geo引擎使用教程

各位同学好，欢迎来到生成引擎优化基友第九节内容分发与应用。咱们前几节已掌握基友友好内容的创作方法，但内容需依托合适平台才能被 ai 引擎抓取引用，最终触达用户。这节课聚焦三个要点，一是明晰基友友好的分发渠道， 二是掌握不同平台的优缺点与适用场景。三是选定一到二个平台作为重点运营阵地。首先看第一类自建网站或补课。这类平台含企业个人网站，稳定且长期存在， 可控性强，内容不易被删除，域名权重越高，越易被搜索引擎抓取。第二类是垂直媒体，包含门户媒体和垂直行业媒体，其搜索引擎信任度高， ai 工具也是其为权威信息源。垂直行业媒体还能精准聚焦专业人群 信息，易被认作专业答案，在特定行业影响力大，适合母婴、教育、医疗、金融等有明确细分行业的企业或个人，需扎根行业核心媒体或论坛，输出专业且数据充分的内 容。第三类是自媒体平台，像抖音 b 站、小红书、公众号等都在此列。这类平台流量大、权重高、传播快、用 活跃度高，能直接互动，属于公寓流量平台，但规则严格，过渡营销易限流，创作需保持中立实用、干货风格。 总结来说，自媒体平台见效快，自建网站见效稳，垂直媒体见效专业。大家可结合自身情况选择一到二个平台深耕。比如做街舞的，可优先在抖音 b 站注册账号， 发布街舞教学、舞蹈展示、赛事直击等短视频内容，快速获取流量，打造个人或品牌 ip， 同时可在街舞垂直社区，如街舞爱好者论坛、 专业赛事官网合作板块发布深度内容，如街舞文化解析、选手技术拆解等，树立专业权威形象。今天咱们明确了既有内容需适配平台才能被抓取，了解了网站、垂直媒体、自媒体平台三类核心渠道的优势， 后续需选定一到二个重点运营。下节课咱们学习如何让内容更快被搜索引擎识别和收入。我是陈晓明，咱们下节课见。

家人们做内容总被引擎当透明人，别愁，今天陈小敏给你上三个王牌技巧，让你的内容被引擎火速识别，流量直接暴涨。首先啊，持续更新，远胜偶尔爆文。 引擎就偏爱长期活跃的账号，你要是一次性狂发一堆，分分钟被判定垃圾信息，听我的，定好更新频率。比如一周二到三天，内容还得垂直，别东拉西扯，记住口诀少而稳。 然后是权威背书，你内容里没数据，没权威资料，那谁信你呢？引擎也在挑靠谱内容呢， 你得引用国家统计局行业白皮书这些公开权威的数据。比如做薪酬设计，你可以说，根据二零二五年人力资源薪酬趋势报告显示， 这样引擎直接把你内容当可靠信息源。最后，结构化表达是关键的，别再大段文字堆着了，引擎看着都头大， 你得清晰问答，分点说明，用小标题编号列表，把内容弄得明明白白。就像薪酬设计，直接按薪酬结构怎么搭薪酬公平性打保障，薪酬激励。如何做 这样的内容，引擎一抓一个准，比你写长篇大论强太多！今天这三点你记住了吗？持续更新，权威背书，结构化表达，长期坚持专业清晰的内容积累， 引擎想不识别你都难。下节课教你一篇文章，如何一时多鸟，巧妙变成多种形式内容，让引擎在各种场景都能抓取。好啦，小爱心走一波，有条件的赶紧关注，陈小敏带你玩转既有生成式引擎优化！

各位朋友大家好，欢迎来到生成引擎优化挚友实战指南第十五节，今天咱们来聊聊挚友的效果优化。很多朋友做挚友时，发了几篇内容就不管了，这可不行。生成引擎偏爱活跃且持续更新的信息源，一次性的内容爆发 远比不上长期迭代的效果。首先说内容更新频率，建议每周保持一到二篇新内容的输出，搜索引擎和 ai 更信任长期活跃的账号，三天打鱼两天晒网的，很难得到青睐。规律更新能积累内容资产，长期下来权重也不叠加。 大家可以制定一个固定的更新计划，比如周一写干货文章，周三做行业问答，周五出案例视频。 然后是优化旧内容，让沉淀的内容重新发光。不少朋友觉得旧内容数据不好，或者没被引用就放弃了。 其实还有优化的空间，这里给大家分享三个方法。第一个是补充数据，把最新的行业报告、统计数据加到旧内容里， 能提升内容的权威性和信任感。第二个是增加案例，用真实的案例或者对比分析，让内容更有说服力。第三个是优化结构，开头直接点题，结尾给出行动建议， 这样的内容用户读起来更清晰。