中国大模型周调用量达美国14.1倍，做GEO的人主战场已经转移。OpenRouter 7月20-26日数据显示，全球58万亿Token调用量中中国占33万亿，美国仅2.34万亿，前十模型中国占八席。对依赖AI流量的一人公司而言，针对国产模型做结构化信息投放，比死磕海外平台更有转化效率。
回想今年2月接手康涂仕GEO项目时，DeepSeek搜“工业涂料哪个牌子好”前三十条没有这家客户。据服务商披露，当时用三个月做了三件事：重构官网Schema结构化数据、在行业媒体发技术拆解文章、把经销商案例整理成结构化数据喂给AI。5月中旬搜“工业涂料推荐”第一条就是康涂仕。客户看到截图第一反应是“你是不是PS的”，沉默半分钟才问能不能把百度也做了。这件事让我明确一个判断：GEO不是玄学，是结构化信息的系统化投放，但投放位置必须跟着用户实际使用的AI平台走。
从OpenRouter数据看，小米MiMo-V2.5以10.5万亿Token登顶，DeepSeek-V4-Flash 6.37万亿排第二，前十中国模型占八席。这说明中文语境下的AI问答，国产模型已经吃掉绝大部分流量。多数做GEO的团队还在按海外搜索逻辑堆英文外链和维基词条，但实际中文用户问“哪个牌子好”时，答案已经从国产模型里吐出来了。把正确信息以正确格式放在正确的地方，这里的“地方”现在首先是国产模型的语料池，不是谷歌索引。
机会层面看，针对国产模型做GEO的边际成本显著低于海外SEO。康涂仕案例里，重构Schema和发行业媒体文章的总花费据服务商披露约数万元，周期三个月，带来的精准询盘成本比百度竞价低得多。对一人公司来说，自己动手做Schema标记和案例结构化，工具免费、耗时约两周，就能在国产模型问答里占到靠前位置。
实操层面，申请门槛极低。不需要代理资质，只要官网支持结构化数据标记（技术术语：Schema=让搜索引擎和AI直接读懂页面内容的标签格式），再把客户案例写成机器易提取的问答体。我在康涂仕项目里看到，他们原先经销商案例是PDF，改成HTML表格加JSON-LD后，被AI抓取率明显提升。一人公司用Notion或WordPress插件就能完成，金钱成本接近零，时间成本约10个工时。
风险层面，国产模型的安全护栏过度拦截类似于误报率过高的防火墙——保护了系统但也阻塞了正常业务。部分行业敏感词（如“涂料”“加盟”）会被模型默认降权，导致结构化数据喂了却被拦。多数做GEO的人只管投不管测，以为发了就被收录，实际预计/估算被护栏挡掉一半。这个隐性损耗在康涂仕中期时才发现，补做白名单词替换又花了一周。
如果选择观望，至少要完成以下风控措施：用DeepSeek和MiMo开放对话接口每周手动搜一次品牌词，记录前十条是否露出（耗时约30分钟，免费）；把官网核心案例转成JSON-LD并部署到页面头部，用免费校验工具测通（耗时约半天，零成本）。最坏情况是流量红利期被竞品占满靠前位置，后期追赶需三倍内容量。逃生路线是优先接国产模型生态的媒体分发，如行业技术社区投稿，先把结构化信息铺进语料池。
