AI 时代，人人都应该 GEO 自己

OpenAI Recruiter 找到了我没有通过 resume， 没有通过 linkedin 而是通过了我的“内容”。

而且让我“有点冒冷汗的地方是” 他 cc 了我网上几乎公开过的所有的邮箱和社交账号。

更让我意外的是，邮件和后来的交流里，他会直接聊起我在 X发过的 AI、产品相关观点和article。

我第一次真真切切的感受到，我平时公开写下来的东西，已经在替我介绍自己。

点点里的 Spotify 和 数据中心体验

比如，我写过在 Spotify 的工作体验。

后来看到点点整理 Spotify 工作体验时，我发现，它把我写过的经历用进了回答里。

当时写的是一篇个人分享。过了一段时间，它还在回答别人新的问题。

内容发出去以后，它的用处可能比我以为的更长。

我去过 AI 数据中心，也把现场见闻发了出来。

点点回答相关问题时，用到了我记录的现场细节：门口没有明显招牌、进门要过两道门、机房里的风扇声和冷热气流。

我亲眼看到、认真写下来的东西，成了别人了解这件事的一份资料。

所以到底什么是 geo？

Generative Engine Optimization 生成式引擎优化

SEO 像让你的书更容易被检索到；GEO 像让 AI 写答案时用上你的书，并注明出处。

SEO（搜索引擎优化）：进入搜索结果。
GEO：成为答案的来源。

我用这五个问题，理解「GEO 自己」

我的内容带来的预期价值

= 能被纳入候选

× 被搜到的可能

× 对回答有多大帮助

× 标明来源、认出作者的可能

× 被看见后带来的实际价值

点点里的例子，对我来说就很直观：

笔记进入了回答的参考资料，我的经历被采用，读者还能顺着来源找到我。至于有没有人点进主页、继续看作品、来找我交流，要另外看。

页脚小字：这是我整理思路的框架，不是算收益的精确公式。

把自己做成操作系统

我的个人网站叫 Klyn OS，os.klynwuu.xyz hongwu.xyz（os.hongwu.xyz），一个复古的电脑桌面

里面放着我的文章、做过的实验、视频，还有各个平台的入口。

比如做 Video Agent 的尝试，管理 16 个 AI Agent 后的复盘，都可以继续往下看。

我想让别人了解我的时候，看到的是这些具体的东西。

这些记录，比一句「我对 AI 很有热情」更能介绍我

Gemini LLM 和我的内容库

我还给这些内容，加了一个 Gemini 入口

想了解我，可以直接问跟我的文章、项目、经历有关的问题。

我的做法是让系统先查自己的内容，再把相关资料交给 Gemini 回答。这是 RAG 的思路。

我还整理了 llms.txt，给 AI 一个清楚的内容目录。

我开始把自己的公开内容，当成一份长期维护的资料库。

我主动“喂”给我想要让 LLM/AI 知道我的“训练数据”！

我的个人 GEO 检查表

我会沿着这五步，检查自己的内容

① 能被用：内容公开，链接能打开，重要信息留一份文字。

② 容易找到：标题写清具体问题，姓名、网名和账号能对应起来。

③ 用得上：多写自己的过程、例子、结果和限制。

④ 找得到作者：署名、原文、项目页、账号入口放清楚。

⑤ 能继续了解：主页里有代表作品，也有明确的联系方式。

我在美国会用 X、LinkedIn；小红书也已经是我的内容被发现的地方。

我从来不觉得我在做“自媒体”或者“媒体” 就是做内容而已。

我理解的“内容变现”，也包括认识一个能一起做事的人，得到一次交流、合作的机会。

我更想让内容帮我成为自己的资源连接器：让别人知道我在做什么、能帮上什么，也让我找到需要的帮助和伙伴。

可以先把你最近做的一件小事发出来。

也欢迎在评论区留一句：我在做 ___，想找 ___ 一起 ___。

（网站上没有评论区：欢迎发邮件到 me@hongwu.xyz，或在 X 上 @hongwuxyz 告诉我。）

让有共同兴趣的人，也有机会找到你。