棒棒的增长科技 & WhatGEO创始人邹杨

《AIO与GEO实战：如何成为AI推荐的答案》作者

Part 01

"GEO不是玄学，是帮品牌在AI面前说真话、说清楚。"

很多人对GEO的定义很模糊，有的说内容框架，有的说直接把文章丢给AI打分。您觉得，从专业角度，GEO的运营框架是什么？

我们自己有一个定义——通过一套系统的方法，帮助品牌把相关信息发布到互联网上，从而影响AI模型，让AI在推荐与品牌相关的问题时，内容真实、准确、客观。

这个定义听起来很清晰，但很多人还是不知道怎么下手。比如有人说，我直接把文章丢给AI，问它"这篇内容符合GEO要求吗"，这样做对吗？

这种做法并不科学。

你问AI"这篇文章好不好"，它当然说好。但你真正要做的，是去问AI：针对我的行业和产品，它推荐了哪些品牌？它引用了哪些信源？它拆解了哪些关键词？

这些答案，AI已经在深度思考里全写出来了。

你根本不需要猜，AI是明牌打法。

我给你举个例子：我们问"最好的***公司"，豆包在深度思考里直接把它调用的搜索词、找到的信源全列出来了。你还猜什么？把答案写在深度思考里，你只需要会读。

可还是有很多培训说要做"内容结构化"、"E-E-A-T"等等。

那些东西太空了。你听完以后，依然不知道要生成什么内容。

但AI已经明牌告诉你：在***领域，它喜欢的信源是哪些、喜欢的内容长什么样。

我们只要做三步：

• 看AI推荐了哪些品牌

• 看这些品牌为什么被推荐

• 看AI引用的是什么信源、什么内容

就这么简单。

我还经常在培训里说一句话：不要试图逆向AI的算法。

Part 02

"海外信源看质量，国内信源看数量，这是GEO乱象的根。"

现在市场上服务商很多，有的讲"白名单"，有的卖工具，您怎么看？

国内最大的问题——信源没有分级。

海外AI有信源分级和内容降噪，国内这两个都没有。所以你会看到，海外搜索结果里，Gartner、福布斯、维基百科经常出现。国内呢？一堆第三方自媒体平台，连36氪这种都很少被引用。这不是算法的问题，是生态的问题。谷歌历经二十年搭建起成熟的内容价值评判体系；反观国内，部分平台长期累积了大量低质内容。现在国内的AI大模型，训练数据很多就来自某些大厂的索引的那些内容，所以低质量进、低质量出。

而一些高权威的媒体白名单，缺少知识型内容，也不是行业权威网站，我们跑下来，它们的信源引用率，甚至还不如搜狐。我为什么敢这么说？因为我们每跑一个行业，都会拉出AI引用的信源排行榜。某个行业，排在前面的根本不是某些头部的媒体网，而是官网、知乎、CSDN这些。

不是GEO不行，是国内的"谁发得多谁牛"的生态坏了事。

Part 03

"不能归因到具体问题的GEO数据，都不可信。"

看到很多GEO服务商推出了自己的工具，比如有些GEO监测工具号称能给出"GEO成熟度分数"。

我们自己测了17款GEO工具，90%以上都不太准确。

有十几款是买源代码套壳的，数据来源说不清，问题拆解讲不明。

你只要问他一句话："你告诉我这个数怎么来的？原始数据对应哪个具体问题？"90%的人答不上来。我们给客户跑报告，每一行数据都能归因到具体问题、具体平台、具体答案。

比如"xxx品牌可见度83%"，我们能告诉你：这83%来自哪9个问题、在哪3个平台上、被引用了几次、引用的原文是哪一篇。做不到这一点的，都是不科学的。所以选GEO服务商，先问"数据从哪来、对应什么问题"。

那企业怎么分辨GEO产品的好坏呢？

你就问两个问题：

1. 每一个数据的来源是什么？

2. 每一个数据背后对应的具体问题是什么？

如果对方说不清，可以不需要继续沟通了。

我遇到过很多服务商，给客户一个90分的GEO健康度，客户很开心。但客户不知道那90分是从100个问题里跑出来的还是从3个问题里跑出来的。如果只问了3个问题，100%出现率也是3/3，有意义吗？没有意义。

