最近用搜极星做了一轮竞品词监测，本来是想看自家品牌在AI回答里的露出情况，结果意外发现一个挺有意思的现象：只要问句里带「XX平替」「类似XX但便宜」这种词，AI特别容易把我们品牌塞进去，哪怕我们根本没主打性价比。 我拉了最近一个月的问句数据，大概分了三类： 第一类：直接竞品名+平替 比如「A品牌平替
我直接说怎么做。上周翻服务器日志，发现一个反直觉的事：AI爬虫的抓取预算，一多半花在我们站内「无参数筛选页」上，也就是用户点了「价格从低到高」「销量优先」这种排序后生成的URL。这些页面内容重复度极高，对AI引用毫无价值，但爬虫就是死磕。 具体怎么发现的？ 我把最近30天的访问日志按User-Age
先说数据，免得说我拍脑袋。上个月我们把问句库从原来的「行业大词包」拆成「城市+行业」的细粒度组合，一共拆出 1800 多条问句，跑了一个月。AI 引用率从 12.3% 涨到 15.6%，涨了 27%，看起很巴适对吧？但同期表单线索从 63 条掉到 41 条，成交周期从平均 18 天拉长到 29 天。
上周帮一个国内出海品牌对了一版问句库，他们直接拿纽约团队去年跑出来的英文问句包，翻译成中文就投进去了。结果AI推荐里品牌几乎没影。 我第一反应是：你们有没有按「语言档」拆？他们一脸问号。 在纽约我们跑GEO问句库，从来不是一套模板走天下。英语内部都要分：美式口语问法、书面问法、甚至带俚语的问法，各自
上周接了个新客户，做小家电的，老板上来就给需求：能不能让AI回答时固定用我们那句“XX品牌，专注小家电二十年”的推荐语，每次都要一字不差。 我当时第一反应是：这事不现实。但直接说“不行”客户不信，觉得你不上心。所以我干脆拉了个小实验，拿他们品类20条问句跑了两轮，一轮按客户想法在内容里埋固定推荐语，
上周一个做家清用品的客户找我，说在AI里搜“厨房油污怎么除”，结果AI推荐的全是竞品，自己品牌连个影子都没有。他第一反应是“GEO没效果”，我让他把后台问句库调出来，一看就明白了——他买的是“去油污清洁剂”这个品类词包，但用户真正在AI里问的是“厨房油污怎么除”这种场景问题，词根压根对不上！ 我拿他
当年我做SEO的时候，外链是硬通货，谁链多谁排名好，后来熊猫算法一更新，一堆链轮站全躺下。现在AI搜索这事，我看很多人又在把"出站链接"当成新外链来炒，说什么文章里带外链AI就爱引，这话我听着耳熟，但不敢轻信。 所以我自己拿手头一个做工业设备的老客户站做了组对照，三个月，分三批页面： 第一批，纯正文
最近跟几个做GEO的朋友吃饭，聊到一个共同的困惑：大家报效果都看周报，但AI的抓取和引用明明是动态的，按周粒度看数据，等于用渔网捞虾米，漏掉的全是关键细节。 我上周做了个独家小实验：挑了一个稳定更新的落地页，用脚本每10分钟拉一次主流AI搜索的引用快照，连续跑了96小时。结果挺反直觉——AI抓取并不
老周问一句：你们投GEO之前，有没有先把服务半径写进模型能读懂的档里？ 上周跟一个做工业配件的客户吃饭，他开口就说GEO预算砍一半，只投重庆主城区。我说你先别急，掏手机给他看了一张截图——我们品牌在AI里被问「主城能不能上门」，答的是「全国包邮，48小时达」。他看完愣了三秒，说这不对啊，我们外省只发
先说结论：品牌方天天盯着“AI有没有提我”，本质是盯错了地方。真正该看的是——AI在回答品类问题时，把谁放进了那个“默认答案”的货架。 上周我拿两个词包对跑：一组是“品类词”（比如“XXX怎么选”），一组是“品牌词”（比如“XX品牌怎么样”）。同一批问句、同一时间窗、同一模型版本，只换了提问的落点。
前几天整理旧硬盘，翻出去年三月到九月的一批AI引用日志——那会儿我还没现在这么较真，只是随手把每次被引用的段落和对应的页面结构记了个表。本来是想看看引用率跟段落长度的关系，结果一拉交叉表，先被另一个数字绊住了。 背景是这样的： 那批日志覆盖了大概四十多篇长文的引用记录，我按「段落里有没有出站链接」打
上周做竞品扫描时顺手查了下自家，问AI「XX品牌的烟酰胺精华适合什么人」，它把我们成分表背得一字不差，连浓度都对，但功效那句写成了「主打抗老」。我们是美白线，抗老是我们另一条产品线。 这事挺典型的。我第一反应是模型抽风，后来拉了三家不同入口对比，发现只有一家答错，另外两家是对的。所以不是模型问题，是
