普通人如何做GEO:AI时代的搜索引擎优化实战
作者认为随着用户解决问题习惯从搜索引擎转向AI问答,AI答案已成为新的黄金广告位,当前正处于企业预算尚未跟上的窗口期。文章记录了作者实操GEO项目的全过程:通过电话营销获客碰壁后转型老客户成交,并详细介绍了GEO交付方式,推荐在十二个国内内容平台分发利于AI收录的营销内容。作者测试发现不同AI(文心一言、豆包、DeepSeek等)优先信任的内容源不同,通过编写提示词批量生产内容,第五天即见到收录效果,验证了7-15天见效承诺可行。
作者认为随着用户解决问题习惯从搜索引擎转向AI问答,AI答案已成为新的黄金广告位,当前正处于企业预算尚未跟上的窗口期。文章记录了作者实操GEO项目的全过程:通过电话营销获客碰壁后转型老客户成交,并详细介绍了GEO交付方式,推荐在十二个国内内容平台分发利于AI收录的营销内容。作者测试发现不同AI(文心一言、豆包、DeepSeek等)优先信任的内容源不同,通过编写提示词批量生产内容,第五天即见到收录效果,验证了7-15天见效承诺可行。
作者以亲身实操复盘GEO(AI搜索优化)项目的获客、交付全流程,提供了各AI平台内容源偏好、12平台分发策略、见效周期等具体细节,时效性强、可操作性高,但部分内容为引流付费社群服务,深度和体系化略受限。
文章分析了GEO(生成式引擎优化)内容不被AI引用收录的核心原因:AI搜索采用向量语义检索加模型筛选的双层机制,重视信源权威性、信息交叉验证一致性和内容结构化程度。大量AI改写的同质化内容被判定为重复的概率高达83%。解决方案包括人工深度加工保证三成以上新增信息、发布前进行同质化检测、融入企业专属数据和真实案例。作者指出GEO生效周期为15-30天起步,稳定需3-6个月,提醒不要相信7天上首推的承诺,应从铺量思维转向质量思维。
作者分享了一套免费的深度 AI SEO 实战课程,核心是用 Claude(尤其是 Claude Code + ChatSEO MCP)系统化提升网站搜索排名与商业转化。内容包括:先选择有商业意图的关键词而非虚荣流量;用关键词模式批量生产页面;按转化意图排序的 9 种软件类页面类型(替代页、对比页、集成页等);用 Claude 批量写作、内链、生成结构化数据;并强调 GEO(AI 引用优化)必须建立在优质 SEO 之上。文章强调 AI 是执行之手、数据工具是大脑、人负责审批,并按周重复执行整个流程。
作者蒋云何分享作为出海小白从中秋上站到首日破百刀、5天累计破千刀的完整过程。文章详述了通过 Google Trends 词根法找到新词 hotel lobby ai video,用 ShipAny 模板当天上站,第二天铺长尾内页做 SEO,并抓住 ChatGPT 推荐带来的 GEO 新红利。上线10天内获得768注册、64付费,MRR达535美元。作者总结了找新词的四个判断标准、建站节奏、定价策略(主推订阅)及转化漏斗数据,强调前端流量优先、先内容后功能的新手方法论,鼓励仍在迷茫中的出海新人。
作者开源了一个 Agent Skill「chatgpt-fanout-queries」,用于追踪 ChatGPT 回答前的搜索过程。文章指出 Query fan-out 是 GEO(生成式引擎优化)的重要视角,模型会把用户问题展开成多个搜索词,页面能否被引用取决于是否命中这些展开需求。该 Skill 通过调用 Responses API 并开启 Web Search,保存原始响应,提取搜索词、工具调用、来源 URL 和最终引用,区分搜索来源与答案引用,并生成 JSON、CSV、Markdown 及可离线打开的 HTML 报告。文章还以 best ai ppt maker 为例演示实际效果,说明其在补齐主题覆盖、发现内容缺口、调整内容结构、排内容优先级等营销场景的用法。
文章介绍如何用 AI 工具制作专属聊天表情包并开展小额定制定价。作者建议新手聚焦一个角色、八句常用语、八张静态图,先做四张投入真实聊天验证使用率。流程包括:用豆包整理动作清单,即梦生成角色与动作(附提示词模板),可画进行 512×512 排字和导出 PNG;验收时需缩小图片检查文字可读性。定价方面以 29.9 元测试需求,并算清工具成本与时间成本,避免越做越亏。最后通过示范对话展示、收集朋友反馈、替换无人使用的句子来迭代作品。
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点,介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层:一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率,自动发现飙升关键词;二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重,剔除娱乐八卦等噪音,保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求,并附完整 AI 过滤提示词;三是接入大模型,把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡,实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。
母婴行业增长逻辑已变,服务收入占比升至三成五,95后父母成为研究型买家,门店靠信息差赚钱越来越难。作者结合行业痛点,整理出WorkBuddy(AI办公Agent)在母婴业的四个落地场景:一是按宝宝月龄建台账,批量生成节点提醒甚至搭建提醒小系统;二是沉淀优秀导购经验,生成育儿问答手册抹平员工能力差距;三是将配料表转化为大白话讲解话术,并用AI按广告法审查合规风险;四是利用门店真实经验批量生产小红书科普、测评内容实现获客。文章配有提示词模板和实操截图,强调AI自查不等于合规,需人工二次把关。
本文是一份面向独立开发者和一人公司的 GEO(生成式 AI 搜索优化)新手教程。作者解释了 GEO 的概念:让 AI 在回答用户问题时能提及、推荐并正确描述你的产品。文章先介绍了 AI 回答的 RAG 原理,对比了 GEO 与 SEO 的异同,然后给出零预算的五步实操方法:收集真实问题并观察 AI 回答、制作产品事实卡并优化产品页、按引用友好格式撰写内容、选择发布渠道、定期复查记录。文中还引用普林斯顿 GEO 论文数据,说明引用来源、数据和引语能显著提升可见度,并指出常见误区。
文章介绍 GEO(生成式引擎优化)时代如何科学选题。作者指出常见误区是直接让 AI 推荐主题,而应先从产品出发建立 Topic Pool,再结合 Google SERP、竞品文章和 Semrush/Ahrefs 数据三重信号验证主题是否存在真实搜索机会,最后判断该主题是否天然适合作为 AI Query。只有同时满足搜索需求、SERP 允许内容进入、竞品验证、适合 AI 提问且与产品高度相关,才是值得投入的 GEO Topic。作者强调选题这一步不应完全交给 AI,因为选题错误会让后续优化白费。