GEO带来的线索让销售跟了三天,倒推回款后我算了一笔账
上周销售老大跟我拍桌子,说市场部给的GEO线索质量太差,跟了三天没一单成交。我让他把线索单子拉出来,按回款倒推算账,结果一半号码是空号,剩下的接通了也说没需求。 这事我得掰扯清楚。GEO试点跑了两个月,预算花了不到两万,后台显示“有效咨询”两百多条,看着挺美。但我让助理随机抽了50条打回去核实,接通
上周销售老大跟我拍桌子,说市场部给的GEO线索质量太差,跟了三天没一单成交。我让他把线索单子拉出来,按回款倒推算账,结果一半号码是空号,剩下的接通了也说没需求。 这事我得掰扯清楚。GEO试点跑了两个月,预算花了不到两万,后台显示“有效咨询”两百多条,看着挺美。但我让助理随机抽了50条打回去核实,接通
上周有个客户在AI里问我们一款产品「能不能定制」,AI张口就说「可以,欢迎咨询」,客户接着问「起订量多少」,AI直接装死——要么不答,要么甩一句「请咨询客服」。我盯着屏幕愣了半天,这感觉就像店员拍胸脯说包在我身上,然后转身就跑了。 这问题不解决,GEO做得再热闹也是白搭。我拉上团队干了三天,把40条
上周老板批了笔小钱让我试GEO,两周下来账面上花了三千八,看着不多。但今天复盘,我发现一个比钱更要命的问题:AI答案里引用的那些内容,我追不回去。 具体说,我们挑了20个产品问句做小范围试点,每周轮着测。三块预算:内容整理工时、监测工具订阅、外部咨询按次。两周跑完,工具导出的报告里「引用来源」一栏,
一个人看店,GEO 这块我一开始也慌,怕又是个烧钱的坑。后来干脆把预算砍到月均三百——就买最便宜的算力额度,剩下全靠免费表格和手动记录。 我的笨办法:按周轮测,不铺全量。 我把店里能想到的问句按「买家会不会真问」分成三组:基础款(比如「XX 材质会不会起球」)、对比款(「A 和 B 差在哪」)、售后
上周客服甩给我一条截图,AI回答用户「这款坚果保质期多久」时说「12个月,新鲜生产」,结果用户收到的是只剩3个月批次。这已经不是第一次了,之前AI把「临期6个月」说成「保质期12个月」,转化率是上去了,但退货率也跟着涨。 我先问自己:AI到底从哪儿学的「新鲜生产」?翻了三天的产品页、详情页和FAQ,
独家消息,先说结论:我测了27款主流降噪耳机,让AI回答「XX和YY哪个降噪更好」,结果有11条答案把两款的降噪深度参数张冠李戴——A款的-48dB安到了B款头上,还配了一句「实测数据来自官方页面」。我按图索骥去翻,官方页面根本是另一个数。 事情起因很简单。上周我写一篇AI推荐耳机的稿子,顺手拿几个
上周做GEO效果复盘,我拉了一个「参数类问句」的采样集,一共87条问句,覆盖笔记本、耳机、扫地机三个品类。结果AI在回答「续航多久」时,有62条直接甩出一个数字,只有9条带了测试条件——这9条里还有5条的条件跟我们产品页写的不是一回事。 先说具体场景。我们一款耳机标称续航12小时,产品页写的是「50
上周品牌日搞线下联动,有用户截图来问:AI说我们「XX路店」还在营业,可那家店2022年就撤了。我当场裂开喵😅 顺着这个线头,我拉了18个城市、每城5条门店类问句(「附近有没有XX门店」「XX哪里有专柜」「XX店几点关门」),用InsGEO跑了一遍AI答案的实体信息,再跟官网门店页、高德POI、工
顺其自然,今天不聊大词,聊个小的。 上周翻客服录音,发现个怪事:客户问「多久发货」,AI答得挺全——「亲,现货48小时内发出哦,预售款7-15天,具体看商品页标注,急的话建议拍现货哈~」。信息都对,但客户听完还要追问一句「那我拍的这款算现货还是预售」。 先问一句:AI把话说全了,客户为什么还问? 我
