今年,GEO 特別熱。
年底了,上周和同事見了兩波專做 GEO 的團隊,拿到一些最新的行業(yè)認知。今天寫篇文章來分享下。
我們都能感覺到,用戶的習(xí)慣在快速變化。像我以前找信息會習(xí)慣打開谷歌或百度,輸入關(guān)鍵詞查找對應(yīng)的可能命中答案的網(wǎng)頁。但現(xiàn)在,我則是已經(jīng)徹底習(xí)慣跑到 ChatGPT 之類的 AI 應(yīng)用中,用自然語言的方式描述問題,他們會直接給出來我們答案。
包括百度、谷歌這樣搜索產(chǎn)品,他們也都加了 AI 模式。這是一個既定的趨勢。
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過去十多年時間,SEO 是互聯(lián)網(wǎng)的重要議題。因為當(dāng)搜索成為用戶的入口之后,大家想獲得流量,就需要想盡辦法能讓自己的產(chǎn)品網(wǎng)站靠前。
但現(xiàn)在,毫無疑問,SEO 的權(quán)重在降低。取而代之的是 GEO(Generative Engine Optimization)。也有人把 GEO 稱之為 AEO(Answer Engine Optimization)。不糾結(jié)概念,他們說的都是一回事。
GEO 本質(zhì)是讓產(chǎn)品在大模型的答案里被提得更多。
大模型在回答問題時,不再是從某一篇網(wǎng)頁里摘一段,而是會把全網(wǎng)和語境相關(guān)的內(nèi)容一起看,然后重新組織成一句順暢的回答。
它會先理解問題的意圖,再在自己的知識范圍里找出能夠解釋這個問題的證據(jù),最后把這些證據(jù)整理成一句自然語言的總結(jié)。
這也帶來了一個很直接的結(jié)果:
誰在模型能看到的內(nèi)容世界里出現(xiàn)得多,誰被提到的次數(shù)穩(wěn)定,誰的內(nèi)容與主題關(guān)聯(lián)度更高,誰就更容易進入最后的答案里。
這就是 GEO 的起點,也是它在這個階段突然變得重要的根本原因。
如果用更簡潔的方式解釋:SEO 關(guān)注的是內(nèi)容排在第幾。GEO 關(guān)注的是內(nèi)容會不會被模型拿來反復(fù)使用。一個是排名問題,一個是引用問題。
大模型傾向復(fù)用那些信息更完整、覆蓋度更高、在相關(guān)主題里出現(xiàn)頻繁的內(nèi)容,而不是頁面做得更華麗的內(nèi)容。
比如一個產(chǎn)品教程,如果只講了基礎(chǔ)功能,模型會覺得信息增量有限,那它引用你的概率會明顯下降。但如果你的內(nèi)容覆蓋了用戶會問的長尾問題,解釋了背后的原因,有連續(xù)的上下文,甚至有真實用戶討論,模型會更愿意反復(fù)拿來當(dāng)證據(jù)源。
理解了 GEO 的底層邏輯之后,問題變得非?，F(xiàn)實:既然模型看的是引用,那我們到底該怎么辦,模型才更愿意引用我們。
過去做 SEO,本質(zhì)上是圍繞搜索引擎的規(guī)則來調(diào)整內(nèi)容,讓算法更容易識別我們、理解我們、把我們排在前面。
但 GEO 面向的是大模型。模型不按關(guān)鍵詞找,它按語義理解;模型不看單頁權(quán)重,它看的是全域信息圖譜。它不在乎頁面是否精修,而在乎你能不能真正解釋一個主題。
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目前 GEO 雖然還在早期,但行業(yè)里經(jīng)過驗證,真正有效的做法已經(jīng)開始收斂成三條線。
第一條線:把基礎(chǔ)內(nèi)容做扎實。
大模型的閱讀方式和人完全不一樣,它會把內(nèi)容拆成意義單元,去判斷這個頁面到底能不能幫它解釋一個問題。如果只有幾句概念性的介紹,它會直接跳過,因為信息密度太低,它從中得不到任何增量。
反過來,當(dāng)一個主題被拆開講清楚時,模型的反應(yīng)非常明顯。
比如一個功能為什么這樣設(shè)計,使用過程中可能遇到什么情況,同類產(chǎn)品的差別在哪,用戶常見的困惑是什么,這些都屬于高價值的語義片段。模型會把它們當(dāng)成更可靠的證據(jù),因為這些內(nèi)容在別處不容易找到,也能幫助它更完整地回答問題。
越是能解釋邏輯、越是能覆蓋長尾場景、越是能把底層原因講透的內(nèi)容,被模型引用的概率越高。模型偏好帶結(jié)構(gòu)、有因果、有背景、有上下文的內(nèi)容,因為它能從中捕獲到真實的語義關(guān)系,而不是空洞的描述。
一個洞察是,模型不僅在找“是什么”,更是在找“為什么”和“怎么用”。
如果基礎(chǔ)內(nèi)容里有產(chǎn)品使用的來龍去脈,有設(shè)計背后的考量,有實際操作時的細節(jié),有從場景出發(fā)的解釋,模型會自然把這些信息當(dāng)成可以復(fù)用的節(jié)點。它不是把內(nèi)容復(fù)制過去,而是把內(nèi)容拆成知識,并在后續(xù)回答中反復(fù)調(diào)用。
