我把同一篇文章喂给五个 AI：它们摘走的句子完全不一样
做了一次有点笨的实验：拿同一篇文章，分别让五个主流大模型回答相关问题，记录它们引用了哪些句子。结果比预想的有意思。 实验怎么做的 选了一篇约 2000 字的技术排错文章，围绕它设计了 6 个不…
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按 GEO 方法做了三个月：哪些内容真被引用了，哪些白写了
三个月前我开始系统性地按 GEO 思路改内容，现在把结果摊开说。结论先放：被引用的文章和流量高的文章，是两批完全不同的内容。 被引用最多的是哪类 排名第一的是「排错类」文章——就是「X 没反应…
SaaS 产品做 GEO：用户问「哪个工具能做 X」，为什么念的不是你
先说个反直觉的观察：SaaS 产品在 AI 回答里被提到的概率，和官网排名的相关性很弱，和「被对比文章提到过」的相关性很强。 原因：AI 倾向于引用「有比较关系」的内容 用户问「哪个工具能做自…
B2B 制造企业做 GEO：采购在 AI 里问「谁能做这个件」，你得出现
B2B 的 GEO 和消费品完全不同：决策链长、搜索词专业、而且采购会用 AI 做初筛。结论先说——制造业想在 AI 回答里被提名，必须同时满足「工艺参数可查」和「案例可验证」两个条件。 采购…
本地生活商家做 GEO：客户问「附近哪家靠谱」时，AI 会念到谁
先给结论：本地生活类商家想在 AI 回答里被提到，靠的不是官网写得多漂亮，而是你能不能在「地名 + 服务 + 具体问题」这个组合上，被三个以上独立来源同时提到。 为什么官网几乎不起作用 用户问…
GEO 的归因难题：我怎么在不撒谎的前提下给客户看数据
做 GEO 最难的不是写内容，是月底向客户解释「这个月我们做了什么、效果在哪」。因为 GEO 天生缺闭环：AI 提到了你，但你可能永远不知道那个人有没有来。 我的原则只有一条：能证明的说「已证…
同一个问题问五个 AI，答案差在哪：多平台一致性该怎么查
先给结论：同一个问题，不同 AI 给出的来源经常差得很远，这不是它们「各有偏好」那么简单，而是它们背后抓取和索引的语料池不一样。所以「我在豆包里能查到」不等于「我在 ChatGPT 里也有」。…
被 AI 引用一次之后：我做对了五件事，把它变成长期资产
被 AI 引用不是终点，是一次「临时信任」。多数站点的问题不是没被引用过，而是被引用过就没了——AI 下次回答同一问题，引的是别人。我把自己反复验证过的五个动作写下来，这套做法的核心是：让 A…
GEO 效果怎么量化：别再盯曝光量，先建这三个可查的指标
直接说结论：GEO 的效果不能用「阅读量」来量，因为 GEO 的目标不是让人点进来，而是让 AI 在回答里提到你。真正可查的只有三件事——引用出现了没有、引用频率变了没有、引用之后有没有业务动…
给别人做 GEO 咨询半年，我发现最难改的不是技术是习惯
半年里接触了十来个团队，技术方案基本一次就讲清楚，真正卡住进度的是另一件事：写稿的人不愿意删自己写的话。 典型场景 让编辑把一篇三千字的稿子压到两千字，把结论提前。改完一看，字数确实少了，但结…