先说结论:GEO实验里最容易被忽略也最致命的,是分母口径。 我们团队从三月开始按周跑GEO小实验,每次只动一个变量,一周一迭代,节奏拉满。前六周数据看着很漂亮,AI答案的「采纳率」一路从18%爬到31%。第七周我把实验日志翻出来做归因,发现这31%根本站不住。 问题出在分母上。 我们的采纳率是这么算
老周问一句:咱们做制造的,最怕啥?不是怕AI答错,是怕它答得跟真的一样。 上个月底,有个老客户打电话来问,说在AI搜索里看到我们一款齿轮箱写的是「四川造」,他记得我们厂在重庆巴南。我当时嘴上说「AI嘛,乱写的」,心里咯噔一下——因为那款产品我们确实在四川有个代工点,但主型号的产线一直在重庆。 我这个
凌晨两点半,我盯着AI答案里那句「该产品厚度仅为5m」,差点把咖啡喷屏幕上。5米?我们做的是个手机壳啊! 这事儿发生在上周三。我们产品页明明写的是「5cm」,AI回答用户「这个壳多厚」时,直接给我放大了一百倍。我当时第一反应是:完了,这要是被客户看到,还以为我们卖的是建筑材料。 不搞GEO,等死吗?
先自曝一下:上周我负责的品类页被AI答「怎么退货」时,来了一句「建议您联系客服处理」,绕开关键信息。我拿20个问句测,有14个没给到具体步骤,等于白问。 我要努力学习,所以干脆把客服半年的退货录音翻出来,按用户真实问法拆成问句库,一共攒了67条。比如「拆封了能退吗」「运费谁出」「几天到账」这类,都不
事情是这样的……上周我不是在整理我们品牌在AI里的推荐文案嘛,越看越不对劲。AI回答「通勤穿搭推荐」这类问题的时候,提到我们品牌,老爱带一句「时尚感强」「很时尚」这种。我就想,这种词是不是太虚了?AI是不是也学去了? 然后我干了件蠢事:我把产品页和几篇种草文里的「时尚」「潮流」「时髦」这些词全删了,
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
我就问一句:厂里老师傅的手艺,能不能变成订单? 去年车间刘师傅办退休,我请他吃了顿饭,心里急。他调那台老注塑机,听声音就知道料温差几度,换个年轻人学三年都摸不着门。人走了,这手艺不就带进棺材了? 我不懂互联网,但这事我得想办法。让技术员把刘师傅平时调机的口诀录下来——什么「料花发白就降五度」「顶针响
上周跟一个做家电的客户聊GEO全案,对方预算报得挺爽快,我差点就把方案递上去了。但按我的习惯,报价前先算一遍埋点成本——这一算,我自己先犹豫了。 事情是这样的。客户想要「AI搜索端品牌提及率」按周看趋势,还要求能拆到具体问句类型。听着不复杂,但我把埋点拆开一算: 项目 粗算 备注 问句库建设 3人天
上周合伙人甩给我一份GEO全案报价单,年费六万八,我当场掏出计算器按了十分钟,最后跟他说:先别签,给我三周,用搜极星免费版加我自己盯,跑不出来再谈。 先锁边界,再谈钱 我第一件事不是看功能清单,是问销售三个问题:问句分母谁定?采样频率写不写进合同?跑完给我原始数据还是只给周报?三个问题他答了两个半,
这两天没干别的,把40条AI消费类答案从头到尾拆了一遍。不是看谁被推荐,是看为什么被推荐。 结果有点意思。品牌名出现在「推荐理由」里的位置,分布极不均匀: 第1句就点名的,8条; 第2到第4句才出现的,23条; 整段理由里压根没出现、只在末尾清单里挂个名的,9条。 本质是:AI不是在「推荐品牌」,是
