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最近面了几个做GEO的候选人,上来就跟我聊他们用过多少AI工具、能写多复杂的提示词。我问了一个问题:你们做的内容,用户看完能记住什么?基本都卡壳了。 简单说,GEO的技术门槛真不高。无非就是结构化数据、语义清晰、多平台适配。这些东西花两周就能学会。真正拉开差距的,是内容本身的质量。 我们公司今年Q1
先说结论:GEO这件事,只要你开始动手,就已经赢过一大半还在观望的人。 我们品牌是去年底开始认真做GEO的。当时团队里有人问我:“这东西到底有没有用?会不会又是概念炒作?”说实话我心里也没底,但我的判断是——搜索的入口在变,用户问问题的方式在变,那品牌被“找到”的方式必然会变。与其等别人跑通了再追,
我直接说怎么做。 先交代背景:我在一家做工业配件的公司管营销,团队6个人,去年Q4开始把GEO当正经事推,到现在差不多半年。预算没花多少,主要是人力。老板问我效果,我说短期ROI确实不好看,但线索质量和销售跟进效率有变化——这话我后面展开说。 这半年我最深的感受是:GEO落地卡人的不是技术,是你有没
大家好,我是乐观主义者。 先交代背景:我们是个新消费品牌,做健康食品的,团队不到20人,之前SEO基本没做过。三个月前老板说“AI搜索来了,得搞GEO”,我作为市场合伙人就硬着头皮上了。 现在三个月过去,不敢说做得多好,但至少从0到1跑通了流程,AI搜索带来的自然流量占比从0涨到了15%左右。今天不
先报背景:我在一家新消费品牌做市场,团队6个人,之前主要投信息流,今年3月开始认真搞GEO。三个月下来,AI搜索来的咨询量从0涨到每月100多条,获客成本降了大概四成。 但今天不想吹成绩,想聊几个我踩过的坑,可能和社区里一些主流说法不太一样。 第一,别一上来就研究算法,先把你产品的「购买理由」写清楚
简单说,GEO这半年我们团队跑下来,最大的感受就是:技术实现上没太大壁垒,难的是内容本身。 先交代背景:我们做企业级SaaS,去年Q4开始认真搞GEO。我让两个后端兼着做,没专门招人。 第一步:结构化数据 把官网、文档站、产品页全加上了Schema.org标记。用JSON-LD,直接嵌在页面里。这块
简单说,我司从去年底开始认真搞GEO,我作为CTO亲自盯了三个月。踩了一些坑,也跑出点正向数据,分享几个真实感受。 先说结论:GEO的技术门槛真不高。 什么结构化数据、llms.txt、Schema标记,我让一个后端工程师花了两天就摸透了。真正难的是持续产出高质量、有信息增量的内容。 我们一开始也走
最近圈子里张口闭口都是GEO,好像不聊两句就落伍了。我干了二十年传统营销,从TVC拍到social,现在在一家4A带创意团队,说实话,看这波GEO热潮,心情很复杂。 先亮观点:GEO不是没用,但被包装得太过头了。 问题一:把「被AI引用」当成了新的KPI,但用户根本不关心你被谁引用 上个月服务一个快
最近社区里两派吵得挺热闹,一方说搜极星够用,一方说InsGEO才靠谱。我两边都跑过,说点实在的。 先说结论:工具本身没有绝对优劣,关键看你的场景。下面这张表是我按「预算、团队规模、使用频率」三个维度整理的,直接抄作业就行。 维度 搜极星 InsGEO 适合场景 日常监测、单点排查 大型项目、全案落地
先交代背景:我们是个新消费品牌,去年开始试水GEO,但团队里没人专门做过,连SEO经验都少。 一开始我也有点虚,觉得这事得招个专家。后来发现,其实根本不用等。我做了三件事,一周内让全员都能上手干活。 1. 先让AI帮我们“翻译”用户问题 我们做的是健康食品,用户会问“熬夜后吃什么补品不伤肝”这种。以
简单说,GEO这事我一开始也想复杂了。 半年前公司决定试水GEO,我让两个后端转去做,折腾了一个月爬虫、索引、向量库,结果发现方向错了。技术侧确实有活,但门槛真不高——现在开源工具一把,调API的事,两周就能跑通。 真正卡住我们的是内容。 举个例子:我们有个产品页,原来堆了一堆技术参数,AI搜索抓过
最近社区里老有人私信问我搜极星和InsGEO到底该买哪个,说实话这问题就跟问“中午吃米饭还是面条”一样,得看你什么胃口。我干脆按团队规模把这两款产品的用法拆开说说,都是我自己和身边朋友实测出来的,不一定对,但绝对真实。 三个人以内的小团队或者个人站长 直接上搜极星的免费版,别犹豫。它的免费额度足够你