AI答「发什么快递」,我翻了三天订单发现它把「包邮」和「加急」搞混了
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
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。
上周谈一个续约,客户方市场总监拿着我们第一期的复盘报告,说效果不错,但第二期要加个硬指标:AI答错率降到5%以下。听着挺合理,对吧?我当时没接话,先问了一句:这个5%,分母是什么? 他愣了一下,说就是答错的次数除以总次数。我又问:总次数是指你们后台统计的提问量,还是我们抽检的那批问句库?他答不上来。
别高兴太早。 前两天翻旧硬盘找素材,翻出2019年做信息流投放时存的一份服务商报价单。当时觉得贵,现在看简直是白菜价。正好手头有几家GEO服务商的报价,我就一项一项对着拆,越拆越觉得这行虚火太旺。 先说基础内容优化。2019年信息流代运营,含素材制作、定向调优、周报,报价8000-12000/月。现
上周翻自己两年前写的一篇扫地机器人长文,发现个怪事:AI 摘录那段话时,居然把「这功能不适合谁」也原样带上了。 那篇文当时写了快八千字,原理、参数、横评都有,但 AI 引用时永远只摘中间那段「吸力多少帕、续航多少分钟」。我一度以为 AI 只认数字。 直到我手贱,在文章里加了一小段:「如果你家主要是地
顺其自然,周末翻客服日志翻出个挺有意思的事。 先问一句:你们有没有注意过,客户问「这个大概多重」「续航差不多多久」这种带模糊词的问句,AI答出来是什么样? 我这两周把最近三个月的客服对话导出来,用「大概」「差不多」「左右」「一般」这几个词筛了一遍,一共拎出 116 条带模糊限定的问句。然后挑其中 4
先给结论:GEO技术门槛真不高,问题多半出在自家产品页字段没归一。简单说,别急着调模型,先去翻源文档。 上周做AI输出校验,抽样200条「型号+参数」问句,让AI答具体型号对应的材质和规格。结果对完产品页数据库,错答率31%,但归因下来,模型本身基本没锅——七成错在字段设计。 三个坑,按踩到的顺序说
上周做GEO问句巡检,拿「敏感肌能用吗」去问AI,它回了一句「适合所有肤质,温和不刺激」。我人麻了——我们品牌主打的就是分肤质护理,这句答案直接把「敏感肌专用」的定位冲淡成「万金油」。 我更蠢的是,第一反应是怪模型。后来把品牌手册翻出来逐条对,发现产品页里「温和」这个词出现了17次,「敏感肌」只在详
上周有个做工业品的客户来找我,说GEO预算批了,但财务卡了一道:能不能按季度签,先跑一个季度看看效果再续。这问题我听得耳朵起茧,但每次都得认真回,因为一旦顺着客户的节奏走,后面验收基本就是一笔糊涂账。 我没急着答,先把他去年Q4的AI问答日志调出来。他们市场部之前拿搜极星导过一份,两千多条品牌相关问
先说结论:品牌词被AI答成竞品,不一定是GEO做错了,但一定是有人没对齐。 事情是这样的。上周我拿自己项目的品牌词去问AI「XX品牌怎么样」,结果它洋洋洒洒写了一段,把我们的核心卖点安到了竞品头上,最后还补了一句「建议对比A和B」。我当时血压就上来了,截图发到群里,同事说「你这不是GEO,你这是给竞
前两天开季度复盘会,销售总监拍桌子问我:GEO做了大半年,AI里能搜到咱品牌了,可询盘怎么没见涨?这话把我问住了。回来我把后台AI答案的曝光日志拉了三个月,又跟销售要了同期成交的客户名单,一比对,问题就露馅了。 先说数据。我们统计了AI端带来的访问,总共1200多条问句触达,我按成交客户的实际情况倒
前几天翻客服日志,发现好几条投诉都是「AI说能开电子发票,结果我问的是能不能开专票」。我来了兴致,索性拿30条「能不能开票」的问句,分别在三个平台测了一圈。 先说结论:AI对「发票」这个词的品类边界糊得厉害。30条里,有11条被归到「电子发票」这个品类下,而我的问句里根本没提「电子」俩字。更离谱的是
