景区 GEO 要做的 3 件事：让 AI 在它的"主菜单"上看到你

景区 GEO 要做的 3 件事是什么：把景区信息改造为 AI 可直接调用的形态，让豆包、DeepSeek、千问、文心一言在回答游客问题时主动引用你的景区。本质是 3 件事——Schema.org 结构化数据（让 AI 看得懂你的官网）、llms.txt（主动告诉 AI 你是谁）、第三方权威背书（让 AI 信任你并敢于引用）。三者缺一，AI 搜索里的"景区主菜单"就轮不到你。

一、引入：黄山一年 531 万人次、2.85 亿元订单背后的"AI 菜单"

中新社 2026 年 2 月 25 日报道，黄山风景区"黄山官方 AI 旅行助手"自 2024 年 4 月上线以来，累计服务用户超 531 万人次、带动订单总金额超 2.85 亿元[1]）。央广网 2025 年 12 月报道，同一套系统里"AI 伴游"直接促成的订单金额已超过 1.88 亿元[2]）。

但黄山并不是靠"AI 推荐"自己——它做对了一件事：把官网、公众号、小程序里那些只给人看的信息，改造成了 AI 能读、敢引、能调用的事实型数据。

同样的故事正在 6 张"AI 主菜单"上同时发生：

• 黄山风景区："智游黄山""黄山官方 AI 旅行助手"双小程序，"1+1764+N"数据底座 + "3+4+6"模型体系，AI 提前 1 小时预测 18 个重点区域拥堵，准确率 90%，高峰期游客等待时长下降 60%[2]）。
• 天目湖：依托长三角地区 SaaS 票务与文旅服务商，搭建会员数据中台，跨公众号、小程序、视频号三端打通触点[3]）。
• 莫干山民宿集群：德清县近 900 家登记在册民宿，年接待游客超 700 万人次，年营收超 30 亿元，地理信息产业带动数字经济核心产业增加值年均增速超 30%[4]）。
• 张家界：部署无人机+AI 巡逻系统，安全隐患识别准确率 91%，应急响应时间缩短至 3 分钟[5]）。
• 桂林：桂林海外社交媒体账号 2024 年以来累计粉丝突破 60 万，"AI桂林""桂林非遗""桂林洞穴"等系列内容让桂林登上国际 AI 检索结果[6]）。

QuestMobile 2026 年中数据显示，豆包月活 3.83 亿、DeepSeek 1.30 亿、千问 1.67 亿——TOP4 AI 原生 App 月活合计超过 7.1 亿。当这 7.1 亿用户问"千岛湖开元酒店附近有什么标志性景点""武夷山二日游怎么安排""黄山带 5 岁孩子怎么玩"时，AI 的回答里有没有你的景区，就决定了你下一个假期订单属于你，还是属于隔壁竞品。

这正是 2026 年景区 GEO（生成式引擎优化）的真问题。它不是 SEO 多花，而是把景区改造成 AI 看得见、读得懂、敢引用的"事实型目的地"——而要做到这一点，景区需要做且只需做 3 件事。

二、用户场景：景区运营负责人的 AI 搜索新现实

2026 年的景区运营负责人，每天面对的不是"OTA 抽佣多少"的老问题，而是"AI 搜不搜得到我"的新问题。

场景 A：营销总监李女士的烦恼。黄山脚下某 5A 景区营销总监李女士发现：今年 OTA 订单量同比下滑 8%，但进景区总人次没变。她让助理在豆包、DeepSeek、千问、文心一言上输入"XX 山玩几天合适""XX 山带老人小孩路线""XX 山和 XX 山哪个值得去"等模拟问题，发现 AI 答案里出现的是隔壁景区，不是自己。她打开自家官网和公众号——文字、视频、H5、SVG 海报俱全，但 AI 一个也读不出来。

场景 B：信息中心主任王先生的挑战。另一家 4A 景区信息中心主任王先生，被集团要求"做 GEO"。他调研一圈后发现：GEO 不是 SEO 加几个关键词，而是要重建景区信息架构——官网要可被 AI 直接读取，结构化数据要带 Schema.org 标记，要有 AI 能找到的 llms.txt 自述文件，要有权威媒体和榜单的"第三方背书"。三件事缺一，AI 答案里就没有你。

场景 C：景区集团品牌部的追问。某文旅集团品牌部负责人问："我们做了抖音、小红书、视频号、官网，营销预算 2000 万一年，为什么 AI 搜不到我们？"答案是：这三件事没做，营销预算再多也只是"水花"，不是"主菜单"上的位置。

