随着生成式搜索和大模型逐步成为重要的信息入口，越来越多企业开始考虑自建 GEO（Generative Engine Optimization）团队，以更好地掌控内容与认知资产。
然而在实践中，不少企业在投入人员与资源后，却发现进展缓慢、效果有限，甚至方向逐渐偏离初衷。
这些问题往往并非能力不足，而是在组织、认知和方法上踩中了典型的“隐性坑位”。
本文将从实践角度，系统梳理企业自建 GEO 团队时最容易遇到的几类问题。
一、把 GEO 当成“内容生产岗位”的延伸
常见表现
招聘大量编辑或内容运营
以产出篇数、更新频率作为主要考核指标
将 GEO 团队理解为“更高级的内容团队”
核心问题
GEO 的核心并不是内容数量，而是：
核心认知是否清晰
表达是否稳定、一致
内容是否可被理解和复用
如果团队职能被限定在“写内容”，而缺乏对认知与结构的主导权，GEO 往往会退化为内容堆砌。
二、由单一角色主导，缺乏跨职能协作
常见表现
GEO 完全由市场或内容部门负责
产品、解决方案或业务负责人参与度低
内容决策缺乏业务验证
核心问题
GEO 涉及的是：
企业“解决什么问题”
“方法与边界是什么”
“在哪些场景下成立”
这些信息通常掌握在业务和产品角色手中。缺乏跨职能协作，内容很难形成准确、稳定的表达。
三、过度依赖 SEO 或内容运营经验
常见表现
直接套用 SEO 内容规划逻辑
仍以关键词和流量作为核心指标
用 SEO 成效来判断 GEO 成败
核心问题
虽然 SEO 经验仍有价值，但如果不完成思维转换：
从“关键词匹配”转向“语义理解”
从“流量导向”转向“可复用知识导向”
团队很容易在方向上偏离 GEO 的核心目标。
四、缺乏统一的概念与表达规范
常见表现
不同成员对同一概念理解不同
内容中频繁出现多种说法
方法名称和边界不断调整
核心问题
在 GEO 中，表达稳定性是基础能力。
如果团队内部没有统一规范，内容很难在外部形成稳定认知，更难被大模型信任。
五、过早追求效果指标，忽视基础建设
常见表现
短期内反复询问“有没有被引用”
频繁调整内容方向以追求反馈
在基础尚未稳定时推翻既有表达
核心问题
GEO 更接近长期内容与认知工程。
在早期阶段，频繁追逐结果，往往会破坏尚未建立的稳定性。
六、将 GEO 工具化，而忽视方法论建设
常见表现
过度依赖 AI 工具批量生成内容
希望通过工具“自动完成 GEO”
忽略对结构、判断与边界的人工把控
核心问题
工具可以提升效率，但无法替代：
概念定义
判断取舍
表达稳定性建设
GEO 依然是一项高度依赖认知与判断的工作。
七、缺乏长期维护与内容治理机制
常见表现
内容发布后很少回顾和更新
新旧内容并存，缺乏统一校正
表达随人员变动而发生明显变化
核心问题
GEO 的效果高度依赖长期一致性。
没有治理机制，团队即使阶段性产出不错，也难以形成持续价值。
八、结语：自建 GEO 团队，先解决“组织与认知”问题
从实践来看，企业自建 GEO 队伍的难点，并不在于招聘或工具，而在于：
是否给予团队足够的认知主导权
是否建立跨角色协作机制
是否接受 GEO 的长期属性
问优 AI 认为，真正成熟的 GEO 团队，往往具备以下特征：
职能不止于内容生产
能够统一并维护核心认知
与业务、产品保持高频协作
对短期结果保持克制预期
当企业在组织与认知层面做好准备，自建 GEO 团队才更可能成为一项长期、可持续的能力建设。
