悦增长：从GEO招聘和GEO招标要求来说说，要做好GEO工作需要哪些能力？【收藏】

这两年GEO越来越热以后，一个很有意思的现象开始出现。

一边是企业开始招聘GEO优化师、AI搜索优化师、GEO运营；另一边是越来越多企业直接把GEO作为项目采购，出现在品牌、汽车、医药、金融、餐饮等不同类型企业的采购需求里。

如果只看行业文章，很容易把GEO讲得越来越复杂。

有人强调提示词，有人强调发稿，有人强调结构化数据，有人强调大模型原理，还有人把GEO直接等同于内容生产。

但招聘JD和项目采购要求有一个好处：企业最终愿意为什么能力付钱，会写得非常直接。

悦增长最近也在持续看这类变化。把目前出现的一些GEO招聘要求和企业采购需求放在一起以后，会发现一个很清楚的趋势：

企业真正需要的GEO能力，已经远远超过“会写文章、会发内容、会测试AI推荐”这三个动作。

一个相对完整的GEO项目，至少涉及业务理解、搜索意图、官网、SEO、内容、AI平台、外部信源、数据监测、合规以及持续优化。

这也解释了为什么现在市场上会出现一种很明显的落差：

很多人已经会“做GEO动作”，但真正能够独立把一个企业GEO项目跑起来的人仍然不多。

第一：先从招聘JD看，企业到底想招什么样的GEO人

如果把2026年出现的一些GEO招聘信息放在一起看，会发现企业要求其实已经越来越具体。

上海市人力资源和社会保障局2026年8月发布的一则GEO优化师/运营岗位，职责里直接写到了几个关键动作：

结合用户搜索意图、行为习惯和竞品GEO表现制定策略；持续监测GEO数据；找到优化问题；沉淀内容模板、工具和工作方法；同时还要和内容、研发等团队协作，让GEO最终与业务目标保持一致。

这条JD很值得看。

因为里面并没有把GEO岗位理解成一个纯粹的写作岗位。

它要求一个人同时具备：

搜索意图判断、策略能力、数据能力、内容能力和项目协作能力。

另一类企业招聘则把官网能力写得更加明确。

例如杭州一家工业企业招聘海外GEO运营专员时，岗位内容直接覆盖产品页、行业解决方案、Blog、FAQ、Case Study等官网内容，同时要求分析AI搜索和网站数据，让品牌在AI搜索和传统搜索中的可见度持续提升。

另一份杭州企业的AI搜索优化岗位要求也非常接近：既要做GEO，也要负责独立站产品页、解决方案、Blog、FAQ和案例体系，同时兼顾传统SEO规则。

这说明至少在一些已经真正开始招聘GEO岗位的企业里，GEO工作的边界已经比较清楚：

它和官网、SEO、内容、数据是连在一起的。

如果一个人只会在几个AI平台里输入问题，然后记录品牌有没有出现，很难承担完整的GEO工作。

第二：再看招标文件，企业愿意采购的能力更接近一套完整项目

招聘看的是“这个人能不能干活”。

采购看得更直接：

这家公司到底能不能把项目交付出来。

2026年已经能够看到不同企业正式采购GEO相关项目。

例如昆药集团在2026年6月发布了“GEO AI搜索引擎优化FY26H2”采购公告。

8月出现的老乡鸡GEO优化资源招标，则直接提出需要供应商提供适配不同AI平台的GEO优化，并提升品牌曝光、公信力以及相关技术和配套实施能力。

金融行业的一份GEO采购要求更加完整。

采购内容已经包括策略规划、AI搜索优化、月度数据复盘、策略迭代和持续运维；供应商还需要具备金融行业相关经验、固定专业团队、GEO方法体系、内容运营能力和合规审核能力。团队配置里甚至明确涉及项目负责人、内容策划、AI优化运营和合规审核。