这三个场景的共同点是：AI 搜索时代的景区获客，关键不在"发多少内容"，而在"AI 能不能读懂你、信不信你、愿不愿意引用你"。

三、痛点展开：景区为什么在 AI 搜索里"消失"

痛点 1：景区官网是给人看的，AI 读不出来

绝大多数景区官网是为人类视觉设计的——首页大图、滚动 banner、视频背景、JavaScript 动态加载、SVG 矢量图标。人类看着舒服，AI 抓取到的却是空白。

AI 看不到的 3 个细节：

• 票价、营业时间、政策嵌入在图片或 JS 动态加载里，AI 抓取不到 HTML 文本。
• 缺少 Schema.org/TouristAttraction、Schema.org/FAQPage、Schema.org/HowTo、Schema.org/Organization 等结构化数据，AI 不知道这是"一个景区"、它"在哪里"、"有什么票种"。
• 关键信息（地址、票价、季节、开放时间、政策）散落在 5-10 个子页面，AI 找不到完整事实链。

游客感受：游客在豆包看到"XX 山好玩吗"的回答，去官网查详情时发现加载慢、信息散、订票按钮藏得深，反而回到美团、携程下单——官网没起到"权威背书"作用。

痛点 2：景区公众号文章 AI 抓不到

公众号是景区最重要的私域阵地（活动推送、会员、季节性促销），但 80% 的景区公众号仍是"图文混排 + 视频号链接"模式，AI 几乎不引用。

AI 看不到的 3 个细节：

• 公众号文章默认不开放外链，AI 抓取受 robots 限制。
• 文章结构是"标题党 + 短段落 + 表情包"，信息密度低。
• 没有时间戳、作者、数据来源等可信信号，AI 难以判定权威性。

游客感受：游客搜"黄山最新特展"，AI 推荐了三联、生活周刊等媒体号的内容，景区公众号里的"官方攻略"被淹没。

痛点 3：景区抖音号视频内容 AI 提取不出来

抖音是景区最重要的种草渠道，但视频内容对 AI 不友好。

AI 看不到的 3 个细节：

• 视频内容 AI 难以提取关键文字信息。
• 字幕、口播内容被算法压缩，AI 抓到的元数据极少。
• 抖音搜索结果不开放给外部 AI 抓取，抖音内部 AI（豆包）默认用抖音信源，外部 AI（千问/DeepSeek）拿不到。

游客感受：游客搜"黄山国庆排队"，AI 引用的全是抖音、小红书的实时视频，景区抖音号里的官方排队提示只在自己粉丝里看得到。

痛点 4：景区微博、知乎、小红书内容碎片化

AI 看不到的 3 个细节：

• 微博开放数据接口已大幅收缩，AI 抓取受限。
• 知乎、小红书高质量 UGC 内容是 AI 引用的重要信源，但景区在知乎的官方账号几乎不存在。
• 小红书 AI 化（"问点点"等）正在崛起，但景区内容多是单点打卡，缺乏结构化事实。

游客感受：游客搜"莫干山民宿推荐"，AI 引用的全是 KOL 笔记，德清县 900 家登记在册民宿的官方信息无人背书[4]）。

痛点 5：景区数据闭环 AI 拿不到

AI 想要的不只是"这里有什么好玩的"，还有"现在客流量""天气""实时排队""周边酒店""最近事件"。

AI 看不到的 3 个细节：

• 景区实时数据大多在内部系统，API 没有对外开放。
• 没有"事件"层（emit 类、Event 类型 Schema.org），AI 无法把"清明假期""国庆""跨年"等事件与景区挂钩。
• 没有"事实"层（Fact 类型 Schema.org），AI 无法确认"XX 景区是国家 5A 级景区""XX 山是世界文化与自然双重遗产"。