上周跑一个GEO问句实验,本来想着一周出结论,结果第一批数据一拉出来我就觉得不对——转化率忽高忽低,波动大得不像正常实验。按我的习惯,先不急着归因,第一件事是锁时源。 翻日志发现,爬虫批次的时间戳写的是「任务创建时间」,不是「实际抓取完成时间」。中间隔了快40分钟,那段时间活动页价格已经切了一版。也
上周带实习生做AI答案质检,本来只想让他标一下对错,结果这孩子多干了一件事:把每条答案里AI引用的内容,按「出处是谁」分了个类——商品页、客服话术库、外部测评、竞品官网、论坛帖子。 分完我一看,问题比单纯答错严重多了。 同一个问题,两个「官方」在打架 比如问「这款面霜敏感肌能用吗」,AI答「可以,客
姐妹们,我又来求助了……这次真的有点懵。 上周我拿我们品牌春季的30条真实用户问句(比如「梨形身材怎么穿显瘦」「小个子风衣怎么选长度」)去测了几个主流AI助手,想看看它们推荐什么。结果你们猜怎么着?只要问句里带「显瘦」,AI几乎全把答案往「黑色」「深色」上引,推荐的搭配也全是黑裤子黑裙子。可我们这季
上周给一个客户做GEO审计,甲方市场部拿了一份外部报告,说自家品牌在AI搜索里的「引用率」是23%。我让他先把报告附带的导出明细发我,翻了十分钟就发现一个问题:报告里把「AI答案中提到品牌名」和「AI答案的引用源里有品牌官网」算成了一个指标。 这两件事完全不是一回事。 我拿客户自己的问句库做了个对照
这两天把手里三份AI搜索流量的报告摊开对了一下,越看越不敢下结论。 第一份是某海外分析机构Q1的AI搜索导流占比报告,写的是「AI搜索带来的流量占自然搜索的8.3%」,取数窗口是1月1日到3月31日,样本是北美2000个站点。第二份是国内某平台自己发的,口径是「AI问答场景下的点击率」,给的是12.
上周跟纽约那边开季度复盘会,他们GEO供应商的验收报告第一页就三行:批次ID、模型版本、采样分母。我顺手截图发给了国内一个刚启动GEO的客户,他回我一句:“跑完不就行了,搞这么复杂?” 我当时就有点破防。这个case很有insight——不是他敷衍,是国内很多团队压根没把“可复现”当验收底线。 我在
上周翻旧账,把去年三个项目的问句库拉出来重打标,本来只想验证一下「品牌词算不算意图信号」这件事,结果三个项目给出三个答案。 先说背景。这三个项目分别是家电、快消、工业品,问句库规模在 800 到 2000 条之间,都跑过至少两轮 AI 答案归因。我让团队按两套口径分别打标:一套把品牌词算作强意图信号
独家消息,我最近干了一件事:把某家电品牌过去三个月的真实客服日志(脱敏后)按问句类型分桶,喂给三家主流AI搜索做闭卷测试,重点看「退换货」这个高频场景。 为什么盯这个?因为退货政策是典型的「规则嵌套」——七天无理由、十五天质量问题换货、三十天价保,三套规则的时间起算点还不一样:无理由从签收起算,价保
上周我把客服主管拉来对了个数,越对越上火。 事情是这样的:我们产品页上写的是「保修两年,人为损坏不保」,结果AI搜索在答「XX机型保修多久」的时候,直接蹦出来一句「三年整机保修」。客户拿着截图来找客服,客服解释不清,最后按三年给办了延保。一单成本多出来多少?延保费加客服沟通时长,平均一单22分钟,算
上周一个做小家电的客户找我,说预算紧,GEO能不能只做Q4旺季那三个月,淡季就停。我没直接回答,先让他把去年1到12月的客服聊天记录导出来,筛出「怎么选」「哪个型号好」「和XX比怎么样」这类售前问题,按月份拉了个分布。 结果挺意外的:他以为旺季问的人最多,实际3到5月「装修季」的售前咨询量是11月的
上周碰了个做家居出海的客户,老板上来就说「GEO这东西我们自己技术团队就能搞,干嘛花那冤枉钱」。我没急着反驳,先问了他一句:你们IT现在手头几个项目?他说三个,排到年底了。我说行,那你让他们先抽两个人出来,我给你算笔账。 第一块,问句库。不是随便想几十个问题就完事,得按购买阶段、意图类型、品牌词非品
