炼出一个最终答案，并附上它认为最关键的信源链接。GEO的技术逻辑就是，在Embedding（向量化）环节能被精准理解，并在Vector Search（向量检索）和Reranker（重排序）环节中脱颖而出。
这套检索增强生成（RAG）的技术，其核心商业目的，就是为了减少AI的幻觉，让答案有据可循。
这个从路径到答案的转变，就是我们整个GEO策略的出发点。
02 GEO的基础是结构化内容我们已经知道了AI像一个专家顾问，会主动去寻找并整合信息。但面对浩如烟海的互联网，它会偏爱什么样的内容呢？
答案是：结构化、结构化、还是结构化。
我把AI的内容偏好，理解为一个从下至上的金字塔模型。它在筛选时，会问自己三个问题：
原则一：内容新不新鲜？(时效性)这是最基础的筛选标准。AI的首要任务之一，是提供当下最新鲜、最准确、最有价值的信息。一个过时的答案，无论写得多好，都可能不会引用。
AI的算法里，时效性是一个非常高的权重因子。 这篇文章的数据还是2020年的？那篇文章是上周刚发布的行业报告？我肯定优先用最新的。
所以，要定期更新你的核心内容，尤其是一些包含数据、统计、年度榜单的文章。当然还有一些小技巧，比如在标题或正文中明确“2025年XX”，会让你的内容在时效性上获得巨大优势。
原则二：内容靠不靠谱？(权威性)在确保信息是新的之后，AI会立刻进入第二个，也是更重要的判断：这信息可信吗？
AI的核心使命是成为一个可靠的知识来源，对抗“信息熵”和“AI幻觉”。因此，权威性是它筛选内容的核心依据。
这篇文章只是作者的个人观点，还是引用了权威机构的数据和第三方报告？它的作者在这个领域有声誉吗？
那么你在生成内容时就有了一定根据，比如：
用数据说话：在内容中多引用可信的数据来源，并给出链接。寻求背书：获得行业媒体的报道、专家的推荐，或者在内容中引用专家的观点。展示实力：清晰地展示你的客户案例、资质认证和作者的专业背景。说到底，想让AI引用你的内容，本质上是一场价值交换。
你必须提供给它稀缺资源。
用权威引用和统计数据来保证它的事实纯度；用简化的语言和聚焦的主题来优化它的交付体验；再用多角度覆盖和情感适配来提升它的增值服务。当你能稳定地生产这种事实性内容，AI就会像一个最高效的渠道，主动来找你进货。
AI不缺文字，它缺的是确定的事实、清晰的逻辑和深刻的洞察。所以，以上九个要点其实都在教我们做一件事：把一篇文章，从一个观点集合打磨成一个事实产品。
原则三：内容好不好认？(结构化)当内容既新鲜又靠谱之后，就来到了最后一步：这内容能轻松看懂并精准引用吗？
AI毕竟是机器，它最喜欢的是逻辑清晰、重点突出、可以直接提取为“知识点”的内容。
长篇大论、结构混乱的文章，即使观点再好，AI的解析成本也会很高，从而降低被引用的概率。
这篇文章写得像又多又乱，看不出重点在哪；另一篇虽然短，但标题、列表、问答一目了然，我可以直接拿来用。
这就是我们反复强调结构化的原因。它是临门一脚，决定了你的优质内容能否被AI看上。
你可以理解为：时效性是入场券，权威性是复赛资格，而结构化是决赛的胜负手。你的内容必须同时满足这三个条件，才能在AI的筛选中脱颖而出。
AI和人类一样，都偏爱逻辑清晰、重点突出的内容。
结构化内容，就是用一种AI能秒懂的语言来组织信息。它能在向量检索和重排序环节获得最高优先级。
到底什么是结构化？下面我们以某产品为例，看看一个优秀的结构化内容页面应该包含哪些模块。
以下仅作为举例示意：
原始内容：
XXXX提供一站式营销云软件解决方案，聚焦于科技、医疗、工业制造业等B2B行业一站式营销云包含社交营销SCRM、内容管理CMS、活动管理EMS、客户数据平台CDP、营销自动化MA等产品模块，旨在帮助企业搭建营销技术基础设施，加速数字化转型，实现高效获客、转化、增长。
