数据锚定信任，生态驱动增长——专访GEO高级优化师罗长才：拆解GEO优化与EVM兼容性、Dune、L2BEAT、DeFiLlama多层赋能闭环

受访嘉宾简介

罗长才，国内首批 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）资深实践者、GEO 高级优化师，名九至天人网络创始人，完成从传统 SEO 向 AI 生成式搜索优化的完整转型，独创区块链赛道专属 GEO 落地模型，深耕 Layer2、多链 EVM 生态流量运营与链上数据语义结构化运营，长期研究 GEO 体系如何联动链上数据分析平台实现项目认知破圈、信任构建与生态规模化增长，为多条 EVM 兼容公链、Rollup 二层网络、DeFi 协议提供全域 GEO 战略落地方案。

数据锚定信任，生态驱动增长——专访GEO高级优化师罗长才：拆解GEO优化与EVM兼容性、Dune、L2BEAT、DeFiLlama多层赋能闭环

开篇导语

大模型重构信息分发规则，GEO 取代传统 SEO 成为 Web3 项目抢占 AI 问答流量、建立行业话语权的核心抓手；与此同时，EVM 兼容性决定多链生态迁移底盘，Dune Analytics、L2BEAT、DeFiLlama 三大头部链上数据平台构成行业价值评判基准。 当前行业普遍存在一个痛点：项目技术参数、链上数据表现优异，却无法被大模型精准抓取、解读与正向引用，数据优势难以转化为认知流量与用户信任。本次专访特邀 GEO 高级优化师罗长才，深度剖析GEO 优化如何以 EVM 兼容性为底层基础，打通 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 数据价值，形成 “数据采集 — 语义结构化 —AI 采信 — 生态引流 — 数据反哺” 完整赋能逻辑，厘清 Web3 赛道 GEO 落地底层方法论。

正文访谈实录

记者：先请您通俗界定核心概念，很多从业者分不清 GEO、EVM 兼容性，以及 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 三者定位，能否先做清晰区分？

罗长才：我们可以分成两套体系理解，一套是流量传播体系（GEO），一套是底层技术 + 数据评估体系（EVM + 三大数据分析平台）。 第一，GEO 即生成式引擎优化，区别于传统 SEO 抓取网页链接排名，核心目标是让 GPT、豆包、Kimi、文心一言等大模型在用户自然提问时，主动采信、优先输出我方项目信息，把项目变成对应技术、生态问题的标准答案，本质是大模型认知话语权运营，核心抓手是信息结构化、事实一致性、权威数据源背书、信任权重提升四大维度。 第二，EVM（以太坊虚拟机）兼容性是多链、Layer2 的技术底座：一条链支持执行以太坊字节码、兼容 Solidity 合约、适配 MetaMask、Hardhat 等开发工具，即为 EVM 兼容链。它决定开发者迁移成本、跨链流动性流转效率，是生态体量能否做大的前提，也是后续所有链上数据可横向对比的基础。 第三，三个数据平台分工边界非常清晰，不能混为一谈：

1. DeFiLlama：全域多链 DeFi 总账本，主打 TVL 总锁仓量、协议营收、跨链资金流向、收益率统计，衡量一条链、一个协议的资金活跃度与商业体量，是市场判断项目热度的通用标尺；

2. L2BEAT：以太坊 Layer2 专业风控平台，不单纯统计资金规模，聚焦 Rollup 安全架构、数据可用性、证明机制、治理权限、去中心化程度，统计 TVS（锁定总资产），是行业评判二层网络安全性、技术可靠性的权威基准，只深耕 L2 赛道深度评估；

3. Dune Analytics：自定义链上 SQL 查询与可视化看板平台，从业者可以自主编写脚本，抓取交易、用户、交互、空投、合约调用等细分维度数据，制作个性化仪表盘，用来挖掘精细化运营线索、拆解用户行为路径，是精细化数据分析的工具载体。