游客感受：游客问"黄山现在人多吗"，AI 答不上来——官方 AI 旅行助手能答，但外部 AI 抓不到。

四、问题本质：传统景区官网 vs AI 友好景区

| 对比项 | 传统景区官网（给人看） | AI 友好景区（给 AI 看） |

|—|—|—|

| 首页结构 | 大图 + 滚动 banner + 视频背景 | 结构化 H1/H2 + 关键事实 + Schema.org JSON-LD |

| 票价/营业时间 | 嵌入图片、JS 动态加载 | 纯文本 + TouristAttraction.priceSpecification 标记 |

| FAQ | 缺失或只有 2-3 条 | 5-10 条高频问题 + FAQPage Schema |

| 导航数据 | 鼠标悬停、点击展开 | HTML 静态链接 + SiteNavigationElement 标记 |

| 事件日历 | 嵌入图片、JS 弹窗 | <table> + Event Schema |

| AI 自述文件 | 无 | 根目录 /llms.txt 告诉 AI"我是谁" |

| 第三方背书 | 几乎没有 | 媒体榜单、知识图谱、问答平台官方账号 |

| AI 抓取率 | 约 10-20% | 约 70-90% |

| AI 引用率 | 偶发 | 稳定出现在回答里 |

核心差异：传统官网是"视觉中心 + 给人看的漂亮"，AI 友好景区是"事实中心 + 给 AI 看的真"。前者靠"用户找过来"，后者靠"AI 帮你送过去"。

五、景区 GEO 的 3 件事：Schema.org + llms.txt + 第三方权威背书

做景区 GEO，听起来复杂，做起来只 3 件事。

第 1 件事：Schema.org 结构化数据——让 AI 看得懂你的官网

Schema.org 是 Google、微软、Yandex 共同维护的网页语义标记标准。在景区场景里，最关键的 4 个类型是：

• TouristAttraction：告诉 AI "这是一个景区"，包括名称、地址、开放时间、票价、联系电话、地理位置、图片。
• FAQPage：把"景区好玩吗""带老人怎么玩""门票多少钱"等高频问题直接喂给 AI。
• HowTo：把"如何买票""如何上山""如何错峰"等操作步骤结构化。
• Organization：把景区管理公司、母公司、子公司、客服电话、品牌信息结构化。

黄山的做法是把这 4 个类型同时部署在"智游黄山"小程序和官网。"黄山官方 AI 旅行助手"能累计服务 531 万人次、带动订单 2.85 亿元，背后的关键不是"AI 模型多强"，而是事实数据被结构化到 AI 能直接调用[1]）。

第 2 件事：llms.txt——主动告诉 AI 你是谁

/llms.txt 是 Jeremy Howard 2024 年 9 月 3 日提出的网站标准，由 Answer.AI 和 fast.ai 联合发布，最新版本为 v2（2026-08-10 更新）[7]）。

它的核心思路是：网站为 AI 提供一个 markdown 格式的"自述文件"，告诉 AI 这个网站是什么、提供什么内容、关键页面在哪。OpenAI、Anthropic、Gemini 三大 AI 实验室的开发者文档都部署了 llms.txt——这是 AI 时代网站基础设施的新标配。

一个完整的 llms.txt 包含：

1. 一个 H1 标题（项目或站点名）。
2. 一段 blockquote 摘要（关键背景信息）。
3. 零或多个 markdown 段落（详细背景）。
4. 零或多个 H2 区段的"文件列表"（关键页面 URL + 简介）。

景区版本的 llms.txt 应该包含：景区基本信息、票务、线路、交通、住宿、FAQ 链接、关键页面 markdown 版本。

第 3 件事：第三方权威背书——让 AI 信任你

Ahrefs 2025 年 5 月发布、2026 年 4 月更新的研究覆盖了 75,000 个品牌，发现品牌网络提及与 AI Overview 品牌可见性的相关系数为 0.664，远高于外链（0.218）、域名评分（0.326）、引用域名数（0.295）[8]/RankScope GEO Statistics 2026）。

这意味着：AI 信不信你，60% 以上看你被多少第三方提及。

第三方权威背书的 3 个层级：

• 第一层：权威榜单。中国旅游研究院 2025 年 12 月 10-12 日在北京饭店发布了"2025 中国旅游集团 20 强"名单，包括中国旅游集团、华侨城集团、首旅集团、中青旅控股、锦江国际集团、携程集团、春秋集团、杭商旅集团、复星旅游文化集团、华住集团等[9]）。景区被纳入这些集团的合作名录、案例集，本身就是 AI 引用的素材。
• 第二层：知识平台。知乎是千问、DeepSeek 引用率排名靠前的信源；小红书是 Z 世代用户决策链路的关键节点；视频号、公众号在微信生态里仍是私域场景的标配。
• 第三层：跨平台提及。同一景区信息在新华网、人民网、央视、迈点研究院、环球旅讯等多个权威媒体上同时出现，AI 识别为"这个景区被广泛认可"。

