hi，大家好，我是seven。一个专注用AI赋能品牌的实践者。

——这是我的第52篇原创内容。

　ㅤ

上周参加了AIDSO组织的一场GEO线下活动，从下午一直听到傍晚。

　ㅤ

整体感受就是干货密度比我预期高。有些观点也刷新了我对这个行业的理解，有些方法我觉得今天就能用。

　ㅤ

这篇就来聊聊这次活动给我的几个新认知。有些是对已有经验的刷新，有些可能会影响我接下来自己做BrandGEO产品的方向。

　ㅤ

　ㅤ

01.GEO正在走SEO当年走过的路，现在还在红利期

　ㅤ

　ㅤ

行业发展总是压着相同的韵脚：比如GEO行业的发展轨迹和SEO几乎一模一样。

　ㅤ

SEO最开始也是蛮荒阶段。堆关键词密度、发垃圾外链，偏黑帽的打法也能出效果。直到2003年谷歌更新了佛罗里达算法，把这些打法全部摁掉了，行业才慢慢进入规范化。

　ㅤ

再后来站长工具、爱站、5118这些数据工具出现，SEO进入了基于数据的精细化运营阶段，一直到今天。

　ㅤ

GEO现在就处在从蛮荒到规范的转折点上。

　ㅤ

前一段时间很多人靠批量发稿工具一口气发几万篇内容，拼的就是概率。但315晚会曝光了GEO行业乱象之后，市监局开始管这个事了，违规内容罚款十几二十万起。媒体也在自律，一些太出格的内容直接拒稿。

　ㅤ

甚至大模型平台自己也在调整算法，如果检测到某个品牌最近发布了大量营销文章，会直接在回答里提醒用户谨慎选择。

　ㅤ

三方同时在收紧，黑帽打法的空间会越来越小。

　ㅤ

这对我做BrandGEO产品也是一个验证。数据和内容质量，才是这个行业的长期壁垒。蛮荒期的打法越早放弃越好。

　ㅤ

如果你现在在做GEO或者准备做，有一个简单的判断标准：你的打法是不是建立在数据之上的？如果是，就能穿越行业洗牌。如果只是批量发稿拼概率，越早调整越好。

　ㅤ

　ㅤ

02.选对问题比写好内容更重要

　ㅤ

这是这次活动对我触动最大的一个认知。

　ㅤ

做GEO的第一步其实是筛选问题，内容质量是第二步。什么样的问题值得去做？有两个维度：

　ㅤ

比如现场举了一个大家都比较意外的例子，适合做GEO的一个问题是："母亲节送妈妈什么礼物好"。

　ㅤ

几乎没有品牌会想到去做这种场景化的问题。做保温杯的，第一反应肯定是去做"保温杯哪个品牌好"这种品类词。但母亲节送妈妈一个保温杯，完全合理。

　ㅤ

这让我意识到一个很关键的思维转变：做GEO的选题思路要从「品类词」跳到「场景词」。

　ㅤ

因为所有的购买都发生在特定场景下的。母亲节是一个场景，教师节也是。熬夜加班是一个场景，周末带孩子出去玩也是。这些场景化的问题，用户需求明确，行业内几乎没人主动布局，竞争度极低。

　ㅤ

这跟海外SEO里用Semrush选词的逻辑其实是相通的。Semrush可以看到一个关键词的KD值、搜索量、商业属性。

　ㅤ

　ㅤ

国内虽然平台和数据更分散，但已经有第三方平台已经在做类似的事。通过他们积累的社媒平台数据，算出一个热度值来衡量问题在AI平台的流量大小。虽然不是特别精准，但可以看相对水平，这就够用了。

　ㅤ

　ㅤ

如果你也在做GEO，可以试试这个方法：

　ㅤ

　ㅤ

03.你知道的品牌在AI眼里长什么样吗？

　ㅤ

现在越来越多的人会在AI平台上对品牌和产品做背调。

　ㅤ

比如有用户直接问"吉林某某律所某某律师怎么样？"，豆包说这个律师胜诉率高口碑好，元宝说是资深专家。这些正面的AI评价会直接影响用户的决策效率，用户找到你的时候已经不是生客了。

　ㅤ

反过来也一样。"五个女博士靠谱吗？"这个问题，豆包的回答是：北大博士人设是营销套路，产品只是普通饮料，黑猫投诉上有上百条反馈。看到这种评价，用户基本不会再选择这个品牌。

　ㅤ

所以我现在的判断是：品牌词GEO应该是优先级最高的事情，而且要分两步做：

　ㅤ

具体来说，优先布局这两类问题：

　ㅤ

　ㅤ

04.GEO的投入产出比远超我的预期

　ㅤ

GEO的投入主要就两部分：媒体发稿费用和人力成本。而且人力不需要专门招人，复用现有的SEO、内容营销或品牌宣传岗位的员工就行，把操作流程标准化之后，执行门槛并不高。