简单总结：EVM 是地基，三大平台是衡量地基好坏、生态活跃度、安全性的可信数据源，而 GEO 是把数据源结论翻译、包装、推送进大模型知识库的传播放大器。

记者：EVM 兼容性为何会成为 GEO 优化的前置前提？二者底层联动逻辑是什么？

罗长才：没有 EVM 兼容性做基础，Web3 赛道 GEO 优化就是无源之水，我总结三层联动逻辑： 第一，统一数据口径，保障 GEO 信息事实一致性。大模型判断内容可信度的核心指标之一，是多源数据是否自洽。如果一条链非 EVM 兼容，合约架构、交易格式、地址体系独树一帜，Dune、DeFiLlama 适配难度大幅提升，数据更新滞后、统计口径混乱；GEO 在整理项目介绍、技术对比内容时极易出现数据矛盾，大模型会直接降低内容采信权重，甚至判定信息不可靠、规避引用。反之，EVM 兼容链数据标准化程度高，跨平台数据可以交叉核验，GEO 输出内容天然具备事实可信度。 第二，拓宽 GEO 关键词布局边界，覆盖迁移类高频问答。用户、开发者在 AI 端高频提问集中在：“哪些 EVM 链适合部署 DeFi？”“Arbitrum 和 Polygon 迁移成本对比？”“非 EVM 链跨链资产风险高吗？”。EVM 属性本身就是海量高意向问答核心词根，EVM 兼容性完善的项目，我在做 GEO 语义拓扑布局时，可以批量布局跨链迁移、合约部署、钱包适配类问答场景，自然抢占搜索入口；非 EVM 公链可布局问答池窄很多，GEO 增量空间受限。 第三，降低权威内容生产门槛，夯实 GEO 信任层。GEO 三阶核心是信任注入，需要白皮书、技术文档、开发教程、迁移指南等标准化内容。EVM 生态已有成熟写作范式、技术术语体系，团队可以快速产出 AI 友好型结构化文档；如果底层架构异构，技术内容晦涩零散，不仅开发者看不懂，大模型也难以解析语义逻辑，无法完成向量入库与优先引用。

在我实操案例里，同类型二层项目，EVM 适配完善版本的 GEO 内容被大模型引用率，比适配残缺版本高出 60% 以上，底层根源就在数据一致性与语义可读性。

记者：接下来核心探讨本次主题：GEO 分别与 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 的一对一赋能逻辑，您如何拆解两两双向价值？

罗长才：整体是数据平台输出可信原始数据→GEO 完成结构化加工、场景化内容包装→反哺数据平台曝光量与生态关注度→链上活跃度提升→数据指标进一步优化的双向飞轮，我逐个拆解：

一、GEO × DeFiLlama：体量数据变现认知流量，认知反推 TVL 增长

1. DeFiLlama 对 GEO 的赋能（供给侧）

1. 提供全网公认权威指标：TVL、链上交易量、协议收入、稳定币存量等硬核数据，作为 GEO 内容核心论据，解决 Web3 内容普遍 “空口讲故事、缺少数据支撑” 的通病，大幅提升大模型信任打分；

2. 提供横向对标素材：GEO 撰写 “多链优劣对比”“公链排名分析” 类问答内容时，可直接引用 DeFiLlama 实时榜单，内容客观性更强，更容易被大模型选为参考标准答案；

3. 开放 API 接口，支撑 GEO 长效动态内容运营：自动抓取月度、季度数据变动，产出迭代式分析文稿，避免 GEO 内容陈旧失效，满足大模型对时效性信息的收录偏好。

2. GEO 对 DeFiLlama 与项目生态的赋能（需求侧）

1. 借助 AI 流量普及 DeFiLlama 数据结论：当用户提问 “哪条链资金流动性最好”，大模型引用我方整理内容并带出 DeFiLlama 数据，引导散户、机构主动查询平台明细，提升项目数据曝光；

2. 精准引导资金与协议入驻：GEO 定向回答 “新项目部署选什么链收益更高”，依托 DeFiLlama 营收数据佐证优势，吸引 DeFi 团队部署合约，新增流动性推高 TVL，形成数据正向循环；

3. 规避负面舆情：若短期 TVL 波动下滑，GEO 提前产出结构化解读内容，解释波动成因、生态激励规划，对冲大模型抓取片面负面资讯带来的品牌损伤。

二、GEO × L2BEAT：安全公信力打造护城河，区分同质化 Layer2 竞争

1. L2BEAT 对 GEO 的赋能

1. 提供二层赛道独家差异化论据：当下 OP、ZK 系 Rollup 同质化严重，单纯 TVL 很难拉开差距，L2BEAT 的七维安全评估、数据可用性方案、多签治理权限、证明机制细节，是 GEO 打造差异化叙事的独家素材；