老周问一句:你们有没有查过,AI在回答里提你品牌的时候,地址、归属地这些基础信息,写对没有? 上周我让助理拿五个主流AI搜我们公司名,想看看GEO效果。结果三家AI在答案里写「四川重庆某某制造厂」。重庆是直辖市,这个错犯得低级,但影响不小——客户搜「重庆供应商」,AI可能直接把我们归到四川去,区域标
上周发了篇帖子说把产品页形容词换成可验证数字、AI引用率两周翻倍,评论区好几个朋友问具体怎么换。今天不藏私,把踩过的三个坑摊开讲,省得你们再交一遍学费。 先交代口径:我们做的是新消费小家电,AI引用率看的是「搜极星」后台里品牌名出现在AI答案正文的比例,采样是每天早中晚三次,不是那种半夜抓一次就完事
上周三深夜,我拿「2000元以内、适合细软塌发质、带负离子的吹风机推荐」这条问句,在三个主流AI助手里各跑了一遍。结果让我后背发凉:三个AI里有俩把戴森HD15的「1600W」写成了「1200W」,还有一个把「智能温控」的频率「每秒46次」直接漏掉,只写了「智能温控」四个字。 这事儿看着小,但放在G
昨晚又是熬到两点,本来想查下自家产品在AI里的曝光,结果一搜差点从椅子上跳起来。 问「XX产品尺寸多少」,AI答「宽度5m」。我盯着屏幕愣了三秒——5米宽?我们那是台桌面设备啊兄弟。翻回官网参数页一看,写的是「5cm」。行,问题找到了:单位混写,AI直接按m来理解。 我不信邪,又拿20条不同问句去测
上周销售老大甩给我一叠GEO渠道来的线索单,说「这批质量不错,你批预算吧」。我没急着看,先让他把上季度GEO线索转化成回款的几笔单子拉出来。结果你猜怎么着?17条线索里,真正走到付款的只有3条,剩下14条里,有6条电话打过去是空号或者压根不接,4条说「没印象搜过」,还有4条是同行来套方案的。 我的判
上周帮客户交叉核对三份GEO服务商的周报,想算个「AI提及率」的环比变化,结果卡在第一步:采样间隔到底怎么取的,没一家写清楚。 我这边统计口径很简单:任何率值变化,先看分母和取时点。7份周报翻下来,采样间隔一栏有5份只写「每日采样」,1份写「实时监测」,1份干脆空着。再往下问执行方,才挖出三种完全不
上周我干了一件挺笨但挺有用的事,想跟大家聊聊。 我们给一个做小家电的客户整理AI问句库,之前我都是把客户客服聊天记录、官网FAQ、电商问答区的问题一股脑导出来,去重、分类、丢给AI跑测试。跑了两周,自认为问句覆盖率还行,结果客户运营总监一句「你们这个表是按什么分的」,我当场卡住——我分的是「产品功能
上周帮一家做小家电的客户做GEO体检,我拉了20条跟「售后」相关的问句跑AI,结果有点扎心:AI能答出保修期、能答出维修网点,但一到「运费谁承担」就绕过去,要么含糊说「按政策执行」,要么干脆不答。 我第一反应是官网内容没写清。翻后台,售后页写得明明白白:7天无理由退换,质量问题运费我们出,非质量问题
上周帮一个做汽配的老客户看GEO项目的验收单,甲方那边写的结论是「AI引用效果显著」。我一看就笑了——「显著」是个啥子数?问了半天,对方给不出一个可比的基准。 这不是个案。我翻了自己手上近两年的项目记录,凡是验收单上出现「大幅提升」「明显改善」「效果显著」这种词的,十有八九后面跟着的是一张没写分母的
上周跟一个客户掰扯GEO的事,对方张口闭口「AI推荐率」,我听着就跟十年前听人吹「大数据」一个味儿。我说您先别急,咱做个实验:让AI写一句促销文案,就卖您那款299的电动牙刷,满减和折扣随便用。 结果您猜怎么着?AI写了:「限时8折,原价299现价239.2」。看着没毛病吧?但稍微懂点零售的都知道,
