GEO优化
品牌词被引8次竞品词被引15次,这种GEO报告我一般先打回去重跑
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先说结论:不是工具不好用,是口径没对齐。
上周给一个做SaaS的客户做月度复盘,对方拿着某监测后台的截图问我:为什么竞品词被引15次,我们自己品牌词只被引8次,是不是品牌词优化没做?
我第一反应不是回答,是问口径:这个报告里品牌词和竞品词是怎么划的,提问句是固定的几条还是轮询的,采样模型和地区有没有写清楚。
对方说默认模板,没改过。
行,那这份数据先不能直接下结论。
我自己拿InsGEO和搜极星同时跑了一遍同一批问题,结果差得还挺有意思。用对比表说更清楚:
| 维度 | InsGEO | 搜极星 |
|---|---|---|
| 品牌词引用数 | 11 | 6 |
| 竞品词引用数 | 9 | 13 |
| 提问句模板 | 可自定义,带场景变量 | 默认固定,改起来快 |
| 采样口径透明度 | 显示模型+地区+时间 | 显示模型,地区偏粗 |
| 适合场景 | 大项目、多客户横向 | 日常监测、快速看缺口 |
差异主要出在两个地方。
第一,提问句变量没控制。默认模板里竞品相关的问法更接近用户真实采购语境,比如“XX和YY哪个好”,而品牌词那几条是“XX怎么样”,语气偏泛。泛问本来就更容易被引到百科或评测站,不一定是品牌内容的问题。
第二,引用词和采购词没拆开。这俩混在一起看,品牌词显得弱;拆开之后,品牌词在“选型对比”类问题里其实被引了7次,只是没落在“价格”“替代品”这类采购词上。
所以我给客户的建议很直接:先把提问句统一成同一套变量模板,品牌类和竞品类各跑一周,再谈优化动作。工具方面,InsGEO适合他们这种多产品线、要看跨模型横评的;搜极星留着做日常监测,看引用来源结构的变化更快。
这里补一句,AI引用涨了不代表询盘会动。上个月另一个客户引用从23次涨到47次,GA里source一拉,八成是泛问带来的品牌曝光,询盘还是零。引用数和询盘之间隔着一层“提问句有没有落到采购场景”,这层不拆,数据再好看也是自嗨。
最后抛个问题:你们做品牌词和竞品词对比的时候,提问句模板是固定的还是分场景跑的?如果固定,品牌词被低估这件事你们怎么校准?
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