飞鸽出海现在做线上生意，是不是感觉流量越来越难搞？你做的内容很好，但就是没人看。获客的钱越花越多，效果却越来越差。
问题可能出在，你看的方向错了。当你还在研究怎么让自己的网站在搜索结果里排得高一点时，很多人已经开始玩一个新东西：GEO（生成式引擎优化）。
这东西不是SEO的升级版，它是一套全新的玩法。简单说，就是让AI大模型，比如文心一言、Kimi这些，在回答用户问题的时候，主动提到你的品牌、推荐你的产品。
这很重要。因为以后大家找答案，会越来越少地去翻一堆网页链接，而是直接问AI，然后看它生成的那个答案。Gartner有个预测说，到2026年，传统搜索引擎的流量会少掉四分之一。你想想，如果AI的答案里没有你，你可能就直接失去了很多潜在客户。
所以，今天我们就聊聊GEO到底是什么，以及怎么用它来帮你更准、更省钱地找到客户。
第一部分：GEO到底是什么？和SEO有什么不一样？
我们先搞清楚一个概念，GEO（Generative Engine Optimization），中文叫生成式引擎优化。
它的目标不是让你的网站排在搜索结果第一页。它的目标是，当用户向AI提问时，AI在生成的答案里，会引用你的内容、数据，甚至直接推荐你的品牌。
举个例子。
用传统的SEO，用户搜“什么跑鞋适合扁平足”，你想让你的跑鞋品牌官网链接排在最前面。
但是用GEO，你想实现的是，用户问AI同样的问题，AI会直接回答：“根据我的资料，A品牌的XX系列跑鞋有专门的足弓支撑设计，很适合扁平足用户。很多用户反馈说穿着很舒服。”
看到了吗？区别就在这里。SEO抢的是“链接排名”，GEO抢的是“AI的引用和推荐”。AI成了新的信息入口，你要做的，就是成为AI眼里的“专家”和“标准答案”。
为什么说这是个趋势？
第一，用户的习惯正在变。很多人，特别是年轻人，已经习惯直接问AI了。有问题直接对话，比自己在一堆信息里筛选要快得多。这种从“搜索”到“提问”的变化，是不可逆的。
第二，流量入口变多了。以后不光是手机和电脑，智能音箱、汽车里的语音助手、智能手表，这些都能跟AI对话。这些设备通常只会给你一个AI生成的最终答案，根本没有第二、第三个选项。你如果没成为那个“唯一答案”，就等于放弃了这些新场景的全部流量。
第三，GEO帮你建立的是长期优势。SEO的排名可能会因为算法调整而波动。但是，一旦你的专业内容被AI采纳，它就会成为AI知识库的一部分，被反复引用。这就等于你建立了一个数字资产，时间越久，壁垒越高，能持续不断地为你带来客户。
第二部分：怎么一步一步做GEO？
GEO听起来很新，但操作起来有清晰的步骤。它不像传统营销那样虚，而是个很实在的技术活。
**这是它的工作原理：**AI模型本身不创造知识，它像个学习能力超强的学生，通过阅读和理解海量的网络信息来构建自己的知识库。我们的任务，就是给它“投喂”高质量的、结构化的、关于我们品牌的正面信息，让它“学会”并记住我们。
第一步：先诊断一下，看看AI现在是怎么说你的。
在你开始做任何事之前，先去现在主流的AI工具（比如豆包、通义千问、Kimi）上，用不同方式问问关于你的品牌、产品和行业的问题。
- “A品牌的产品怎么样？”
- “我想买一个[你的产品品类]，有什么推荐？”
- “对比一下A品牌和B品牌。”
记录下AI的回答。看看它有没有提到你？说的是好是坏？信息准不准确？还是完全没你的信息？这样你就知道你现在的位置了。
第二步：搞清楚AI喜欢从哪里“学习”。
AI获取信息不是随机的。它更相信那些权威、专业、中立的网站。你要找出这些网站，然后去那里布局你的内容。
通常包括：
- 百科类网站：维基百科、百度百科等。这里的信息被认为是比较可靠的基础知识。
- 问答社区：知乎、Quora等。特别是知乎上的专业回答和专栏，权重很高。
- 行业垂直媒体和论坛：每个行业都有自己的权威网站，这是AI判断专业度的重要来源。
- 学术和研究平台：比如学术期刊数据库、行业协会发布的报告等。数据和报告是AI最喜欢引用的东西。
