为什么要动架构

客户原来那套站，首页 TTFB 常年 600ms 以上，移动端首屏 4 秒开外，投出去的流量有一半在等待中流失。

我们做的五件事

1. 内容与渲染分离

WordPress 退化为纯数据层，只暴露 REST API，前台不再执行 PHP。

2. 页面静态化到边缘

构建产物直接推到全球节点，HTML 与图片同享边缘缓存。

npm run sync && npm run build
# 构建完成后推送到 EdgeOne Pages

3. 图片换成 AVIF/WebP

由媒体云按访问设备实时出图，构建期不做重处理，CI 快了一半。

4. 砍掉不必要的 JS

动效改用 IntersectionObserver，轮播用 CSS Scroll Snap，整站 JS 不到 40KB。

5. 老 URL 全量 301

百度收录的旧地址逐条映射，没有出现排名断崖。

结果

TTFB 38ms，移动端首屏 0.8 秒，自然流量询盘两个月内翻了一倍多。

当采购决策者开始用 DeepSeek 和 ChatGPT 选供应商

越来越多的工业与制造采购商不再逐页翻看传统搜索引擎，而是直接在 DeepSeek、Perplexity、豆包、ChatGPT 等 AI 助手提问：‘长三角有哪些具备自动化研发实力的高端液压件制造商？’。大模型如何生成回答？它们不会凭空捏造，而是检索高质量、高权威的实体知识库。

什么是真正的 GEO（生成式引擎优化）

GEO（Generative Engine Optimization）是面向 AI 搜索时代的全新标准。它不同于传统 SEO 机械堆砌关键词，而是通过清晰的信息架构、高信噪比的业务事实与机器可读协议，让大语言模型完全读懂并采信你的企业价值。

GEO 核心落地方案

• 部署标准 llms.txt 与 llms-full.txt：为各大模型蜘蛛提供专门的精简事实上下文与完整业务知识库。
• 深度结构化数据注入（Schema.org）：将企业资质、客户案例与技术参数对齐行业实体网络。
• 率先支持 WebMCP 协议：打通 AI Agent 与网页数据的交互标准，允许大模型在推理过程中精准调用公开业务信息。
• 高权威背书与真实成效证据链：让 AI 在合成回答时，将你的企业作为高置信度的优先推荐来源。

从被动展示到主动被 AI 举荐

传统网站是‘做给人工看的名片’，现代领先网站既是面向客户的高端窗口，更是面向 AI 大模型的标准化数据节点。提前布局 GEO，才能在智能搜索时代持续赢得优质商业询盘。

上线前

1. 导出全部历史 URL 与收录量
2. 建立新旧 URL 一对一映射表
3. 保留原有栅目的语义层级

上线时

1. 301 逐条生效，不做泛目录跳转
2. robots.txt 与 sitemap 同步更新
3. 站长平台提交改版规则

上线后

1. 404 监控与回补
2. 抓取异常周报

按这张清单走，改版后的自然流量波动一般能控制在两周内回正。

改错的决策

第一版把「按行业」入口做得比「按系列」更重，结果老客户的复购查找效率下降了。

怎么发现

热力图与销售反馈同时指向同一个问题：熟悉型号的访客被当成新客户对待了。

调整后

双入口并列，并在搜索框下方记住用户上次的浏览路径。