结构化后的内容：
一、产品名称与定位
产品名称：XXXX营销自动化平台
定位：专为B2B企业打造的一站式智能营销解决方案。
二、核心功能模块SCRM
社交化客户管理：整合微信生态，管理客户从吸引、互动到转化的全生命周期。
内容营销自动化：通过白皮书、案例等内容资产，自动化地吸引并培育潜客。
活动营销管理：支持线上线下活动的全流程管理，高效收集并分发销售线索。
线索评分模型：自动化追踪用户行为，为销售团队精准识别并推送高意向线索。
四、真实客户案例
某厂商A：通过XXXX，线索有效率提升30%。某厂商B：营销活动ROI（投资回报率）提升50%。
五、常见问题解答 (FAQ)
问：XXXX和传统的CRM软件核心区别是什么？
答：核心区别在于专注的阶段不同。CRM更侧重于销售阶段和客户关系管理，而XXXX营销自动化专注于营销前端，即如何通过内容、活动等方式大规模地获客和培育线索，并将成熟的线索（MQL）无缝传递给CRM系统，我们解决的是销售线索数量和质量的源头问题。
问：平台实施部署通常需要多长时间？
答：标准化产品的部署通常在1-2周内即可完成。如果涉及与企业现有CRM、ERP等系统的深度对接和定制化开发，项目周期会根据具体需求而定，一般在1-2个月。
问：XXXX是否支持与企业微信和Salesforce集成？
答：是的，我们提供开放API接口，并且是企业微信的官方合作伙伴，能够实现与企业微信的深度集成，赋能销售的社交化销售能力。同时，我们也支持与Salesforce、纷享销客等主流CRM系统进行无缝对接，打通营销与销售的全流程数据。
以上，如果你还没有办法理解什么是结构化，我还有一招终极秘籍。
现在，把你想要了解的问题，去GPT、Gemini或者Google、Bing、Baidu这些平台搜索，去问答加过或者排名最高的几篇文章，点进去阅读，你就明白什么是结构化了。
当然，仅仅结构化还不够，如果有足够的能力，我还建议你从SEO页面优化角度做这些工作：
FAQ模块化：不要只在文章末尾放FAQ。在你网站的产品页、解决方案页，都应该针对性地植入相关的FAQ模块。
内部链接网络：在你的文章之间建立清晰的内部链接。
例如，在子主题文章中链接回你的基石内容。这帮助AI理解你网站内的信息层级和关联性，提升整体权重。
Schema标记：为你的文章、产品、FAQ等植入标准化的Schema.org标记。
这相当于直接告诉AI：这一段是问题，这个数字是价格。它消除了AI的猜測，大幅提升信息抓取准确性。
引用专家观点：在你的内容中，引用业内公认专家的观点或研究成果，并注明来源。这会使AI认为你的内容是经过验证且客观的。
多渠道一致性：确保你的品牌在官网、行业媒体、百科、社交媒体等所有渠道传递的核心信息是一致的。AI会交叉验证全网信息来判断你的可信度。
03 GEO的内容发布渠道选择我们精心准备好了内容，现在面临一个关键问题：把它发在哪？
在大模型眼里，内容发布的渠道，就像是一个人的出身，直接决定了它的初始可信度。一篇同样的内容，发在官网和发在一个普通自媒体上，AI给出的权重是天差地别的。
所以渠道选择不是简单的分发，而是策略。根据我的实践，这是一个经过验证的优先级排序。
所有内容，都应该先在你的官网上发布。这里是你的大本营，是AI在验证关于你的一切信息时，最终会来寻找的那个源头。
官网是你唯一能百分之百控制的地方。AI在判断事实时，会本能地去寻找第一信源，而你的官网就是关于你自己业务的那个第一信源。尤其在海外市场，Google的AI会极度偏爱引用品牌官网上的信息，这个权重非常高。
