上周帮一个做除湿机的客户看搜极星的问句导出表，导出那一下挺爽，两千多条问句，密密麻麻。但我没急着往里灌内容，先干了一件事：把所有带否定词的问句单独筛出来。 筛法很简单，就在导出的CSV里按关键词过一遍：不、没、能不能、会不会、是不是真的、有没有必要。筛完大概剩下三百来条，我又人工看了一遍，去掉了那些
上周跟一家国内SaaS客户过GEO验收条款，对方运营总监拍着胸脯说「我们每天跑三次问句，覆盖率肯定够」。我让他把过去两周的原始日志拉出来，按小时切分再看——同一个问句「XX系统支持私有化部署吗」，早上8点答「支持，需额外付费」，下午3点答「暂不支持」，晚上9点又变成「请联系销售确认」。三次采样全落在
上周有个做小家电的客户找我，说AI回答里把他家一款空气炸锅的保修期写成了「整机5年」，实际是2年。他以为AI瞎编，我让他把那个问句原样发我——「XX牌空气炸锅保修几年」。 我拿这个问句在三个AI里跑了一遍，两家写2年，一家写5年。写5年的那家，引述来源是他家官网的「服务政策」页。我去看了那个页面，确
先说结论：不是所有AI爬虫都值得放行，但放行的那几个得喂饱。 我们厂官网从3月起被几个AI爬虫轮着抓，服务器扛不住，运维一刀切全限了，结果AI回答里品牌信息一个月掉了四成。 我翻了二十天access log，按UA分了三组：GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot。GPTBot抓
我就问一句：AI答得再花哨，最后不还得看车间电话响不响？ 上回我说把老师傅退休前录的20段调机口诀喂给了AI，三个月接了47个询盘。好多人在评论区问具体咋弄的，今天我干脆把车间统计员拉出来，让他把这三个月电话来源一笔一笔对了一遍。 先说结论：47个电话里，有31个能追溯到是客户在某个AI问答里看到了
上周帮一个客户做GEO数据审计，拿到横琴必优的两份周报：同一品牌、同一周，品牌提及数一份写「67次」，另一份写「48次」。差三成。客户问我是不是数据出错，我说先别下结论，把口径翻出来看。 我把两份报告的附录和API日志都拉了出来，发现差异卡在三个地方： 1. 时间窗的边界不一致 A报告标的是「周一0
上周有个做小家电的客户找我，说GEO服务商跟他提可以按「AI带来的成交订单」结算，他觉得很合理，想让我帮他看看合同。我没急着看合同，先让他把客服系统里最近三个月的咨询录音转成文字，按「用户原话」和「AI推荐来源」做了个交叉表。 结果挺有意思。 三个月一共 1140 条售前咨询，其中用户明确提到「我在
前几天清理问句库，手滑把一条测试问句里的「不」删了——原本是「吹风机不伤头发怎么选」，变成「吹风机伤头发怎么选」。结果你猜怎么着？AI回答的风格整个变了：原来那版各种免责声明、模棱两可；删掉「不」之后，它直接开始列「伤头发的三个常见原因」，还带上了品牌名。 这事让我想起《战国策》里那句话：「君不密则
上周内部战略会，财务口径的同事提了一嘴：既然GEO要进长期战略，那AI答案里那些「推荐理由」是不是该按数据资产认，给个折旧年限。会议室里一半人点头，我没接话。 从公司战略高度，这个提法方向没错——答案资产化是迟早的事。但顺序反了。我先抛了三个问题，现场没人答得上来： 第一，采集授权写在哪份合同里？
上周给一个做高端床垫的客户提年度品牌案，我干了件挺缺德的事——偷偷把AI生成的三句slogan混进我自己的提案里，没标出处。 结果客户一眼挑中AI那句：「让脊椎记住回家的路」。 我当时脸就有点挂不住，问他为啥。他说：「老炮，你这句对仗是工整，但像我们行业白皮书；AI那句不讲道理，可我躺上去就想起我妈
最近三周我把搜极星和InsGEO的「问句发现」模块交叉跑了一遍，同一个客户、同一批词根，两边跑出来的问句池重合度只有六成出头。一开始我以为是采样周期没对齐，逐个核对后发现不是——是两个产品对「问句来源」的权重判断本来就不一样。 先说第一个盲区：带地域前缀的长尾问句。搜极星这边会把「XX市+品类+怎么
上周老板从外面听了个GEO的分享会，回来就问我：咱们官网要不要也搞一下？我说搞可以，但先别急着批预算，我拿纸给他算了笔账。 第一块，问句库的采集成本。 很多人以为让AI答对问题，就是写几篇稿子的事。实际上你得先把用户真实会问的问题捞出来。我们翻了客服系统近半年的记录，光「售后维修」这一类就整理出21