第二條線:真實的討論很重要。
模型在處理內(nèi)容時,有一類信息權(quán)重特別高,就是來自真實討論的語料。因為這里面天然帶著情境、追問、疑惑、爭論、反對、澄清,這些都是自然語言最難偽造也最有價值的部分。
相比官網(wǎng)介紹那種單向陳述,真實討論包含了豐富的語義線索,能讓模型捕捉到更加細致的理解方式。
國外做 GEO 的團隊之所以幾乎都盯著 Reddit,不是因為 Reddit 流量大,而是因為 Reddit 的內(nèi)容形態(tài)對模型特別友好。一個話題往往從一個簡單提問開始,接下來會有各種角度的回答,每個回答又可能被追問、補充、反駁。
當(dāng)一個主題在真實討論里出現(xiàn)得足夠多時,模型就能借助這些討論形成對這個主題的真正理解。它不僅知道表面的功能描述,還能知道使用時的細節(jié)、用戶的情緒、踩坑的經(jīng)過、不同場景的差異、各種做法的利弊。
這些都是模型最缺的視角。
第三條線:多元的內(nèi)容覆蓋。
模型在生成答案時,會同時從很多來源找證據(jù),它不會依賴一個頁面,也不會只看某個平臺。它的過程更像是在拼一幅大圖,品牌的存在感不是通過某一次出現(xiàn)建立的,而是通過在不同語境、不同角度、不同內(nèi)容類型里持續(xù)曝光累積起來的。
行業(yè)里已經(jīng)有越來越多的例子可以證明,GEO 的重點不是曝光量本身,而是把內(nèi)容放在模型能夠抓取的地方。
深度文章、行業(yè)觀點、媒體報道、案例拆解、技術(shù)分析、產(chǎn)品故事,這些形式共同構(gòu)成了一個主題的背景知識,而背景知識恰恰是模型回答問題時最常被引用的部分。
當(dāng)一個話題被提起時,模型會自動尋找它熟悉的證據(jù)。如果你在不同類型的內(nèi)容里反復(fù)被提到,無論是觀點、經(jīng)驗、分析還是案例,它都會把你視為這個話題的一部分,而不是偶爾出現(xiàn)的點。特別是當(dāng)這些內(nèi)容來自不同平臺、不同行業(yè)媒體、不同語境時,你在模型知識網(wǎng)絡(luò)里的密度會顯著提升。
經(jīng)過驗證,專業(yè)博客、媒體深度稿、權(quán)威分析報告,往往是模型非常依賴的信息源。它們提供的不是碎片,而是結(jié)構(gòu)化的背景,很多時候是模型組織答案的底座。這類內(nèi)容出現(xiàn)得越多,被引用的機會越大。
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前面的第一條線和第三條線,其實做過 SEO 的同學(xué)會很熟悉。
內(nèi)容要做扎實,要把產(chǎn)品相關(guān)的主題都寫清楚,這一塊可以參考黃金圓環(huán)模型。同時也需要在深度媒體和關(guān)鍵渠道里保持穩(wěn)定的內(nèi)容覆蓋,讓模型能夠在不同來源里都能遇到產(chǎn)品。
這兩條,我知道重視 GEO 的同學(xué)基本都在做。
因為這些做法的思路和過去 SEO 的底層邏輯有一定延續(xù),只不過從優(yōu)化頁面,變成了讓內(nèi)容更清晰、更結(jié)構(gòu)化,能讓模型更容易讀懂和引用。這些路徑,大多數(shù)團隊?wèi)?yīng)該都能自然意識到要去做。
但第二條線完全不一樣。
它的核心不在品牌自己寫了什么,而在用戶怎么聊。它也不看某一篇內(nèi)容寫得多好,而是看整條討論里的人怎么來回交流。
很多時候,那些帶著情緒、帶著細節(jié)、帶著場景的表達,模型反而更愿意用。
我和幾個做 GEO 的朋友交流,他們一直認為:真實的討論決定了一個平臺在 GEO 階段能不能成為關(guān)鍵節(jié)點,也決定了模型真正信任的語言結(jié)構(gòu)來自哪里。
這也是為什么在海外,Reddit 會成為 AEO 策略里的核心位置。
Reddit 的討論對模型來說不是內(nèi)容,而是語料。它天然具備模型需要的幾件事:多輪對話、真實語氣、長尾問題、場景細節(jié)。
一個帖子下面幾十上百條回復(fù),把一個問題從不同角度拆開、碰撞、補充、反轉(zhuǎn),這種密度只有真實討論能給。而大模型理解一個主題,靠的正是這種真實語境。
但中文互聯(lián)網(wǎng)呢?有沒有類似 Reddit 的平臺?
有,但不是知乎,也不是微博。知乎現(xiàn)在已經(jīng)沒什么高質(zhì)量的討論,很多都在灌水,而微博,它的討論又碎。
只有一個地方的結(jié)構(gòu)與語料特征和 Reddit 高度類似,那就是百度貼吧。
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你可能會說?百度貼吧不是都已經(jīng)涼了?