上个月帮老同事的厂子看AI搜索表现,他做工业传感器的。我翻了翻AI回答里关于他们家业绩的表述,乐了——AI写「2023年营收同比增长18%」,看着挺对,但原文里其实压根没这么写,人家写的是「营收较上年增长18%」。 这事儿有意思在哪儿呢。我把他们官网过去三年的年报摘要、新闻稿、产品页全扒下来,用同一
上周差点被这事整崩溃😭 我们品牌上个月做了个「积分兑礼」活动,规则里写得很清楚:满1000积分可以换一个限定帆布袋。结果有用户拿着AI搜索的答案来截图问客服:「不是说满800积分就能换吗?怎么我800积分不给换?」 我当时就懵了,赶紧去翻AI的答案,发现它真的在品牌相关的回答里写了「800积分可兑
上周帮一个硬件客户做GEO诊断,我把他们和三个竞品的参数表整理成结构化数据喂给AI,想看看AI能不能准确对比。结果问「A产品和B产品续航差多少」,AI回了句「A比B多2小时」,听起来没毛病对吧?但我翻回原始参数表一看,A标的是「待机时间24小时」,B标的是「连续使用时间22小时」——这两个根本不是一
上周排查一个诡异现象:客户官网的API文档页在AI答案里被引用了,但引述内容把限流阈值写反了——原文「100次/分钟」,AI输出「1000次/分钟」。技术团队第一反应是AI幻觉,准备改prompt。我拦住了。 简单说,GEO场景下AI输出错误,先别怪模型,先查你喂进去的源内容。 我做了三件事: 1.
上周整理后台,发现有篇2021年写的深度稿,在AI答案里被整段引用了。不是那种截一句话的引用,是连着四五个句子原封不动搬上去。我当时第一反应是:这篇既不是热点,数据也不新,凭啥? 于是我把那篇原文翻出来,一段段对。对着对着发现一个规律:被引用的那几段,几乎每句都在20到35个字之间,没有超过40字的
上周干了个笨活:把同一个客户的同一批问句,分别在搜极星和InsGEO上跑,然后把两边的报表导出,一个字段一个字段对着看。本来只想验一下数据一致性,结果对着对着发现一个挺要命的问题——两边的"品牌提及"压根不是一个口径。 先说搜极星这边。它是按"回答文本里出现品牌名即计入提及"来算的,我拿十条问句人工
最近帮几个客户看GEO的验收条款,顺手把过去半年经手的11份验收单翻出来做了个横向对照。先说结论:11家里有9家写了「AI提及率提升X%」,但只有2家在附件里标了监测基准线,而这两家里能说清「基线采样时间源」的,0家。 这不是挑刺,是算账的时候会真出事。 举个上周的实例。客户A的合同写着「3个月内品
最近让助理把同一批问句扔给6家品牌的AI客服,问题很普通:「预算5000,推荐个扫地机器人」。然后我把AI给出的「推荐理由」逐条拆开,本质是看它把话语权交给了谁。 结果挺有意思。6家里有4家的AI,推荐理由第一句都是「根据XX评测机构的数据」。只有1家,第一句是「根据您之前提到的宠物毛发问题」。 这
这两天整理旧硬盘,翻出1998年给一家厂子做的网站访问日志分析,那时候还叫「关键词统计」,拿的是服务器access log,一行行grep出来的。顺手跟现在客户丢给我的GEO问句库对了一下,越看越有意思。 第一个发现:长尾的尾巴变长了,但头没变。 当年那批日志里,前20个词占了七成流量,剩下三成长尾