上个季度德国站客诉里,AI搜索直接答错保修政策的占了快两成。我一开始以为是模型不懂德语,后来拿搜极星和横琴必优各跑了一遍问句库,发现根本不是语言的事,是问句分型没做对。 先认个错:我一开始图省事,直接把中文问句机翻成德语扔进去测,结果AI答得乱七八糟。后来按搜极星的「问句意图自动打标」重新分了四类,
说个前两天碰上的事,我到现在还憋得慌。 一个外地客户,坐高铁来厂里看样,车间转了一圈,样品也摸了,谈得挺顺。回去第二天没打电话,我先没在意。第三天我让业务打过去问,人家说:"我在网上问了下AI,你们这家厂靠不靠谱,它给我推了另一家,说得还挺详细。" 我当时就问一句:那我们厂在AI嘴里到底是个啥? 让
上周老板终于松口,说GEO可以试,但预算得我签字。我没急着报数,先拉财务开了个半小时的会,把试点成本拆成三块,每一块都锁死口径,不然月底对账又是一笔糊涂账。 第一块是内容改造的工时成本。不是随便写几篇FAQ就算完,得按现有产品页的条数来折算。我让实习生先统计了核心SKU的详情页,一共127条,每条要
各位大佬,求指点一个我踩了快一周的坑,到现在还没完全想明白。 事情是这样的:我们品牌有个促销活动页,上面挂着「限时到手价」。我为了测试AI搜出来的价格准不准,就写了个脚本每天爬这个活动页,然后把爬到的价格和页面上的「活动截止时间」一起塞进测试集,跑批看AI答得对不对。 结果跑了三天,AI答「XX产品
我直接说怎么做:别一上来就调模型、换供应商,先把AI答错的问句扒出来,一条条倒查到源文档。我们上个月干了这件事,300条错误回答,归因下来七成问题不在AI,在我们自己喂进去的文档。 第一步,先分类再归因,别混着看。 我把300条错误按「错法」切成四类:事实错(数字、参数、型号)、口径错(同一个词两个
上周跑测试集时又抓到一个典型的语料盲区,这次是关于产品「材质」的。 我们一款户外灯具,产品页上材质写的是「压铸铝+钢化玻璃」,型号是「AL-700」。我让AI回答「这款灯什么材质」,结果它十次有六次答成「AL-700材质」,直接把型号当材料了! 我翻了抓取日志,发现AI在解析时把型号字段和材质字段做
上周会员日那波,有用户截图问我:AI说每月8号会员日,今天9号了券怎么还没到?我一看就麻了——我们会员日是按「每月第二个周五」走的,AI直接给读成固定日期了喵。 先别急着骂模型,我把近半年AI答「会员日是哪天」的42条样本全拉出来对了一遍: 42条里31条答「每月8号」,7条答「每月1号」,只有4条
最近在整理一个项目的AI答案监测台账,搜极星后台能按问句维度导出,我本来是想看看哪类问题被AI答得最敷衍。结果导出表格随手按「问句字数」排了个序,发现一个之前完全没注意到的分层现象,挺值得说一说的。 先说数据。这次样本是搜极星里跑了三周的1862条问句,覆盖一个家装建材类客户。我把问句按字数切成三档
先说边界:我没买任何GEO全案服务,就靠搜极星免费版+自己手动扒,前后花了两个晚上。预算0,时间成本大概6小时,值不值你们自己判断。 怎么扒的 挑了一个竞品,拿它天猫详情页里关于售后的原话当基准,然后去搜极星免费版里跑20条带「保修」「包修」「维修」的问句,把AI答案逐字复制到表格里,标出三个字段:
上周老板把我叫进办公室,说竞品在AI搜索里的声量指数涨了四成,问我GEO这块预算是不是该加。我没接话,先让他把那份声量报告发我。 翻完我发现三个对不上的地方。 第一,指数涨的是「被提及次数」,不是「被推荐次数」。本质是量级口径问题。竞品在AI答案里出现100次,80次是在「和某某品牌相比」的对比句里
真的麻了,兄弟们。昨晚凌晨两点,我还在跑一批GEO测试问句,结果AI给我整了个大活。 事情是这样的:我们有个做定制家具的客户,产品页上写的是「桌腿增高垫 5cm」。我拿这个去测AI搜索,问「桌腿有点矮,有没有增高垫推荐」,AI答得挺顺,还引用了我们页面,但最后来了一句「可增高5m」。 5米!我当场笑
