GEO三部曲（一）：120万的GEO项目，企业能不能自己做？附工作流

这段时间，经常有人打电话问我要不要做GEO，说能让客户问AI时，更容易看到我的公司。我一般会说，我感兴趣。倒不是准备马上买，我想听听：他们怎么做，一年收多少钱？

几家公司聊下来，一年报价1.5万到5万元。跟我了解的SEO服务比，我当时觉得，倒也不贵。可再问具体怎么做，有的销售也讲不清楚，只说付了钱，会有另外的同事来对接。问题是，我现在连你准备怎么做都没弄明白，怎么决定要不要付钱？

后来再查，我发现还有超过20万元一年的，东风本田一个GEO项目的中标金额，更是到了120.7万元。同样叫GEO，里面到底装了些什么？如果自己的企业也想做，又该从哪一步开始？我把这几个数字放在一起，也把各自卖什么、价格从哪里来列清楚：

看交付内容就能发现，几项服务并不一样：有的是持续优化内容、整理信息，有的主要交付发稿数量。东风本田这个项目，公告要求的是六个AI平台、四款车型、持续12个月的推荐表现。这个服务范围，比查几次AI、补一篇文章大得多。

公开公告能告诉我们它要求交付什么，但不能告诉我们每一项花了多少钱。

那企业能不能自己做？能先做一部分，而且不只是查一查。整理客户的问题、补齐产品资料、修改自己的网站内容、记录AI怎样介绍自己，这些都可以由企业自己开始。但前提是，有人了解产品，也有人负责把修改做完、继续跟进。如果这些工作没人接，给一份工作流也不会自动产生结果。

下面这套工作流，帮你先完成一轮检查和改进。它不能代替上面那个项目的完整交付。做完以后，再判断哪些能继续自己做，哪些需要请人帮忙。

先从第一个问题开始：你的客户，是怎么找你的？

一、先问一句：你的客户买之前，会不会问AI？

假设你卖的是一款零食。客户刷到视频，看着好吃，价格也能接受，顺手就买了。他可能根本没打算打开AI，认真比较五个品牌。这时，你听说GEO很火，就把精力全投进去，未必划算。先把视频、购买入口和交付做好，可能更贴近眼前这笔生意。

换成采购一台专业设备，情况又不同。买之前，客户可能要搞清楚能不能满足要求、跟别家的区别在哪里、出了问题谁负责。他可能会搜资料，也可能会问AI。注意，是“可能”。设备贵、技术复杂，也不能替客户证明他一定用AI。

与其在这里猜，不如翻一翻最近几次销售记录，或者下次聊客户时问问：你最初怎么找到我们的？选之前查了什么？有没有问过AI？

别只问已经买了的人。谈过但没成交的客户、还没找过你的潜在买家，也值得了解。几位老客户说没用过AI，只能说明这几个人的情况，不能代表整个市场。

如果客户确实会问，我们再研究它怎么回答。

如果客户已经找上门，只是一直谈不下来，那眼前更该查的，也许是报价、方案或者承接。

我用S'FOCUS和TOC瓶颈理论看问题时，会先做这一步：看整笔生意怎么发生，再找现在真正卡住的地方。总不能因为手里有了一个新工具，就认定每个问题都该用它解决。

先做一个判断：GEO是不是眼下的优先事项？

这张表只帮你决定先查什么，不替你下结论。把访谈和购买记录放在一起看，仍然不清楚的，就先记为待确认。以后接触到新买家，再更新判断。

二、别先问AI认不认识你，先看客户会怎么问

假设你是卖设备的，打开AI就问自己的公司怎么样。它回答得挺完整，你可能会松口气：看来它知道我。

但客户还不认识你，怎么会一开始就输入你的名字？他更可能带着自己的麻烦来。比如：“我们准备买一台这类设备，主要用在这个场景，预算大概这么多。选的时候最该注意什么？哪几家值得了解？”这是一个示例问法。真正测试时，要换成你客户说过的话，别把客户还没想明白的问题，替他整理得过于专业。

你可以从最近的咨询里，挑三到五个反复被问到的问题。客户怕什么、纠结什么、总要你解释什么，就从那里开始。

然后，把同样的问题交给客户常用的几个AI助手。看看它提到了谁，又是怎样介绍的。重要的问题，换个新对话再试一次，把日期和有没有联网一起记下来。

这篇主要检查AI联网搜索后的回答。豆包的公开说明提到，它会结合此前学习的信息与全网搜索内容来回答。所以，检查时要记下联网状态。开关联网可以用来比较表现，却不能单凭两份答案确定它内部怎么选品牌；你今天改了网页，也不等于它马上就会知道。