Part 04

"所有生成式AI的底层逻辑一样，区别只在喂了什么。"

很多人觉得GPT和豆包、Claude不一样，模型有偏好。您怎么看？

底层都一样，都是Transformer架构 + 预训练。

不一样的是预训练的数据和微调方向。

Claude训练了更多编程内容，Seedance最强是因为字节有全世界第二多的视频训练数据——抖音。

你不懂AI的底层逻辑，你就做不好GEO。

市面上90%讲GEO的人，连Transformer是什么都不知道。他们讲的"内容"和"信源权重"，全是皮毛。

GEO优化的主战场在RAG，不在预训练。

您能简单拆一下AI在GEO这件事儿上的运作过程吗？

第一步，预训练。AI把互联网上的海量数据训练进模型，知道什么是事实、什么是语法。

第二步，指令微调和RLHF（人类反馈强化学习）。用户告诉AI"这个答案好，那个不好"。

第三步，RAG（增强式检索）。当用户提问时，AI先搜索相关信源，再生成答案。

GEO的绝大部分优化，都集中在RAG这一层。

如果AI不联网、不深度思考，你发在互联网上的新内容它根本读不到。

所以那些只让你"优化预训练数据"的，基本没用。

因为你的几千篇文章，扔进AI几亿甚至几十亿的训练数据里，连个水花都打不起来。

是否需要研究各大模型的偏好呢？

不要研究每个AI的"偏好"，要研究它们共同的底层逻辑。

因为每个AI的预训练数据、微调方向、RAG调用策略都不一样。

但底层逻辑是一模一样的。

你懂了Transformer，你就懂了所有AI。

很多人花时间去研究"ChatGPT喜欢什么"、"豆包喜欢什么"，这未必是最重要的。你做的内容本来就会发到这些AI平台，都要被引用上的。

你应该研究的是：所有AI在回答"推荐一个***"这个问题时，它们共同引用了哪些信源？

那个交集，才是真正的共识。

Part 05

"堆量只在GEO低成熟度行业有用，GEO高成熟度行业只看真本事。"

很多人还是靠"堆量"——一天发几十篇。这个有价值吗？

有价值，但有前提。

我们内部把行业分成"GEO成熟度高"和"GEO成熟度低"。

低成熟度行业，信源主要来自第三方内容农场，堆量有大用。

高成熟度行业，信源已经主要迁移到官网和行业权威网站，堆量基本没用。

你问最好的手机，AI一定推荐华为、苹果、小米。即便批量发布上万篇内容，也无法改变。

为什么？因为AI读了几亿篇文章，99%都在说华为、苹果、小米好，你那1万篇连零头都算不上。

那怎么判断自己行业的成熟度？

行业的成熟度是WhatGEO独家的指标，需要综合判断，主要是品牌竞争和内容竞争。但要想快速判断的话，可以看AI引用什么网站。

随便问三个问题，比如"最好的XX服务商"、"最有性价比的XX"、"客户最多的XX"。

如果AI引用的信源全是搜狐、网易、头条这类内容农场，那就是低成熟度。

如果AI引用的是官网、行业垂直媒体、权威报告，那就是高成熟度。

我们给一个客户跑报告，发现AI引用的信源80%是官网和科技媒体。

这个行业就是高成熟度，他们不仅仅是去做一些免费的自媒体，而且需要官网和行业权威媒体的内容竞争了。

"自夸是观点，别人也夸才是共识，AI只信共识。"

那AI判断的依据到底是什么？

AI不要观点，要共识。

你说你牛，这是观点。

我说你牛，他说你牛，行业报告说你牛，第三方平台说你牛——这才是共识。

AI读了几亿篇文章，它推荐的，是共识，不是某个人的自嗨。

所以你想让AI推荐你，你要做的不是自吹自擂，而是让多方信源交叉验证你的好。

我给你举个例子：某企业为什么在电子签行业推荐度那么高？不是因为它自己说自己好，是因为它每年花200万上IDC、沙利文这些权威报告，还铺了大量PR。这些来自不同信源的"共识"，AI全读到了。