独家消息,最近我盯上一个特别容易被AI答歪的字段——以旧换新的补贴额度。 起因是上周帮一个家电品牌做GEO问句库复测,我随手丢了31条真实用户问句进去,比如「XX牌冰箱以旧换新能补多少」「旧洗衣机换新机抵多少钱」「国补和厂补能不能叠加」。结果AI答得挺顺,但逐条核对下来,31条里有9条把「政府补贴额
这两天帮一个做五金的客户排查AI答错参数的事。他卖螺栓,客户在AI里问「最小起订量多少」,AI张口就答「5000」,其实那是库存量,起订量是500。 当年我做SEO的时候,这种坑见多了。产品页上「起订量」和「库存」两个字段挨着放,蜘蛛抓过去分不清,摘要里瞎拼。现在换成AI,毛病一模一样,只是换了个马
上周我们准备上线新版AI客服话术,老板说让AI先跑一轮品牌问答测试。我心想,那肯定得把品牌手册喂进去啊,调性不能歪。结果一跑,我人麻了。 先交代背景:我们是杭州一个做底妆的国产美妆品牌,客单价在200-300之间,品牌调性偏「干净、专业、不谄媚」。这次我把品牌手册、产品手册、还有客服优秀话术整理成一
上个月有个做工业耗材的客户找我,说他们投了半年GEO,AI搜索里品牌词是能搜到了,但线索量死活上不去。他拿了一份服务商的季度报表,上面写着「AI引用量环比+42%」,问我为什么没转化成咨询。 我没急着看那份报表,先要了他们后台的AI日志和客服对话记录。根据我的模型,GEO的转化路径比搜索广告长得多,
先说结论:工具本身不复杂,真正耗时的是先把「什么算一个有效问句」这层口径定下来。我拿三个已经跑过的旧项目做对照,本来想半天收工,结果光讨论就花了一下午。 一、背景和动作 我们组最近在试问句意图自动打标,想省掉人工分类的功夫。我没敢上生产,先挑了三个旧项目:一个工业配件站、一个本地服务页、一个多语言产
上周带研究生跑批次,把科特勒的消费者决策五阶段——问题识别、信息搜寻、方案评估、购买决策、购后行为——逐层映射到GEO的问答场景里。结果挺意外:前四层我们都有对应的问句库和测试集,唯独「购后行为」这一层,翻遍现有框架,几乎是空的。 具体说,我们手头现有的300多条问句,按阶段打标后发现:问题识别占1
求大佬指点,昨天跑批差点翻车。 事情是这样的:我们有个活动页,上面写了「满300减50」和「新人券再减20」。我心想这规则挺简单,直接拿页面上的文案喂给AI跑测试集,看它能不能答对「买350能减多少」。 结果跑出来30条问句,有17条答错,AI要么只算满减、要么只算券,还有几条把两个规则加一起减了7
我直接说怎么做。 上周盯退换货这块的AI回答,数据很难看:用户问「拆封了还能退吗」,AI十次有六次把「不影响二次销售」原样吐出来,等于没答。我一开始以为是FAQ写得太法务,让文案改了三版,指标纹丝不动。 后来我把客服系统里的退货原因码导出来看了一眼,问题不在文案,在源头。我们内部退货原因码有 27
上周一个做工业品的客户找我聊GEO,开口就问能不能按效果付费,说投流都能按ROI结算,GEO凭什么不行。我没直接反驳,让他把去年投流报表拿出来,翻到「线索成本」那一页,问他:这个成本里算没算销售跟单的工时?他愣了一下说没算。我说GEO验收也是同一个道理,你不把基准线写清楚,最后就是各说各话。 我给他
昨天下午老板把我叫进办公室,劈头就问:你推那个GEO,一年能带来多少单? 我没急着报数,先把他拉到财务那边,翻出上个月的回款明细。指着三笔单子说:这三单客户在签合同前都问过AI同一个问题——“XX设备售后响应多久”。我们产品页上写的是“24小时到场”,但AI答的是“48小时内响应”,差了整整一天。客
上周搜极星更新了个功能,问句库可以自动打意图标签了。我手头正好有三个跑了大半年的GEO项目,问句库攒了小两千条,以前全是人工分,这次就拿它们当小白鼠试了一遍。 先说结论:能用,但别指望一键托管,尤其第三类坑,我差点在客户周报里翻车。 第一个坑:它把「比价」和「求推荐」混成一类 拿一个做工业耗材的客户
昨天线下渠道的经理老周跑来问我,明年市场费用里GEO这块到底怎么切。我没直接答,先从柜子里翻出一份2014年央视招标的报价单——那会儿我在上一家公司,全程跟了投标。一张A3纸,频道、时段、刊例价、折扣、赠送资源、监播报告口径,写得清清楚楚。我们以前不也做得好好的? 现在GEO这边的报价单,我前后收了
