【GEO优化】岗位职责及说明

岗位目标：
打造高语义匹配、高AI引用率的结构化内容，提升品牌在生成式AI中的可见度与可信度。

核心职责：

• 设计企业内容的语义结构体系，如FAQ、产品专家问答、知识卡片等

• 利用大语言模型生成高质量内容，包括问答、摘要、定义、产品介绍

• 优化内容结构和表现形式（如表格、图示、Bullet point等），提升AI引用概率

• 构建“用户语言+AI语言”双适配内容体系，强化可召回性和语境适应性

• 协同技术与分析团队迭代内容生成模板与语义框架

能力要求：

• 具备扎实的内容编辑、语言表达和结构化表达能力

• 熟悉AIGC工具（如GPT-4、Claude、Copilot）并能高效使用

• 理解SEO/语义搜索/Prompt语言等机制优先

• 有产品内容、用户研究或交互式内容策划经验者优先

岗位目标：
实现企业知识语义建模、AI平台适配与RAG等关键技术系统的落地，实现内容的智能召回与引用。

核心职责：

• 构建文本语义向量模型（使用BERT/GPT Embedding等）

• 实现企业内容的向量化入库，并搭建RAG检索-生成架构

• 研究AI平台（如ChatGPT、Claude）如何调用内容，优化引用机制

• 设计并测试Prompt模板，模拟用户提问场景，实现内容唤起

• 协同内容团队打通从“内容生产”到“AI引用”的技术路径

能力要求：

• 精通Python、NLP库（如Transformers、spaCy）、向量搜索（如FAISS、Pinecone）

• 理解语义相似度计算、Embedding空间构建、RAG系统等技术

• 有LangChain、LlamaIndex、OpenAI API实战经验者优先

• 有较强的问题建模与跨团队协作能力

岗位目标：
构建GEO指标监测系统，分析内容被引用表现，提供策略反馈并支持优化决策。

核心职责：

• 监测AI平台生成内容，追踪品牌提及率、主答占比、引用结构

• 提取关键数据指标（如语义覆盖率、RAG命中率、Prompt触发率）

• 分析不同内容结构的表现，识别内容未被引用的原因

• 构建报告仪表板，周期性输出GEO效果与迭代建议

• 协同内容与技术团队优化策略，支持Prompt与内容改进

能力要求：

• 熟练使用数据分析工具（如Python/pandas、SQL、Excel、Tableau）

• 具备基本的AI/LLM认知与语义分析能力

• 逻辑清晰，善于归因、建模和策略复盘

• 有SEO分析、用户意图建模、产品分析背景者优先

 ┌────────────────────┐ │ 数据与策略分析师 │ │（监测、归因、优化）│ └────────┬──────────┘ ↓ ┌────────────────────────────────────┐ │ GEO 数据报告 & 内容优化建议 │ └────────────────────────────────────┘ ↑ ↑ ┌───────────────┐ ┌────────────────────────┐ │ 技术工程师组 │◄─────►│ 内容专家组 │ │（建库、向量化、 │ │（结构化内容生成、 │ │ Prompt测试等） │ │ 多模态表达、语义策划）│ └───────────────┘ └────────────────────────┘ 

• 数据分析师每周输出报告，标记引用表现差的问题域

• 内容专家据此优化结构、重构FAQ、设计更高适配的表达

• 技术工程师负责确保内容入库、语义检索准确与Prompt命中率提升

• 三方形成迭代闭环，周期性回顾主答命中率、语义覆盖与引用置信度

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