接下来是快速迭代，这就离不开观察反馈，看看内容在收入层有没有被收入，要是没收入就得检查标题是不是太生硬，内容原创度够不够。再曝光层，看看有没有被引用。要是没被引用， 可以增加一些自然语言的提问，调整文章的问答感，贴合 ai 的 自然语言生成逻辑。再转化层，看看内容有没有被点击、被关注，要是点击量低，就优化一下标题和摘样，让用户更容易点进来。 机油优化不是一劳永逸的，是一个不断更新、监测优化的过程。机油的闭环应该是持续产出新内容，保持活跃度， 旧内容补充更新，持续获得引用，同时做好监测反馈，指导下一步优化。只有持续迭代，才能把之油打造成长期资产。我是陈小米，咱们下节课再见。

哈喽，大家好，欢迎来到生城市引擎优化实战课第五节。今天咱们来聊个大伙都特关心的话题，基友会不会把 seo 给取代了？答案很明确，不但不会取代，它俩还能组成黄金搭档，互不共。 其实 seo 和 geo 就 差俩英文单词，一个是 search 搜索，一个是 jennifer 的。 生成 seo 咱们都不陌生，它就是让你的网站在传统搜索引擎里能排得更靠前，向关键词优化，调整网站结构，想办法让用户多停留会儿，这些都是它的活。 那机油是啥套路呢？它是专门针对生成时搜索的优化用户，不是搜个关键词了，而是直接抛问题， 比如减脂沙拉咋搭配才能好吃又掉秤，像叉、 gpt、 豆包这些，生成引擎会从各种地方扒拉信息，然后给你整出一段答案，要是你的内容提前暗问答是结构化的方式写好，生成引擎就特乐意引用你的内容片段，用户可能都不点网页， 直接就看到你的答案了。所以 seo 解决的事能不能被收入，只有解决的事能不能被引用。很多同学担心 ai 都直接生成答案，那 seo 不 就没用吗？这你就想错了， seo 和挚友的关系就像地基和大门， seo 是 地基，没了它，你的网页就没权威感， ai 也抓不着你的内容。汽油是大火，在 seo 的 基础上升级，让你的内容更容易在深城市搜索里被推荐。说白了， seo 是 让搜索引擎知道有你这么个信息， 机油是让 i i 觉得你这信息是最适合当答案来源的，所以咱可不能做了机油就把 seo 扔一边，两者结合起来搞效果才是解决的。最后总结一下这节课的重点， 第一， seo 核心是让网页被找到，机油核心是让答案被生成。第二，它俩不是替代，是互补， seo 是 地基，机油是前端入口。第三，实操上被 seo 打基础，机油做升级， 这样才能同时抓住传统搜索和 ai 时代的流量。下节课我将从零开始，教大家写既有友好的文章和文案，保证让你写出的内容 ai 抢着引用。我是陈晓敏，咱们下节课见。

大家好，我是陈小敏，今天和大家分享生成引擎优化之右的文案框架，这可是让你的内容被 ai 青睐的关键技巧哦。很多同学可能会有疑问，是不是随便写篇文章就能被 ai 引用？ 还真不是，因为生成引擎在推荐答案时更倾向于选择逻辑清晰、结构分明的文本。你的内容只要满足开头点题、中间分层、结尾建议这三点， ai 就 能轻松识别结构，把你的内容当成完整的答案片段来引用。 说白了，这个框架就是你和 ai 之间的沟通密码。下面咱们以如何梳理公司岗位职责这个问题来深度分析。第一，开头点题直接回答，用户问啥，你第一句就得给出清晰答案，千万别绕弯子扯，无关背景。 针对梳理公司岗位职责，开头可以直接说，从人力资源专业角度，需遵循岗位分析诊断、职责体系，构建、认知资格明确的专业流程， 确保职责与组织战略、业务流程深度适配。第二，中间分层，从人力资源专业维度展开。 首先，岗位分析诊断。从组织架构、业务流程、现有岗位运行效率等维度，运用访谈法、观察法、问卷法等专业工具， 明确岗位在组织中的定位，上下游协助关系，找出职责模糊、重叠或缺失的环节。其次，职责体系构建。基于岗位分析结果， 采用工作任务清单法，将岗位工作拆解为核心职责、常规职责、临时职责，明确每项职责的工作内容、权限范围、绩效指标，同时要考虑岗位的横向协助、跨部门和纵向发展晋升通道。 