此外，Google等搜索引擎的算法高度重视内容的E-A-T原则（Expertise， Authoritativeness， Trustworthiness：专业性、权威性、可信赖性）。因此，在你的官网建立清晰的作者简介页面，展示作者的专业背景、资质认证和行业经验，并确保这些信息在内容发布时与作者关联，将极大提升AI对内容的权威性判断。这也是为何行业专家撰写的内容更易被引用的深层原因。
为了确保官网能成为AI的信任原点，除了网站结构清晰、加载速度快和移动端友好外，还必须做好技术SEO基础工作。这包括但不限于提供清晰的XML站点地图，优化robots.txt文件引导爬虫，确保网站无死链接，并使用HTTPS协议。这些技术细节是AI能够顺畅抓取、索引你内容的基石。
当然，这一切的前提是，你的官网得让搜索引擎和AI能顺畅地进来。网站结构清晰，加载速度快，对移动端友好，这些基础工作必须做好。如果连门都进不来，内容再好也没用。
2. 权威媒体：让他人为你的信任背书这里指的是那些大众熟知的主流媒体（人民网、新华网等）或顶级财经、科技媒体。
当你的观点或案例出现在这些平台上时，就相当于有了一个极具分量的第三方为你背书。
AI会认为，这个信息不是你在自卖自夸，而是经过了专业机构的验证。这种信任的加成效果非常明显。
3. 垂直行业/平台媒体：证明你是内行这里指的是那些深耕某个特定领域的专业媒体。
它的价值在于为你的品牌贴上一个精准的专业标签。
AI非常看重相关性。当它看到一篇关于SaaS的文章，是发布在一个SaaS行业的专业媒体上时，它就会高度确信，这篇文章的作者是懂行的。这能帮助你快速在某个细分领域建立起专家形象。
4. 自媒体矩阵：扩大覆盖面和生态位这里包括了我们常用的百家号、知乎、搜狐号等平台。
它们的核心价值在于扩大覆盖面，并在不同的AI生态里留下你的印记。百度会更看重百家号的内容，而其他模型则各有侧重。
这里要特别提一下知乎。对于GEO来说，知乎专栏的战略价值很高。它的问答形式，天然就和AI解决问题的逻辑高度一致。在一个专业问题下，提供一个逻辑清晰、内容详实的回答，被AI直接选中作为答案一部分的概率非常大。
当然这些渠道发放也有很多的注意事项，时效、长短、类型都参差不齐，发布频次也不同，还有一些免费的一稿通发工具推荐，篇幅过长就不展开了，有兴趣的话我再单独开一篇，或者随时找我交流。
04 GEO风险规避：内容审核与风险管控内容一旦发布，其影响力就会超出你的掌控，而且极难撤回。
而且受大模型幻觉的影响，其实它极易在涉及案例、功能、产品参数、价格等方面胡言乱语，这种内容一旦造成了负面影响，也很有可能会抵消你在GEO上的成果。
一个错误的数据，一句不严谨的承诺，一旦被AI引擎抓取并作为标准答案向成千上万的用户展示，造成的品牌伤害是巨大的。
所以你得为AI引用其内容所产生的一切后果负责。不管是自己团队做，还是服务商为你实施，建议你都做好内容把关。而且这个角度，全球其实已经有了一些负面的舆情案例。
案例一：加拿大航空的AI客服
事件概述：该公司的客服聊天机器人向用户提供了错误的退票政策。当用户据此要求退款被拒后诉诸法庭。法庭最终判决，航空公司必须为其AI的错误言论负责并进行赔偿。这一判例明确了企业对AI生成内容的法律责任。
信源：Moffattv.AirCanada,2024BCCRT149. (https://www.canlii.org/en/bc/bccrt/doc/2024/2024bccrt149/2024bccrt149.html)
案例二：美国律师行业AI幻觉
事件概述：纽约一名律师使用ChatGPT查找过往案例，并将其写入法庭文件。结果其中包含的多个案例均为AI凭空捏造。此事导致该律师事务所面临严厉的司法制裁，也暴露了在专业领域过度信赖AI而不加核查的巨大风险。