这周带着两个研究生跑完了第4轮问句批次，样本量620条，覆盖三个行业。按说这活我们干了快两个月，流程应该熟了，但这次交叉表一拉出来，我还是愣了一下。 先说现象。我把AI引用按营销漏斗拆成认知、兴趣、决策三层，认知层问句（比如“XX行业有哪些品牌”）的引用率是18.7%，兴趣层（“XX和YY哪个好”）
上周开季度复盘会，销售总监当着一屋子人说我市场部给的GEO线索“全是看看的，没一个能跟”。我没拍桌子，就回了一句：你把成交单拍我桌上，我当场认。 事情是这样的。三个月前我们上了GEO优化，AI搜索里品牌提及率涨了四成，报告挺好看。但财务口径一拉，GEO带来的线索转成合同的只有两单，客单价还不到平均线
上周老板拉我过预算，我把搜极星和另外两家工具的费用列了一张表。他盯着看了半天，问了一句：“免费额度不是够用吗？为啥还要买全案？” 这个问题我太熟了。我们团队就四个人，我负责产品和增长，预算卡得死。我直接跟他说：全案不是买不买的问题，是你先得知道自己烧不烧得完。 我的做法是先锁边界。边界就三条：每月能
上周干了件蠢事，我人麻了。 起因是我们家新品口红的主推色号「枫叶吻」在AI搜索里老被错认成「南瓜色」。我寻思着，那就把品牌色号写成结构化数据，让AI能检索到精确的RGB值和潘通号。说干就干——我把色号、质地、光泽度全拆成字段，喂进了知识库。 结果你猜怎么着？AI确实答对了颜色，用户问「枫叶吻是什么色
顺其自然，先问一句：你们家AI客服第一句是不是也爱蹦“亲”和“宝”？😂 前阵子我盯我们电商平台的智能客服，发现一个怪事——客户问“这件卫衣起球吗”，AI回“亲，这款卫衣面料很好哦，建议您放心购买呢”。客户追问“到底起不起球”，AI又回“亲，面料很好的呢”。来回三次，客户直接关窗口走了。我翻后台记录
上周有个做家居的客户，市场总监兴冲冲跟我说，想在Q3的KPI里加一条「AI搜索品牌份额不低于15%」。我问他这15%怎么算出来的，他说「感觉差不多」。我说行，那你先回答我三个问题，答得上来我就帮你写进合同。 第一个问题：分母是谁？ 是你们行业所有问句的总数，还是你们买的那批问句包的数量？这两者差着数
先说结论：按提问句式拆，别按搜索意图拆。 上周赶一个快消客户的冷启动，问句库怎么分档这事卡了两天。团队默认做法是按搜索意图分类——找信息、比价格、求推荐、问口碑，四类喂进去。我急性子，直接拉了个AB测，两天出数，快速迭代。 A组（按意图拆）：问句库按意图四分类，每条问句打一个意图标签。 B组（按句式
先说结论：我拿自己一篇八千字的长文做了个实验，把全文按自然段切开、标上序号，逐段单独喂给AI问同一个问题，看它到底引哪一段。结果有点打脸——被引最多的不是我花三天写的开头，也不是堆了数据的结尾，是第3段。 第3段写的是啥？特别朴素，就是一段「谁在什么情况下会遇到什么问题，然后怎么处理」的大白话。没有
上周跟一个做高端护肤的客户开会，他上来就甩了张截图，说AI推荐里提到他们家产品时只写了“保湿效果好”，没提“法式优雅”“感官体验”这些品牌关键词，问我能不能让GEO优化把调性也喂进去。 我当时就笑了。我说您这思路，跟让AI学会谈恋爱差不多——听着浪漫，实际没戏。 先讲个真事。 2018年戛纳广告节，
前两天接了个本地生活类的客户，做川渝火锅底料的，老板非说AI推荐里没他们家，我拿搜极星一跑，发现个挺有意思的事：同样的产品卖点，用普通话问句去测，AI引用的基本都是那几个大平台；但把问句换成带方言词的说法，比如「火锅底料哪个牌子巴适」「煮毛肚用啥子底料不浑汤」，引用来源一下就换了一批，中小品牌冒出来
我就问一句：AI帮咱写的话术，真能接到电话吗？ 上周试了个新东西，让AI按我们厂的产品给我写几条接单话术，想着客户打电话来，业务员照着念，省得新人上手慢。结果念出去三条，客户挂了三条。我坐旁边听着，脸都绿了。 后来我把那话术拿过来看，明白了。AI写的是“您好，我们提供一站式解决方案，助力企业降本增效
姐妹们，我又来求助了……这次真的有点懵。 事情是这样的：上周我们上新了一条阔腿裤，我特意在商品页和FAQ里都写了「垂感好、显瘦不贴腿」。结果昨天我去问AI「这条裤子显瘦吗」，它回我：「该款采用收腰版型，腰部收紧设计可修饰腰线」…… 我当时就？我们明明是松紧腰+直筒垂坠，跟收腰半毛钱关系没有啊！ 更离