最后，认知资格明确，从知识、技能、经验、素质等方面，结合岗位价值和行业标准，制定清晰的认知要求， 包括学历、专业证书、工作年限、核心能力等，为招聘培训绩效考核提供依据。第三，结尾延伸给 a 叉二从业者下一步行动建议梳理完岗位职责后，建议建立岗位职责动态管理机制， 每半年根据业务战略调整、组织架构优化进行复盘。同时将岗位职责与人才发展体系如轮岗晋升深度绑定，定期开展基于岗位职责的员工能力评估与培训计划。这样写出来的内容，既有专业的 a 叉二方法论，又有实操路径的延伸建议， ai 自然会把它当成高质量回答。下一节咱再学习既有标题写作技巧，教大家写出既有友好的标题，让内容更容易被搜索和引用。我是陈小敏，咱们下节课见！

geo 火遍全网， ai 应用的重点方向谁在闷声布局？现在 ai 应用最火、最有潜力的重点方向来了， geo 生成式引擎优化这玩意最近彻底火出圈了， 懂行的企业早就悄悄发力，今天就用大白话给你们扒的明明白白，从底层逻辑到落地实践，一个不漏全讲透。首先得搞懂 geo 到底是个啥，说白了，他就是 ai 时代的超级 seo， 但比传统 seo 厉害一百倍。以前咱们上网搜东西，比如买抗老精华，选啥出来的是一堆网页链接，还得自己点进去一个个看，又费时间又难对比。现在大家都直接问 ai， 比如问豆包，问 check gpt， ai 会直接给你整合好的答案，告诉你选啥，为啥好，在哪买。 ceo 干的核心事就是把品牌信息、产品优势 变成 ai 能看懂还愿意优先推荐的权威知识，用户一问，你的品牌就自动冒出来，相当于直接霸占 ai 答案的 c 位。 这波精准流量谁不想要？而且 ceo 不是 靠瞎猜，它有实打实的技术支撑，核心是三大黑科技，一是解锁增强，生成 r a g， 能让 ai 精准抓取品牌的权威数据，比如医疗企业的临床报告、制造企业的设备手册，引用准确率高达八十五。 二是动态知识图谱，十五分钟就能同步一次最新政策、价格信息，时效性直接拉满。三是多模态适配，能把文字、视频、 三 d 模型都变成 ai 能用上的素材。这也是为啥它能取代传统 seo， 传统 seo 靠堆关键词买外链。现在 ai 根本不吃这套， 只认权威精准的结构化信息。再说说这风口有多猛，现在全球都在抢 ceo 赛道。据预测，二零二六年全球市场规模能 冲到一百一十二亿美元，而二零二四年全球 seo 市场就有八百一十四点六亿美元， ceo 未来有望承接甚至重构这一庞大市场。而且现在有八亿人都在用 ai 搜东西做决策，七十二的人买东西会参考 ai 推荐， 这流量池大到不敢想。最近智普上市 minx 港股 ipo 首日暴涨超百分之一百，直接把 ai 赛道的热度推到顶峰。而 g o 作为 ai 应用的核心方向，自然被机构重点关注，相关的行业交流和资源投入都在持续增加， 各大上市公司也早就闻风而动，动作频频抢占先机。这文互联是行业先行者， 二零二五年底就上线了专属智能 t h o， 基于五 a 用户决策模型，解构主流 ai 平台逻辑，还靠自主算力底座支撑技术迭代，服务着腾讯、京东等头部客户。 博瑞传播直接把 g e o。 列为二零二六年核心任务，要依靠子公司美金科技的智创传播平台，让本地文旅、金融等领域的官方信息优先露脸。蓝色光标更是强强联合， 不仅领头了 ceo， 初创公司 pure blue ai 还作为豆包大模型的核心合作伙伴，靠自研系统让客户的品牌推荐率接近一百， 利润比传统营销大幅提升。一览天下则聚焦跨境赛道，凭借覆盖二十多个国家的算法库，帮跨境品牌在海外 ai 平台提升曝光，曾让某女装品牌在东南亚的订单量增长百分之三十五。 还有引力传媒直接成立战略级 geo 事业部，招聘算法工程师等核心岗位，专攻 ai 搜索加生成式营销赛道。总结一下， geo 不是 虚概念， 而是 ai 技术在营销领域的一次实际落地。随着用户获取信息的习惯发生改变，能够搭建起 ai 与品牌之间有效连接的企业大概率会在这一轮行业改革中获得更多发展机遇。