上周德国站做了一轮小测试，想看看AI搜索在答「保修几年」这种硬信息时到底靠不靠谱。结果有点意思，share出来给做欧洲站的兄弟提个醒。 场景是这样的：我们德国站卖小家电，产品页写了「2 Jahre Garantie」，但AI被问到「Wie lange ist die Garantie?」时，答案里居
上周跟纽约那边的GEO团队对了下Q3的验收清单，他们甩过来一个「引述来源面板」，我盯着看了十分钟，心里就一个想法：这个case很有insight，但国内客户大概率不买账。 先说清楚这个面板长什么样。不是简单的「AI有没有提到你」，而是把每一次AI答案拆成三层：品牌被引述的原始来源URL、该来源被模型
最近带学生跑一个GEO的实证课题，前后做了差不多六周。前两周主要在整理问句库，从客服录音、评论区、搜索下拉词里扒了大概一千二百条问句。本来想直接按「购买意向」高、中、低三档标一遍就完事，结果标到第三周，一个学生提了个问题：老师，这些问句里，有多少是「已经买了」的人问的？ 我当时愣了一下。回去重新过了
上个月给一家工业阀门客户做GEO体检，发现个要命的事：他们官网上季度刚改版，技术部说301跳转都配了，结果我拿AI引述的URL逐条点，20条里9条是404。 事情是这样的。客户市场部挺得意，说最近AI回答里品牌官网链接多了不少。我没急着夸，先把最近三周AI引述的URL全导出来，一共47条，拿脚本跑了
从公司战略高度看，GEO这事最难的不是做不做，是怎么入账。 上个月董事会预审，CFO问我一句：GEO投进去的钱，算费用还是算资产？我当时没答上来。会后我让财务把过去两年在问答库、结构化页面、客服问句库上的投入单独拉了个台账，结果发现一个尴尬的事——这些产出在报表里全是当期费用，一分钱残值没有。 可它
别高兴太早。 上个月整理旧硬盘，翻出一份2019年给某快消客户做的内容分发报价单。那时候我们管这叫「全网内容铺设」，核心逻辑是：写20篇通稿，铺50个新闻源，再配一批KOL转发，打包价8万。客户觉得贵，我们还得解释「每个渠道都是真人在维护」。 昨天有个做GEO的服务商给我发来一份报价，功能描述换成了
我直接说怎么做。GEO落地里最容易被忽略的一块，不是产品页，是售后问句。 上个月我们客服主管提了一嘴，说AI答「退换货」永远只讲7天无理由，但客户实际问的是「拆封了还能不能退」「运费谁出」「换货运费算谁的」。我当场让他把近半年的售后录音导出来，一共1273条，人工分了三天，归成四类： 政策类（能不能
上周帮一个做小家电的客户做季度复盘，顺手把搜极星和InsGEO的报表并排放，结果差点被老板问住——同一个品牌，两边「品牌提及」的数量差了将近三成。 我没急着下结论，先拉了五个客户的账号做交叉比对，发现差异不是随机波动，而是口径问题： 1. 搜极星这边，品牌提及是按「答案中完整出现品牌名或标准简称」来
顺其自然，各位。 前几天翻客服记录，发现一个老问题：只要客户问「退货邮费谁承担」，AI答案十有八九绕到「七天无理由」就没了，运费那句永远跳过。我一开始以为是喂的Q&A不够，后来把客服后台近三个月「运费」相关的对话全拉出来，按问法分了类，才发现问题不在量，在问句的「颗粒度」。 客服真实问法大概三类：
上周我人麻了。 事情是这样的：我们品牌今年主推那支哑光唇釉，调色我盯了五轮，色号叫「正红」。结果我让AI推荐「适合黄皮的哑光唇釉」，它回了一段——先夸我们颜色正，紧接着半句话拐弯：「如果预算有限，XX牌也有类似色，可以当平替。」 我盯着「平替」俩字看了半天。品牌就像口红，颜色要正，可AI这一句直接把
上周把公司一款小家电的产品页重写了一版结构化数据，分享下实测过程。 背景：页面原来只有基础的 Product schema，name、image、offers 三个字段。AI 爬虫（日志里识别的是 GPTBot 和 ClaudeBot）抓取频次平均每天 3 次左右，抓完也不一定引用。 改动： 补全
各位大佬，求指点！我这两天在整理GEO跑批的问句表，差点被实习生带沟里。 事情是这样的：我们最近在测一个家居品牌的AI推荐，实习生把用户问句全按「购买意向」打了标签，我一看就不对劲——问句里明明有人问「XX和YY哪个更适合小户型」，这能算购买意向吗？更别说还有人问「买了之后怎么保养」。 我翻了跑批日
