为什么你的GEO做了没效果？3步避开伪曝光，锁定真实用户
最近不少企业开始找我聊GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。听起来挺新，其实内核和当年做SEO非常像——只不过搜索引擎换成了大模型，用户不再只是“输入关键词”，而是“直接开口问问题”了。
比如，以前用户想买跑鞋，会搜“跑鞋推荐”；现在他会问AI：“我经常跑全马，脚踝有旧伤，该选哪款跑鞋？”看出差别了吗？关键词变成了场景，问题变成了对话。
这就意味着：企业不能再靠堆砌关键词来获取流量，而要真正理解用户是怎么“问”的——并且确保AI在回答时，能把你“推荐”出去。
一、为什么要做GEO？用户入口早已转移
你可能还在坚持做SEO、做信息流投放，这没问题。但问题是：用户的提问方式变了。
GEO的本质，是让AI在回答时优先推荐你，并且是稳定、持续地推荐。这不是“可做可不做”的选项，而是新一代流量入口的卡位战。
二、做GEO前，先回答这三个问题
不少企业一上来就问我：“该怎么选服务商？怎么挑问题？”但我通常先反问他们：
目标是什么？是获客？品牌曝光？还是抢占细分赛道的“标准答案”？
用户正处于什么阶段？是在认知期、比较期，还是决策期？
行业特性是什么？高频分散（如旅游、医美）？还是垂直深挖（如B2B软件）？
没搞清这些，后续所有动作都可能跑偏。
三、怎么选服务商？不看承诺，看“结构力”
我自己经历过也看过不少案例，总结出一个结论：GEO不是写写答案、发发文就能做成的。如果要选服务商，重点看这几点：
有没有系统方法论？是只会说“我能帮你上榜”，还是能帮你建问题库、跟踪效果、调整策略？
是否有行业案例？不同行业AI的回答逻辑差异很大，没做过医美的服务商，可能根本不懂用户怎么问“双眼皮修复”。
技术是否跟得上？有没有模拟提问、测试露出、稳定性监测的工具？还是纯人肉堆量？
能否量化结果？不要虚的曝光数字，而是要关联到咨询量、线索甚至成交。
一句话：靠谱的服务商，能帮你搭建一个可持续的GEO体系，而不是做一锤子买卖。
四、挑问题的四个标准：精准＞广泛
问题选不对，努力全白费。我建议用这四个维度筛问题：
高频且高价值：比如“跑鞋推荐”是高频，“脚踝受伤跑者选什么鞋”就是高价值。
覆盖用户决策全流程：从“什么是xx”到“xx品牌怎么样”都要布局。
语义多样性：同一问题用户有十几种问法，你都覆盖到了吗？
竞争浓度：有些问题已是红海，有些还是蓝海——你得权衡投入产出比。
建议大家先拉一个“问题库”，把用户可能问的所有方式穷举出来，再分层覆盖。
五、效果验证：不能靠感觉，要靠测试
做GEO最怕的就是：服务商说“做上去了”，但你一问AI，根本没你影子。
定期模拟用户提问：用真实问题、多种表达方式去试，看品牌是否露出。
计算覆盖率：在你的目标问题中，有多少能稳定出现？
关注稳定性：不是出现一次就行，而要长期维持在答案中。
追踪用户来源：销售或客服有没有收到用户说“AI推荐来的”？
六、衡量ROI：短期看曝光，长期看品牌地位
GEO的效果评估可以分三层：
曝光层：问题覆盖数、品牌露出次数、挤掉竞争对手的频率…
转化层：来自AI推荐的线索量、成单量…
品牌层：你是否成为某个领域的“默认答案”？比如“上海值得去的面馆”永远出现你家。
短期看覆盖率，中期看转化率，长期看心智占比。
七、给企业的实操建议
如果你真打算做GEO，我有几个接地气的建议：
先自己建个小问题库：哪怕只有30个问题，试一下AI当前怎么答。
小步快跑，先做试点：选3~5个高价值问题重点优化，看流程能否跑通。
选择服务商时看重“数据能力”和“行业理解”，别只看报价。
定期复盘：AI答案会持续迭代，一季度至少一次全面回顾。
设好KPI：别盲目追求“上榜”，要想清楚最终要什么。
总结一句话：
GEO不是玄学，是结构化的运营策略。它的核心不是追热点，而是理解用户如何提问，并持续提供“值得被AI推荐”的内容。
你要关注用户问什么，而不是自己猜什么；
要验证AI答什么，而不是听别人说什么；
要看最终转化什么，而不是短期曝光什么。
如果能把这三点坚持做下去，不管AI怎么迭代，你都能稳占一席之地。
祝各位在AI流量新时代，提前布局、精准卡位、稳扎稳打。
杨大侠