同学们好，欢迎来到今天的课程。咱们之前已经掌握了既又友好型内容的创作方法，也明确了内容的投放平台和引擎识别逻辑。但不少同学都有个困扰，创作内容耗时太久，产出效率偏低。其实，高校的做法是，一内容多场景复用。 也就是说，一篇文章并非只能单次发布，我们可以将其转化为不同形式的内容，投放到不同的平台和场景中。 这样做既能节省时间，又能扩大内容的覆盖范围。就拿小红书和抖音来说，小红书更青睐吸睛的大标题和图文结合的内容形式，抖音则更适合短视频内容， 所以针对不同平台稍作调整，就能为你带来更多流量。此外，一内容多场景复用，还能提升内容的收入。同一个观点在多个场景出现的越多，被 ai 引擎引用的概率就越大。当然， 这一切的前提是你的内容要能被平台和搜索引擎收入。下面我们以薪酬体系为例，他至少可以拆解成以下四种形式。 第一种转化为短视频，将文章的逻辑梳理成口播脚本。比如，一篇企业薪酬体系如何科学设计的文章，就可以改编成一条六十秒的短视频，开头直接点题，企业薪酬体系设计暗藏门道，中间表述三个核心要点，结尾给出实用建议， 这样一篇文章就成功变身短视频了。第二种转化为问答内容，把文章的标题或小标题转化为用户的疑问，发布在知乎、百度知道等问答平台。例如，文章核心是薪酬体系设计的三大原则， 那我们可以设计一个问答，为何不同企业薪酬差距如此悬殊？从薪酬差距的角度展开分析解答。第三种转化为图文笔记，将文章内容制作成信息图表或者小红书风格的图文，比如用三张图片清晰展示薪酬体系，搭建三步法， 直观又一种。第四种转化为公众号推文或行业论坛品字。如今很多行业论坛已经转型为自媒体平台， 我们可以针对专业受众对文章进行调整，补充一些行业数据或实际案例，使其成为一篇专业的行业文章。这四种内容形态几乎可以覆盖所有的公寓流量平台。最后，我们来回顾一下今天的课程重点， 第一，一、内容多场景复用是提升机油运营效率的关键策略。第二，一篇文章至少可以衍生出短视频问答、图文笔记、自媒体推文这四种形态。第三，不同平台有不同的内容偏好，我们要根据平台特性对内容形态进行相应调整后再投。 非常感谢大家的关注，前面几节我们主要讲解的是理论方法，从下一节开始，我将带大家从零开始实操一套完整的既有优化案例。我是陈小敏，下节课见！

各位朋友，咱们今天来聊聊生成引擎优化基友里的三层策略。在基友优化中，可不是发篇文章就完事了， 得通过层级化布局，让引擎在不同深度、不同语境下都能抓取到咱们的信息。这三层策略分别是核心阵地层、内容分发层、场景延伸层。打个比方，就跟盖大楼式的核心阵地式地基，决定能不能站稳，内容分发式楼层 决定能不能被更多人看见。场景延伸是天线，决定能不能覆盖更大更广的范围。先看核心阵地层，这里的内容通常是企业官网、 官方自媒体、重点媒体首发的文章，有权威背书的页面，它的核心作用是建立权威和信任。引擎对你的第一印象就来自这些内容，所以得做到三点，一是标题要精准，锁定用户高意图的关键词。 二是内容要权威，别整那浓浓的广告腔。三是要有深度，能支撑起长尾流量，大家可以把它理解成所用之又布局的模板，是其他所有内容的源头。咱们的原内容后续可以拆成不同形态去分发， 这就是内容源，这是第一层。再来说内容分发层，这一层是对核心阵地的内容进行的加工，然后分发到不同平台。 这里有个小技巧，别直接照搬核心阵地的内容要多久不拆分，同一个观点，可以拆成案例版、数据版、用户故事版， 这样既能增加曝光，又能避免重复度过高，被引擎降权。这就是第二层内容分发。最后是场景延伸层，让内容进入更隐性、更分散的场景。 比如在自媒体评论区，咱们可以柔和的植入观点，像小红书、知乎上的回答就很有价值。还有知识库、百科词条这些可以用来做长尾覆盖。这三层策略不是三个孤立的动 作，而是环环相扣。核心阵地层负责树立权威，告诉引擎你是谁，有啥价值。内容分发层负责扩大声量，把声音传到更多角落。场景延伸层负责买点，覆盖多样化场景， 捕捉那些零星的长尾流量，最终形成一个闭环，让引擎更快识别你，让用户更容易找到你，你的品牌也就自然而然的实现了无处不在的效果。所以同学们， g u 优化的本质不是单点爆发，而是系统布局。 三层策略就是帮咱们把内容从核心权威延伸到多平台分发，再扩展到场景全覆盖，最终形成一个对搜索引擎和生成引擎都有好的内容矩阵。我是陈小米，下一节课咱们讲讲如何判断自由的效果，也就是效果监测，咱们下节课见！

