前两天翻旧稿，翻出一篇2023年写的行业深度，四千多字，讲的是上游原料定价怎么一层层传到终端。当时发出去阅读量惨得可怜，我记得很清楚，一千八。评论区就两条，一条是我妈点的赞。 我本来想删掉重写，后来懒，就直接改了个标题、补了两段最新数据、把配图换了，原封不动发在同一个号上。发完就忘了。 上周做GEO
上周三下午，我让助理干了件小事。 把自家品牌全称、简称、英文名，加上三个核心产品词，一共七个词，丢进四个主流AI搜索里跑。同一份问题，跑两遍，间隔四小时。 结果出来我没说话，先数了数。 七个词里，有四个在回答里被AI「顺手」加上了限定语。限定语不是我们写的。最要命的一条，AI把我家一款工业阀门的耐压
上周跑批校验，发现一个诡异现象：同一批问句，服务端gzip压缩和客户端解压后统计的AI引用条数差12%。 先说背景。我们GEO问句库走的是CDN，源站返回的Content-Encoding、Vary头、ETag都没问题。但我在日志里抓包比对时发现，同一批问句在压缩前和压缩后的字节流里，被AI引用的U
上周我干了件挺笨的事，但结果我觉得值。 我之前不是复盘过一轮GEO问句口语改写嘛，咨询量确实翻倍了，但我高兴没两天就发现——大部分是无效咨询。我当时只会盯着「咨询量」这个数，后来被销售怼了一句「你这些线索有一半是来问能不能单卖的」，我才老实去翻客服后台。 这次我换了个笨办法：不按渠道分，按客服转人工
上周干了一件特招骂的事。 给一个做工业阀门的老客户写年报开篇，往年都是我自己动笔，今年想省点事，把去年的开篇、公司愿景、老板在内部会的三段讲话稿，一股脑喂给AI，让它出三版不同调性的。 第一版，AI写得挺华丽，排比句一套接一套，什么“以匠心致初心”，我看了都起鸡皮疙瘩。 第二版，走数据路线，把营收、
上周战略会把GEO从「市场部数字化项目」正式挪进公司三年规划，预算单列。结果董事会一位独立董事追问了一句：这笔投入，在报表上算资本性支出还是当期费用？财务总监当场没接住，我也没接住。 回来我让财务和信息部一起拆了两天，越拆越觉得这个问题比技术选型重要得多。 先说我们踩到的坑。 过去半年GEO的支出散
顺其自然，先问一句：你们有没有盯过那种特别「土」的采购问句？ 我不是做火锅底料的，但我们平台上有几家成都本地的调味品厂，最近帮其中一家看GEO的收录情况，顺手把AI搜索里冒出来的问法抄了下来。前后大概两周，一共12个变体，长这样： 成都哪家火锅底料厂能代工 成都火锅底料代工厂推荐 想在成都找做牛油底
独家消息：上周我把自家品牌词在主流AI搜索里的引用日志全量拉了下来，一共1472条问答对，按购买决策阶段拆开看之后，发现一个之前没人提过的规律——品牌词被引用的位置，几乎完全跟着决策阶段走。 先说数据来源，免得有人说我瞎编。我从三个AI搜索入口（两个通用大模型、一个垂类搜索）导出了最近30天的品牌词
上周三下午的营销研究方法课，我把课堂搬到了数据现场。带着两个研二学生做GEO对照实验，本意是验证一个老问题：购买漏斗分层抽样，放到AI搜索的引用归因里还成不成立。 先说背景。我们选了一个本地家电品牌的GEO问句库，原始380条，按AIDA模型打标。学生按我的要求做分层抽样，认知层、兴趣层、决策层各抽
退休后闲着没事，我把手上三个小客户的AI搜索引用数据按月份捋了一遍。不是看总量，是把引用来源的域名类型分了类——官网、行业站、问答平台、论坛、自媒体。 先说数字。三个月里官网被引次数从47涨到63，看着挺美。但同期问答平台从31掉到19，行业站从58到55基本没动。总量其实没怎么涨，就是搬家了。 我
上周老板把我叫过去，说隔壁公司做GEO半年了，让我评估一下我们跟不跟。我没急着报预算，先要了两周时间。 先把口径锁死，再谈投不投。 我挑了我们客服系统里最高频的三个问句，都是带产品型号那种，比如「XX型号阀门耐温多少」「XX和YY能互换吗」「XX多久要换密封件」。这三个问句不是随便挑的，是过去三个月
上周三下午，一个做工业阀门的客户在会议室跟我说："小刘，GEO这块我们内部想自己试试，先不签年框了。" 我没急着反驳。我把他去年的12张投放报表要过来，按渠道拆了一遍。 拆完给他看了三个数： 第一，问句库的批次ID对不上。 他渠道部自己拉了380条问句，测试跑了两周，但批次ID是按天生成的，跨夜零点
