GEO优化方法论

GEO优化六步闭环

①

监测

摸清现状，知道AI怎么说你

②

建库

搭建唯一真理源，统一品牌口径

③

策略

选对问题，定好打法

④

生产

AI工作流批量生成内容

⑤

投放

三层媒体矩阵铺量

⑥

调优

持续监测，动态迭代

不是一次性项目，是持续运转的飞轮

今天下午的内容

✅第一步：监测— 用工具扫描品牌现状

✅第二步：建库— 搭建品牌知识库

✅第三步：策略— 制定优化策略

🔜第四~六步（生产 → 投放 → 调优）明天继续

每个环节讲完就上手操作，学完即用

①

监测

摸清现状，知道AI怎么说你

为什么第一步是监测？

不知道现状，优化就是盲人摸象

你可能觉得品牌很有知名度，但AI回答里可能根本没有你

没有基线，就无法衡量效果

做了一轮优化后，提及率从5%涨到30%，这个对比需要初始数据

竞品可能已经领先

你的竞争对手可能已经出现在AI推荐的第一位，你还不知道

所有优化的起点是：先看清楚自己在AI世界里的位置

监测什么？四个核心维度

📊

提及率

向AI提问与品牌相关的问题时，品牌被提及的比例
例：问10个问题，5个提到你 = 提及率50%

📈

平均排名

当品牌被提及时，排在推荐列表的第几位
排名越靠前，用户信任概率越高

🔗

引用来源

AI引用了哪些网页来生成关于你的回答
知道来源，才知道该优化哪些页面

📄

文章追踪

追踪已发布的优化文章是否被AI收录和引用
投放的内容有没有生效，一目了然

爱搜覆盖10大AI搜索平台

字节

豆包（手机版）用户量最大，手机浏览器直接触达

豆包（App版）独立App，使用频次高，对话更深

抖音AI抖音内置AI搜索，短视频用户入口

百度

百度AI搜索结果页内嵌AI回答

文心一言百度独立AI平台，搜索生态绑定

独立模型厂

DeepSeek（手机版）开源大模型，技术口碑强

DeepSeek（App版）独立App，深度用户群体

Kimi长文本理解强，擅长深度分析

阿里

通义千问阿里系AI平台，与电商和企业服务生态关联

腾讯

腾讯元宝腾讯AI助手，微信生态潜在入口

同一个问题在10个平台可能得到完全不同的回答 — 所以要逐个监测

实操：用爱搜扫描你的品牌

🖥️

工具演示区域

现场演示 · 爱搜GEO监测工具

1打开爱搜监测工具，输入品牌名称

2选择要监测的AI平台（可多选全部10个）

3查看提及率、平均排名、引用来源、文章追踪报告

现在打开工具，跟我一起操作

建知识库的三种方法

💬

方法一：豆包 + 提示词

用豆包对话，配合结构化提示词，逐步引导AI帮你梳理品牌信息，生成身份卡

适合：零基础快速上手，不需要额外工具

🤖

方法二：扣子（Coze）技能

用扣子平台，按课程提供的技能，自动生成标准身份卡

适合：喜欢引导式流程，一步步跟着走

🧠

方法三：YouMind Skill

在YouMind平台使用专门的Skill，结合更强的AI模型能力，生成质量更高的品牌身份卡

适合：追求更专业、更结构化的输出

三种方法都能产出同样格式的身份卡，选适合自己的就好

维度	💬 豆包 + 提示词	🤖 扣子技能	🧠 YouMind Skill
上手难度	最低，会打字就行	低，直接使用技能	高，需外网、需付费
自动化程度	手动对话	半自动引导	自动化程度最高
输出质量	取决于提示词质量	标准化输出	结构化最强
推荐场景	第一次尝试	日常使用	批量/专业场景

第一步：问题挖掘 — 先找对问题，再谈打法

SEO那套"100个关键词"的打法，在AI时代失效了

传统SEO动不动堆100个关键词包，这是不懂生成式AI的做法。AI搜索回答的是完整问题，不是关键词碎片——你需要找到用户真正在问的问题

爱搜独创：营销洞察 + 数据驱动

不靠猜、不靠经验，用定性（营销思维）+ 定量（真实数据）双重方法，挖掘出既有价值又有热度的好问题

好问题 = 和你业务相关 + 真的有人在问

不是拍脑袋想出来的问题，而是从目标客户出发，经过数据验证的高价值问题

问题选错，后面所有动作都是浪费——先把弹药方向定准

怎么挖掘好问题？

从目标客户出发，沿用户旅程挖掘问题

围绕客户的"认知→评估→决策"三个阶段，挖掘每个阶段可能产生的高频问题。比如认知阶段问"什么是XX"，评估阶段问"XX和YY哪个好"，决策阶段问"XX值不值得买"

结合DSO数据，验证问题热度

通过DSO获取抖音、小红书上的真实搜索数据，确保挖掘出来的问题不是凭空想象，而是真的有人在搜、在问

爱搜独家热度值：从DSO映射AI问题热度

爱搜通过DSO的搜索数据（抖音、小红书的真实搜索量），映射推算每天在AI模型中该问题的可能热度，让你优先优化热度最高的问题

用户旅程 × DSO数据 = 既精准又有热度的问题清单

第三步：找到高引用来源，评估投稿可行性

📊

按引用次数排序

在引用来源报告中，找出被AI引用最多的网站和页面，这就是AI最信任的信息源

🏷️

判断来源类型

区分是官网、地方媒体、行业垂直站、问答社区、还是自媒体——不同类型的权重和可操作性不同

📝

评估投稿难度

有的来源可以直接发文（如搜狐、头条），有的需要媒体投稿（如咸宁新闻网、36氪），有的只能优化自有页面（如官网）

🎯

锁定可操作来源

优先选择引用次数高 + 你能投稿的来源，这就是你的优化阵地

高引用 + 能投稿 = 最优投放渠道

产出项	内容
目标问题	从用户旅程 + DSO数据挖掘的高价值问题清单（含热度值）
引用偏好	各AI平台的引用来源偏好图谱
目标来源	高引用 + 可投稿的渠道清单
参考文章	被AI高频引用的文章，作为写作模板
竞品差距	需要补位和加强的内容方向
内容方案	每个问题对应的素材和投放渠道

GEO优化方法论

GEO优化六步闭环

今天下午的内容

监测

为什么第一步是监测？

监测什么？四个核心维度

爱搜覆盖10大AI搜索平台

实操：用爱搜扫描你的品牌

建库

为什么要建知识库？

什么是知识库？从品牌身份卡开始

建身份卡，信息从哪来？

唯一真理源（Single Source of Truth）

建知识库的三种方法

三种方法怎么选？

实操：建你的品牌身份卡

第一步：问题挖掘 — 先找对问题，再谈打法

怎么挖掘好问题？

第二步：看引用来源偏好

第三步：找到高引用来源，评估投稿可行性

第四步：拆解高引用文章，学习写法

第五步：看竞品被引用了什么

第六步：AI问题 × 身份卡 → 内容方案

策略产出：你的GEO作战表

实操：制定你的GEO优化策略