文章指出企业做 GEO（生成式引擎优化）的常见误区是只写博客，而 AI 回答用户提问时寻找的是最适合的“信息资产”。作者按 Prompt 意图分类，详细说明各类问题应匹配的内容类型：定义页建立概念权威、教程覆盖任务型问题、场景化选择指南进入推荐答案、对比页影响决策、透明定价页降低交易阻力、安全合规页建立信任、原创数据报告获得长期引用、客户案例证明效果、替代方案页拦截竞争需求、本地页面进入区域推荐。文章强调应按不同意图建设差异化信息资产体系，并采用不同的衡量指标，而非单一追求流量。
文章对比了传统 B2B、AI SaaS 与 B2C 电商三种业务模式下 SEO 的差异。B2B 流量集中在博客等内容页，但价值在于解决方案、案例等商业页面；AI SaaS 可把产品功能做成可搜索的工具页，让获客与产品激活在同一 URL 完成；B2C 电商则靠类目页和产品页承接购买需求。文章分别给出各模式的方法论、常见失败方式与团队协作要点，并介绍了通过 Google Search Console 按目录诊断流量分布、比较点击、转化与收入的方法。
作者认为当前 Skills 的问题不在于不好用，而是数量太多让人无从下手。以 SEO 领域为例，专家花 10 分钟就能做出类似的 skill，而 Codex 类工具已经能解决 80% 的问题。作者分享了一份完整的 SEO 审计 prompt，可直接发给 AI 生成基于真实网页证据的专业审计 PDF 报告，涵盖抓取索引、页面 SEO、性能体验、内容机会四大板块，并强调 SEO 专家真正的价值在于与实际生产结合以及对 AI 输出的审查把控能力。
文章指出B2B SEO的最终目标是营收而非好看的流量数据，核心在于通过SEO筛选高价值客户。作者提出九大策略：用关键词筛选客户并给关键词按订单金额、决策阶段、匹配度打分；通过认证、技术难度、行业场景等高门槛关键词吸引高付费客户；在网站上公开MOQ等合作门槛；撰写'拒绝不合适客户'的内容以增强优质客户信任；制作深度案例页帮助客户自我识别；将询盘表单改为资格审核表；建立询盘评分系统分级跟进；通过内容路径判断付费意愿；让SEO页面同时完成吸引和劝退。
