上周给一个3C配件站的产品页批量补了FAQPage和Product的JSON-LD，埋了大概60个问答对，都是客服高频问句转的。跑了一周搜极星的数据，AI摘录率从12%拉到31%，但页面点击率基本没动，甚至还掉了0.3个百分点。 先说我怎么埋的：FAQ里mainEntity的Question用nam
别高兴太早。最近又看到有人吹GEO「按效果付费」是行业进步，我忍不住把上个月经手的一份合同翻出来，逐条拆了一遍。 先说场景：一家做小家电的客户，被某GEO服务商忽悠签了「按效果付费」的框架，核心KPI是「AI答案品牌提及率提升30%」。听起来很公平对吧？但我拿他们后台数据一跑，发现这30%的基线是服
先说背景：我们品牌做小家电，商品页和客服话术里都写了「整机保修一年，赠品配件保修三个月」。这半年我一直觉得这块语料没问题，因为FAQ里专门有条「赠品坏了怎么办」。 上周跑一批问句，随手加了一条「送的配件坏了能保修多久」，AI答：「整机保修一年，赠品配件同样享受一年保修」。我盯着屏幕愣了三秒——这不是
上周帮一个做工业耗材的客户整理问句库，发现他之前攒的 500 多条问句基本是「想到啥搜啥」堆出来的，监控跑了两个月，数据挺好看，但一条成交线索都没对上。我拿搜极星的问句意图分层功能重新过了一遍，问题很明显：七成问句集中在「什么是XX」「XX和XX区别」这种认知层，真正对应「XX型号能不能替代」「交期
凌晨一点半，本来想收工，结果手贱拿我们自家充电宝产品去问AI「20000mAh能带上高铁吗」。好家伙，一个说能、一个说不能，还有一个把额定能量算成74Wh直接判死刑。我盯着屏幕愣了三秒：这参数我们自己页面上都写着，它怎么还能算歪？ 先说结论，不搞GEO，等死吗？但搞之前得先把自己埋的雷挖出来。 我翻
上周跟一个做建材的客户对GEO验收，他甩给我两份服务商周报。A家写「平均排名提升37%」，B家写「AI答对率从62%到81%」。客户问我，这两张纸哪张能当验收依据。 我让他先把两份报告的口径摊开看。 A家的「平均排名」，没说是哪批问句的排名，也没说排名是哪个平台、哪个时间切片。我拿他们后台导出的明细
上周有个做工业阀门的客户，季度会前问我：GEO效果能不能按季度验收？我说能，但你得先把验收线按月切开。他不信，我把去年四季度报表摊开，一条一条对。 先说背景。他们产品线有三大类：球阀、蝶阀、闸阀，每类下面又有十几个型号。AI搜索里跑出来的问句，我按「有没有型号指向」先分了两堆——带型号的算精准问句，
前几天看社区里有人测「保修多久」问三个AI差了4个月，我也手痒，但换了个角度——不测差多少，测它到底答的是哪一层保修。 拿自家产品保修卡当标准答案，拆成三条问句： 「整机保修多久？」 「主要部件保修多久？」 「屏幕保修多久？」 三个平台各跑一遍，结果挺有意思： A平台：三条问句答的全是「整机保修一年
上周给一个做家居出海的客户做GEO体检，德国站那边反馈AI答「发货时效」时经常把天数说错。我一开始以为是物流数据没同步，结果翻了一遍问句库才发现——问题出在翻译上，不是数据。 具体场景：客户在德国站卖大件家具，海外仓在波兰，承诺德国境内3-5个工作日送达。我把中文问句「从你们仓库发货到德国要几天」机
我直接说怎么做：上周我把商品页和客服话术库里的「这款」「这个」「它」全批量替换成「本产品」，想着让AI抓取时指代更明确。结果跑完一批问句，AI摘录率从41%掉到33%，我对着日志查了一下午。 先说场景。我们产品页有大量「这款支持快充」「它重量只有180g」这种口语化描述，之前做语料清洗时我判断指代词
昨天在搜极星后台翻设置，发现新版本多了个「竞品提及率」的开关，以前只盯自家品牌词在 AI 答案里出现多少次，现在能同时把几个竞品名扔进去，看同一批问句里它们被带出来的比例。我一开始觉得这功能就是个花活，结果拿手上两个在跑的项目一测，发现跟我想的完全不是一回事。 先说项目 A，本地生活类，问句库 12
前两天有个做GEO的小伙子来公司提案，开口就是「我们能让品牌在AI搜索里曝光量提升300%」。我问他这数怎么来的，他说跑了50条问句，有15条提到了客户品牌。我当时就想起我们以前投电视广告那会儿——收视率数据是央视索福瑞的，样本户全国也就几百户，但人家至少有一套抽样方法论，有置信区间，有统计显著性。