汽车行业也有类似变化。

2026年星途汽车GEO搜索优化代理项目要求供应商具备汽车品牌GEO策划和执行能力、大数据系统、体系化内容优化能力，并配置专项文案和执行团队。

把这些采购要求放在一起，其实已经能看出来：

企业买GEO，越来越难接受只有一个“发稿套餐”。

因为真正进入项目以后，需要解决的问题远比发多少篇文章复杂。

第三：真正做好GEO，第一个能力其实是理解业务

这一点可能比会不会写GEO文章更重要。

假设一家工业设备企业来做GEO。

如果只知道它卖“自动化设备”，接下来很容易做成：

自动化设备是什么
自动化设备哪个好
自动化设备公司推荐
自动化设备十大品牌

看起来都和业务有关。

但继续往业务里走，可能才发现客户真正关心的是：

什么产线适用；

产能多大；

设备解决什么工艺问题；

改造旧产线还是新建；

交付周期多久；

是否支持定制；

有没有同行业案例；

需要哪些上下游设备配套。

这些问题才会逐渐形成真正有价值的AI搜索问题。

所以GEO项目第一项能力应该是：

把企业业务翻译成用户问题。

这也是为什么一些招聘JD已经开始直接要求“拆解品牌定位与获客需求”“理解客户业务”“结合用户搜索意图制定方案”。

例如广州的一则AI搜索优化师招聘，职责就包括对接医疗、教育、零售等行业客户，拆解品牌定位和获客需求，再制定关键词规划与信源建设方向。

如果业务理解这一步没做好，后面问题库做得越大，偏差也可能越大。

第四：第二项能力，是建立问题库，而不只是关键词库

SEO时代大家习惯做关键词表。

GEO继续需要关键词，但还要往前走一步：

把关键词变成真实问题。

比如一个“企业CRM”关键词，可以进一步拆成：

制造业企业适合什么CRM？

CRM和ERP怎么配合？

100人左右企业怎么选CRM？

CRM实施周期一般多久？

国内有哪些适合ToB企业的CRM？

不同问题对应的答案完全不同。

所以GEO真正需要管理的是：

品牌问题；

产品问题；

品类问题；

场景问题；

痛点问题；

比较问题；

选型问题；

价格问题；

案例问题；

供应商问题。

然后继续判断：

哪些问题应该由官网回答；

哪些适合产品页；

哪些适合解决方案；

哪些应该通过案例证明；

哪些需要外部信源参与；

哪些属于商业决策阶段。

这一步做完以后，GEO才开始和真实业务建立关系。

第五：第三项能力，是把企业已有资料变成可持续使用的内容资产

很多企业并不是真的“没有内容”。

真正的问题是内容散着。

官网有一点。

产品资料有一点。

案例文档有一点。

内部方案里还有很多。

业务负责人脑子里又有大量实际经验。

但当用户问AI：

这家公司适合解决什么问题？

它和同行有什么区别？

有没有类似案例？

产品适合什么场景？

AI未必能找到足够清楚的答案。

所以GEO内容能力真正难的地方，是把这些零散资料重新组织出来。

最终形成：

产品；

服务；

解决方案；

案例；

FAQ；

行业场景；

技术资料；

品牌事实；

专业文章。

然后把这些内容按照用户问题重新组织。

这也是为什么现在部分企业招聘GEO岗位时，会明确写到产品页、解决方案、Blog、FAQ和Case Study，而不是只要求“每天写几篇文章”。

企业内容做得越完整，AI在回答复杂问题时能够调用的信息就越多。

第六：第四项能力，是官网SEO和GEO一起做

这一点我认为会越来越重要。

现在行业里有一种比较容易误导企业的说法：

GEO已经是新东西，所以SEO不用管了。

实际项目里很难这样割裂。

企业官网依然需要解决：

搜索引擎抓取；

索引；

URL治理；

页面结构；

标题；

