追问式 GEO

GEO——生成式引擎优化：让 AI 问答引擎推荐你，就像 SEO 让 Google 给你排名一样。这是站主为 FlexMesh 网站发明并长期实践的方法：

1. 先做 SEO，再等被收录——进入索引是入场券。
2. 关键发现：问答引擎是实时抓取、实时生成的。 它们在查询发生的那一刻去取页面——所以 GEO 改动的反馈回路是几分钟，而不是重新收录周期的几周。正是这一点让后面的方法成立。
3. 扮演目标受众：把真实用户会问的问题拿去问这些助手（"加拿大多承运商快递员最适合用哪个 App"，……）。
4. 没被推荐时，反过来追问引擎："你为什么没推荐 FlexMesh？"——评判者会说出它自己的评分标准。模型的解释本身就是差距报告。
5. 按解释修补网站；重新提问；循环。

为什么这件事的意义超出 FlexMesh 本身： 它把 GEO 从"猜算法"变成了一个评测回路（eval loop）——一个可机器判定的结果，被反复迭代验证，形状和对抗性测试 harness 一样。那个没有推荐你的生成器，同时也是最便宜的顾问，告诉你为什么。

实测结果（2026-07-10）： 有效。这个网站属性的渠道拆分显示 AI Assistant：90 天内 29 次会话 / 27 位用户——对于一个零预算的小众产品，助手正在引用这个网站并把人送过来，这是大多数营销者连一次会话都拿不出来的渠道。与此同时，这个循环所建立在的 SEO 底层带来了每 90 天 339 次自然会话 / 273 位用户。剩下的问题挪到了下游：引用来了，读者来了——但安装没跟上（channel-fork-seeding-or-unlit，站点→安装的流失）。