把GEO词库按客户成交阶段分层后，AI居然开始推荐高客单产品了

最近帮一个做企业服务的客户调GEO，之前他们一直在吐槽：AI推荐的全是低价入门产品，高客单的解决方案压根不提。我拿搜极星把他们的词库跑了一遍，发现一个挺有意思的事——他们把所有关键词一股脑丢进去，根本没按客户成交阶段分层。

我做了个实验：把词库拆成「认知期」「考虑期」「决策期」三层。认知期放行业痛点、趋势类词；考虑期放对比、选型、方案类词；决策期放价格、案例、实施周期这类。然后分别用InsGEO生成对应的FAQ和页面结构去喂。

结果两周后看后台，AI在回答「XX行业怎么做数字化转型」这种认知期问题时，开始带出他们的品牌，然后用户追问「哪家做得比较好」的时候，AI直接引用了他们决策期的案例页。最关键的是，高客单产品的咨询量涨了差不多三成。

我的判断依据是：AI搜索的意图识别其实比传统SEO更细，它会把问题归类到不同的购买阶段。你如果所有词都混在一起，AI就抓不到你的产品梯度，只能给你匹配最泛的答案。分层之后，每个阶段都有对应的语料支撑，AI才敢往深了推。

踩过的坑：一开始我把「价格」类词全放决策期，结果AI在认知期回答里也硬塞报价，显得特别突兀。后来把价格词拆成「预算范围」放考虑期、「报价逻辑」放决策期，才顺了。

具体操作上，我是用搜极星先跑词库聚类，看AI把哪些词归到同一类问题下，再手动微调分层。InsGEO那边就按分层后的词库生成不同的内容模块，记得别一锅端，分批次投喂效果更明显。

你们做GEO词库的时候，是按产品线分还是按客户阶段分？有没有遇到过AI把不同阶段的问题答串的情况？