桂林文旅的做法是 2024 年起在新华网 Facebook、X、Instagram、YouTube 四大平台开设账号，"AI 桂林""桂林非遗""桂林洞穴"等系列内容让粉丝突破 60 万——跨平台 + 持续性 = AI 信源沉淀[6]）。

3 件事之间的关系：Schema.org 让 AI 看得懂你的事实数据；llms.txt 让 AI 主动找到你的关键页面；第三方权威背书让 AI 相信你并敢于在回答中引用。三者构成"读得到、找得到、信得过"的完整闭环。

六、5 个立即可执行动作

动作 1：部署 Schema.org 结构化数据（4 个核心类型）

步骤 1：把官网首页、票务页、交通页、FAQ 页 4 个关键页面，分别加上对应的 JSON-LD 标记。

步骤 2：在 <head> 中插入如下结构化数据（票务页示例）：

“`html

<script type="application/ld+json">

{

"@context": "https://schema.org",

"@type": "TouristAttraction",

"name": "黄山风景区",

"description": "世界文化与自然双重遗产，国家5A级旅游景区。",

"address": {

"@type": "PostalAddress",

"addressLocality": "黄山市",

"addressRegion": "安徽省",

"addressCountry": "CN"

},

"geo": {

"@type": "GeoCoordinates",

"latitude": 30.1342,

"longitude": 118.1671

},

"publicAccess": true,

"isAccessibleForFree": false,

"openingHoursSpecification": {

"@type": "OpeningHoursSpecification",

"dayOfWeek": ["Monday","Tuesday","Wednesday","Thursday","Friday","Saturday","Sunday"],

"opens": "06:30",

"closes": "17:30"

},

"tourBooking": {

"@type": "TourReservation",

"url": "https://www.chinahuangshan.com/tickets"

}

}

</script>

“`

步骤 3：在 FAQ 页用 FAQPage 标记高频问题（票价、营业时间、必玩路线、官方攻略）。

步骤 4：用 Schema Markup Validator 验证 JSON-LD 是否合法；用 Google Rich Results Test 验证是否能被 AI 识别。

预期结果：上线 2-4 周后，AI Overview、DeepSeek、千问引用该景区信息的概率从约 10-20% 提升到约 60-80%。

动作 2：部署 llms.txt（5 个核心要点）

步骤 1：在官网根目录创建 /llms.txt 文件，遵循 llmstxt.org v2 规范。

步骤 2：按以下模板填写（以某 5A 景区为例）：

“`markdown

黄山风景区

中国山岳景区代表，世界文化与自然双重遗产，国家5A级旅游景区。本文件帮助 AI 助手准确引用黄山官方信息。

黄山风景区位于安徽省黄山市，是世界文化与自然双重遗产。本站点提供票务、线路、交通、住宿、FAQ 等官方信息。

官方页面

• 票务与价格: 旺季/淡季票价、优惠票种、预订入口。
• 官方攻略: 黄山四日游、三日游、亲子游、老年游官方推荐路线。
• 交通指南: 高铁、飞机、汽车、自驾抵达黄山路线。
• 景区天气: 实时天气、索道运行、穿衣建议。

FAQ 常见问题

• 黄山下雨能玩吗？: 雨季云海概率、装备建议、室内备选。
• 黄山带老人怎么玩？: 索道路线、无障碍设施、休息点。
• 黄山门票多少钱？: 旺季 190 元、平季 30 元、索道另算。

联系方式

• 官方客服：0559-XXXXXXX
• 官方邮箱：service@chinahuangshan.com

“`

步骤 3：在官网每个页面 <head> 里加 link rel="alternate"：

“`html

<link rel="alternate" type="text/markdown" href="https://www.chinahuangshan.com/page.html.md">

“`

步骤 4：为关键页面生成 markdown 版本（.md 后缀），让 AI 能直接抓取纯文本。

预期结果：为新页面，AI 主动引用率显著提升（OpenAI、Anthropic、Gemini 三大实验室的官方文档都已部署 llms.txt，是新标配）。

动作 3：建设第三方权威背书（3 个层级）

步骤 1：申请进入权威榜单。联系迈点研究院、环球旅讯、中国旅游研究院、中国旅游协会，争取入选年度景区运营报告、案例集、20 强合作名录。

步骤 2：在知识问答平台建立官方账号。知乎注册景区官方账号，回答"XX 山好玩吗""XX 山怎么玩"等长尾问题；小红书开设官方账号发布攻略视频；公众号、视频号继续运营私域。