内部链接；

Schema；

内容组织；

产品和服务页面；

案例；

网站速度；

移动适配。

这些基础问题如果没有解决，网站自己的内容资产都会受到影响。

而且现实中的GEO岗位也已经在向SEO靠拢。

例如柳州一家企业招聘“GEO与AI搜索优化专员”时，就明确要求应聘者具备SEO基础，同时掌握竞品研究、网站技术审计和数据分析能力。

北京另一则GEO优化师招聘，则直接把GEO、SEO、AEO、内容增长经验放在一起，同时要求AI工具、数据、策略拆解和业务理解能力。

这其实很符合实际。

SEO解决搜索引擎里的网页可见度。

GEO继续解决AI答案环境里的引用和品牌推荐。

企业官网、内容和搜索需求，本身就是两者大量重合的基础。

第七：第五项能力，是理解不同AI平台，而不是拿一个方法套所有平台

很多GEO方案写起来非常漂亮：

DeepSeek、豆包、元宝、千问、Kimi全部覆盖。

但真正执行以后，一个问题马上出现：

这些平台真的完全一样吗？

入口不同。

联网能力不同。

搜索产品形态不同。

信源偏好会变化。

回答方式也存在差异。

同样一个问题，在不同平台、不同时间、不同账号状态下，都可能出现不同结果。

所以做GEO的人至少要有能力持续研究：

平台回答结构；

引用来源；

搜索模式；

答案波动；

品牌共现；

竞品出现情况；

不同查询表达带来的变化。

GEO没有一张永久有效的平台优化表。

很多规律只能通过持续采样发现。

因此真正重要的能力不是背一套“豆包喜欢什么、DeepSeek喜欢什么”的口诀。

而是：

会设计测试，会持续观察，也知道什么时候结论还不够稳定。

第八：第六项能力，是数据监测，而且必须知道自己在测什么

这是现在GEO项目最容易产生争议的地方。

比如服务商告诉企业：

推荐率提升80%。

企业第一反应通常是：

怎么算的？

测了几个问题？

测了哪个平台？

一个问题测了几次？

有没有固定时间？

品牌出现就算推荐吗？

引用官网算不算推荐？

竞争对手一起出现怎么算？

如果这些问题讲不清楚，一个漂亮的百分比其实没有多少意义。

所以GEO项目至少应该建立一个基础测量体系：

问题是什么；

在哪个平台；

什么时候测试；

答案是什么；

品牌有没有出现；

出现在哪里；

有没有推荐；

引用了什么页面；

来源是什么；

竞品有没有一起出现；

答案有没有错误。

然后才能逐渐形成：

品牌提及率；

推荐率；

引用率；

问题覆盖率；

来源分布；

被引页面；

AI引荐访问；

最终咨询表现。

现在一些GEO岗位的招聘已经直接要求通过数据后台监控不同AI平台的曝光、排名和引流表现，再按月复盘调整策略。

这也说明GEO越来越接近一个长期运营项目。

第九：第七项能力，是能够建设外部信源，但不能把GEO做成批量发稿

官网很重要。

但AI回答一个问题时不会永远只看企业官网。

因此企业还需要考虑：

哪些第三方网站提到了品牌；

这些页面在讲什么；

不同来源之间的信息是否一致；

是否存在错误品牌资料；

专业内容有没有进入行业网站；

案例有没有被外部引用。

所以外部信源建设确实是GEO的一部分。

问题在于，一旦这件事被简化成：

一个月发100篇。

很容易出现新的问题。

页面有没有真实信息价值？

平台跟行业相关吗？

文章是不是100篇同一模板？

有没有虚构评价？

有没有夸大品牌能力？

有没有未经授权使用客户案例？

如果只是追求品牌名称出现次数，最后得到的可能是一批看起来很多、实际上没有形成可信信息关系的页面。

真正有价值的信源建设应该回答：

为什么这个来源值得引用这家企业。

第十：第八项能力，是合规和事实核验