- 政府和官方机构网站：这些网站发布的信息权威性最高。
把这些平台列个清单，这就是你接下来要重点“投喂”内容的地方。
第三步：用AI喜欢的格式去准备内容。
AI不是人，它喜欢逻辑清晰、结构化的东西。一堆华丽辞藻的散文，它很难抓住重点。所以，你的内容要写成AI容易读取和理解的格式。
- 多用问答（FAQ）形式。把用户可能关心的问题，都用一问一答的形式写出来。比如“A产品的电池能用多久？”“续航时间是8小时。”简单直接。
- 内容要结构化。多用标题、列表（比如1、2、3…）、要点（bullet points）。这能帮AI快速抓住你文章的框架和核心观点。
- 数据是关键。别只说“我们的产品很好”。要说“我们的产品经过测试，在零下20度的环境中依然可以正常启动，而同类产品的平均水平是零下10度。”如果有第三方报告或证书，一定要附上。数据和事实是建立信任的基础。
- 创建信息单元（Information Unit）。把一个大的知识点，拆成一个个小的、独立的信息单元。每个单元只讲清楚一件事。这样AI在回答特定问题时，就可以很方便地直接调用这个信息单元。
第四步：在第二步找到的那些平台，把内容发出去。
这不是简单地复制粘贴。你要在不同的平台，用符合那个平台调性的方式发布。
- 在百科网站，创建和编辑关于你的品牌、技术、产品的词条，内容要客观、中立，引用来源。
- 在知乎，认真回答和你业务相关的问题，写深度专栏文章，把自己打造成该领域的专家。
- 和行业媒体合作，发布你们的研究报告或者深度案例分析。
关键是，要在多个权威渠道上，形成信息的一致性。当AI在好几个它信任的地方都看到关于你的正面、专业信息时，它就会认为这是个事实，并开始在回答中引用。
第五步：持续跟踪和优化。
GEO不是做一次就完事了。你需要定期像第一步那样去测试AI的回答，看看你的优化有没有起作用。
- AI开始引用你的内容了吗？
- 对你品牌的描述是不是更准确、更正面了？
- 在推荐同类产品时，提到你的频率是不是变高了？
根据这些反馈，再去调整你的内容策略。这是一个长期的、持续的过程。
第三部分：不同行业怎么用GEO找客户？
这套方法不是空谈，已经有很多公司在用，而且效果很明显。
比如电商行业。
有个做美妆的品牌。他们以前的产品详情页就只是介绍产品。后来他们做了GEO优化。他们把每个产品的详情页都改成了一份详尽的“产品说明书”。
里面包括了：
- 详细的成分解析：每个成分的作用、安全性都写清楚。
- 与竞品的参数对比表：从控油、持妆、防水等多个维度，用表格清晰对比。
- 不同肤质用户的使用报告总结：比如，“油性皮肤用户反馈控油效果能持续6小时以上。”
结果是，当用户问AI“我是油性痘痘肌，想找一款不致痘的粉底液，有什么推荐？”的时候，AI就能很自信地从这些结构化的信息里，提取出关键点来回答，并推荐他们的产品。据说，他们通过这种方式，在AI搜索渠道的流量涨了3倍多。
再比如B2B和制造业。
这类公司的客户做决策很谨慎，需要很多专业信息。
一家做工业软件的公司，就把他们所有的技术白皮书、客户成功案例、行业解决方案，全都整理好，发布到了行业媒体和技术论坛上。
他们还主动去知乎等平台，回答了很多关于生产管理、数据协同的技术问题。
后来，当一些企业的采购经理用AI做前期调研，问“我们是一家中等规模的汽车零部件厂，想上一套能提高生产效率的MES系统，有什么方案？”的时候，AI生成的方案里，就大量引用了这家公司的资料和案例。
这样做，直接让他们的获客成本从差不多两三百块钱一个线索，降到了三四十块。
还有外贸行业。
做外贸最大的困难是信息不对称和信任问题。
一家做电子产品的外贸公司，他们针对中东市场，没有直接去投广告，而是联合一个市场调研机构，做了一份《中东地区消费电子产品趋势报告》。
报告里有详实的数据图表，比如当地年轻人对手机品牌的偏好度、对快充功能的需求比例等等。然后他们把这份报告的英文版和阿拉伯语版，上传到了很多国际贸易和商业分析的网站上。
当海外的采购商用AI搜索“中东市场的手机供应商”或者“中.