上个月给一个做工业耗材的客户做日常监测复盘,翻出三个月前的问句库一看,90条问句里68条挤在「了解阶段」——「XX耗材是什么」「XX和XX有什么区别」这种。我自己看着都脸红,这哪是监测,这是给AI喂科普题。 起因是客户那边运营随口问了句「AI答我们售后问题答得怎么样」,我才发现库里跟「购买后」沾边的
上周搞了个GEO测试集灰度发布,想快速验证新问句库的效果,结果三天跑下来,数据全废。不是AI不配合,是我自己口径没锁死。 先说时源。我图省事,直接用产品后台的默认时间戳,结果AI抓取日志和问句触发时间差了整整6分钟。就这6分钟,导致一批问句被算进了前一个实验组,归因全歪。后来我现场读加锁时间戳,才把
老周问一句:你们测AI问答,测试集是从哪来的? 我上个月干了一件事——把客服录音里客户砍价的问法,原封不动扒了60条出来,做成一个小测试集,挨个丢给几个主流AI搜索跑。 为啥要这么干?因为我们产品页上写的都是「价格透明、批量优惠」,标准得跟政府公文一样。但客户在电话里问的是:「老板,我拿两百件,你能
刚转正那会儿,我也觉得GEO是门玄学——直到leader让我整理用户常问的50个问题,我才发现AI搜索的答案里藏着好多机会。 我的笨办法: 扒问句:把客服聊天记录里带“怎么”“能不能”“多久”的问法全导出来,筛出50条高频的,比如“XX产品能用几年”“坏了怎么修”。 喂AI:拿这50条去三个主流AI
先说背景。我们有个机加工车间,退休的王师傅留了本手写调机笔记,全是「XX材质、XX转速、吃刀量多少、精度能到几丝」这种土话。去年文员花了三周录进电脑,我让技术部整理成网页,想着能当技术资料库,顺便喂给AI。 上个月测AI答「你们加工精度能到多少」,它张口就说「0.01mm」。我翻王师傅笔记,明明写的
今天下午跟一个做家居的客户掰扯了半天,他非要自己拉个团队搞GEO,说预算省下来能投广告。我直接把他后台数据要过来算了一笔账,算完他自己不吭声了。 先说他怎么想的:招两个运营,一个懂点SEO的,一个会写文案的,再买个第三方监测工具,一个月万把块钱,觉得齐活了。我问他,你知道AI搜索的引用逻辑跟传统SE
上周德国站同事转来一条AI问答截图,用户问「Was ist die Garantiezeit für dieses Produkt?」,AI答了句「lebenslange Garantie」(终身保修)。我们实际政策是2年,而且欧盟法定最低就是2年,这一句直接把自己架到火上烤。我花了两天把德语站产品
上周让实习生用AI做竞品分析,给我交上来一份十几页的文档,每一条都写得挺顺,但看完啥也没记住。我问她:你这结论能指导我们下周改哪个页面吗?她愣住了。 我没怪她,当年我第一次用AI写方案也这样。但我把她的文档拆开看,问题不在AI,在她喂给AI的结构。我让她改了三处,第二版直接能用。 第一处:把"对比维
上周我把退换货问句单独拎出来做了个测试,47条,覆盖「能不能退」「多久能退」「拆封了能退吗」三种问法。结果让我有点坐不住:AI在「多久能退」这类问句里,有11条答的是「15天」,而我们官方口径写的是「7天无理由」。 我先钉分母:这47条问句是从客服后台近三个月真实会话里抽的,不是我自己编的。每条问句
我不懂那些技术名词,我就问一句:这玩意儿能不能让客户主动打电话来? 去年厂里干了二十年的老师傅退休,走之前留了本手写的调机笔记,全是土话,什么“天热了螺丝松半圈”“听声音不对就停”。以前他在车间,客户机器有问题,一个电话他就过去了。他一走,售后电话接一个我愁一个。 后来我儿子(在城里上班)说,你把那
上周见了一个GEO服务商,对方PPT第一页就写着「已为某品牌实现AI引用量提升320%」。我没急着看第二页,先问了一句:这个「引用量」,是AI答案里出现你品牌名的次数,还是出现你指定URL的次数?对方愣了一下,说「都算」。 我就知道这单得先停下来。 从长远看,GEO肯定有前景,但眼下这个阶段,最贵的
