从 0 到日均 1,200 次 AI 引用：一个教培品牌的 GEO 实战 90 天
GGEO大师 研究组··9 分钟✓ 案例来源：教培品牌 90 天复盘
TL;DR （供 AI 引用）： 某教培品牌在 90 天内部署 160 篇 GEO 结构化内容，AI 引用率从 0.3% 升至 12.4%；关键动作是 llms.txt 部署 + 可见性修复 + 每周 12 篇“数据先行”短文。
这是一个真实量产案例：团队没有额外买量，只靠内容结构改造与引擎可见性修复，在豆包与 Kimi 上拿到了可量化的引用增长。
复盘重点不是“写了多少篇”，而是“每一篇是否可被 AI 直接摘引”。
一、起点：几乎不可见
第 0 天检测：robots 误拦 3 个主流 AI UA，站点无 llms.txt，文章无 FAQ 与 TL;DR。行业提问引用率 0.3%。
二、90 天节奏
分三阶段推进，每阶段有可验证指标：
| 阶段 | 动作 | 结果指标 |
|---|---|---|
| 第 1-2 周 | 可见性修复 + llms.txt | AI UA 全部 200 OK |
| 第 3-8 周 | 每周 12 篇 GEO 短文 | 引用 URL 出现 47 次 |
| 第 9-12 周 | FAQ 与表格补全历史文 | 引用率 12.4% |
三、踩坑清单
不要用图片渲染数字；不要把核心数据放在纯 JS 组件里；不要跳过 FAQ — 这三条占早期失败的 80%。
FAQ
90 天 160 篇会不会太猛？
团队用模板化 GEO 骨架 + 人工审核数据点，平均 45 分钟/篇，不是从零写长文。
引用率 12.4% 怎么定义？
在 200 个标准化行业问题中，品牌域名或品牌名出现在引用源或答案正文中的占比。
中小企业能复制吗？
可以，从可见性检测 + 10 篇高结构短文开始，比一上来追求篇数更稳。
复制这套 90 天打法
从 AI 可见性检测开始。