当 ai 成为搜索引擎， geo 优化如何定义信息的未来？一、 geo 的 定义内核 从被解锁到被生成要理解 geo， 首先需离清其与传统 seo 的 本质区别。 seo 搜索引擎优化，其逻辑是匹配排序。用户输入关键词， 搜索引擎从海量网页中匹配相关内容，并依据链接权威性、内容相关性等数百个因素进行排序，以列表形式返回。链接 优化的核心是被找到 geo 生成引擎优化，其逻辑是理解生成。用户以自然语言提问。生成是 ai 在 消化其训练数据通常包含大量网络信息后，直接生成一个综合性的答案。 他不直接提供链接列表，而是将信息内化并重新组织表述。优化的核心是被采纳为生成答案的可靠来源或依据。因此， geo 可被精确定义为 一种只在使特定信息或数据源在生成式 ai 的 知识合成过程中获得更高权重、更频繁引用和更准确呈现的体系化方法。二、 geo 的 战略重要性流量入口的泛式转移未来大量信息查询将直接在聊天界面完成，传统的点击访问模式 将被直接生成答案模式部分取代。 geo 决定了你的信息是否能在这一新入口中占据一席之地。 品牌认知与思想领导力的新战场在生成式 ai 的 回答中频繁准确地被引用为权威来源，将极大增强品牌在目标受众中的专业形象和思想领导力。 防范信息风险与误导对于企业或机构而言，如果关于自身的关键信息在 ai 生成内容中缺失或被错误表述，将带来生育风险。主动的 geo 是 一种必要的信息生育管理。 三、 geo 优化的三大支柱提示语境与迭代一 是工程的艺术与科学，这是生成引擎优化的基石。一个模糊的指令，如写一篇关于健康的文章与 一个经过优化的提示，如以初级白领为目标读者辗写一篇一千五百字左右的科普文章，主题为久坐办公的微运动解决方案，要求结构清晰、 案例生动、实用性强，并包含三个可立即执行的具体动作模块，所产生的结果有天壤之别。 优化提示意味着明确角色、定义格式、限定范围、注入风格，甚至预设思维链，从而大幅降低 ai 的 认知负荷与生成噪声。二、 动态语境的构建，单一提示的效率有限。生成引擎优化更强调在持续的对话或多轮任务中构建并管理语境， 这包括有策略地提供背景资料、视力样本、 fewshot learning 逐步引导的思考过程，以及在长文档生成中维持风格、逻辑与事实的一致性。 优化的本质是为 ai 模型搭建一个信息充足、边界清晰、目标连贯的创作沙盒。 三、评估与迭代的闭环生成并非一蹴而就。生成引擎优化要求建立快速评估生成结果质量的标准、相关性、 创造性、准确性、安全性等，并将人类偏好或领域知识以有效反馈的形式，如评分、修正、对比选择、重新注入系统指导模型的微调或下一次生成的调整。 这是一个持续的生成评估优化闭环，使得输出结果能不断逼近甚至超越预期。四、未来展望 随着生成式 ai 持续进化， ceo 将从单纯的内容优化发展为双向式。 因过程，一方面，人类创作者学习如何为 ai 提供最佳输入，另一方面， ai 系统也在学习如何更好的识别和利用高质量内容。这种协同进化将重新定义知识生产与传播的生态系统。 生成引擎优化不仅是技术策略的更新，更是思维模式的转变。在这个 ai 与人协同创作的时代， 理解并掌握 geo 原则，意味着在信息浪潮中把握方向，让有价值的内容被看见、被理解、被传播。 最终，生成引擎优化的最高境界不是优化已被 ai 选择，而是创造值得被 ai 传递的真实价值。 这将是智能时代内容创作者面临的新挑战，也是新机遇。点点关注，拜拜！