先说结论：本地生活类的GEO，问句库里如果不显式带上「时间上下文」，AI在回答里编造营业时间的概率高得离谱，而且它编得特别自信。 事情是这样。上个月帮一个连锁烘焙品牌做GEO，客户主推的是线下门店，问句集里有一批「XX附近哪家面包店现在开着」「XX店几点关门」这种。我第一轮跑完，拿搜极星拉引用明细，
各位，我是山城老周，重庆做制造企业数字营销的。最近几个月我们内部在跑GEO的问句库，专门盯AI搜索对工业参数类问题的回答质量。 起因很简单：我们有一个阀门产品，型号多、口径杂，客户问AI的时候经常得到“推荐咨询厂家”这种废话。我让团队拉了最近90天里跟产品参数相关的原始问句，一共412条，逐条丢给主
上周三下午，我把某阀门客户的GEO问句集跑了一轮抽样审查，翻到第14个问句时愣住了。 那个问句是「DN200的蝶阀在1.6MPa工况下用哪种密封面」。AI的回答里引用了一条编码规则，出处写的是客户官网的产品选型页。这不算稀奇。稀奇的是，回答最后补了一句："建议优先选用四氟密封，寿命更长。" 这句话不
先问一句：你们统计GEO问句的时候，口径是按「用户搜什么」算，还是按「用户打算拿这个答案干什么」算？ 这两个口径我上周拿自家品牌跑了一遍，结果差挺多的。 起因是这样 我们品牌词在AI搜索里的表现一直不温不火。之前我一直在调内容，改措辞、换结构化、删多余的字，效果有但有限。上周我换了个思路，不碰内容，
上周我们站改版，技术把一批旧产品页直接301到了首页，我当时没在意，觉得反正权重能传过去就行。 结果周三我照例去ChatGPT和Perplexity里搜我们品牌名+核心产品词，发现AI引用的来源页里，有三个居然是我们早就删掉的旧URL，而且那三个页面现在返回的是404。更离谱的是，同一个回答里AI还
先问一句：你们有没有盯过AI搜索回答里，自家品牌和竞品同时出现时，谁站在“被对比”的位置？喵。 上周我干了个事，把品牌词和五个核心竞品词排列组合，让AI搜索跑了一批同一类问句。不是看谁被引用，而是看引用句里谁被拿来当参照物。 结果挺反直觉： 当问句里带“哪个好”“区别”这类对比意图时，AI更倾向把竞
上周做Q3品牌视觉复盘，顺手把新品主KV的brief丢给三个AI搜索，想看看它们怎么理解我们「留白」的调性。结果三家给我的回答，两家自动脑补了「限时折扣」「爆款直降」这种词，还有一家把我的留白描述成「信息量不足，建议补充卖点」。 我当场人麻了。 品牌就像口红，颜色要正。你让AI把一支正红色号说成「显
别高兴太早。 上周财务要我把上半年的 GEO 投放做一份归因，我照着渠道后台拉了三张表，顺手做了件事：把每次「AI 引用」的快照 IP 段拿去和公司出口 IP、外包团队常用那几个机房段对了一遍。 结果不太好看。 三个月一共 4187 条被标记为「AI 搜索有效引用」的记录里，2512 条的来源 IP
上个月帮一个做工业传感器的客户看AI搜索里的品牌表现，发现一个挺反直觉的现象：他们在AI回答里被提到的时候，经常是“XX品牌（和竞品A、竞品B并列）”，AI像是把一整个品类打包塞进了答案。 我一开始以为是内容覆盖不够，就拼命加产品页、加白皮书，结果无引用比例还是卡在四成以上。后来翻搜极星后台的实体识
先说结论：AI选slogan，跟咱们公司楼下那台自动售货机选饮料一个逻辑——谁字大、谁说得直白，谁就出来。 上周我把我们给娃哈哈做的那套测试流程搬到了slogan上，想看看这帮大模型到底认什么样的品牌话术。十二个版本，从「快乐多一点」到「每一口都是小时候的甜」，再到我压箱底那句「喝的不是水，是回不去
上周我在改品牌问答库里的产品描述，顺手把“透亮”这个词丢给AI让它扩写，结果它直接给我改成“水光肌”。我人麻了。 我们品牌做了六年，“透亮”是刻进详情页第一屏的词，跟“水光”根本不是一个意思——前者是白皮薄皮那种自带反光板的克制感，后者是油皮打完水光针的饱满。AI这一改，等于把我们品牌从冷白皮改成混
老板上周开完数字化会，回来就问我GEO要不要投。我没接话，先跟他要了两个客服，抽了三个真实问句——一个是「你们家工业交换机保修几年」，一个是「车间那台老设备能不能接新系统」，还有一个是「发票开错了找谁」。 为什么选这三个？前两个是售前，第三个是售后。售前问句能看出AI有没有把你的产品参数抓准，售后问