先把现在的样子留下来。以后做了修改，才有东西可以对照。

接下来，我们一步步看：AI推荐了谁，它给的理由和资料，究竟靠不靠谱。

三、AI为什么推荐同行，我们能从中学什么？

拿到名单以后，我还想往下问：同行的哪一点，让AI拿来当了推荐理由？我们能从中学什么？

先看推荐理由：它说的优点，对应客户的哪个需求？是参数符合要求，有相似场景的案例，还是一句“知名品牌”？同样是推荐，这几种理由背后的东西差别很大。

可以接着问：“你推荐每家企业，具体看中了什么？这一点回答了客户的哪个顾虑？有什么事实和原始资料支持？请逐项列出来，找不到依据就说找不到。”

比如，客户想找一家做过类似项目的供应商。AI只说某家“经验丰富”，还没有回答这个问题；如果它给出了具体案例，就可以继续看：案例里的客户遇到了什么问题，跟眼前的需求有什么相似和不同。这是假设的例子，实际要用你客户的要求去对照。

再找支持证据：打开原文，看它凭什么这么说。

AI现在给出的解释，不一定就是刚才形成答案的真实过程；追问后补的链接，也未必是最初用过的资料。先把这些当作待核对的推荐理由。

前面查GEO价格时，一份AI回答把东风本田的项目说成了“1207万元招标预算”。打开官方中标公告，实际写的是1,207,128元，约120.7万元，而且是中标金额。错误发生在哪一层，我们没有追清楚，但这份回答不能直接照用。

所以，学习之前先核对，别把错误也学走。复查后即使名单变了，也不能直接判定被删掉的品牌不可靠，还要看具体依据。

接着看内容和渠道：哪些资料被采用，发在哪里？

拿前面保存的回答，在同一组客户问题下比较不同AI的引用，分别记录哪些平台和页面反复出现。

还是前面找类似项目的例子。如果页面交代了客户原来的问题、具体做法和有依据的结果，值得学的是它怎样把经历说清楚。回头找自己的项目记录，不能把同行的成果换个公司名字搬过来。

渠道也一样。假如某个AI反复引用行业网站，另一个更多引用企业官网，就分别记下来。这些观察能帮你确定先试什么，却不能让你看见AI内部的检索顺序或信任分数。

最后回到自己：哪些值得学，我们有什么，还缺什么？

把核对过的资料和自己的放在一起看。别人用测试回答了客户的顾虑，我们是不是只写了“技术领先”？别人交代了案例的条件和结果，我们是不是只写了“经验丰富”？

查到差距以后，再决定行动：

这一节要留下的是一份准备清单：回答哪个客户问题，用什么真实证据，改哪份资料，在哪个渠道尝试。接下来，把清单变成客户能看懂、能核对的内容。

四、知道该准备什么，内容怎么写、发在哪里？

清单有了，打开文档，可能还是会卡住：第一句写什么？先介绍公司，还是先列产品优势？

不妨想象客户就坐在你面前，问：“你们做过跟我们情况差不多的客户吗？”

如果你只回答“我们经验丰富，服务过很多企业”，他可能还是拿不准。他想了解的，是那些客户遇到了什么问题，你们具体做过什么，跟他的情况像不像。

先选一个问题，用自己的资料把它回答完整。下面是一份写作顺序，不是AI排名公式。沿着客户会追问的地方写，读者更容易找到自己需要的信息。

回答“有没有做过类似客户”，可以从一个真实案例写起：当时客户遇到了什么问题，你们具体做了什么，结果怎样，又有哪些条件跟眼前这位客户不同。

客户原来的问题 → 我们做了什么 → 有依据的结果 → 适用条件和限制。

比如，可以按这个句式整理：“我们曾服务过[真实客户类型]，当时他们遇到的是[具体问题]。我们做了[具体工作]，从[记录或客户反馈]中可以确认[实际结果]。这个项目和你们相似的地方是[相似条件]，不同的是[差异]，所以还需要确认[问题]。”

方括号要填真实资料，有记录才能写结果。没有类似案例，就说明目前有哪些相关经验、还需要验证什么，不能让AI替你编一段成功经历。也别把自己参与的一个环节，写成整个项目的成果都由自己带来。