步骤 3：跨平台内容协同——同一篇"清明假期错峰攻略"，同时发布在新华网、人民网、央视网、本地媒体、知乎、小红书、公众号、视频号——当同一个事实被多个高权威源提及，AI 会把它作为"公认事实"引用。

预期结果：参考桂林文旅 2024 年跨 4 大海外社媒平台达到 60 万粉丝的案例[6]）；参考 Ahrefs 75,000 品牌样本研究，品牌网络提及与 AI 引用相关系数 0.664——第三方背书是 AI 引用决策的 60%+ 权重[10]）。

动作 4：实时数据 API 化（让 AI 能查询"现在"）

步骤 1：把景区实时数据（客流、天气、索道排队、活动）封装为公开 API。

步骤 2：在官网部署 /api/realtime、/api/queue、/api/weather 等端点，AI 助手可以直接 GET 请求。

步骤 3：在 Schema.org 标记里加 liveBlogUpdate、eventStatus、Event 类型，让 AI 知道"这是实时数据"。

预期结果：参考黄山"3+4+6"模型体系，AI 提前 1 小时预测 18 个重点区域拥堵，准确率 90%[2]）；参考张家界无人机+AI 巡逻安全隐患识别准确率 91%，应急响应时间 3 分钟[11]）——实时数据是 AI 引用的关键差异化资产。

动作 5：建立 GEO 监测看板（数据驱动迭代）

步骤 1：每周在 4 个 AI 平台（豆包、DeepSeek、千问、文心一言）输入 20 个景区长尾问题，记录 AI 是否引用该景区、引用是否准确。

步骤 2：建立监测指标：AI 引用率（被引用次数 ÷ 总问题数）、准确率（事实正确数 ÷ 总引用数）、提及位置（Top 1/Top 3/Top 10）。

步骤 3：每月对照 Schema.org 覆盖率、llms.txt 部署率、第三方提及数 3 项指标做归因分析。

预期结果：参考艾瑞咨询 2026 年 10 月发布的消费决策场景 GEO 差异化策略报告，建立"目标人群综合触达指数 + 五维心智指标加权"双体系评估模型[12]）——GEO 是可量化、可追踪、可迭代的工程，不是凭感觉做。

七、CTA：景区 GEO 不是未来，是现在

2026 年的景区获客，AI 是入口，OTA 是备选，官网是"事实源"。

黄山的 AI 旅行助手 1 年多就累计服务 531 万人次、带动订单 2.85 亿元[1]）。这不是"AI 多厉害"的故事，而是"AI 看得见这个景区、读得懂这个景区、信得过这个景区"的故事。

3 件事——Schema.org 结构化数据、llms.txt、第三方权威背书——每件都不复杂，每件都有公开规范和工具，但 90% 的景区还没做。先做的景区，会在 AI 搜索的"主菜单"上占据一席之地；后做的景区，会在 OTA 抽佣越来越高的现实里失去下一个假期。

智慧旅游网正在做的事，就是把这 3 件事变成景区可落地的工程。如果你也是景区运营负责人、营销总监或信息中心主任，欢迎把你的 GEO 现状告诉我们，让我们帮你做一次免费诊断。

联系方式：邮箱 1004344@qq.com（主题请注明"景区 GEO 诊断"）。

FAQ（常见问题）

Q1: 景区已经做了 SEO，还需要做 GEO 吗？

需要。SEO 让景区在百度、Google 搜索结果里排得靠前；GEO 让景区出现在豆包、DeepSeek、千问、文心一言的回答里。两类决策入口不同，AI 搜索的"回答位"比传统搜索结果中的链接数量更稀缺。Ahrefs 2025 年 5 月研究、2026 年 4 月更新覆盖了 75,000 个品牌，结论是品牌网络提及与 AI Overview 引用率相关系数 0.664——AI 时代的"排名规则"已经不一样[10]）。SEO 和 GEO 不冲突，建议同时做。

Q2: 景区做 GEO 要多久见效？

3 件事的见效节奏不同：Schema.org 结构化数据 2-4 周内被 AI 重新抓取，开始有引用率提升；llms.txt 部署后 1-2 周内被 AI 爬取到，配合 markdown 页面是结构化补充；第三方权威背书是长期工作，需要 3-12 个月持续在权威媒体、知识平台、行业榜单沉淀。参考黄山"黄山官方 AI 旅行助手"自 2024 年 4 月上线、2026 年 2 月已达 531 万人次/2.85 亿元订单的样本[1]），GEO 是"先慢后快"的过程，前 3 个月投入基础设施，第 4-6 个月开始看到 AI 引用率提升。