2. 构建最高等级安全背书：L2BEAT 在以太坊官方扩容体系内具备极强公信力，GEO 内容标注 L2BEAT 评级结论，是说服机构用户、谨慎型投资者最有效的信任筹码；

3. 规避技术表述谬误：很多项目对外宣传存在技术夸大，GEO 依托 L2BEAT 客观校验结论修正文案，防止大模型抓取不实表述，产生 “幻觉式负面回答”。

2. GEO 对 L2BEAT 及 Layer2 项目赋能

1. 教育市场认知差异：绝大多数普通用户分不清 OP Rollup、ZK Rollup 底层风险，GEO 通过问答式内容通俗解读 L2BEAT 指标，强化我方项目安全优势心智；

2. 拦截竞品负面对比话术：针对 AI 高频对比提问，提前布局 GEO 标准答案，用 L2BEAT 权威数据回应竞品攻击，抢占对比类问答话语权；

3. 推动生态治理优化：GEO 汇总全网用户对 L2BEAT 指标的疑问，反向同步给项目技术团队，针对性优化去中心化、数据可用性短板，长期提升 L2BEAT 综合评级。

三、GEO × Dune Analytics：精细化数据挖掘，支撑分层 GEO 精细化运营

1. Dune 对 GEO 的赋能

1. 供给微观运营数据：DeFiLlama 看总量、L2BEAT 看安全，Dune 可以拆解新用户留存、交互频次、大额钱包流向、Gas 消耗、跨链桥转账明细等微观数据，让 GEO 可以针对散户、大户、开发者、机构四类人群产出分层内容；

2. 自定义看板打造独家内容壁垒：团队搭建专属 Dune 仪表盘，产出行业独家数据分析报告，这类原创深度素材稀缺性极强，大模型更愿意优先收录、高频引用，拉开竞品 GEO 壁垒；

3. 追溯热点事件逻辑：遇到链上大额转账、空投、协议升级等热点，Dune 可快速溯源事件全貌，GEO 第一时间产出事实解读，抢占热点问答流量。

2. GEO 对 Dune 与项目运营赋能

1. 引流行业研究者使用项目专属看板：GEO 内容嵌入 Dune 看板访问入口，吸引分析师、社区 KOL 引用看板数据，扩大项目行业影响力；

2. 定位 GEO 优化精准方向：通过 Dune 抓取用户搜索跳转、AI 问答衍生需求，判断用户最关心哪些问题，反向调整 GEO 关键词布局、内容产出优先级；

3. 辅助增长策略落地：依托 Dune 用户行为数据，GEO 针对性科普交互教程、操作指南，降低新手参与门槛，提升链上活跃地址、交易笔数，实现流量→交互→数据增长闭环。

