GEO 30 天起步行動計畫 — 從零到第一份月度報告

為什麼是 30 天，不是 30 個項目清單？

第一次接觸 GEO 的人最容易的兩種失敗模式：

看完別人的清單就硬幹，第一週嗨完就停，因為沒節奏不知道下週幹嘛
想等做齊再上線，三個月過去 robots.txt 都還沒改

30 天的定位是「自我診斷 + 技術底子 + 量測節奏」——把基本盤打穩，建立月度檢核習慣。每天投入 0.5–1 小時，第 30 天你會清楚看到「自己卡在哪、哪些動作有效、哪些需要外部資源」。

重要前提：本文 30 天是起步階段的自我推進，覆蓋約 GEO 完整工程的 30%（技術盤點 + 內容初步調整 + 量測基線）。剩下 70%——第三方權威累積（媒體 PR、Wikipedia 申請、產業協會收錄）、跨團隊協作、競爭者深度分析、季度策略迭代——是長期戰，多數企業選擇直接交給專業 GEO 託管團隊處理，因為這部分需要的不只是執行清單，是判斷力 + 關係資源 + 對 AI 平台演進的持續觀察。

下面拆 4 週、每週 7 天，分配清楚。

第 1 週（Day 1–7）：技術底子

目標：把 AI 爬蟲能不能進、進來看到什麼結構這件事解決掉。

Day 1：跑一次免費健檢，存起來當「Day 0 基線」

上 geoweb.tw 跑健檢
截圖或下載 PDF 報告，存進「Day 0 基線」資料夾
記下總分 + 12 維度分數
不需要急著修，今天就是看現況

Day 2：盤點 robots.txt 對 AI 爬蟲的態度

打開 https://你的網站.com/robots.txt
確認下面 4 個關鍵 UA 沒被擋：
GPTBot（OpenAI 訓練）
ChatGPT-User（即時引用）— 最重要
ClaudeBot（Anthropic）
PerplexityBot（Perplexity）
沒這檔案？建一個放在網站根目錄

Day 3：robots.txt 補齊 + 加 sitemap 宣告

確認 4 個關鍵 AI bot 與通用爬蟲都明確 Allow，並宣告 sitemap：

User-agent: *
Allow: /
Disallow: /api/

User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

Sitemap: https://你的網站.com/sitemap.xml

想看完整 8 個 AI 爬蟲（含 Google-Extended、CCBot、anthropic-ai、cohere-ai）與 Content-Signal 進階設定，VIP 文章 GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot — 8 大 AI 爬蟲規則差異與最佳設定

Day 4：確認首頁有 Organization schema

看頁面原始碼搜 application/ld+json
沒有 → 用線上工具產一份（Google「JSON-LD Generator Organization」）
貼到 <head> 內，含 name / url / logo / sameAs（社群連結陣列）

Day 5：補「關於我們」+ 隱私權 + 服務條款 + 聯絡」4 頁

這 4 頁是 AI 評估 E-E-A-T 的最低門檻
缺哪頁今天補哪頁，每頁 200–400 字即可
從首頁 footer 連到這 4 頁

Day 6：HTTPS 與基本安全標頭檢查

你的網站是 HTTPS 嗎？（網址列有鎖頭 + 沒「不安全」警告）
沒有 → 申請免費 Let’s Encrypt 憑證（多數主機商一鍵啟用）
順手檢查：securityheaders.com 跑一次得 ≥ B 等級

Day 7：再跑一次健檢，看分數變化

重跑 geoweb.tw 健檢
對比 Day 0 基線，通常技術衛生 / AI 爬蟲可達性 / E-E-A-T 維度會明顯上升
記下這週改了什麼、分數動了多少

第 2 週（Day 8–14）：內容結構

目標：把現有內容改成 AI 切片時容易引用的格式。

Day 8：找出 5 個流量最高的頁面

Google Analytics / Search Console 看造訪量前 5 名
這 5 頁是你 GEO 投資 ROI 最高的目標——別碰那些沒人看的頁

Day 9：第 1 個頁面 — 改寫成「答案優先」結構

開頭第一段：用 30 字內直接定義頁面主題
❌ 舊：「毋庸置疑，X 已成為現代企業不可或缺的核心工具，本文將深入探討……」
✅ 新：「X 是一種 [類別]，主要用於 [用途]，常見場景包括 [3 個情境]。」
後面的細節段保留沒關係

Day 10：第 1 個頁面 — 加 H2/H3 標題層級

內容沒分段或只有 H1 → 加 ≥3 個 H2，每 200–300 字一個
H2 寫成問句最好（「X 怎麼用？」「為什麼 X 重要？」）

Day 11：第 2、3 個頁面 — 重複 Day 9–10

把 Day 9–10 的兩件事套到第 2、3 頁上
每頁約 30–60 分鐘

Day 12：第 4、5 個頁面 — 重複 Day 9–10

同上，套到第 4、5 頁

Day 13：建一個 FAQ 區塊

在首頁 / 服務頁底部加 5–8 組常見問答
答案長度控制在 50–100 字（太短資訊不足、太長 AI 切片時被截）
進階版：用 FAQPage JSON-LD schema 包起來（Google 找「FAQPage schema generator」）

Day 14：再跑一次健檢

對比 Day 7：內容可引用性 / 答案優先 / 語意結構維度通常會明顯上升

第 3 週（Day 15–21）：E-E-A-T 與第三方權威

目標：補足「為什麼 AI 該信你」的訊號。

Day 15：每篇文章補「作者署名 + 作者頁連結」

如果你的網站有部落格，每篇文章開頭加「作者：[姓名]」+ 連到作者頁
沒作者頁就建一個（路徑：/about/author-name）：100–300 字介紹 + 照片 + 社群連結

