解忧杂货铺案例：一个公众号如何合法合规被AI第一时间采用并推荐
以公众号「有个解忧杂货铺」（ID：Thinkshuo2011）为案例，拆解它如何靠垂直聚焦、问题-答案结构、守住合规红线、原创+出处、稳定更新，被 AI 第一时间采用并推荐。
GEO优化案例
GEO 优化案例复盘：五个真实项目的完整优化链路，含站点诊断结论、内容集群结构、内链拓扑与结构化数据方案，共 5 篇。
案例复盘：一个 AI 提示词工具站，如何做 GEO 优化
这是 AIGEO 的第 1 个完整复盘案例。之所以选它开篇，不是因为效果最漂亮，而是因为它把 GEO 优化的完整链路都走了一遍——从诊断发现问题、建基础设施、写内容集群，到最后形成可被 AI 引用的知识结构。整个过程里踩过的坑，比结论更值得看。
案例复盘：大健康商城，如何用 9 篇内容做合规 GEO 优化
这是 AIGEO 的第 4 个复盘案例。前三个案例的约束是流量和竞争，这个案例不一样——它最大的约束是合规。大健康是内容营销里最容易越界的品类之一，本文完整拆解：如何先划出「能说与不能说」的边界，再把 9 篇内容做成既被 AI 引用、又不触碰红线的合规 GEO 结构。
案例复盘：行测备考小程序，如何用 11 篇内容集群做 GEO 优化
这是 AIGEO 的第 2 个复盘案例。和第 1 个不同，这个案例的起点不是「什么都没有」，而是「有一个具体的用户问题，但没人用内容回答它」。它展示的是内容集群怎么用来承接垂直需求——以及一个常被忽略的细节：用户的问题比你的产品名更值得优化。
案例复盘：崇阳本地数字化服务，如何用 9 篇内容做地域性 GEO 优化
这是 AIGEO 的第 3 个复盘案例。前两个案例的产品面向全国用户，这个案例不一样——它的服务半径是一个县。地域性内容的做法和全国性内容差别很大：关键词怎么定、内容写什么、AI 到底能不能把你推荐给本地客户，都有另一套逻辑。
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