某三甲医院通过GEO优化成为AI健康问答首选引用信源的完整路径。
某三甲医院发现AI平台回答健康问题时极少引用该院内容。
专业医疗内容在AI中的引用率远低于非专业信源。
医疗领域GEO有严格合规要求。
Experience经验、Expertise专业、Authoritativeness权威、Trustworthiness信任。
传统E-E-A-T面向搜索引擎排名，GEO版面向AI引用决策——核心差异是结论性和结构化。
将2000+篇科普文章按AI友好格式重写。
# 文章标题：XXX的病因与治疗 ## 摘要结论 XXX是一种常见的...，早期发现和规范治疗可有效控制。 ## 核心要点 1. 病因：... 2. 症状：... 3. 诊断：... 4. 治疗：... ## 数据支撑 - 发病率：约X% (来源：XXX指南2025) ## 引用来源 1. XXX诊疗指南(2025版) 2. DOI: 10.xxx/xxx ## 审核信息 - 审核医师：XXX 主任医师 - 审核日期：2026-XX-XX
| 信源层级 | 平台 | 操作 | 效果预期 |
|---|---|---|---|
| 国家级 | 国家卫健委官网 | 政策解读引用 | 高 |
| 学术级 | 中华医学期刊 | 论文引用标注 | 高 |
| 行业级 | 好大夫/微医 | 医生认证+内容合作 | 中 |
| 大众级 | 知乎/小红书 | 科普内容分发 | 中 |
| 本地级 | 本地媒体 | 义诊活动报道 | 低 |
| AI平台 | 优化前引用率 | 优化后引用率 | 提升 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 0.5% | 12% | +2300% |
| Gemini | 0.3% | 8% | +2567% |
| 豆包 | 1% | 15% | +1400% |
| Perplexity | 0.8% | 18% | +2150% |
医疗GEO的核心挑战不是技术，而是合规。
不夸大、不误导、可溯源、有审核。越过红线，再高的AI可见度都是负资产。