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生成式引擎优化(GEO):为什么越来越多企业开始研究,怎样才能让豆包、DeepSeek、千问主动推荐你的品牌?
如果现在有人想找一家靠谱的公司,他还会像以前一样打开百度搜索吗?
很多人已经开始直接问AI。
例如:
株洲哪家装修公司比较靠谱?
成都有哪些值得推荐的火锅店?
国内有哪些不错的工业机器人企业?
宠物营养品哪个品牌比较好?
过去,用户搜索信息,需要自己翻网页、看评价、做比较。
现在,大部分人更愿意直接让AI给出答案。
问题来了。
如果AI推荐的名单里面没有你的品牌,那客户根本不会知道你的存在。
很多老板直到今天还没有意识到,这已经不是未来,而是正在发生。
AI为什么推荐别人,却没有推荐你?
现在大家常用的AI越来越多。
豆包、DeepSeek、通义千问、Kimi、腾讯元宝、文心一言……
虽然它们背后的模型不同,但都有一个共同点。
AI不会凭空认识一家企业。
它只能根据自己能够获取到的信息,判断哪些品牌值得推荐。
也就是说,AI知道什么,就推荐什么。
AI不知道什么,就不会主动提起。
所以,真正决定推荐结果的,不是广告投放,而是你的品牌有没有被AI认识。
很多企业,在AI眼里几乎不存在
如果不相信,可以马上做一个测试。
打开任意一个AI工具,输入下面几个问题。
“请介绍一下XX品牌。”
“XX行业有哪些值得推荐的公司?”
“XX品牌和XX品牌相比有什么区别?”
很多老板都会发现一个现实。
自己的品牌要么没有出现。
要么只有一句非常简单的介绍。
甚至还有不少内容已经过时。
而竞争对手,却已经占据了AI推荐的位置。
客户没有看到你,自然也不会联系你。
GEO,本质上就是让AI更容易认识你的品牌
很多人第一次听到GEO,觉得这是一个很复杂的新概念。
其实没有那么神秘。
它可以理解成一句话。
让AI更容易理解你、相信你、推荐你。
过去做SEO,是希望搜索引擎把网站排到前面。
现在做GEO,是希望AI回答问题的时候,把你的品牌放进答案里。
虽然目标不同,但本质都是提升曝光。
第一步:先把品牌资料整理完整
很多企业最大的问题不是没有实力。
而是网上几乎找不到完整的信息。
AI没有足够的数据,自然无法准确介绍你。
建议先整理一份属于自己的品牌知识库。
至少包括这些内容:
- 品牌是谁,什么时候成立,主要做什么。
- 产品或者服务有哪些优势。
- 和同行相比,有哪些不同。
- 有没有专利、认证、奖项或者检测报告。
- 客户是谁,解决了哪些问题。
- 有没有真实案例和客户评价。
资料越完整,AI越容易理解你的品牌。
第二步:写AI喜欢看的内容
很多企业介绍喜欢这样写:
我们始终坚持客户至上,为客户提供优质的产品和服务。
这种内容,人看了没有印象,AI同样不会关注。
AI更喜欢有明确结论、有数据、有依据的内容。
例如:
先告诉读者结论。
再说明原因。
最后提供数据或者案例作为支撑。
因为AI更相信事实,而不是形容词。
第三步:围绕用户的问题去布局内容
很多企业天天介绍自己,却很少回答客户真正关心的问题。
事实上,大部分客户搜索的都是问题。
例如:
“空气能哪个品牌比较好?”
“成都有哪些值得推荐的火锅店?”
“企业管理软件怎么选择?”
“工业机器人厂家推荐。”
如果你的内容能够持续回答这些问题,AI更容易引用你的观点。
所以,做内容之前,不妨先看看用户到底在问什么。
百度下拉框、知乎问题,以及各个AI平台里的提问,都是很好的参考。
一些企业已经开始尝到甜头
一家宠物营养品企业,过去搜索相关产品时,AI几乎不会提到它。
后来重新整理品牌资料,持续发布结构化内容,并同步到公众号、知乎和行业媒体。
几个月后,品牌开始进入AI推荐名单,曝光明显提升。
还有一家成都火锅店,把门店特色、地理位置、招牌菜、服务特点进行了系统整理。
当用户询问”成都火锅推荐””春熙路附近美食”等问题时,被AI引用的次数明显增加,也带来了更多到店客户。
不少工业设备企业也开始布局GEO,希望在客户咨询供应商时,更容易进入AI推荐名单,获得更多精准询盘。
哪些平台更容易被AI引用?
如果内容只发朋友圈,AI几乎看不到。
相比之下,一些公开、权威的平台更容易进入AI的知识来源。
例如:
- 微信公众号
- 知乎
- 百家号
- 今日头条
- 行业垂直媒体
对于大多数企业来说,与其每天发布大量重复内容,不如认真经营一个公众号、一个知乎专栏,再配合几家行业媒体。
内容质量,比数量更重要。
现在开始,成本反而最低
任何新的流量入口,都会经历一个共同规律。
早期竞争少,机会多。
等所有企业都开始布局以后,获客成本自然会上升。
GEO目前仍然属于比较早的发展阶段。
越早建立自己的品牌内容,越有机会在AI时代占据优势。
未来,客户不一定先打开搜索引擎。
也可能直接打开AI。
当别人问:”这个行业有哪些值得推荐的品牌?”
如果AI能够主动说出你的名字,你获得客户的机会,就会比别人多得多。
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