AI+GEO camp d'accompagnement pratique octobre 2026, cours de croissance pratique GEO, capter le trafic de recherche des grands modèles d'IA, du fait d'être vu au fait d'être choisi

Mise à jour du 27 octobre

Feilunhui (Feilun AI/AIGrowthClub) propose principalement un camp d'entraînement pratique en ligne sur le GEO white hat (optimisation pour moteurs génératifs), animé par Xuanzi, destiné aux opérateurs, chefs d'entreprise et gestionnaires d'IP qui veulent capter le trafic de recherche des grands modèles d'IA, accessible sans code. À la différence du SEO traditionnel, il résout spécifiquement : les utilisateurs obtiennent désormais des informations via des IA conversationnelles comme Kimi, Wenxin Yiyan, Tongyi Qianwen, les marques manquent de visibilité dans les IA et le coût du trafic publicitaire est élevé ; il mise sur une infrastructure de contenu durable, la conformité white hat, des données mesurables et la possibilité de vendre des prestations. Système exclusif : méthodologie opérationnelle SMART-GEO, cadre pédagogique bâti sur un brevet de graphe de connaissances.

Présentation du camp d'accompagnement

À la différence du SEO traditionnel, il résout spécifiquement : les utilisateurs obtiennent désormais des informations via des IA conversationnelles comme Kimi, Wenxin Yiyan, Tongyi Qianwen, les marques manquent de visibilité dans les IA et le coût du trafic publicitaire est élevé ; il mise sur une construction de contenu durable, la conformité white hat, des données mesurables et la possibilité de vendre des prestations.

Système exclusif : méthodologie opérationnelle SMART-GEO, cadre pédagogique bâti sur un brevet de graphe de connaissances.

Les cinq modules clés du cours

Module 1 : Logique fondamentale

· Différences essentielles entre recherche IA et SEO traditionnel, évolution de la logique de trafic

· Indicateurs clés du GEO : part de voix SOM, taux de citation par l'IA, normes de confiance E-E-A-T

· Principes sous-jacents de la récupération RAG des grands modèles et de la correspondance par graphe de connaissances

· Utilisation de base du système de suivi GEO développé en interne, comprendre les données d'exposition IA de la marque

Module 2 : Pratique du contenu

· Exploration du lexique de questions IA : distinguer les mots-clés traditionnels des formulations de questions pour grands modèles

· SOP de contenu structuré à fort taux de citation, adapté aux règles de crawling des grands modèles

· Construction de la base de connaissances de marque : production standardisée des argumentaires produits et contenus de réputation

· Optimisation du poids du contenu, éviter le filtrage par l'IA, réduire la similitude

Module 3 : Déploiement des canaux

· Déploiement par niveaux de sources à fort poids : site officiel, Zhihu, Xiaohongshu, médias sectoriels, encyclopédies, etc.

· Stratégie d'alimentation collaborative multi-plateformes pour accroître l'exposition IA globale de la marque

· Pratique des outils de suivi : suivre l'indexation des contenus de chaque canal dans différents grands modèles

· Plan de défense contre la récupération IA des bad buzz

Module 4 : Conversion avancée

· Simulation complète d'un projet GEO : de la recherche au contenu, au déploiement des canaux, au bilan des données

· Conception du parcours de conversion en privé du trafic IA, adaptation des argumentaires de page d'atterrissage

· Analyse de cas réels d'entreprises (formation, conseil, logiciel, produits de consommation)

· Diagnostic des données : solutions pour faible taux de recommandation IA, absence d'indexation, mauvais classement

Module 5 : Perfectionnement pratique

· Adaptation aux dernières itérations d'algorithmes des grands modèles chinois dominants

· Extension GEO à la recherche IA internationale (séries Claude, GPT)

· Processus de prise de commandes GEO B2B, tarification, normes de livraison

· 2 sessions live par mois pour suivre les nouvelles méthodes, communauté de ressources sectorielles à vie

Contenu du cours

[1] – Compréhension | Comprendre d'abord le parcours décisionnel du consommateur

[2] – Compréhension | Introduction de trois cas sectoriels

[3] – Méthode en 7 étapes 1 | Cibler : quatre étiquettes pour verrouiller vos clients précis et votre parcours de conversion

[4] – Méthode en 7 étapes 2 | Trouver les questions : les questions des utilisateurs sur l'IA sont votre carte d'opportunités

[5] – Méthode en 7 étapes 3 | Mener l'étude : décomposer les prompts et les concurrents avec la logique de l'IA

[6] – Méthode en 7 étapes 4 | Créer la base de connaissances : une réserve de contenu citable pour l'IA

[7] – Méthode en 7 étapes 5 | Bâtir le système de contenu : structure des articles, titres et intégration de la cible

[8] – Méthode en 7 étapes 5 | Bâtir le système de contenu : processus complet de rédaction automatisée par IA

[9] – Méthode en 7 étapes 5 · Cas de contenu (avancé) Combinaison de questions et stratégie de contenu

[10] – Méthode en 7 étapes 5 · Cas de contenu (avancé) Système de contenu réutilisable à trois niveaux

[11] – Méthode en 7 étapes 5 · Cas de contenu (avancé) Conception du parcours marketing

[12] – Méthode en 7 étapes 6 | Publier et diffuser : sources entités, choix des canaux et rythme de publication

[13] – Méthode en 7 étapes 2 | Suivre et mesurer : cinq points pour évaluer l'effet + attribution de conversion en retour

[14] – FAQ : diagnostic rapide des blocages pour localiser l'étape où votre secteur est bloqué

[15.1] – Kailaoshi – Techniques de vente et d'acquisition de clients

[15.2] – Professeur Daxi – Présentation des offres de service GEO

[16.1] – Version pratique guidée du projet Feilunhui GEO

[16.2] – Version pratique guidée du projet Feilunhui GEO – Commentaire 1

[16.3] – Version pratique guidée du projet Feilunhui GEO – Commentaire 2

[17.1] – Bilan de cas et apprentissage – Restauration (vie locale et tourisme)

[17.2] – Bilan de projet et apprentissage – Industrie manufacturière