如果官网已经有相关页面，直接改好它就可以，不必为了“做GEO”另写一篇。AI可以帮你整理初稿，实际参与项目、了解产品或服务的人要核对里面的承诺与结果。

再选渠道：同一份事实，按读者来这里要找什么来组织。从第三节的引用记录里挑候选渠道，同时看目标客户是否会用、内容能否发布、审核条件和费用。不要因为某个平台出现过一次，就立刻买发稿套餐。

这些是候选形式，不是“某个AI固定抓某个平台”的对照表。某个AI在你的测试里反复引用哪类页面，就把它作为尝试依据，后面分别观察。

不必把同一篇文章原样复制到所有地方。产品页可以把参数列全，案例文章可以讲清客户遇到了什么、怎么解决；事实、数字和适用条件要保持一致。自己写的内容也不能包装成第三方测评。

发布前，再过一遍：答案是否回应客户问题？每个关键说法有没有依据？条件有没有漏？链接能否正常打开？

先完成一份内容，选一个适合的渠道尝试，把发布链接、日期和负责人记下来。如果已有页面需要修复或资料还不够，就先处理这些问题。这是第一轮小范围尝试，不是要求只写一篇，也不是保证发完就有推荐。

五、发布以后，怎么知道有没有用？

现在，你已经把一份内容写好或改好，放到了选定的渠道。接下来要分开看：页面有没有被找到、AI有没有把内容讲对、客户有没有进一步行动。

拿出第二节保存的回答作为对照。发布一段时间后，用原来的客户问题，在之前测试过的AI里分别开启新对话再问，记下日期、联网状态和模式，尽量保持一致。

按AI分别比较，也按发布链接分别核对。比如，你既改了官网产品页，又发了一篇行业文章，就看各个AI的回答分别引用了哪一页、用了什么信息；没显示引用的，先记为“这次未看到引用”，不要直接认定它完全没有找到。

原来没提到你，现在有没有提到？原来把产品用途说错了，现在有没有说对？它采用的是旧页面、新内容，还是其他来源？别只盯着名字出现了几次。

多看几次，别因为某一次提到了你，就觉得做成了。即使回答变好了，也不能仅凭这一点认定是那篇文章的功劳；新内容也不保证被找到或推荐。

最后还得看，有没有客户因此找过来。有人来咨询，可以顺口问一句：“你是从哪里知道我们的？”如果他说是AI，再了解一下他当时问了什么、看到了什么、之后又查过哪些地方。

然后看看这位客户是否适合你，有没有继续谈方案。这先记作“客户自述来自AI”。如果还有对应的网页访问或咨询记录，可以放在一起核对。

客户可能经过好几个渠道才找到你，一句“AI推荐的”不能证明是这次修改带来的新生意。如果只是截图里多了一个名字，经营上还没发生什么，就先如实记着。它是一个变化，还不是一笔生意。

读到这里，你不用马上搭一套很大的监测系统。先拿一个真实客户的问题，去他可能使用的AI里问一遍，把回答和来源存下来，找出一处值得核实或补充的信息。

这一轮做完，再来决定：继续自己做，还是请人帮忙？

自己做也要花时间。把负责人、能拿出的时间、需要协助的环节列出来，再和服务商的交付清单比较，才知道这笔钱是否值得花。

下次再接到GEO推销电话，也可以带着这份记录聊：我们现在是这个情况，你准备先改哪里？为什么？做完怎样验证？

对方能不能答上来，双方就有了具体的讨论基础。

做到这里，我们先弄清了该准备什么、怎么开始做。

下一篇，我们再往前走一步：如果同行也在做GEO，怎样让自己的企业更有机会成为AI优先推荐的那一家？

如果你也在评估要不要做GEO，欢迎在评论区聊聊：你所在的行业，客户会问AI吗？目前卡在哪里？后面几篇会接着讲具体做法，关注我，不错过。

附录｜GEO实操工具包

前面五部分负责把问题讲清楚。下面三份工具，方便你保存下来，回去照着做。

工具一｜从检查到发布，再到复测

如果你准备自己试一遍，不必一次做完。先拿一个真实客户的问题，按下面九步推进；不需要补内容时，第6、7步改为执行已确认的修复动作。如果原因还不清楚，就先补查，不急着发布。

不知道怎么安排时间，可以先试这个轻量版本：

这是方便开始的安排，不是平台更新规律、统计检验标准，也不代表4周就该见效。开始前，先定好这一轮愿意投入多少时间。到了复盘时间，如果还看不出下一步值得改什么，就先暂停加码，保留记录，等有新线索再继续。