　ㅤ

比如现场提到有一个做连锁汽车维修店的例子，提及率65%，平均提及排名1.8名，一个月总费用276块钱。这种本地服务类的生意，GEO几乎是零门槛就能起步。

　ㅤ

还有一个变化很关键：豆包不仅能展示电商卡片（用户在AI对话里直接点击就能购买，不需要跳转APP），最近还上线了直播间卡片。

从2025年7月开始，抖音后台可以拆分出来自豆包的订单了，GEO效果可以被精准核算ROI。

　ㅤ

　ㅤ

GEO正在从一个"试试看"的渠道，变成一个可以常规化运营、可以算清楚账的推广方式。

　ㅤ

但这里要提一个关键的追踪方法。现场分享了一个头部外卖平台的案例，他们年度GEO预算1000万，对交付有很严格的四级结算标准：

　ㅤ

他们用的追踪方法是：设置一个只用于GEO推广的专属搜索关键词+优惠券，通过统计这个关键词的搜索量和优惠券的领取核销数据来算GEO效果。

　ㅤ

为什么要这么做？因为通用类问题里AI直接露出手机号的概率只有8%左右，豆包相对最高也只有12%。所以与其指望AI直接露出你的电话，不如引导用户去搜一个特定关键词然后领券，转化概率要高得多。

　ㅤ

如果你在做线索类业务的GEO，这个「专属关键词+优惠券」的CTA追踪方法很值得参考。

　ㅤ

　ㅤ

05.国内做GEO和海外做GEO，底层逻辑完全不同

　ㅤ

这个话题我之前就有体感。我自己做BrandGEO是针对海外的GEO优化，这个定位也是我在了解海外用户和国内用户的需求差异后选择的。

　ㅤ

　ㅤ

核心差异在四个层面：

　ㅤ

　ㅤ

其中第二点的差异最根本。国内之所以以媒体发稿为主，是因为大多数品牌没有独立官网，AI引用的内容来源分散在各个媒体平台上。

而海外的AI引用更偏向品牌官网和独立站内容，因为谷歌生态下品牌官网本来就是核心阵地。

　ㅤ

这也是我为什么选择做海外GEO的原因。国内和海外的GEO工具需要解决的核心问题完全不同：国内重在内容分发和媒体选择，海外重在官网内容优化。

对于沿用我之前的品牌经验来说，从内容生产端切入，用SEO内容优化的逻辑来做GEO，不跟着卷大家都在做的监测，会更适合我。

　ㅤ

如果你同时做国内和海外市场，有一点要注意：不能用同一套打法。先搞清楚你核心目标客户的所在领域，以及平台引用的是什么类型的内容来源，再决定优化策略。

　ㅤ

　ㅤ

06.GEO的终局可能是用AI优化AI？

　ㅤ

　ㅤ

拔刀刘老师把GEO行业的打法分成了三个流派。我觉得这个分法挺有意思，而且正好对应了行业从早期到成熟的演进路径。

　ㅤ

第一种是盲打派。买个发稿平台批量发，拼概率，没有数据支撑。说实话这种方式有点污染互联网的感觉，而且随着平台治理收紧，迟早被淘汰。

　ㅤ

第二种是数据派。通过数据工具分析引用来源、优质内容特征，用数据指导选题和内容创作。这是目前的主流做法，也是我自己在用的方法。但瓶颈在于做决策的还是人，需要人去看数据、做判断、写内容，效率有上限。

　ㅤ

第三种是系统派。把原始数据交给AI Agent，让AI自主完成数据分析、选题、内容生成全流程，形成完整的数据闭环。

　ㅤ

我觉得系统派可能就是GEO的终局。

　ㅤ

原因很简单。GEO拆开来看就两步：第一步是数据分析，哪些问题值得做、发到哪些媒体、什么内容结构更容易被引用。第二步是内容生成。这两步恰好都是AI最擅长的事情。

　ㅤ

海外已经有平台在往这个方向走了。比如Profound，目前逐渐长成了一个GEO领域的AI Agent平台：你可以根据不同场景自定义Agent，设置任务模板、抓取来源、输出规则和知识库引用，然后让它每天或每周自动跑任务。设定一次，后续就不需要人工重复操作了。

　ㅤ

　ㅤ

人去读数据当然能读，但没有AI那么擅长，容易有遗漏。直接把数据交给一个成熟的Agent，它可能会洞察出更多的规律。

　ㅤ

对于现阶段的从业者来说，我的思路是：先用数据派的方法跑通流程，积累经验和数据。等AI Agent工具更成熟的时候，再逐步切换到系统派。不用急着一步到位，但要知道终局在哪里。

　ㅤ

　ㅤ

最后的话

　ㅤ

这次参加GEO的活动，具体方法学了不少，但对我来说最有价值的是对GEO行业整体图景的认知变得更清晰了。

　ㅤ

GEO行业还在早期，红利窗口还在。但这个窗口不会一直开着。当越来越多的品牌意识到要做GEO的时候，竞争度会快速上升，早期那种低成本高回报的案例会越来越少。

　ㅤ

对于我来说，这次活动也让我更坚定了BrandGEO产品的方向。市场多从数据监测端切入，而我从内容生产端切入。SEO的核心就是做内容优化，GEO也一样。先解决内容生产的问题，再逐步完善数据监测功能。

　ㅤ

如果你也对GEO感兴趣，我们不妨可以聊聊。