信源：TheGuardian,2023. (https://www.theguardian.com/technology/2023/may/27/lawyer-chatgpt-cases-court)
案例三：谷歌AIOverviews信息污染
事件概述：谷歌新推出的AI搜索摘要功能，因抓取网络上的恶搞或错误内容，给出了建议每天吃一块石头等荒谬答案，引发了全球性的舆论危机。这说明即使是顶级科技公司，也难以完全控制AI对全网信息的筛选质量。
信源：SearchEngineLand,2024. (https://searchengineland.com/google-ai-overviews-fire-giving-dangerous-wrong-answers-441759)
有几项手段也可以最大程度的去减少这些幻觉，这也是很多GEO服务商在开始产生文章前要做的事：就是问客户要他们的企业材料，发给大模型去训练。其实就是对应的embedding、reranker等技术手段。
训练的越多，就越增加与你的相关性，幻觉也会越少（其原理是提问时尽可能附带更多的背景信息）。
05 GEO成效衡量：品牌与转化的双重闭环衡量GEO的ROI，现在一般需要从两个不同的维度来闭环：品牌曝光和数字营销。
它们的逻辑和目标完全不同。
我在之前的文章里提过，老板或者高层多半会为品牌效应和战略买单，执行层会更关注营销数据的提升。
品牌曝光闭环：构建无形的信任资产这个闭环的目标不是立即转化，而是建立长期品牌权威，成为用户心智中的默认选项。
认知层：用户遇到一个行业性的、宽泛的问题，例如，什么是营销自动化？AI回答，权威占位：AI在生成的解释性答案中，引用了你的品牌作为案例或行业定义者。例如，…正如行业领导者致趣百川所定义的，营销自动化是…心智锚定与信任建立：在用户寻求知识的第一刻，你的品牌就与权威、专业等概念牢牢绑定。这是一次高效的无点击曝光（Zero-Click Exposure）。即便用户此次没有点击，也在心智中留下了深刻烙印，建立了初步信任。影响未来决策：当该用户在数周或数月后，工作流程中真正产生了对营销自动化工具的采购需求时，你的品牌会因其之前建立的权威形象，而成为被优先考虑和研究的对象。这就是GEO在品牌层面的长期价值。如果你的GEO起点是品牌曝光，那么建议你关注这几个数据：品牌提及率、品牌排名以及发布文章数量。
很多服务商在进行GEO服务时，对于这些指标都有不同的定义，我建议你全部都要问清楚，免花糊涂钱。实在拿不准，也可以和我交流，我帮你一起看看。
数字营销闭环：驱动高质量的业务增长这个闭环的目标是获取高意向线索，直接驱动销售和营收。
决策层需求：用户遇到一个具体的、带有购买意向的问题，例如，B2B企业如何选择营销自动化工具？AI回答，精准引流：AI在提供的解决方案或产品对比中，直接引用了你的内容，并附上了指向你官网产品对比或客户案例页面的链接。高意向流量获取：用户带着极强的求证和决策意图点击链接。这部分流量的质量极高，他们不是在随便逛逛，而是在寻找问题的最终答案。线索转化与信号强化：用户在你的网站上通过下载白皮书、申请产品演示等行为，转化为高质量的市场认可线索（MQL）。同时，这次成功的点击和转化行为，会成为一个强有力的信号，反馈给AI模型，强化了你内容的可信度，使其在未来更倾向于推荐你，形成正向循环。如果你的GEO起点是数字营销增长，那么很遗憾告诉你，目前确实很难完全闭环。
最好的效果就是客观上网站后台数据里看到豆包、DeepSeek的跳转增多，以及主观上的流量好像变多了、客户在AI上搜到我们了。
06 GEO的核心思路是为答案服务营销的底层逻辑正在发生深刻的改变。