上周聽朋友分享到這里,我內(nèi)心也有類似的疑惑。拿出手機搜了下關(guān)鍵詞,找到下面這樣一條帖子。
再放一個我刷到的帖子:
我一下子就明白為什么國內(nèi)的 Reddit 是百度貼吧了。
貼吧是天然的多輪對話格式。大模型最缺的就是長對話。長對話不是問一句答一句,而是一個人拋個問題,下面十幾個人一起上來,你一句我一句,互相補充、互相懟、互相追問,樓層一天能蓋到兩三百樓。
這種內(nèi)容,對大模型來說,簡直就是寶。它符合模型訓(xùn)練的格式:主題 → 觀點 → 追問 → 反駁 → 細化 → 反復(fù)交鋒。
再往深里看,貼吧上有非常多的垂類討論。
顯卡、貓砂、考研、戶外、攝影器材、城市……幾乎任何具體的問題,都能在貼吧找到對應(yīng)的吧,并且至少沉淀了五年、十年甚至更長時間。
一個主題不是一篇文章,而是無數(shù)個問題、無數(shù)種問法、無數(shù)個細節(jié)堆起來的知識層。對模型來說,官方教程只能告訴它概念是什么,而貼吧能讓它知道怎么用、怎么選、怎么避坑,背后的原因是什么。
這是完全不同的兩種信息密度。
還有一個可能不太會有人擺在臺面上說的:貼吧的回答者,大多是混在那個領(lǐng)域好多年的深度玩家。他們可能話糙,但經(jīng)驗真的不糙。
這種人寫的內(nèi)容,看起來不華麗,但特別具體。不會告訴你大道理,只會告訴你我踩過什么坑、我怎么解決、你遇到這個情況十有八九是這里出了問題。
這種東西,是品牌自己永遠寫不出來的,但模型特別喜歡。
當(dāng)你把這幾件事放在一起,就會發(fā)現(xiàn)一個很有意思的情況:
貼吧之所以重新變得重要,不是因為它活躍,不是因為它潮,而是因為它身上的原生態(tài)長對話結(jié)構(gòu),剛好是大模型最缺的營養(yǎng)。
那小紅書為什么不行?
不是因為內(nèi)容不好,而是它的表達方式被平臺習(xí)慣統(tǒng)一得太徹底。
短句、固定的情緒節(jié)奏、視覺排布、模板化的開頭,這是小紅書的優(yōu)勢,卻也意味著語言被處理得太平滑。用戶的猶豫、爭論、推理和反復(fù)思考,被壓成一條條視覺友好的筆記,信息細節(jié)減少了,語義線索也淺了。
模型想學(xué)的,是人真實的思考過程,而不是整理過的表達方式。
這就是為什么從 GEO 的角度看,百度貼吧更有利。
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如果把上面這些邏輯落到實操上,我最近整理了一份自己最近學(xué)習(xí)的筆記,供大家參考:
1)把產(chǎn)品的核心關(guān)鍵詞丟進模型,讓它生成幾十種不同問法,再結(jié)合客服聊天、銷售常見問題、社區(qū)提問,整理一份問題清單。
2)圍繞這些問題撰寫可用的答案,至少包含:怎么解決、為什么這樣、典型場景是什么。
3)給每個核心主題寫一篇能講通因果的大稿,從來龍去脈、原理到常見誤區(qū),一次性講透,避免碎片化。
4)把用戶的踩坑、翻車和解決辦法整理出來,寫成單獨的內(nèi)容,讓模型更容易捕捉真實細節(jié)。
5)把內(nèi)容結(jié)構(gòu)整理得更易讀:短段落、明確的步驟、小標題,讓模型能正確拆成意義單元引用。
6)挑 3 到 5 個與你產(chǎn)品用戶重疊度最高的百度貼吧、Reddit 社區(qū),長期在里面以真人方式互動。
7)在這些百度貼吧、Reddit 里,認真地解決問題,不求品牌提得多,但求回答有用、有細節(jié)、有判斷。
8)運營一個長期更新的教程,從入門到進階,把同一個主題的討論都沉淀在樓層里,讓它自然長成多輪對話樹。
9)邀請真實用戶分享自己的使用經(jīng)歷,不要讓他們寫成案例稿,就寫自己怎么用、哪里踩坑、結(jié)果怎么樣。
10)在不同渠道保持統(tǒng)一的品牌名稱。
11)在關(guān)鍵內(nèi)容里自然綁定品牌名 + 使用場景,讓模型在抓場景時順手記住你。
12)定期在主流模型里搜索幾十個問法,看眼下模型怎么描述你、有沒有被提到、和誰并列出現(xiàn)。
13)選擇 1 到 2 個陣地,持續(xù)輸出深度長文,可以是自家博客、公眾號,也可以是垂直媒體專欄,重點寫原理解析、行業(yè)趨勢、方案對比。
希望對你有啟發(fā)。
免責(zé)聲明：市場有風(fēng)險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。
關(guān)鍵詞：