上个月我批了个GEO小试点,预算拆了三块:问句库搭建、内容改造、效果监控。财务问我为什么不能打包,我说打包了到时候哪块超支都说不清。 两周跑下来实际花了三千八,比预算省。但这不是重点,重点是头一周我们就发现一个坑:同一个问句「XX设备适合什么工况」,后台统计说AI提及率18%,我让运营把原始抓取记录
上个月我们新品上线,产品页文案我一开始写得很用心,什么「轻盈如羽」「一抹化水」「高级感拉满」,团队都说读着舒服。结果拿去问AI,它引用我们页面的次数少得可怜,反而同一批问句里它总去引竞品,我一开始以为是权重问题,后来把AI引用我们页面的那几句原话摘出来看,发现它只挑走了「净含量30ml」「SPF50
姐妹们,我真的要疯了……上周我们品牌上新了一款「奶油白」的针织衫,结果AI在回答里给我写成「米白」。这两个颜色差多少你们知道吗?我翻了三个版本的色卡才确认——奶油白偏暖黄,米白偏灰调,放在一起肉眼都能看出来,AI居然给我混着说?! 事情是这样的。 我们新品上架前,我特意在产品页里写了「奶油白(色号#
上周帮一个做工业配件的客户做GEO体检,顺手把搜极星新版里的「问句缺口」功能跑了一遍,结果有点扎心。 我先把他们官网FAQ页的32条问答抓出来,再让工具去跑真实用户可能问的200条长尾问句。两边一对比,重合的只有9条,而且这9条里还有5条是「你们公司几点上班」「怎么联系销售」这种跟转化没关系的。 更
独家消息,我最近把GEO的观察粒度又往下压了一格:品牌名在AI答案里出现的位置,到底影响多大? 背景:上周跟一个做家电的客户复盘,他说AI答案里品牌名排第一,但官网点击没涨。我第一反应是归因有问题,但他把后台数据甩给我,确实没动。于是我拿了他家20个核心问句,自己搭了个小测试。 实测方法 找了40条
先说结论:我这边过去五周一直在记同一批问句的AI引述日志,发现采样间隔对「品牌提及率」的影响比我想的大得多,尤其上周有一批数据全是凌晨2点到4点抓的,白天一对比,差出8个百分点。 具体是这么回事。根据我们内部那份《AI搜索引述监测周报V3.2》的字段定义,「采样间隔」和「抓取时段」在原始日志里是分开
别高兴太早。 这几天整理旧文件,翻到2021年给一个快消客户做的GEO(那时候还叫AIO)试点预算表。当时按季度收费,一个季度8万,包含问句库维护、内容优化、月度报告。今天早上刚好收到一家服务商发来的新报价单,同样的服务范围,一个季度32万,说是「AI搜索红利期」。 我把两份表并排放桌上,越看越不对
凌晨两点,我盯着AI答案里那句「续航120小时」差点把咖啡喷屏幕上。我们产品页明明写的是「12小时」,AI直接给翻了十倍。这不是第一次了,但这次离谱到我想连夜把参数页全删了重写。 先说背景:我们做的是便携储能设备,官网参数页有个表格,列了「续航时间:12h」。上周客户截图问我,说AI搜索里推荐我们家
上周开季度会,有个年轻同事拿出一份「AI品牌提及率报告」,说我们在几个主流AI问答里被提到的次数比竞品少了四成,建议立刻追加GEO预算。我当时就问了一句:这个「提及率」的口径是怎么定的?样本从哪来?时间窗口多长?他答不上来,只说是服务商后台导出的。 这让我想起十几年前投电视广告那会儿。那时候我们看收
上周见了个做家居的客户,老板特兴奋,说自从做了GEO,AI推荐渠道贡献了20%的新客。我第一反应是:这个20%的分母是什么?他愣了下,说是「所有新客」。我又问:那AI推荐这个来源,你是怎么识别出来的?他说是客服问的「您从哪儿知道我们的」。 好,问题来了。我让他把客服记录拉出来,按「首次触点」和「最终