这一项过去SEO项目里容易被低估，但GEO时代会越来越重要。

原因很简单：

AI会重新组织企业的信息。

如果原始资料里存在错误、夸大和过期信息，最终可能继续被AI放大。

金融行业的GEO采购已经明确提出，需要供应商理解广告宣传和监管要求，并具备AI生成内容合规审核能力。

医疗、教育、金融、法律等行业尤其如此。

所以做GEO不能只追求：

品牌有没有出现。

还必须继续检查：

出现得对不对。

产品名称有没有错；

服务范围有没有错；

资质有没有夸大；

案例有没有授权；

数据有没有来源；

政策有没有过期；

AI有没有把两个品牌混在一起。

如果品牌出现次数增加了，但错误信息也同步增加，这个项目很难说做得好。

第十一：从招聘和招标一起看，会发现GEO其实很难靠一个“万能岗位”解决

这是我看完这批招聘和采购要求后，一个比较强的感受。

招聘市场希望一个GEO优化师能够：

懂业务；

懂搜索；

懂内容；

懂SEO；

懂AI平台；

懂数据；

会工具；

能协作。

而真正进入企业级采购以后，又会继续增加：

项目管理；

技术支持；

内容策划；

运营执行；

数据监测；

行业经验；

合规审核。

所以GEO越来越不像一个单一岗位能完全包住的工作。

至少成熟一些的项目，会逐渐形成几种能力组合：

业务和策略

负责确定客户真正的问题，以及项目优先级。

官网和SEO

负责网站基础、页面和搜索资产。

内容

负责把产品、方案、案例和问题变成内容。

AI搜索运营

负责问题库、平台测试、引用和推荐监测。

数据

负责建立基线、观察变化和复盘。

合规

负责关键事实、行业政策和风险审核。

企业可以自己组团队，也可以把其中一部分交给外部服务商。

关键并不是组织形式，而是这些能力最终有没有人负责。

第十二：所以判断一个GEO项目做得怎么样，不能再只看发了多少内容

如果我们把招聘和采购要求放在一起，最终会得到一个很实际的结论：

一个完整GEO项目应该至少能回答下面这些问题：

用户到底在问什么？

企业应该在哪些问题里出现？

官网有没有把业务说明白？

产品、服务、方案、案例有没有形成完整内容？

SEO基础有没有问题？

AI在哪些平台、哪些问题里引用了企业？

AI主要引用哪些来源？

哪些页面正在产生作用？

品牌信息有没有错误？

推荐变化有没有连续数据支持？

这些变化最终有没有继续带来官网访问和实际咨询？

如果这些问题都答不出来，只能告诉企业：

本月发布了多少篇内容。

那离完整的GEO仍然有比较大的距离。

最后：做好GEO，需要的其实是一套长期能力

GEO刚出现的时候，很容易被理解成一个技巧：

改改文章结构；

加一些问答；

在不同平台多发内容；

测试AI推荐。

但从2026年真正出现的招聘要求和企业采购文件来看，市场已经在慢慢把它拉回现实。

企业开始要求的，是：

业务理解 + 搜索意图 + 官网 + SEO + 内容资产 + AI平台研究 + 信源建设 + 数据监测 + 合规 + 持续优化。

这也是悦增长目前更关注的一条路径。

企业长期积累下来的产品、服务、解决方案、案例和专业经验，本身就是最重要的基础。GEO真正需要做的，是把这些业务资产重新组织，让官网、搜索引擎、AI搜索和外部信源能够围绕同一套企业事实持续工作。

所以，如果问2026年做好GEO最重要的能力是什么，我不会只选“懂AI”，也不会只选“会写内容”。

更准确的答案应该是：

能够把企业真实业务，转化成搜索问题、内容资产、官网页面、可信信源和可持续监测的数据体系。

当这几件事情可以连起来，GEO才开始从几个零散优化动作，变成企业真正能够长期积累的搜索资产。