今天啊，我们来聊一个话题啊，听起来可能有点像科幻电影里的东西，但他千真万确的正在我们身边发生，我们叫他人工智能陨星斗篷， 你可能根本还没察觉到，但就是这个东西正在悄悄地决定哪些品牌能被大家看见，而哪些可能就要慢慢消失了。 来，你想象一下这个场景，你花了几十年，甚至是一生的心血，好不容易建立起一个响当当的品牌，结果呢？突然之间，在一个现在大家获取信息最重要的渠道里，你的品牌就这么凭空消失了，无影无踪。 你想想，这对你的生意来说意味着什么？这简直就是一场灾难，对吧？而且这可能还仅仅只是个开始。 没错，这就是我们今天这期内容要讲的核心问题。你看，现在越来越多的人习惯了问 ai 来找答案，对吧？ 那如果 ai 给出的答案里压根就没有你的品牌，那你就跟不存在一样。我跟你说啊，这真不是吓唬人，这是一种全新的，而且是巨大的生存风险，每个品牌都得面对。 所以，这个听起来玄乎的隐形斗篷，它到底是个啥呢？说白了就是我们现在天天都在用的像差的 gpt 啊，或者谷歌的 ai 搜索这些人工智能助手， 它们跟以前的搜索引擎不一样了，不会再给你一堆连接让你自己慢慢翻，而是啪一下，直接把一个他认为的标准答案甩你脸上。 哎，这问题的关键就来了，你想啊，不管是一个普通消费者想买个新手机，还是一个公司老板在找合作伙伴，他们现在很可能就是直接问 ai， 哎，给我推荐几个最好的选择。 那如果 ai 的 回答里头根本就没提你的名字，那你就直接出局了，连上场比赛的机会都没有，更别提进入什么备选名单了。 你可能会觉得，嗯，这是不是有点想太多了？不，这个不只是理论上的预测，我们现在手上啊，有实打实的数据，一份来自 gao man trix 公司的开创性研究，他直接就给我们揭开了这个新世界里一个非常残酷的真相。 我们先来看看这项研究是怎么做的。其实很简单，他们选了全球最大的八十家公司。然后呢，对着现在最火的三个 ai 平台， open ai， 谷歌 gemini， 还有 perplexity ai， 问了两百五十个非常中立的问题。注意啊，是中立的问题， 他们不会问你觉得苹果手机怎么样，而是会问在创新方面，哪些公司是领导者。你看，目的就是想知道，在不给任何提示的情况下， ai 会主动把谁给说出来。 好了，重点来了，大家坐稳了。因为接下来的这些发现，说实话，挺让人震惊的。研究结果显示，这里面有一道巨大的鸿沟，有些品牌是绝对的赢家，而另一些， 哎，简直就像被彻底遗忘了一样。我们来看第一个数字，就这一个就足够吓人了。百分之四什么意思呢？就是说，哪怕是咱们这个地球上最大最出名的那八十家公司， 在 ai 生成的回答里，被主动提到的平均概率居然低到只有百分之四啊，这简直低的可怜呐， 还没完，更吓人的是，这个五分之一，也就是那八十家全球芋头里，有整整五分之一的公司，在整个研究过程中，一次都没被提到过。你没听错，一次都没有，完全就是隐形的。 我打个比登，这就好比是在世界商业这个大舞台上，有五分之一的顶级明星压根就没被写进剧本里。 这张图就更直观了，它结识了不同行业之间的巨大差距。你看啊，科巨行业简直是霸屏一样的存在，自己就占了差不多四十 percent 的 体积量。 但是你再看另一边，像金融和能源这种，按理说也是巨无霸级别的行业吧，结果呢，两个加起来的份还不到五倍，这几乎就是被 ai 给彻底忽略了。 我们再具体点看这张表，就让隐形这个词变得有点触目惊心了。你看看这些名字，中国工商银行，这可是世界上市最高的银行之一啊。 还有沙特阿美，全球最大的石油公司，这些哪个不是自己领域里的巨无霸？但是在 ai 的 世界里，他们几乎就是隐形的。 这就揭示了一个很明显的趋势，那就是 ai 的 知识库啊，它非常非常依赖那些全球公开的，而且主要是以英语为主的数字内容。 所以你看，关键点就是来了这些公司之所以隐形，绝对不是因为他们不重要，正相反，他们非常重要。问题出在哪呢？出在一个叫做可发现性差距的东西上。 你可以这么理解，把 ai 想象成一个学生，这个学生呢，他只读英文书，而且还只读那些最火最热门的书。那如果你的故事，你的成就没有被写进这些书里，那不好意思，这个学生就根本不知道你的存在。 反过来我们再看看赢家这张图啊，完美的解释了什么叫赢家通吃。