堆量能骗AI一时，骗不了一世。

那如果我的行业很小、没什么内容呢？

那就是低成熟度行业，堆量确实能短期见效。

但你要小心，这种"内容投毒"很容易被AI后来的算法更新打掉。

今年3月就有一次大调整，很多纯靠堆量无价值内容的公司直接消失了。

我有个客户是做管理咨询的。今年三四月份，他们被一些小公司用垃圾内容超过去了。结果5月份算法一调整，那些小公司全没了。

长期来看，只有真实、多维度的内容才能留下来。

Part 06

"GEO不是一个新岗位，它是品牌营销本该做好的事。"

聊到这里，我有点怀疑了——那企业到底要不要专门做GEO？

GEO其实并不单独存在，要的是GEO思维下的新品牌营销。

我给你举几个例子：

• 非常多的头部企业并没有专门做GEO，但AI自动高频推荐它们，因为它们内容营销和SEO做得好。

• 华为、小米不需要单独做GEO，品牌力和内容覆盖度已经足够。

• 假洋牌、假商学院呢？AI已经开始自动识别注册信息、教育部认证，造假越来越难。

我最近遇到一个"***商学院"的客户，我们一跑数据，AI直接说"该机构未在教育部认证，留学服务中心不认可"。你连假都造不了了。

头部企业不需要GEO服务商，因为他们足够重视品牌营销，特别是内容营销，互联网上有足够的内容来支撑他们好不好，哪里好。

所以您给头部企业的建议是什么？

我服务了不少头部企业，最后我跟他们说：

"你们不用找服务商，你们自己就做得很好。"

因为你们的品牌、内容、PR已经天然符合GEO的规则。

他们听完都愣了。他们说："我们没做过GEO啊。"

我说："对啊，你们只需要继续围绕潜在用户关心的问题，继续把品牌和内容做好。"

越不做品牌的企业，越迷信GEO是救命稻草。

那会不会有一种悖论：做得好的企业不需要GEO，做得差的企业做GEO也没用？

就是这个道理。

所以你看现在最急着做GEO的是哪些企业？

是那些流量焦虑、本身不做品牌、不做内容营销的企业。

他们以为GEO是救命稻草，其实不是。

一个做短信服务的公司，五六年不做内容营销，现在已经消失在AI的答案里了。

你花再多的钱做GEO，也救不回来。

Part 07

"GEO的本质就两条：懂AI的逻辑，做好品牌的本分。"

如果企业还是想做点什么，哪些事是真正值得做的？

一句话：如果说SEO围绕关键词，内容营销围绕用户，GEO就是围绕用户购买路径中的问题，基于AI的底层逻辑，做好品牌和内容营销。

拆开说：

1. 重视品牌和产品差异化
   同质化产品，AI很难推荐你。但如果你做的是三防手机、老人机、儿童手机，你就可以超越华为、苹果。

2. 做好内容营销和SEO
   不是堆量，是要覆盖用户的多维度意图。比如"最有性价比的MA工具"，AI会拆解成"价格"、"投入产出比"、"适合中小企业"等多个维度。你的内容就要围绕这些维度，一个一个打。

3. 逆向AI信源
   看AI引用了哪些网站，优先做免费+高权重信源。不要上来就花钱买一些网站高权重的信源，很可能打了水漂。

4. 不要盲目堆量
   成熟行业堆量无效，要打多维度共识。同一句话换10个维度说，才是有效堆量。

再说一个具体的数字：我们给客户做内容规划，一个核心问题会拆出至少10个意图。比如"最好的CRM"，我们会拆成"性价比最高"、"适合中小企业"、"适合制造业"、"适合外贸"……每一个意图单独做内容。这才叫打共识。

那什么样的行业天然适合做GEO？

高价、长决策周期的行业，才值得认真做GEO。

客单价高、需要知识和内容做决策的行业。比如企业服务、数码产品、管理咨询。你买个杯子、买卷卫生纸，用户不会去问AI"哪个杯子最好"。但你要买一个CRM、一个管理咨询服务，你一定会去问AI。

所以你看，我们的客户全是这种：三防手机（几千块一台）、管理咨询（几十万一个项目）、电子签（企业采购决策）。低客单价的快消品，GEO对它来说基本没有意义。

Part 08

"合格GEO服务商=数据师+品牌专家+内容规划师+媒介买手。"

