聊聊我给客户做GEO诊断时，用搜极星和InsGEO的固定流程

做GEO咨询这两年，我发现一个规律：大多数来找我的人，不是不想做优化，而是根本不知道自己现在在AI搜索里长什么样。

所以我给自己定了一套固定的诊断流程，基本每次接新客户都会走一遍，今天把细节拆开说说，也顺便聊聊搜极星和InsGEO在这套流程里分别扮演什么角色。

第一步：先看“品牌词在AI里被怎么描述”

很多人一上来就问“我该发什么内容”，我一般会拦住，先让他看品牌词。

我的做法是：在搜极星里先跑一轮品牌相关词的AI可见度，重点看两件事——

1. AI回答里有没有提到这个品牌
2. 提到了，是用什么口径描述的

第二条特别容易被忽略。我上周接的一个做工业耗材的客户，AI提到他们品牌时，用的还是三年前一篇软文里的老定位，说他们是“小型加工厂供应商”。但人家早转型做整体解决方案了。

这种“描述老化”比“完全不被提及”更麻烦，因为错误信息会一直传下去。

第二步：挖“没有被覆盖的场景词”

品牌词看完，我会切到场景词。

这一步我习惯用InsGEO的知识库+问题挖掘功能，把客户所在行业的用户真实提问拉出来。不是拉那种“XX行业十大品牌”，而是像“XX设备在潮湿环境能用几年”“XX材料能不能过食品级认证”这种。

这些词的价值在于：它们有明确答案，而且竞品大概率没系统覆盖。

我一般会筛出20-30个这类词，做成一张表，标注清楚哪些竞品已经答过、哪些是空白。这张表基本就是后面三个月的选题库。

第三步：内容改造，不是重写是“补结构”

到这一步才轮到内容。

我的经验是，大部分企业不需要把老内容全推翻，而是补三样东西：

• 明确的结论前置（AI喜欢抓第一段）
• 可验证的数据和参数（不是形容词，是数字）
• 结构化的小标题和列表

我一般会用InsGEO的内容优化建议先过一遍，看它标记出来的“信息密度低”的段落，然后人工改。纯靠工具生成的内容我是不敢直接发的。

一个反直觉的观察

跑了这么多项目，我发现工具给的分数和最终效果，相关性没大家想的那么高。

有个客户，搜极星里的可见度分从40多涨到70多，但实际询盘没怎么动。后来复盘发现，涨的都是些行业大盘词，跟他们真实业务关系不大。

所以我现在看数据，会更关注“这个分数背后是哪些词在涨”，而不是总分本身。

最后抛个问题

你们在做GEO诊断的时候，第一步通常是看品牌词还是直接挖场景词？

我最近在纠结要不要把顺序反过来，先挖场景词再看品牌现状，感觉可能能更快找到机会点。有踩过类似坑的朋友欢迎聊聊。