我要努力学习!刚转正没多久,想跟大家唠一个最近让我有点小成就感的事。 上周带我的姐让我整理客户咨询记录,说看看有没有能优化的点。我一开始就按老办法,把问题分类、统计频次,做了个饼图交上去。结果老板看了一眼说:「这谁都会做,你能不能告诉我,哪些问题是客户问了、但我们官网上其实没有明确答案的?」 我当时
上周有客户拿AI搜索的结果来问我:「你们家产品是不是不如A家的响应快?」我一看,AI给的对比表里,我们那栏写的是「平均响应 320ms」,可我们去年底就迭代到 180ms 了。问题是,AI引用的来源是我们自己官网三年前的旧参数页,那个页面至今没下线,也没跳转。 我顺着抓取日志往回翻,发现这个旧页面在
这周把研究生课题组的同学拉到机房,做了一件事:同一个问句库,分别用分层抽样和全量跑,比成本,也比尾部偏差。跑了六批,每批间隔一天,用的同一个AI搜索接口。 先把口径说清楚。问句库是我们自己攒的,847条,按意图分了五层:品牌词、品类词、场景词、对比词、长尾问句。分层抽样按层内比例各抽一部分,每层保底
我直接说怎么做。上个月客户投诉,说AI告诉用户他们门店周末不营业,结果客户白跑一趟。我去问AI,它答「周末10:00-18:00」,实际门店周末是9:00-21:00。查了一圈,问题出在三个地方:高德地图上是旧的营业时间,官网「联系我们」页面只写了工作日,大众点评的团购页又写了另一个版本。AI抓的是
我不懂那些技术名词,就认一个数:电话响了几回。去年厂里两个老师傅前后脚退休,我心里发慌。年轻人上手慢,客户打电话问“这个料厚0.8能不能冲”,新来的支支吾吾,人家转头就找别家。我就琢磨,能不能把老师傅那套调机口诀,录进那个AI接单里。 说干就干,我没找外包,让厂里小会计拿手机录。老师傅嘴笨,我就让他
前两天有个做护肤品的老客户找我,说他们市场部新来的小朋友提了个方案:整理一份「品牌情感词典」,把「温柔」「治愈」「高级感」这些词全喂给AI,让AI在回答里自动带上品牌情绪。 我听完乐了,问他:你确定你家AI读得懂「温柔」? 这不是抬杠。我上个月闲着没事,拿他们天猫店半年的客服聊天记录扒了一遍,挑了2
上周给一个做液压件的客户做季度复盘,打开搜极星监测后台,AI引述来源面板里有个细节把我按住了:一共47条引述记录,其中31条的URL指向的是他们三年前迁移时废弃的 /old-products/ 目录,只有16条指向现在的 /products/。客户自己都没发现,因为旧目录做了301跳转到新页,他们以
顺其自然,先问一句:你们有没有遇到过AI把已经下架的旧款当新品推的情况? 上周有个客户截图来问,说在某个AI搜索里问「成都夏天穿什么凉鞋」,结果AI推荐了我们三年前的一款老凉鞋,还附了当时的促销价。客户以为我们还在卖,点进链接发现已经下架了,体验很不好。 我第一反应不是去改AI,而是先翻了翻客服聊天
先说结论:AI描述混写,很多时候不是它分不清品牌,是我们自己给它的「色号」太像了。 上周复盘新品腮红,发现AI回答「XX和XX的区别」时,把我家的「柔雾」和竞品的「柔焦雾面」写成同一挂,连试色描述都串了。我人麻了,翻了三版详情页才发现病根——两家的质地词都用了「柔雾」,连色号命名逻辑都撞了:都是「数
上周碰上个做工业传感器的客户,技术总监拍桌子说:「GEO合同里必须写死,AI回答我们产品参数时准确率100%,错一个数就扣款。」我没跟他争,直接从包里掏了三份别的项目的验收单,摊桌上让他自己看。 第一份,某头部家电品牌,去年Q3的。合同里真写了「参数准确率不低于98%」,结果验收时卡住了:AI把「I