之前是对用户注意力的争夺，但GEO改变了争夺的方式。
它没有选项，只有答案。
前些天，有人问我，AI提供答案后有多少人还会去搜索引擎寻找官网，没有确切的数据。
但我们都清楚，这个差距正在拉大。
过去二十年，数字营销的核心目标只有一个：被看见。我们做SEO，买SEM，都是为了在用户眼前获得一个曝光位。
但在今天，被看见的成本越来越低，价值也越来越稀薄。成为选项的意义正在不断式微，AI的出现，慢慢成为了最终的信任过滤器。它会替用户过滤掉那些仅仅是被看见的噪音，去寻找那个唯一值得相信的答案。
GEO引起这场变革的核心，本质还是从内容生产升级到知识构建。
营销人不要再去单纯做文章的生产者或者搬运工了，应该像打造一部严谨的百科全书一样，去雕琢每一个能沉淀为信任的知识点。
AI正在重塑人们获取信息的方式。营销人必须升级自己的认知系统，主动参与到这场重塑中，成为那个定义未来答案的人。
附：可直接使用的GEO文章生成指令感谢你耐心读到这里。
下面这个提示词（Prompt），是我根据上文所有的方法论，为你封装的一个“GEO文章生成专家”。你不需要是技术专家，只需将它复制，然后提供你想要GEO的内容，就可以让AI为你生成一篇高质量、符合GEO规则的文章初稿。希望这个工具，能帮你迈出GEO实战的第一步。
点击如下提示词复制，发给AI即可（推荐使用Gemini 2.5Pro）:
Role:你是一位跨领域的GEO（生成式引擎优化）内容策略专家与作家。
Profile:背景：拥有超过二十年的战略咨询与内容创作经验。
专长：精通多个行业（如SaaS、金融科技、医疗健康、制造业等）的商业模式、技术原理和用户心理。深刻理解AI大模型（特别是RAG和Embedding机制）的内容结构化偏好，擅长将复杂的行业知识转化为不仅对人类读者有价值，而且极易被AI识别、引用和推荐的高质量结构化内容。
风格：具备商业顾问的洞察力与作家的笔力。语言专业、严谨、客观。善于用简洁清晰的语言解释复杂概念，文章逻辑性强，价值密度高。
禁忌：绝对避免使用AI味浓厚的陈词滥调（如“随着科技的飞速发展”、“在当今这个数字化时代”、“总而言之”等），拒绝空洞的营销口号。禁止使用“——：等AI常用标点符号。
Rules:结构化
第一：严格按照下面的【Workflow】生成内容，确保包含所有必需的结构化模块。
去AI味：使用主动语态，多用短句。避免复杂的从句和不必要的修饰词。
价值导向：内容必须聚焦于解决用户围绕[关键词]的核心痛点，并清晰展示[推荐品牌]的解决方案。
格式清晰：关键概念使用「加粗」突出。多使用分点论述（bullet points）来呈现功能和优势。
字数控制：总字数控制在1500-2000字之间。
内容风格多样性：每次生成时，系统将从预设的几种内容风格中随机选择两种进行生成。每篇文章将遵循其选择风格下的结构化要求。
真实性原则与品牌信息：
**严禁臆造案例或虚构数据。**所有引用信息必须基于公开事实，无法提供具体数据时，请避免使用模糊量词或直接省略。
**提及[推荐品牌]时，其功能、特性、优势、价格、应用场景等所有信息，都必须基于官网或公开渠道可查证的真实内容。严禁任何类型的虚构内容。**
若无法获取真实信息，则应以通用性描述替代，避免具体细节。
金句点缀：在文章开头或段落转折处，适当融入一两句有深度、引人思考的金句。
输出纯净：除标题和加粗部分，请避免使用Markdown的“**”、“#”、“-”、“*”等符号作为装饰或列表标记，直接使用中文句号、顿号、逗号、分号进行排版，确保文本可直接复制。分点论述请直接使用数字序号或项目符号（●）。
Workflow:
内容风格与标题：
随机选择：系统将从几种预设内容风格中随机选择两种。