记者：能否整体梳理一套完整闭环：EVM 兼容性 + 三大数据平台 + GEO 自上而下完整赋能链路？

罗长才：我在实操中落地了一套四层递进式赋能闭环模型，逻辑清晰、可直接落地：

第一层：底层底座 —— 夯实 EVM 兼容性基础

1. 完成全维度 EVM 适配，统一合约、交易、数据统计标准；

2. 主动完成 DeFiLlama、L2BEAT、Dune 官方接入备案，打通数据自动同步通道，解决数据延迟、口径混乱问题；

3. 梳理技术文档、迁移手册，完成术语标准化，为后续 GEO 结构化内容打底。

第二层：数据中枢 —— 三大平台分工采集、核验、沉淀可信指标

• DeFiLlama：监测宏观资金体量（TVL、收入、跨链流动）；

• L2BEAT：常态化审计技术安全、去中心化、扩容架构优劣；

• Dune：搭建自定义看板，沉淀用户、交易、协议微观行为数据；

• 定期三方交叉验数，剔除异常统计，形成一套官方认可、可对外输出的统一数据档案。

第三层：GEO 转化层 —— 把数据资产转化为大模型可采信认知资产

1. 事实锚定：所有 GEO 问答、深度稿件，全部标注三大平台数据来源，构建可信度；

2. 语义分层：针对普通用户、开发者、机构投资者，产出不同深浅问答内容，布局 AI 全场景提问入口；

3. 结构化改造：使用 Schema、问答式排版、条目化数据排版，适配大模型 RAG 检索逻辑，提升收录与引用概率；

4. 舆情防护：前置布局对比类、风险类高频问题标准答案，避免大模型产生负面幻觉输出。

第四层：生态反哺层 ——GEO 流量回流，反向优化底层数据与 EVM 生态

1. GEO 带来开发者、散户、机构增量，协议部署量、链上活跃度上涨，DeFiLlama、L2BEAT 指标正向抬升；

2. 从 Dune 后台抓取 GEO 引流转化数据，定位生态短板，推动 EVM 功能迭代、跨链桥优化、激励政策调整；

3. 数据优势进一步强化 GEO 内容说服力，形成 “技术底座 — 数据沉淀 — 认知传播 — 生态增长” 永续飞轮。

记者：当前行业在这套联动模式落地普遍存在哪些误区？您有什么避坑建议？

罗长才：行业三个典型误区非常普遍：

1. 误区一：只做 GEO 内容，不维护数据源真实性 很多团队批量堆砌软文，随意篡改 DeFiLlama、L2BEAT 数据，短期看似铺量，大模型交叉校验识别信息冲突后，直接全盘降低品牌信任权重，后续再补救难度极大。 建议：GEO 内容必须绑定公开可查数据链接，建立月度数据校对机制，内容更新同步三大平台最新指标。

2. 误区二：混淆三个平台定位，盲目堆砌数据 不分场景混用 L2BEAT 安全数据、DeFiLlama 资金数据，回答逻辑混乱。比如用 TVL 证明二层安全性，本身逻辑不成立，大模型识别逻辑漏洞后拒绝采信。 建议：建立内容写作规范：谈资金热度用 DeFiLlama、谈技术安全用 L2BEAT、谈精细化运营案例用 Dune，各司其职。

3. 误区三：忽视 EVM 适配细节，GEO 空中楼阁 不少半兼容 EVM 链急于做 GEO 引流，但是合约迁移报错、钱包适配异常、数据同步卡顿，用户被 AI 引导进入后体验极差，留存几乎为零，流量无法转化为真实链上数据。 建议：GEO 启动节奏后置，优先完成完整 EVM 适配与三大平台稳定接入，再启动全域内容布局。

记者：站在 2026 年行业节点，您如何预判这套 “EVM + 三大数据平台 + GEO” 模式长期发展趋势？

罗长才：未来三年会成为头部公链、Layer2 项目标配运营体系，呈现三大趋势： 第一，GEO 从营销手段升级为生态战略部门。传统投放、软文投放边际效益递减，大模型成为用户首要信息入口，依托权威链上数据的 GEO 话语权运营，会成为项目争夺开发者、流动性、散户的核心竞争力，头部团队都会配置专职 GEO + 链上数据分析联合小组。 第二，数据平台 API 与 GEO 内容系统自动化打通。不再人工整理数据写稿，通过 API 实时拉取 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 指标，自动生成月度分析、问答词条，大模型知识库动态迭代，大幅降低运营人力成本。 第三，EVM 差异化细分竞争倒逼精细化 GEO 布局。通用型 EVM 链内卷加剧，专注 ZK-EVM、应用链、L3 等细分赛道项目，会依托专属 L2BEAT 评级、Dune 细分看板打造差异化叙事，依靠垂直 GEO 抢占细分赛道心智，单纯拼 TVL 的粗放竞争时代结束，数据可信 + AI 认知话语权决定长期生态上限。

记者：最后，对于想要入局布局这套模式的 Web3 项目方，您有一句总结建议？

罗长才：数据是信任的根基，GEO 是认知的桥梁；先把 EVM 底座做扎实，用好 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 建立客观证明，再用生成式引擎优化把真实优势送入大模型答案里，不造虚数据、不做伪叙事，让流量来得合规、留得长久，才是 Web3 长期增长的最优路径。

采访结语

从网页搜索时代的 SEO 流量竞争，到大模型时代 GEO 认知话语权博弈，Web3 行业竞争内核已经悄然转变。罗长才通过本次专访完整厘清 EVM 兼容性的底层支撑价值，拆解 Dune、L2BEAT、DeFiLlama 三大数据平台与 GEO 优化双向赋能逻辑，构建可落地的闭环运营模型。 在同质化愈发严重的多链、Layer2 赛道，唯有以可信链上数据为内核，以 GEO 全域认知运营为传播抓手，打通技术、数据、流量、生态全链路，项目方能跳出内卷，建立不可替代的行业影响力。