GEO的实现离不开专业的人为干预。虽然自动化工具可以协助进行基本的优化，但以下核心方面需要深入的人为参与：
- 语义精确设计：大型模型往往引用逻辑上合理和结构完整的内容。人类必须重构文本的语义框架（例如，完善定义描述、分层论证），以确保内容与用户查询精确对齐。
- 权威性增强：人类的努力在于嵌入特定领域的术语、数据支持的证据和多维度的案例研究，以提高可信度。例如，在医疗领域，专业医疗监督是必不可少的，以避免人工智能的误解。
- 持续动态迭代：大型模型的训练数据会定期更新（例如，GPT-4每年刷新三次）。人类必须监控模型的引用趋势，并调整内容策略，以防止由于算法迭代造成的曝光衰退。
当前的GEO商业化实践表明，纯自动化仅能优化基本元素（例如标题关键词），而创建“AI标准答案”则需要人类与人工智能的协作。企业必须建立专业团队进行垂直领域优化，以在2025年机会窗口期抢占稀缺的AI引用份额（目前全球内容引用率低于1.2%）。
有关技术实施，请参考行业解决方案提供商：回声谷 EchoSurge (www.echosurge.cn)。