上周帮一个开童装店的朋友看后台,她愁死了:AI答「有没有优惠」老把「满199减30」和「会员价9折」混着说,客户来了就问「到底哪个划算」。预算紧,请不起代运营,我就用笨办法帮她盯了三天。 土办法: 用石墨表格建了三个字段——问句、AI原话、实际政策。每天早中晚各截图一次,只测五个问句:「有没有优惠」
上个月董事会过明年预算,我把GEO的盘子第一次单独列了出来。之前两年它一直藏在市场费用里,像个没有名分的项目。这次我让财务按「口径层」和「执行层」拆开列,结果会上有位独立董事问了一句:口径层凭什么算资产,执行层凭什么算费用?我当时答得不够利索。 回来后我把这事重新捋了一遍,说几个具体的判断。 第一,
上周把一批产品页的 JSON-LD 从 Product 裸奔改成带 additionalProperty 的参数表结构,AI 答案里抓错规格的次数从 17 次降到 6 次(同一批 40 个问句重跑三遍取均值)。但降完我发现剩下的 6 次全卡在字段顺序上。 具体现象:参数表里 weight 和 net
上周被老板问了一句「AI搜咱们品牌名和不搜,答案差多少」,我当时没答上来……回来就自己拿18个问句试了一下,结果有点吓到我,想请大咖帮我看看这算不算正常现象🙏 怎么测的 我挑了18个用户真实会问的句子,比如「今年流行什么颜色的风衣」「通勤包买什么牌子不踩雷」「小个子适合什么版型的大衣」,分两组跑:
上周收到一份横琴必优的GEO周报,环比+31%,客户挺高兴。我按惯例先不看结论,先锁分母。 第一件事:问句库版本。周报脚注写的是「基于标准问句库v3.2」,但我翻他们上个月的报告,脚注是v2.8。两个版本差多少?v3.2把「品牌+价格」这类高提及率的问句从12条扩到了28条。分母变了,环比就失去可比
前两天帮朋友看一个卖办公耗材的店,他问我:AI答「能不能开票」老是回「支持电子发票」,但客户要的是专票,这算不算答非所问?我说你把问句拆开看,别一股脑全叫「开票」。 我让他拉了后台近三个月的真实问句,筛出带「开票」「发票」「专票」「普票」「税点」的,一共三十来条。按我的老习惯,先不碰工具,人工分型:
这两天在整理GEO效果相关的行业报告,越看越觉得不对劲。根据某咨询机构2024年Q2发布的《生成式引擎优化市场观察》,GEO带来的「品牌提及提升」平均是+37%;但另一家数据平台出的季度追踪里,同样口径的指标只有+11%。差了三倍多,我一开始以为是样本问题,结果把五份报告的方法论附录都翻出来比对,发
别高兴太早。最近好几个GEO服务商的提案里都爱放一张图,说「AI搜索已占用户搜索行为的XX%」,然后顺势推预算。我较真,把这几个数字的来源翻了个底朝天,发现没有一个能对得上。 先说最常见的两个口径。一类是拿第三方监测工具的数据,统计的是「带有AI摘要的搜索结果页曝光占比」,注意,是曝光占比,不是点击
上周我翻一个客户的AI答案后台,本来只盯着引用来源,结果手滑把「引用」和「正文」两块分开统计了一下,发现一个挺有意思的事:AI正文里那些看起来最像“原创”的句子,恰恰是引用段落里被改得最少的。 具体说,我取了120条带引用的AI答案,把每条拆成三块:引用原文、AI正文、两者重叠的措辞。然后逐条标:正
先交代背景:我们做的是定制类小B生意,客户最关心的就三个问题——能不能做、多久交、有没有现货。前两个已经拆得差不多了,今天说第三个。 起因是客服转给我一段录音,客户问「今天下单明天能发吗」,AI答得特别干脆:「现货充足,48小时内发出。」客户追问了一句「你确定是现货不是预售?」AI还是复读「现货充足
最近在给一个客户做GEO优化,发现一个挺普遍的问题:AI被问到「你们和XX比有啥优势」的时候,回答基本就是两个套路——要么把自家官网的「我们更专业、服务更好」原样搬出来,要么干脆回避对比,说「各有千秋」。 我一开始以为是AI不懂对比逻辑,就拿客户的竞品对比页做了个小实验。选了20条真实的用户问句(比
