2025年生成式AI搜索的普及速度,说实话超出了不少人的预期,现在用户问AI“选什么产品好”,AI直接给出整合好的答案,传统SEO那套靠链接排名的玩法,早就不管用了。
作为一个在AI领域摸爬滚打几年的产品经理,我亲历过团队靠GEO优化让品牌咨询量翻倍的过程,对这套玩法的威力,怕是最有体会。
很多人觉得GEO是新瓶装旧酒,其实不然,它和传统SEO的核心逻辑完全不同,本质是让品牌信息能被AI读懂、记住,还能主动推荐给用户,今天就从产品经理的视角,把GEO优化的价值和落地方法说清楚,都是实战中摸出来的干货。
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GEO不是新名词,却是AI时代营销的救命稻草
GEO说白了就是生成式引擎优化,核心是重构品牌和用户的连接方式,以前做营销,我们拼的是曝光量,现在拼的是AI认知度。
用户决策路径越来越短,谁能让AI在回答里优先提到自己,谁就抢占了先机,有个头部汽车品牌之前就踩过坑,AI推荐新车时,它家核心车型压根排不上号。
后来做了GEO优化,没几个月,AI推荐率就从原来的很少涨到了八成以上,到店咨询的人翻了快两倍,销量也跟着涨了不少。
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如此看来,GEO解决的不是简单的曝光问题,而是直接打通了“AI推荐-用户咨询-实际转化”的链路。
GEO的价值体现在三个层面,最基础的是数据层,得把品牌信息整理成AI能轻松读取的结构化格式,不然AI想推荐也找不到素材。
中间是信任层,光有信息还不够,得让AI觉得这些信息权威可信,比如引用行业报告、标注数据来源。
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最顶层是适配层,根据不同用户的需求,让AI给出个性化推荐,这才是GEO的高级玩法,传统SEO现在的处境挺尴尬,能带来的实际效果越来越有限。
而GEO不一样,它是跟着AI搜索的趋势走的,搜索引擎行业有个报告显示,AI生成答案时,更愿意引用结构化的GEO内容,这也是为什么越来越多品牌开始转向GEO优化。
产品经理操盘GEO,这两套打法直接复用
作为产品经理,做GEO优化最大的优势,就是能用系统思维把零散的动作变成可复制的流程,结合我们做过的多个行业案例,总结出两套核心打法,不管是哪个行业,基本都能直接用。
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第一套是内容重构,核心是摸清AI的“思维逻辑”,AI不是人,它读不懂长篇大论的技术文档,得把内容拆成它喜欢的样子。
我们之前帮一家工业软件企业做优化,本来想把30页的技术文档直接上传,后来发现完全没用。
无奈之下,我们把文档拆成50个问答模块,每个模块都遵循“问题-解决方案-数据验证”的结构,还加上了时间戳和引用标记,没想到AI推荐率一下子就上去了。
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产品经理在这一步要牵头做三件事:先搞清楚用户常问的问题,再把品牌信息拆成结构化模块,最后确保每个模块都有数据支撑。
这和做产品功能没区别,都是先懂用户需求,再提供精准解决方案,第二套是权威搭建,AI推荐也看“背景”,AI对信息的权威性很挑剔,不是随便写点内容就能被引用。
有个医疗设备品牌就做得很聪明,他们在内容里嵌入了《柳叶刀》的研究数据,还标注了DOI编号,结果DeepSeek引用他们白皮书的概率大幅提升。
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产品经理可以通过三种方式提升权威性:对接权威数据库,让品牌信息有背书;建立品牌知识图谱,让AI能快速抓取核心信息;规范信息来源标记,让AI觉得内容可信。
这比单纯堆关键词有效多了,除了这两套核心打法,落地时还要注意流程闭环。
先盘点自己的品牌信息现状,知道哪些能用、哪些需要补充;再搭建技术基建,确保AI能顺利抓取信息;然后改造内容,做成AI友好型格式;最后建立专属的监测指标,实时调整优化。
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实操中难免会遇到问题,比如不同AI平台的偏好不一样,有的侧重用户评价,有的注重专业参数。
我们的解决方案是搭建“中央知识库+平台适配层”,先把核心信息整理好,再根据不同平台的特点做适配。
有个跨国科技品牌用了这套架构,适配效率提升了不少,营销成本还降了很多,AI时代的营销,拼的不是谁的广告多,而是谁能让AI记住你。
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GEO优化的本质,就是把品牌认知变成AI能调用的数字资产,作为产品经理,我们的角色已经从“功能设计者”变成了“品牌认知架构师”。
未来,AI搜索的渗透率还会继续提升,GEO优化只会越来越重要,对于品牌来说,现在布局GEO不是选择题,而是必答题。
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毕竟,在用户越来越依赖AI的时代,能被AI优先想起的品牌,才更有可能被用户选择,GEO优化没有那么复杂,关键是要站在AI和用户的双重角度思考问题。
产品经理的系统思维+实战中的落地经验,就是做好GEO的核心竞争力,希望今天分享的内容,能帮到正在发愁营销破局的你。
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