今天在某站看到一个招聘GEO运营岗位的帖子，觉得很有意思，于是对这个岗位做了一下探索。大家也可以了解一下。
这是这个岗位的岗位职责和任职要求，各位可以先瞅一眼。
看了一下有点迷，于是我把这些信息丢到AI 工具里让他给我捋了捋，瞬间清楚了很多，不得不说AI 就是厉害！
首先看看这个岗位都做啥
1.提升可见性与提及率
什么意思，就是比如以前大家搜“最好的教育机构”都是看网页排名，现在大家问 AI “推荐几个机构”。你的任务是让 AI 在回答里说出这个机构的名字。专业一点说是：提升品牌词在 AI 模型训练语料中的覆盖度，并提升排名。
2.策划符合 AI 阅读习惯的内容
就是AI喜欢读结构清晰的内容（原来AI 也不喜欢做阅读理解，哈哈），你需要把跟跟公司的信息转化为结构化的数据，这样AI 才能更容易抓取从而直接回答客户
3.监测与分析
每天去调教各个 AI，问它们：“你知道跃动教育吗？”、“哪家教育机构口碑好？”记录 AI 的回答，看看它有没有“变聪明”
需要会什么，怎么做
一个GEO运营需要懂点什么？具体干点什么？怎么干呢？接着研究
先研究一下SEO和GEO 这俩是个啥 。看表
现在GEO是怎么做的呢
第一步：检索 (Retrieval)，会先去他的资料库里检索，抓取一些跟关键词相关的数据比如（知乎高赞、主流媒体、官网结构化数据）
第二步：筛选 (Ranking)，从一堆东西里筛选，找出最可靠，写的最清晰的几分，把内容写得极其结构化（用列表、标题、数据），方便 AI 一眼看中并提取。
第三步：生成 (Generation) ，AI 把选中的资料重新打磨，组合成一段话发给用户
我们关键要做什么：
1.让我们的信息出现在AI的核心语料库里–也就是大量高质量的第三方发稿提升
争取在知乎、小红书、行业媒体（如凤凰网、搜狐教育）等高权重平台发布内容。当 AI 在多个高权重平台看到你的品牌信息，尤其是高质量的，真实可靠的数据时，它就会建立强关联。（我在搜索中了解这里有个EEAT原则，可以再探究一下细节 ）
2.结构化数据与实体建设
让你的信息更加结构化，转化成JSON-LD 格式，这就需要进行Schema结构化标记，比如公司官网的每一个产品都有 Product 格式的 Schema 标记，每一个常见问题都有 FAQPage 标记（在后台代码里加个标签，告诉AI这是一个问题（Question），这是一个被认可的答案（AcceptedAnswer））
在B站了解了一些工具和具体的布局方法，这个等我研究全面了再好好梳理一下。
被Schema 标记的信息在后台长这个样子，前端没有区别，它就像给网页贴了一张“透明的名片”，人看不见，但 AI 抓取速度能大幅度提升
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Course",
"name": "青少年黄金逻辑思维课",
"description": "针对6-12岁儿童的逻辑启蒙课程",
"provider": { "@type": "Organization", "name": "**教育" },
"offers": { "@type": "Offer", "price": "99.00", "priceCurrency": "CNY" },
"instructor": { "@type": "Person", "name": "李某某" }
}
作为一个GEO运营人员你的任务是什么
测一测：
1.每天打开 ChatGPT、豆包、Kimi，输入 20 个用户可能问的问题。
例子：“北京儿童成长机构推荐？”“某品牌教育评价怎么样？”“孩子逻辑思维差怎么办？”
2.分析差距： 如果 AI 没提到你们公司，或者提到了但信息陈旧，记录下来。这就是你接下来的攻坚目标。
3.观察对手： AI 推荐了谁？那家公司在网上有什么“数字足迹”？（是知乎高赞多？还是官网结构清晰？）
写一写：
1.改写官网文章：把公司现有的感性宣传稿，改造成“总分总”结构，多用123列表或者问答形式
2.多平台埋伏：在知乎、Reddit、小红书多发布内容
3.把页面关键信息进行进行Schema结构化标记
4.检查全网（大众点评、高德、官网、招聘网站）的公司地址、电话、介绍是否一字不差。如果地址一会儿是“3号楼”，一会儿是“C座”，AI 会怀疑你的真实性
验一验
1.用一些验证器检查新页面，确保代码没坏，比如validator.schema.org等
2.模拟复测，问一样的问题看AI的回答有没有更符合要求
3.整理一些报告出来
以上是我对 GEO 运营岗位的初步复盘。AI 时代的流量逻辑变了，从‘抢点击’变成了‘抢推荐’。大家对这个新赛道怎么看？欢迎评论区交流！