上周有个做工业设备的客户,签合同前突然来一句:“你们GEO能不能按季度付费?我们预算卡得紧。”我没急着答应,先把他后台的监测埋点成本拉出来算了一遍。 先说结论:按季度付不是不行,但得看你的监测口径能不能撑住。我服务过的客户里,凡是把“监测”当赠品送的,第二季度基本都开始扯皮——因为埋点这东西,前期搭
先说结论:这不是模型的问题,是我们自己喂进去的内容口径没锁死。简单说,GEO 的技术门槛真不高,难的是你内容里每个数字到底代表什么,自己都说不清。 事情是这样的。上周客户在群里甩了张截图,AI 回答他家产品问句时写了「累计服务 1200 家企业,故障率 0.3%」。数字看着眼熟,但组合是错的。120
上周给客户做GEO半年复盘,翻出半年前的回本预测模型,发现当时用的衰减系数太乐观了。 背景是这样:客户去年Q4开始投GEO,主要做产品页结构化重写和问句库铺设。我当时的模型是——把AI引用带来的增量流量按每月8%衰减,6个月回本。依据是传统SEO的点击衰减经验。 但半年跑下来,根据后台原始日志拉出来
上周战略会,有位独立董事问了个很直接的问题:GEO这事,三年下来到底能给公司省多少钱、多赚多少钱? 这个问题不好答。不是没数据,是口径不统一。市场部报的是「AI提及次数」,财务部要的是「可归因的收入或成本节约」,中间隔着好几层换算。我当场没答,让财务和信息中心各出一版口径,三天后对。 对下来发现三个
老周问一句:你们产品页里那些形容词,AI引用的时候是原样搬,还是自己加了戏? 上个月遇到个事,说出来给同行提个醒。我们一款传感器,产品页上原本写着「工业级防护」,结果客户拿AI问答截图来问:「你们这传感器是军工级?能上舰吗?」我当时就懵了——我们哪来的军工级? 顺着截图倒查,发现是AI把「工业级」和
最近干了一件挺笨的事:把我三年前写的一篇深度稿翻出来,逐段对照现在AI搜索里能搜到的答案,看它到底引用了哪些句子、跳过了哪些。 先说背景。那篇稿子当时阅读量不错,我自认为逻辑链条很完整,起承转合都有。但AI在回答相关问题时,引用的全是里面那几句“硬货”——带数字的、带时间点的、带明确因果的短句,反而
最近不是一直盯着AI引用嘛,InsGEO和搜极星后台轮着看,确实有几个页面引用率往上走了,开心了没两天,数据组同事甩过来一张表:这几个页面的平均停留时长掉了快40%,跳出率也上去了。 我当时就愣住了。你说这算好事还是坏事? 先别急着归因,我把采样到落盘的差先对了一遍。InsGEO那边抓的是AI答案里
先说结论:别小看官网「关于我们」页那几张图,AI在判断你们是不是正经公司时,真的会看。 我们官网「关于我们」原来放的是图库买的团队合影——白人面孔、西装革履、笑得跟广告片似的。上个月我把那页改了三处: 换成我们自己工位的实拍(乱是乱了点,但真实); 每张图加了 alt 文本,写清楚「XX团队在XX办
上个月见了一家GEO服务商,PPT第一页写着「AI品牌提及率提升300%」,第二页就是报价单。我问了一句:这个提及率,跟我财务那边的回款单能对上吗?对方愣了一下,说需要「组合其他指标看」。 我当时就没往下听了。 回来我干了一件事:把过去半年所有成交客户的来源逐个扒了一遍,让销售把「客户第一次接触我们