如果企业还是想找服务商，您觉得好的服务商应该具备什么能力？

四个能力：

1. 数据监测能力——能说清每一个数据的来源

2. 品牌洞察能力——懂你的行业、你的竞品、你的用户意图

3. 内容规划和内容生产能力——不是写稿，是能拆解出10个、20个用户意图

4. 内容发布和媒介能力——知道哪些信源值得投，哪些是垃圾

这四个能力，市面上能同时具备的，说实话，一只手数得过来。

大部分服务商只具备3和4，甚至只具备4。他们就是发稿公司，不是GEO服务商。只会写稿发稿的不是GEO服务商，是发稿公司。

现在市面上大部分服务商缺什么？

缺第一项和第二项。

他们能写稿、能发稿，但不知道数据哪里来的，也不知道你的品牌到底应该打哪个细分市场。

这不叫GEO服务商，这叫发稿公司。

我遇到过一家公司，给一个做工业软件的客户服务，发了一堆稿子到搜狐、网易，去年还有些作用，今年的作用越来越少，因为AI调整了算法，越来越少引用这些内容号农场，转而开始重视行业垂直媒体和企业官网。工业软件的用户问的问题搜狐上根本没有答案。你发一万篇也没用。

只会发稿的GEO公司活不过三年，能做全案的才会活下来。

只有能帮你做品牌定位、产品差异化、全案内容规划的服务商，才有价值。

但那样的服务商，已经不叫GEO公司了——叫品牌营销公司。

我自己的公司就是这样，我们不叫自己GEO公司，我们叫AI数据公司，GEO只是AI数据洞察里面的一个应用而已。

Part 09

"未来不是卖货，是帮用户发现他需要什么。"

最后一个问题，您觉得GEO未来会往哪个方向发展？

未来的电商，会从"兴趣选择"走向"需求选择"。

用户不知道自己要买什么，只知道有一个需求。他问AI，AI帮他推荐。

所以你要做的，不是去抢关键词，而是去挖掘用户说不出口的需求。

我目前书的核心就是这个，把AI时代的用户购买旅程重新定义了：第一个A不是Awareness，是Ask。用户先问，AI再告诉他买什么。别教用户术语，去听懂他的麻烦。

能举个例子吗？

比如"RPA"这个词，普通用户不知道。

但用户会问："我要处理几千个表格的重复数据，有什么工具可以帮我？"

这就是需求。

RPA厂商如果只懂推"RPA工具推荐"，就错过了90%的潜在用户。

你要从用户的场景出发，而不是从你的产品出发。

所以我们在给客户做内容规划的时候，会先做用户需求挖掘：用户会遇到什么问题？他会怎么问？这些问题里，哪些词是用户自己会说的，哪些是行业黑话？然后把行业黑话翻译成用户语言。

那么品牌和产品差异化为什么变得更重要了？

没有差异化的产品，在AI时代等于不存在。

因为AI推荐的结果，是读了几亿篇文章后形成的"共识"。

如果你的产品没有差异化，你凭什么被推荐？

同质化产品，在AI时代就是隐形产品。

我举个例子：手机行业，华为主打影像，小米主打性价比，苹果主打生态，OPPO主打快充。每家有每家的差异化。你做一个"什么都有但什么都不突出"的手机，AI根本不会推荐你，因为没有任何一篇文章会专门夸你。

AI会让假货现原形，真实才是唯一护城河。

随着AI越来越成熟，造假会越来越难。

我们现在跑报告，已经发现AI会自动穿透商标、注册信息、认证资质。

假洋牌、假商学院，AI直接说"这是假的"。

未来的竞争，是真实的品牌力和内容力的竞争。

邹叔说，他有两个愿景。

第一，所有企业都可以自己做GEO，不需要被割韭菜。

第二，我希望世界少一点垃圾内容。太多企业花冤枉钱买白名单、买套壳工具、买垃圾发稿，希望他们真的把钱省下来，好好做品牌、做产品、做内容。

GEO是一面镜子，照出你的品牌有几斤几两，它不是一门新技术，而是一面镜子。它照出的，是你品牌和内容的真实厚度。

如果你的品牌够强、内容够好、产品够差异化——你不需要GEO。

如果你什么都没有——GEO也救不了你。