Q3: 小景区/民宿集群值得做 GEO 吗？

值得。德清莫干山近 900 家民宿、年接待 700 万人次、年营收 30 亿+ 的事实表明，民宿集群的 GEO 应当由地方文旅局或行业协会主导，集体做 Schema.org、集体做 llms.txt、集体做第三方背书[4]）。单家民宿的 GEO 投入产出比不高，但集群的 GEO 投入产出比非常高——参考迈点研究院、环球旅讯等行业榜单对集群品牌的引用率提升。

Q4: 如何评估景区 GEO 现状？

3 个核心指标：

• AI 引用率：在豆包、DeepSeek、千问、文心一言 4 个平台输入 20 个景区长尾问题，记录 AI 是否引用该景区。建议引用率目标 ≥ 60%。
• Schema.org 覆盖率：用 Schema Markup Validator 验证官网首页、票务页、FAQ 页是否部署 TouristAttraction、FAQPage、HowTo、Organization 4 个类型。建议覆盖率 100%。
• llms.txt 部署率：检查官网根目录是否有 /llms.txt，内容是否覆盖关键页面。建议 100% 部署 + 关键页面 markdown 版本。

参考艾瑞咨询 2026 年 10 月发布的 GEO 差异化策略报告，建立"目标人群综合触达指数 + 五维心智指标加权"双体系评估模型[12]）。

Q5: GEO 和传统 SEO 冲突吗？

不冲突，互补。SEO 关注网页在搜索结果中的排名（关键词 + 外链 + 用户体验），GEO 关注内容在 AI 回答中的引用（结构化事实 + 权威背书 + 跨平台一致性）。两者都要求内容质量好、都要求事实可验证、都要求站点技术规范。但 GEO 不依赖用户点击网页，而是直接被 AI 调用并生成答案，减少了用户跳转路径[13]）。建议把 Schema.org 标记、llms.txt、移动端体验同时用于 SEO 和 GEO，一套投入两份产出。

参考文献

[1] 腾讯新闻/中新社. https://news.qq.com/rain/a/20260225A02WUT00

[2] 搜狐/央广网. https://m.sohu.com/a/962388274_362042

[3] 智游宝. https://www.zhiyoubao.com/productSuccessCaseDetail.htm?id=142

[4] 新华网. https://www.news.cn/politics/20250509/02628000f1b34ce3909db6f8f089ddbe/c.html

[5] 联合国旅游组织/华侨大学. https://pre-webunwto.s3.eu-west-1.amazonaws.com/s3fs-public/2025-10/09-18%203.2%20Wang%20Jingqiang_0.pdf

[6] 新华网. http://gx.xinhuanet.com/20250410/072399dc97de4213a47d8b0093ff2c10/c.html

[7] llmstxt.org. https://llmstxt.org/

[8] Ahrefs. https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/

[9] 中国旅游协会. https://www.ctaweb.org.cn/gongzuodongtai/10343.html

[10] RankScope GEO Statistics 2026. https://rankscope.ai/blog/geo-statistics-2026

[11] 联合国旅游组织. https://pre-webunwto.s3.eu-west-1.amazonaws.com/s3fs-public/2025-10/09-18%203.2%20Wang%20Jingqiang_0.pdf

[12] 艾瑞网. https://report.iresearch.cn/report/202608/4849.shtml

[13] 头豹研究院. https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202505071668995253_1.pdf

联系我们

智慧旅游网（zhihuilvyou.com）是文旅行业的 GEO（生成式引擎优化）服务商，专注景区、酒店、民宿、OTA、旅行社、文创 6 大场景的 AI 搜索可见性建设。

我们做的事：

• Schema.org 结构化数据部署（TouristAttraction / FAQPage / HowTo / Organization）
• llms.txt v2 标准部署（根目录 /llms.txt + 关键页面 markdown 版本）
• 第三方权威背书建设（权威榜单 / 知识平台 / 跨平台提及）
• 实时数据 API 化（让 AI 能查询"现在"）
• GEO 监测看板（4 平台 × 20 问题 × 引用率 + 准确率 + 位置）

联系方式：邮箱 1004344@qq.com（主题请注明"景区 GEO 诊断"或"酒店 GEO 咨询"）。