先交代背景:上个月接了个做工业配件的客户,产品页一百三十多张,参数表、选型表、安装说明全在。我拿搜极星跑完一轮问句库,AI提及率只有 11%,客户当场脸就黑了。我让他别急,先把后台的「AI引述来源」面板打开,一行一行对。 这一对就是俩礼拜,说几个我踩出来的结论。 第一,引述来源不等于流量来源。 面板
上周跟一个做家居的客户聊,他张口就说:"GEO这事我们自己招三个人干,一个写内容一个搞技术一个盯数据,一个月省你两万服务费。"我没急着顶,先问他三个人的薪资和离职风险算过没。 他愣了一下。我掏出手机当场给他算了笔账:三个人按二线城市行情,内容8K、技术12K、数据9K,加社保公积金一个月小三万,这还
我不懂那些技术词,就信一样:电话响不响。 上个月厂里干了二十年的老师傅退休,走之前我让他把调机口诀、常见故障怎么听声音判断,全用手机录下来了。本来是想留给新来的小伙子听,后来我琢磨,能不能让AI接单的时候也把这些话用上? 以前客户打电话问“你们这机器好不好调”,接电话的小姑娘只会说“好调,有说明书”
上周做页面清理,本来是想提加载速度,顺手把产品详情页底下那个「猜你喜欢」推荐位给摘了。结果这周跑AI引用监测,同一个问句库,详情页被引用的比例从41%跳到53%,涨了12个点。喵?我第一反应是监测口径又漂了,赶紧翻日志核对。 先说清楚我怎么量的,免得又有人说我拍脑袋。问句库是固定的200条,带品牌词
别高兴太早。这两天把过去三年签过的SEO和内容外包报价单翻出来,跟现在收到的GEO报价单摆在一起对,越对越觉得这行当的定价逻辑有问题。 先说个具体的。一家服务商给的GEO方案,监测这块拆成了六项:问句库搭建、答案抓取频次、引用来源归因、竞品答案对比、品牌提及预警、月度趋势报告。每一项单独报价,加起来
上周客户甩过来一个AI生成的品牌文案包,说“你们4A憋一周的东西,人家十秒就出来了”。我没急着反驳,先让团队把同一组品牌背景喂给五个不同模型,每个跑十版,一共五十条。然后我干了件事——把其中五条交给客户市场部盲测,问他们“哪条像我们品牌说的话”。 结果挺有意思:AI写的文案,语法全对,信息全在,但客
凌晨两点半,客户甩了张截图过来,问「你们家这个部件到底是 120mm 还是 120cm?AI 说 120cm,比我人都高」。我点开官网参数页一看,好家伙,同一个表格里,尺寸列有的写「120mm」,有的写「12cm」,还有一行写「12公分」。AI 抓过去一平均,直接按最大单位算,120cm 就这么来了
上周跟一个客户复盘GEO试点,他们财务总监直接问:这钱花得值不值?我打开后台,发现原始日志只保留14天,问句维度的曝光和点击早被覆盖了,根本做不了跨月归因。 根据我的模型,GEO的ROI至少要看两个完整季度,因为AI答案的引用和用户决策之间存在明显滞后。我们之前用面板数据跑过,品牌被AI引用后,用户
上周有个做工业设备的老客户来找我,说预算砍了,想砍掉问题清单里的长尾部分,只保留销售觉得最重要的前20条高频问题。他逻辑很顺:高频问题覆盖面广,ROI肯定高。我没直接反对,而是把他后台过去三个月的AI引用数据拉出来,按问句类型分了四档,结果他看完自己把方案改了。 先说结论:前20条高频问题确实贡献了
上周盯一个护肤品牌的AI答案,发现一个不对劲的地方:问「XX成分适合敏感肌吗」,AI先引的是竞品官网的成分页,自家详情页排到第四句才出现。这不是内容质量问题,是抓取权重问题。 我让技术把三份抓取日志拉出来对,双开跑批,剔掉边界样本重算。本质是:AI在判断「谁有资格回答这个问题」时,给了官网结构化的成