先别报预算，说个我上周踩的坑。 我店里卖的是小饰品，客单价不高，利润薄。GEO这块我一直在琢磨有没有便宜的方法，所以平时就爱拿免费工具自己测。上周我拿三个AI（就不点名了）问同一个问题：「你们家发什么快递？包邮吗？」 结果三家答案全不一样。A说「默认发中通，满59包邮」，B说「支持顺丰加急，运费自理
最近内部过Q3预算，GEO这笔钱到底记在IT还是市场，财务和业务吵了两轮。我没急着拍板，先让团队把三种口径的账各算了一遍，结果挺说明问题。 口径一：记市场费用 好处是跟品牌投放放一起，看的是曝光和心智。但问题也明显——GEO的产出很大程度依赖官网结构化数据、问句库维护、AI答案监测，这些活市场部干不
先锁边界：我们团队5个人，市场预算每月不到3000，GEO这块没打算买全案。最近跟一个报价2万/月的服务商聊，对方张口就是「全链路」「闭环」，我直接要了份交付清单逐项拆——拆完发现七成动作我们自己用免费工具就能覆盖。 免费工具到底能扛多少活 我拿搜极星免费版跑了一遍核心问句库，大概40条，覆盖「产品
这周带研究生做GEO问句库的结构化梳理，用的是我们院和一家区域零售品牌合作的那批日志，时间跨度从去年9月到今年1月，约1.2万条。我让学生按消费者决策五阶段模型逐条打标，打完交叉表一看，问题就出来了。 先说数据。认知阶段问句占41%，信息搜寻阶段占33%，方案评估占19%，购买决策占6%，购买后环节
上周提案，客户brief里明说了要“年轻化、有网感”。我们团队熬了三个通宵，出了五版slogan，我自己最得意的那句“把日子过成段子”，客户总监听完眼皮都没抬。 中场休息，我赌气把AI生成的那句“不装，才是最好的装”扔到投影上，说这是第六版。结果客户眼睛亮了，说这句“有态度、像人话”，当场拍板用这版
凌晨三点睡不着，爬起来刷自家产品页的AI引用情况，结果被一条答案整破防了。 问句是「充电宝20000毫安能上飞机吗」，某AI回答：「20000mAh约等于74Wh，低于民航100Wh限制，可以随身携带。」 乍一看没毛病对吧？但我把计算器掏出来一按：20000mAh × 3.7V ÷ 1000 = 7
当年我做SEO的时候，改个 title 标签都得等一周才能看到排名变化，那会儿天天刷站长工具，生怕被 K。现在搞 GEO，AI 答错了改完内容，到底多久能生效？ 我最近拿一个卖工业配件的客户做了个小实验。同一批 30 条问句，涉及「型号」「交期」「起订量」三类信息。改完产品页的归一化逻辑（主要是把单
上周跟客户对GEO的季度复盘，他们财务总监问了一个特别朴素的问题：你这个效果，是按什么时间窗口算的？我当时拿的是30天滚动窗口，数字好看，但被追问一句「那7天呢」就有点接不住。回来之后我把手上三个在跑的GEO项目拿出来，用同一批问句库、同一套归因链，分别套7天和30天窗口重算了一遍，结论差得比我想的
上个月我在调一个商品详情页的 JSON-LD，发现一个特别磨人的细节：@id 和 url 这两个字段的先后顺序，居然会影响 AI 抓取时对实体主键的识别。 先说场景。页面是标准的 Product schema，嵌套了 Offer 和 AggregateRating。最初我把 url 放在 @id 前
上周在搜极星后台翻新版，发现多了个「问句意图分层」的开关，默认是关的。我一开始没当回事，后来顺手拿去年一个母婴客户的老项目跑了一遍，结果有点坐不住。 先说这个功能在干什么：它会把采集到的AI问句按「买前决策」「买中比价」「买后服务」三类打标，每类还能再细到具体字段，比如「买中比价」下面会标出问的是价
老周问一句：你们验收GEO的时候，有没有专门拿「时间口径」去考AI？ 上周我把客户最常问的12个售后问题整理成测试集，分别喂给三个主流AI。别的问题都还好，唯独「你们这台设备保修多久」这一条，三个平台答出来三个数：12个月、18个月、还有直接说「24个月」的。我自己看着都愣了一下——我们合同正文写的
上周跟一个客户对GEO验收口径，差点吵起来。他坚持「AI答对率」的分母应该是他们问句库里的全部2000条问句，我说不行，得先筛出有商业意图的子集。两边各退一步，我拿同一批数据跑了两个口径，结果差得离谱。 先说数据源：客户是一家做小家电的，问句库来自他们客服后台近半年的真实用户提问，去重后2000条。
