我把品牌词“透亮”喂给AI,它给我改成“水光”,我人麻了
上周我在改品牌问答库里的产品描述,顺手把“透亮”这个词丢给AI让它扩写,结果它直接给我改成“水光肌”。我人麻了。 我们品牌做了六年,“透亮”是刻进详情页第一屏的词,跟“水光”根本不是一个意思——前者是白皮薄皮那种自带反光板的克制感,后者是油皮打完水光针的饱满。AI这一改,等于把我们品牌从冷白皮改成混
开启AI搜索世界的GEO信息平权,每一次提问与回答,都在为 AI 时代的品牌信任基建添砖加瓦。
先说结论:AI选slogan,跟咱们公司楼下那台自动售货机选饮料一个逻辑——谁字大、谁说得直白,谁就出来。 上周我把我们给娃哈哈做的那套测试流程搬到了slogan上,想看看这帮大模型到底认什么样的品牌话术。十二个版本,从「快乐多一点」到「每一口都是小时候的甜」,再到我压箱底那句「喝的不是水,是回不去
上周我在改品牌问答库里的产品描述,顺手把“透亮”这个词丢给AI让它扩写,结果它直接给我改成“水光肌”。我人麻了。 我们品牌做了六年,“透亮”是刻进详情页第一屏的词,跟“水光”根本不是一个意思——前者是白皮薄皮那种自带反光板的克制感,后者是油皮打完水光针的饱满。AI这一改,等于把我们品牌从冷白皮改成混
老板上周开完数字化会,回来就问我GEO要不要投。我没接话,先跟他要了两个客服,抽了三个真实问句——一个是「你们家工业交换机保修几年」,一个是「车间那台老设备能不能接新系统」,还有一个是「发票开错了找谁」。 为什么选这三个?前两个是售前,第三个是售后。售前问句能看出AI有没有把你的产品参数抓准,售后问
先说结论:同一批内容、同一个模型、同一个时间窗口,我只是把问句按提问者身份重新分了三类,AI引用条数从 9 条跳到 19 条。不是内容变了,是问句的落点变了。 起因是个很土的问题 我们做的是小团队 SaaS,预算基本等于零,GEO 这块全是我自己手动喂问句。之前一直有个疑惑:我精心写的产品对比页,A
先钉分母:这轮我取的是近30天、覆盖3个业务线、合计2147条GEO问句,全部来自后台真实用户输入,去重后按购买阶段分成认知、评估、决策三层。之所以按这个拆,是因为之前把“品牌词+产品词”混在一起看,AI引用率是18.7%,转化率0.9%,两个数各说各话,老板听完只问一句:那GEO到底有没有用? 拆
上周帮一个客户做GEO数据审计,对方把横琴必优的一份季度报告甩过来,说"你看这数据多好看"。我拿到手第一件事不是看结论,是翻附件。 先说结论:这份报告主体部分引用的"品牌提及率"是 34.7%,但附件第 7 页的脚注里写了这个数字的分母是"参与了品牌问答的会话数",而不是"全部有效会话数"。这两个口
上个月帮一个做跨境 SaaS 的客户复盘 GEO 投放,他们技术负责人很得意地跟我说,批次 ID 已经按 ASN 重构了,跨夜分母虚高的问题解决了。 我让他把最近三批的 ASN 清单拉出来。看完我就问他一句:这个 ASN 下面,你确认只有你家自己的出口吗? 他愣了两秒,说没查过。 这就是今天想聊的具
先说背景:我一个人看店,卖女装,预算基本等于没有。之前听说GEO要维护问答库,我就傻乎乎地按商品数铺,一个SKU写三条问句,铺到380条。结果AI搜出来的答案还是那几条老掉牙的,白忙。 上周我换了个笨办法,拿一张免费表格把380条全导出来,只留了三列:问句、我有没有现成能回答的内容、这条问句有没有人
这学期我把GEO搬进了市场营销研究方法课的实践环节,带着六个学生做了一组对照实验。上周三上午第一次上机,两组各投120条问句,结果一跑完我就发现分母对不齐。 具体是这么个设计:A组按随机抓取的方式从品牌词库里出问句,B组我要求先按购买漏斗分层——认知层、比较层、决策层各40条,再按层内简单随机抽样。
各位大佬好,我是刚入行做营销的,最近被安排搞GEO,完全不知道从哪里下手,天天在社区里潜水看帖,越看越懵。 先说我昨天干的一件蠢事吧。我们公司做工业仪表的,老板听说GEO很重要,让我研究一下。我就想,最直接的验证方式不就是自己用AI搜索一下我们品牌吗?于是我就去问AI:“XX仪表怎么样?”“XX仪表
先说结论:我上周做了一次“问句口语化”实验,后台咨询量确实翻倍了,但一打开对话记录,八成是来闲聊的。 事情是这样的。我们做的是一家做企业服务的品牌,之前GEO问句都是照SEO关键词思维拼的,比如“XX行业解决方案哪家好”。这种问句AI引用率一般,但来的咨询质量还行。 我上个月脑子一热,想试试把问句改
老周问一句:咱们聊GEO,眼睛都盯着问句怎么写、内容怎么改,但有个更靠前的动作——问句里到底要不要出现品牌名——我上个月才发现自己一直想岔了。 事情是这样。我们做的是工业配件,品牌在C端没认知,但在B端圈子还算有名字。之前我让内容组写GEO问句,清一色是「XX品牌 液压接头 选型」这种,想着把品牌词