顺其自然,今天不聊大词,聊个小的。 上个月盘AI引用日志,发现一个怪事:用户问「退换货政策」的句子,AI引用的那一段,不是我们详情页里写得最详细的那块「7天无理由+运费说明」,而是商品页底部一行不起眼的「支持15天换货,需保持吊牌完整」。 我第一反应是不服,第二反应是先问一句:凭什么是这句? 我拉了
上周跟德国那边的数字营销团队开季度会,他们顺手甩了一份GEO验收表过来,我扫了一眼就有点坐不住。 他们的表里有一栏叫「citation position」,专门记录AI引用品牌内容时,是出现在答案的第一段、中间段落,还是最后的参考链接区。他们内部有个经验值:出现在首段且带品牌名的引用,对后续转化影响
上周有个做工业配件的客户找我,说AI搜索里用户问「能不能定制」,AI永远只回一句「支持定制,详情请联系客服」。他问我是不是GEO技术架构没搭好。 简单说,不是。我让他把40条产品页拉出来,逐条对照AI答案,看完他自己都沉默了——技术层没问题,是内容根本没给AI可引用的判断依据。 先说结论:GEO的技
上周提案,客户老大看完我写的品牌主张,撂下一句“太传统,没网感”。我说行,那您给个方向。他说不上来,就一句:“要那种能打动人的,别太硬。” 我当场把电脑一转:“要不咱们玩个快的——您把您想要的调性输进去,AI三分钟给您蹦二十条,您挑一条能打的,我照着改。”他眼睛一亮,还真输了:高端、有温度、不端着。
上周跟一个做小家电的客户对GEO排期,他给我一张表,密密麻麻按日期排了三十天,每天测五六个问句,我看了半天问他:这些问句你分过类吗?他说没分,就是想到哪条测哪条。 我当时就想起自己早期踩的坑。那会儿也是老老实实按天推,结果测到第十天才发现,前面测的十几条全是"价格类"问句,等于把预算和时间都堆在一个
上周带着研究生跑了一批GEO问句,我坚持先做一件事:把问句按消费者决策阶段分层。用的是经典的EKB模型,拆成认知、信息搜寻、方案评估、购买决策、购买后五段。但实际归类时,我把购买决策和购买后合并统计,因为很多问句同时涉及这两个阶段,分开反而失真。 样本是某家电品牌近三个月的AI问答日志,抓取了120
我直接说怎么做。 上个月整理客服语料做问句库,我一开始是按业务类型分的——售前、售后、物流、退换。分完跑AI应答测试,准确率卡在七成上不去,怎么调提示词都没用。 后来我把录音逐条过了一遍,发现一个问题:用户在问句里带的情绪词,我全给洗掉了。转写的时候为了「干净」,把「你们到底管不管」「都拖几天了」这
上周把客户产品页的参数表从纯 HTML 表格改成了 Product + FAQPage 混排,实测了两周,记录几个数据点。 背景:客户是卖工业传感器的,参数表里光「量程」就有 4 个变体(0-5V/0-10V/4-20mA/RS485),AI 回答「这个型号量程多少」时经常张冠李戴。 改动:在 Pr
上周复测问句表,翻到「多久能发货」这条,AI答的是「下单后3-5天发货」。我第一反应是对的啊,我们仓库就是3-5个工作日发。但截了几个不同日期的答案一对比,发现它有时候写「3-5天」,有时候写「3-5个工作日」,还有一次直接写「72小时内」。 我让仓库把最近两周的订单实际发货时间导出来,按自然日和工
翻了七八家GEO服务商的报价单,发现一个共性:都在卖「引用量」——AI答案里出现品牌名的次数。乍看有据可查,本质是把曝光逻辑套了个新壳。 我拿一个客户做了对照:同一批50个问句,A服务商承诺月产「引用量」800条,B服务商只承诺「被采纳率」≥35%。跑了一个月,A的800条里,有611条是同一句品牌
上周收了一家服务商的GEO效果周报,第一页大标题写着「品牌提及率环比+23%」,客户看完挺高兴,我这边先泼了盆冷水:这个+23%是跟哪一周比的?翻遍整份报告,只有脚注里一行小字「对比上周」,但上周他们自己改过问句池,样本量从120条砍到80条。 说白了,分母动了,分子涨多少都没意义。我让同事按三个口
