# 旷野的FDE和GEO

> 旷野的FDE和GEO 提供生成式引擎优化（GEO）与 FDE（Forward Deployed Engineer）驻场交付服务，帮助品牌在 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi、腾讯元宝等生成式 AI 的回答中被正确理解、优先引用。

本站面向需要提升 AI 搜索可见性的品牌方与市场负责人，也服务于有明确 AI 落地场景但推进困难的团队。
服务覆盖 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi、腾讯元宝 等平台。

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## 核心页面

- [首页](https://kuangye-geo.pages.dev/): 服务概览、核心优势与 AI 可见性诊断入口
- [服务项目](https://kuangye-geo.pages.dev/services): GEO 优化服务与 FDE 驻场交付的详细说明与交付清单
- [核心优势](https://kuangye-geo.pages.dev/method): GEO 方法论、三个核心环节与八项就绪度评估维度
- [客户案例](https://kuangye-geo.pages.dev/cases): 典型服务场景与四类标准交付物
- [免费工具](https://kuangye-geo.pages.dev/tools): GEO 就绪度自测（八项维度评分）与 AI 引用率监测表
- [AI 引用率监测表](https://kuangye-geo.pages.dev/tools/geo-tracker): 按种子问题记录各平台提及与引用，自动算提及率并导出 CSV
- [新闻资讯](https://kuangye-geo.pages.dev/blog): GEO 与 FDE 的实战方法文章列表
- [关于我们](https://kuangye-geo.pages.dev/about): 定位、工作原则与能力边界说明
- [联系我们](https://kuangye-geo.pages.dev/contact): 咨询与预约诊断的联系方式

## 博客文章

- [主流 AI 搜索平台对比：机制差异与优化重点](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/ai-search-platforms-guide): DeepSeek、豆包、通义千问、Kimi、元宝、ChatGPT、Perplexity 在检索方式、引用偏好和内容要求上各有差异。本文按平台类型拆解这些差异，说明为什么要分平台监测，以及通用的优化重点。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/ai-search-platforms-guide.md）
- [GEO 就绪度 30 项自查清单（附优先级排序）](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-checklist-30): 一份可以直接对照执行的 GEO 自查清单，覆盖技术可抓取、内容结构、品牌实体、效果监测四个层面共 30 项。每项标注优先级与验收标准，适合自查或作为服务商交付验收依据。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-checklist-30.md）
- [GEO 服务商怎么选？六个判断维度与危险信号清单](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-provider-how-to-choose): GEO 服务商市场鱼龙混杂，搜索结果里大量是互相吹捧的排名软文。本文给出六个可实际验证的判断维度、五类危险信号，以及一份可以直接拿去问服务商的提问清单。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-provider-how-to-choose.md）
- [GEO 优化有哪些坑？七种常见做法及其风险](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-risks-and-pitfalls): GEO 是新兴领域，市面上流传着不少短期有效但长期有害的做法。本文列出七种常见的坑——从刷量、虚假信源到不做基线、忽视事实准确度，说明它们为什么危险，以及正确的替代做法。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-risks-and-pitfalls.md）
- [GEO 优化多少钱？费用构成、定价逻辑与预算分配建议](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-cost-and-pricing): GEO 优化没有统一报价，差异主要来自服务范围、内容体量与监测周期。本文拆解 GEO 的费用构成、影响报价的六个因素、不同预算档位的投入重点，以及判断报价是否合理的方法。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-cost-and-pricing.md）
- [llms.txt 怎么写？给 AI 看的站点索引文件完整指南](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/llms-txt-guide): llms.txt 是放在网站根目录、供大语言模型快速理解站点结构的索引文件。本文给出 llms.txt 的作用、标准写法、完整示例、常见错误，以及 llms-full.txt 与 Markdown 原文端点的进阶用法。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/llms-txt-guide.md）
- [GEO 效果怎么衡量？一套可复测的 AI 引用率监测方法](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-how-to-measure): GEO 最大的难题是效果无法直接归因。本文给出一套可落地的监测方法：固定问题集、三档记录法、采样频率与对照设计，让 GEO 效果变得可对比、可复现。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-how-to-measure.md）
- [FDE 是什么？为什么 AI 项目需要前部署工程师](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/fde-what-is): FDE（Forward Deployed Engineer，前部署工程师）指深入客户业务现场、对交付结果负责的工程师角色。本文解释 FDE 的职责、与其他角色的区别，以及为什么大量 AI 项目卡在「演示很漂亮、上线跑不通」。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/fde-what-is.md）
- [GEO 与 SEO 的区别：一次讲清两者的机制、指标与协同方式](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-vs-seo): GEO 和 SEO 到底差在哪？本文用表格对比两者的优化目标、底层机制、内容要求与效果指标，并给出「一套内容底座、两个优化目标」的协同做法。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-vs-seo.md）
- [GEO 是什么？生成式引擎优化的定义、原理与落地方式](https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-what-is): GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让品牌内容被生成式 AI 检索并引用的优化方法。本文给出 GEO 的明确定义、三个核心环节、与 SEO 的区别，以及从零开始的落地步骤。（Markdown 原文：https://kuangye-geo.pages.dev/blog/geo-what-is.md）

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