你看微软、苹果、亚马逊，就这么几家科技巨头，几乎就把 ai 的 所有注意力都给抢走了， 夸张到什么程度呢？就是光排名前五的这几个品牌，就拿走了一半以上的提及量，这是一个高度集中的新的注意力经济。 那问题来了，在 ai 这个新世界里，我们该怎么去衡量一个品牌的影响力呢？这项研究就提出了一个全新的概念，我敢说，这个概念很可能会成为未来几年所有做市场、做品牌的人都必须得搞懂的一个核心指标。 我们来回顾一下啊，在很久以前，大家衡量品牌影响力用的是一个叫话语愤恶的东西，英文是 share of voice， 说的就是你的品牌在报纸、电视这些传统媒体上占了多少版面，说了多少话，这个大家都很熟，是个经典指标了。 后来呢，互联网时代来了，我们开始关注搜索份额 share of search， 也就是看大家在搜索引擎上搜你品牌的次数多不多，这个指标就成了下一个衡量品牌热度的重要标准。 那么现在呢，我们进入了 ai 时代，于是一个全新的指标诞生了，它就是模型份额 share of model。 它衡量的是什么呢？就是当人们问 ai 问题的时候，你的品牌被提到的频率有多高，被描述的有多正面。 记住这个词，这就是品牌竞争的全新战场。好，那到底是什么决定了你的模型份额是高还是低呢？这张图总结的特别清楚， 你看那些领先的品牌，它们有什么共同点？就是有海量的高质量的英文内容。而且在维吉百科权威新闻报导，这些 ai 特别信问的第三方信息原理存在感非常强，而那些落后的品牌呢？恰恰就是在这些地方有明显的短板。 好了，分析了这么多问题，我们总得说说怎么办，对吧？既然问题我们已经知道了，那解决方案是什么呢？我们到底要怎么做才能脱下这间隐形斗篷，让 ai 能够看见我们的品牌？别急，接下来就是最重要的，我们的行动方案。 大家还记得吧，当年为了应对谷歌搜索，我们发明了 seo， 也就是搜索引擎优化。那么现在历史重演了， 为了应对 ai， 一个全新的领域也正在形成，它叫 gu 生成性引擎优化。 它的核心目标是什么呢？说白了就是我们要主动地、有策略地去喂给 ai 内容，去训练 ai， 让它能够按照我们所期望的方式来认识我们的品牌，来谈论我们的品牌。 具体怎么做呢？这里的行动计划非常清晰，而且你今天听完马上就能开始做。第一步，先去问问现在的 ai， 看看它到底是怎么评价你的品牌和你的行业的，知己知彼吗？ 第二步，开始创作那些 ai 喜欢吃的内容，什么样的内容呢？就是那些结构清晰、事实准确、有深度的专业文章、案例研究等等。 第三步，占领高地。什么意思？就是确保你在危机百科、各种行业、平民、知名新闻网站这些高权重平台上的信息是完整、准确，而且是正面的。最后一步，也是非常重要的一步，就是要把模型份额这个指标当成你的核心 kpi， 就 像追踪股价一样，定期去监测它。 最后啊，我想用这份研究报告里的一句话来给大家提个醒，这句话的分量真的很重。 报告里说，那些不这样做的公司可能会发现自己在算法中被掩盖了，哪怕他们在现实世界中已经取得了数十年的成就。 这句话翻译过来是什么意思？就是说你过去几十年，所有的努力，所有的成就，都可能因为在 ai 时代的这一次缺席而全部归零。 所以最后我也把一个问题留给大家，当一个用户问 ai 在 这个领域谁才是领导者的时候，你希望你的品牌是 ai 脱口而出的那个权威答案？还是说只是一个沉睡在数据深处无人知晓的幽灵？ 请记住，在 ai 时代，被看见已经不是一个可选项了，而是一个必需品。而这个选择权其实就掌国在你自己手里，看你是否愿意从今天开始马上行动。