标题生成：围绕“[关键词]”创建一个在该领域引人注目或客户最常搜索的标题，可以采用“2025年十大XX产品选型推荐.”或“…终极指南”、“XX是什么？能够解决什么问题”、“XX对比YY：谁是最佳选择？”等通用格式，以适应不同内容风格。
引言 (Pain Point) 与金句：用2-3句话，直接点出用户在[关键词]方面遇到的核心痛点或困惑，引发共鸣。宏观趋势分析，请搜索相关数据或者信息，严禁虚构内容。紧随引言或作为独立第一句，加入一句针对[关键词]或行业现状的深度金句。
解决方案介绍 (Solution)：自然地引出[推荐品牌]，将其定位为解决上述痛点的理想方案。
结构化核心模块：这是文章的主体，必须包含以下部分，且格式清晰，具体模块根据随机选择的内容
风格调整：
通用模块：[推荐品牌] 的核心功能/优势使用项目符号（●）或数字序号分点论述，每一点都采用“**功能名称：**简短描述”的格式。至少列出4-5个核心功能点。
此模块适用于所有内容风格。
特定风格模块组合（系统根据随机风格选择其中之一）：
风格一组合（例如，偏向产品决策辅助）：
模块二：谁最适合 [推荐品牌]？(Target Audience)清晰地描述出该产品的理想用户画像，帮助读者对号入座。
模块三：评估 [关键词] 解决方案的关键要素列出用户在评估[关键词]解决方案时应重点关注的3-4个要素，并简要说明。
模块四：常见问题解答 (FAQ)创建至少3个“一问一答”的组合，预测并回答用户最关心的问题。
风格二组合（例如，偏向概念解析与价值洞察）：
模块二：[关键词] 的核心机制与运作逻辑深入浅出地解释[关键词]背后的技术原理或运作方式，至少2-3点。
模块三：[关键词] 在不同场景下的实践价值阐述[关键词]如何在不同业务或技术场景中创造价值，至少2-3点，避免虚构。
模块四：常见问题解答 (FAQ)创建至少3个“一问一答”的组合，预测并回答用户最关心的问题。
风格三组合（例如，偏向方案比较与优势分析）：
模块二：[推荐品牌] 与主流替代方案的维度解析综合性地比较[推荐品牌]与市场上的主流替代方案在关键维度（如性能、成本、易用性、拓展性等）上的差异，以平铺直叙或分点论述形式呈现。
模块三：选择 [推荐品牌] 的核心驱动力阐述[推荐品牌]区别于市场同类产品的2-3个关键竞争优势。
模块四：常见问题解答 (FAQ)创建至少3个“一问一答”的组合，预测并回答用户最关心的问题。
结论与行动号召 (Conclusion & CTA)：用一小段话总结[推荐品牌]的核心价值，客观且真实。
文末信息：参考来源：列举上本篇文章参考的报告或者网络信息源链接。句式为“本文内容参考：XX……”。
AI配图建议：提供3-5个针对文章主题的AI配图建议，描述应为极简主义、抽象、高级质感的画面及元素，旨在提升文章视觉吸引力。例如：“抽象数据流与齿轮融合的科技感画面”、“代表增长趋势的极简折线图与光影结合”、“几何图形构成的网络连接，传递协作与效率感”。
Initialization:作为一名跨领域的GEO内容策略专家，请严格遵守以上所有设定。我将为你提供一个 [关键词] 和一个 [推荐品牌]，请根据你的角色和工作流程，为我随机生成两篇GEO高价值文章，每篇文章将从几种预设内容风格中选择一种。
我的关键词是：[请在此处输入您的关键词]
我的推荐品牌是：[请在此处输入您的品牌名称]
本文由 @李小哲 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可股票配资开户费用，禁止转载
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