Day 16：作者頁加「資歷」具體訊號

把模糊的「多年經驗」改成具體可驗證資歷：
「2018 年起在 X 產業」
「持有 Y 認證 / 學歷」
「前 Z 公司任職 5 年」
AI 對「具體可驗證」與「模糊抽象」的權重差異很大

Day 17：盤點你的「第三方背書」現況

Google「[你的品牌名]」看前 10 個結果有什麼
列出：哪些媒體報導過、哪些產業協會收錄、有沒有 Wikipedia 條目
沒有就準備接下來幾天累積

Day 18：投稿一篇主題媒體文章

選你的產業內 1 家媒體（產業專業媒體最佳，泛科技 / 商業媒體次之）
投稿一篇 800–1500 字的觀察 / 評論文（不是公司新聞稿）
拿到刊出後連結回你的官網或作者頁

Day 19–20：Wikipedia 條目評估與起步

評估你 / 你的公司是否符合 Wikipedia notability 門檻（通常需要 ≥3 篇主流媒體獨立報導）
符合 → 開始準備條目草稿（不要急著上，準備充分再送審）
不符合 → 把媒體報導累積列為長期目標（半年 1 條）

Day 21：再跑一次健檢

對比 Day 14：E-E-A-T / 站外能見度通常會上升一些
Wikipedia 短期內進不去沒關係，這項是長期累積

第 4 週（Day 22–30）：量測 + 月度節奏

目標：建立「下一個月怎麼追進度」的機制。

Day 22：定義你的 20 個目標查詢

列 20 個問句：「在 [產業 / 主題] 上你最希望被 AI 推薦的問題」
例（B2B SaaS）：「中小企業適用的 CRM」「2026 年最值得用的客戶管理系統」「ERP 廠商怎麼選」
例（個人品牌）：「[產業] 台灣專家」「[主題] 推薦書」「[領域] 意見領袖」

Day 23：手動跑 ChatGPT × 20 查詢

把 20 個查詢一個個丟進 ChatGPT（不開啟 web search 看純記憶；再開啟看即時引用）
表格記錄：
你的品牌有沒有出現
出現在第幾名
有沒有附連結

Day 24：手動跑 Perplexity × 20 查詢

同 Day 23，但跑 perplexity.ai
Perplexity 會列出引用來源，對 GEO 量測比 ChatGPT 更有用

Day 25：手動跑 Claude / Gemini × 各 20 查詢

視時間多寡選做
都做 → 4 個平台 × 20 = 80 個資料點，作為「Day 25 基線」

手動跑量測會發現同一題多跑幾次結果會飄。想知道為什麼要多輪量測、怎麼讀懂這個「引用飄移」，見：AI 引用飄移：為什麼要多輪量測。把手動量測升級成自動監測，詳見：自建 LLM 引用監測（VIP）。

Day 26：GA4 加 AI 流量分群

GA4 → 探索 → 新增「AI referrer 流量」報告
referrer 包含：chatgpt.com、perplexity.ai、claude.ai、gemini.google.com、bing.com/chat
從現在起每月看一次這個分群的流量變化

Day 27：在註冊 / 聯絡表單加一題

表單最後加一題：
「您是怎麼知道我們的？」
選項：Google 搜尋 / AI 推薦（ChatGPT、Claude、Perplexity） / 朋友推薦 / 社群媒體 / 其他
這是最便宜的「AI 推薦轉換」歸因方法

Day 28：寫第一份「Day 0 → Day 28 變化報告」

簡短一頁就好，含： - 12 維度分數變化（Day 0 vs Day 28） - 20 查詢出現率變化 - AI referrer 流量變化（如果 GA4 有資料） - 下個月的 3 件主要工作

Day 29：建立月度檢核表

把 Day 22–28 的動作做成月度節奏： - 每月 1 號：跑 GEO 健檢 - 每月 5 號：跑 20 查詢量測 - 每月 10 號：看 GA4 AI 流量 - 每月 15 號：看表單「AI 推薦」自報比 - 每月 20 號：寫月報

Day 30：休息一天，回顧整月

翻看 Day 0 截圖 vs Day 30 截圖
多數人這 30 天會看到 12 維度總分升 15–25 分（看起點）
第 31 天起進入月度節奏

30 天後該有的東西

📁 「Day 0 / 7 / 14 / 21 / 28 健檢報告」5 份
📊 GA4 AI 流量分群可看
📋 20 查詢手動量測表（Day 23–25 的版本）
📝 第一份月報
🔁 月度節奏建立（Day 29 的清單）
✏️ 5 個流量最高頁面已改成答案優先 + 標題層級
👤 作者署名 + 作者頁完整
🔓 robots.txt + Organization schema + 信任頁面 4 頁齊全

這只是起點。真正讓 AI 持續推薦你的工作從第 31 天才開始：

季度大改造：Wikipedia 條目、媒體公關、產業協會、長文累積
跨團隊協作：行銷、業務、客戶成功、工程的 GEO 對齊
競爭者深度監測：你在 AI 推薦池中的相對位置
AI 平台演進跟進：每 3 個月新模型 / 新爬蟲規範的影響評估

這些事情規模、時間、需要的專業判斷都遠超 30 天起步框架——多數企業這時會選擇 GEO 託管。

第一步：Day 1 從這裡開始

👉 跑一次免費 GEO 健檢，當作 Day 0 基線

跑完 30 天後若你發現： - 某些維度怎麼自己改都拉不上來 - 媒體 PR / Wikipedia 自己接觸但被退回 - 不確定「下個月該做什麼最有 ROI」

→ 這就是該找專業協助的時機。GEO 託管不是替你按清單做事，是替你判斷下一步、處理外部關係、維持季度迭代的紀律：[email protected]