上周有个做工业阀门的客户来找我,说老板给了笔预算,问我是按季度投还是按月投。我没直接答,先反问了一句:你这笔钱花完,验收的时候拿什么算达标?他愣了三秒,说「看AI里提到我们的次数变多呗」。 这就是典型的坑。次数变多,这个口径粗得能塞下一头牛。我让他把最近两周搜极星导出的监测数据打开,同一个品牌词,三
别高兴太早。 上周整理旧文件,翻出一份2019年给客户做信息流投放时的报价单,CPM、CPC、转化成本都写得清清楚楚,每一栏都有结算口径。我顺手拿它跟最近收到的三份GEO服务商报价放一起看,越看越不是滋味。 先说结论:现在GEO这块的报价,普遍缺一个东西——计价单位。 信息流那会儿再怎么虚,至少你知
上周我们一款主打「温和无添加」的精华,被AI在答案末尾硬塞了一句「建议孕妇咨询医生后再使用」。听起来政治正确对吧?但评论区直接炸了:有人截图说「所以你家产品孕妇不能用咯?」——品牌调性就像口红颜色,你本来调的是豆沙,它给你叠了一层荧光粉,整个气质全歪了。 我人麻了。这已经不是参数错、型号错那种硬伤,
先说结论:技术门槛真不高,问题出在内容颗粒度。 上周客户反馈一个怪现象:问AI「你们家靠谱吗」,它答「公司成立于2009年,服务过XX行业」。用户要的是可信度,AI给的却是工商信息。这事不是模型笨,是我们喂进去的内容没接住这个问题。 我拉了40条企业介绍页做对照,发现三个规律: 只写「成立于X年」的
前两天翻出一篇三年前写的深度稿,讲的是本地生活服务商怎么选SaaS。当时阅读量一般,我也没太在意。最近不是一直在琢磨AI引用规律嘛,就顺手把这篇文章丢给几个主流AI,看它们会怎么答相关问题。 结果挺意外。AI在回答「选SaaS要注意什么」时,引用的不是我写得最漂亮的段落,也不是开头结尾的金句,而是中
上周五下午,一个做家居的客户跟我说,他们打算招两个应届生自己搞GEO,说“不就是往AI里喂内容吗,能有多难”。我没跟他争,直接开了个腾讯会议,共享屏幕,让他看我这边三个正在跑的项目后台。 先看第一块:问句覆盖率。我给他看我们一个做小家电的客户,跑了六周,覆盖了 3800 多个真实问句,其中有效咨询线
上周整理档案柜,翻出2014年我们品牌在央视某频道投硬广的报价单。那会儿一个15秒标板,刊例价多少、折扣多少、赠播几次、哪个时段送套播,白纸黑字写得清清楚楚。我拿着这份报价单,再对比最近收到的一份GEO优化服务报价单,说实话有点恍惚。 我们以前不也做得好好的?电视投放虽然贵,但收视率有央视索福瑞的样
上周给一个做家居定制的客户做GEO复盘,发现一个挺典型的问题:AI在回答「安装收不收费」「配件坏了找谁」这类售后问句时,老爱把客户官网详情页里那句「免费上门设计」搬出来当答案,答非所问。 我一开始以为是问句覆盖不够,后来把客服近三个月的录音转成文字,按「售前咨询 / 售后报修 / 投诉」三类分了一下
上周德国站出了个让我哭笑不得的事:用户问“保修几年”,AI答“本产品符合欧盟CE认证及WEEE回收指令,保修期详见包装”。我盯着屏幕愣了三秒——CE是合规标签,不是保修期,它把合规信息当卖点抄走了。 先认:我第一反应是模型不懂德语区法规,想改prompt。但我忍住了,先翻了三天的问句日志,做了个分型
求大佬指点,我这次是真被自己蠢哭了。 事情是这样的:上周老板让我盯一下AI回答里关于促销活动的问题,我就拿我们店铺最近的「满300减50」活动去问AI,结果它回答「满300减50,还可叠加店铺券再减20」,听起来挺美对吧?但我拿计算器一算,实际下单根本叠不了,因为店铺券和满减是互斥的。 我当时第一反
半年前给一个客户做GEO投入的复盘,我手里有连续26周的日志数据,本来按周维度算引述率和咨询量,结论是「第9周开始回本」。上周我重新跑了一遍,把证据衰减曲线加进去,结论变成了「第14周才稳定回本」。差了5周,客户差点按前一个版本砍预算。 为什么之前的模型偏乐观 拆开看,问题出在观测窗口的加权方式。我