geo 优化怎么操作？这个视频我就用大白话给你讲清楚。简单说， geo 就是 让 ai 在 回答本地话问题时，优先提到你的公司。比如你在用豆包、腾讯元宝、 deep seek 这类 ai 工具时，只要用户一问附近靠谱的装修队东莞哪家做全屋定制好， 你的名字就出现在答案里，这比投广告还管用。因为用户觉得 ai 是 客观推荐，没带推销味，信任度直接拉满。那怎么让 ai 主动提到你？关键就三点， 第一，内容怎么写？别光堆关键词，得用真实场景客户常问的问题去组织内容。比如东莞老房翻新要注意什么？一百平装修预算怎么分配， 让 ai 觉得这是有用信息才愿意抓取。第二，选对关键词，不是所有词都值得做，你要根据自己的业务挑那些用户真会问， ai 真会答的本地党委词。比如南城区小户型改造公司，就比装修公司更精准，更容易上排名。第三，布局对的平台。 ai 不是 随便抓数据，它有偏好的网站，想知道哪些网站权重高？很简单，打开 ai， 开启深度思考模式， 问他东莞装修推荐哪家，看他引用了哪些来源，那些就是你要重点发布内容的地方。如果你试了还是搞不定，别硬扛后台留言，你的行业，我来帮你落地操作。

大家好，用一分钟说清深层式引擎优化，简单说，它就是传统 seo 的 智能升级版。以前我们优化内容给搜索引擎看， 现在还要优化给 ai 看，因为现在 check gpt、 文心一言，这些 ai 工具正成为新的信息入口，当用户提问时， ai 会从海量内容中筛选，总结深层答案。那怎么优化呢？三个关键， 第一，信息密度要高，给 ai 清晰、权威、结构化的信息，让它容易提取。第二，问题预设要全，提前想好用户会问 ai 的 各种问题，在你的内容里直接给出答案。第三，可信度信号要强，引用权威来源、专业数据，增加被 ai 采信的概率。 那么现在我们的核心逻辑变了，要从关键词排名转向信息被 ai 采纳。记住，未来不仅要让人看到你的内容，更要让 ai 愿意推荐你的内容。关注我，大家一起来把握 ai 时代的新流量密码！

各位小伙伴们好，我是陈小敏，今天咱们接着学习生成引擎优化挚友第十二节进阶实操技巧，就以教培机构如何挖掘客户问题为例展开。咱们之前已经把写作框架、分发平台和多形态应用这些知识点都吃透了，但不少同学肯定会犯难， 我到底该写些什么内容呢？在教培机构的挚友优化里，最核心的就是围绕家长和学员这些客户的问题来创作， 因为 ai 引擎本质上就是在回应客户的提问，要是你能抓住他们最关心、问得最频繁的问题，就相当于握住了获客的流量钥匙。那叫陪客户的问题从哪些地方找呢？咱们可以分成线下和线上两大板块，一、线下渠道， 一、线下地推场景。教培机构在学校门口、社区广场开展地推活动时，和家长面对面交流，能直接收集到客户的问题。比如你们机构的数学辅导班，孩子学了，成绩能提升多少？ 你们的课程收费是怎样的？有优惠活动吗？二、异业合作渠道和周边的母婴店、书店、文具店等开展异业合作时， 通过合作方也能了解到家长的问题。比如你们有没有针对学龄前儿童的启蒙课程？报班后要是孩子不想学了，可以退费吗？三、活动引流现场举办试听活动亲子活动时， 现场家长和孩子的提问也是重要的问题来源。向试听课后怎么报名？有什么福利吗？你们的老师都是什么资质的？ 二、线上渠道一、搜索引擎下拉框在百度、三六零这些平台输入教培机构少儿英语培训、中考冲刺班之类的词，下面弹出来的那些推荐就是客户的问题。 二、知乎热榜问题。在知乎搜索教培机构考研辅导、艺术培训等关键词，看看那些高赞回答的问题，比如线下教培机构和线上教培机构有什么区别？考研辅导机构值得报吗？ 三、社交平台评论区。在小红书、抖音、快手这些平台找到和教培行业相关的爆款笔记或者视频，去翻翻评论区，看看客户问的最多的是什么？比如这个书法班适合一年级孩子吗？这个线上课用什么设备上课比较好？ 四、新型获客渠道互动区。比如短视频平台的私信、直播时的弹幕提问，还有 ai 智能客服收到的咨询，像你们的线上编程课，孩子学起来难不难？ ai 测评系统准不准确？好了，今天咱们主要学习的是教陪客户的问题，可以通过线下和线上的多个渠道来挖掘。真正的教陪客户问题往往是生活化、具体化的。 收集客户问题是教培机构肌肉优化的第一步，你创作什么题材的内容，决定了你能不能被目标客户搜索到、关注到。下节课咱们就来学习肌肉的三层策略，把问题分层处理，让你的市场推广内容更系统、更有深度。我是陈小米，咱们下节课见！