工具二｜八组可以直接复制的AI提问词

把方括号里的内容换成自己的实际信息。第一组用新对话问，先保存完整回答，再用后面的提问继续检查。涉及客户材料时，去掉不必要的个人信息和未获授权的商业资料。

我准备购买[产品或服务]，用于[真实场景]。预算是[已知预算]，最在意[客户实际关心的条件]。我应该注意什么？有哪些供应商值得进一步了解？为什么？如果信息不够，请先问我。

请把刚才的推荐整理成表格：品牌、推荐理由、对应客户的哪项要求或顾虑、支持理由的具体事实与证据类型（如参数、测试、案例、资质）、原始链接、页面日期（如能确认）、仍需核实的地方。理由与客户需求对应不上时请标明。请区分企业自己的说法与独立第三方资料。找不到依据就标明，不要补造链接；无法联网或打开页面时请说明。请以我保存的上一轮回答为准，将其中明确出现的链接与本轮新增链接分开列出。未显示的来源标为未知，不要推测模型内部用过哪些资料。

下面是一个页面的正文和链接：[粘贴正文及链接]。客户的问题是：[原问题]。请先确认网站或平台名称、作者或发布主体、是否转载及原始出处；无法确认就标未知。再列出：哪些事实能回答客户的问题、哪些话只是宣传、缺少什么证据、哪些结论不能从这里推出。不要因为内容登在媒体网站上，就当作记者采访或独立背书；不要猜测AI平台的内部算法或权重。

客户的问题是：[问题]。我们实际具备的产品能力和证据是：[资料]。现有公开页面是：[正文及链接]。AI回答及测试条件是：[记录]。请区分：公开信息缺失、页面访问或更新问题、产品与需求不匹配、AI遗漏或回答波动，以及目前无法判断的情况。用“可能原因—已有依据—还要核实什么—建议动作”做成表格。只有确认存在信息缺口时，才建议优先补哪一处、使用哪份真实资料。无法打开页面就说明；不要编造数据、资质、客户成果，也不要猜测平台内部算法。

下面是同一组客户问题的多次测试记录：[粘贴问题、日期、AI名称、模式、联网状态、完整回答及其中显示的链接]。另附已人工核对的页面信息：[网站、作者、内容类型、是否转载及原始出处]。

请帮我做两张表：

1. 来源对照表：按“客户问题＋AI名称”分别统计，每个网站出现在多少次有效回答中，同时列出有效回答总次数和具体页面。同一次回答引用同一网站多篇内容，只算该网站出现1次；未保存完整来源的记录单列为缺失，不算作没有引用。追问后新查的链接单独列出，不计入初次回答。

2. 准备清单：结合已核对的页面，按“客户问题—被引用内容提供了什么证据、怎样组织—我们需要核对或准备什么资料—候选发布渠道—还需验证什么”列出建议。没有提供我方资料时，不要断定我们缺什么；不能照搬他人的参数、资质和成果。渠道能否投稿、审核要求、费用和目标客户是否会看，不知道就标待核实。

只描述这批记录里的差异，不把出现次数当作AI的信任分数、检索顺序或长期偏好，也不承诺在这些地方发布就能被推荐。同一篇稿件的转载请标出，不当作多份独立证据。

客户原话是：[问题]。目标读者和场景是：[说明]。我们的企业、产品和已核实资料是：[资料及出处、日期]。用提问词5整理出的准备清单是：[清单]。候选渠道及已确认发布要求是：[信息]。

先列出回答这个问题还缺哪些事实，哪些现有资料可以支持答案；关键证据不足时先给补充问题，不要硬写肯定结论。然后仅用已提供的事实写一份初稿：标题用客户能懂的话，先回应问题，再说明条件、证据、限制和下一步。语言像在给客户解释，别堆“领先、专业”等空话。未确认内容放在单独的待核实清单，不混入对外正文。

另列渠道安排：选择理由、内容形式、需要改写的部分、负责人和发布前待确认事项。适配不同渠道时保持事实一致，不批量照抄，不把企业自述写成独立评测，不编造案例、数据、资质、对话、来源或平台规则。已有页面适合修改时，优先提出修改稿，不强制新写文章。

客户问题是：[问题]。拟发布内容是：[初稿]。已经核实的原始资料是：[正文、链接和日期]。渠道要求是：[已确认规则]。

请逐项检查：是否回答客户问题，产品和型号是否明确，关键结论有没有对应证据，数字与原文是否一致，条件和限制是否紧挨结论，是否把自述当成独立证据，不同版本是否矛盾。用“原句—依据—问题—修改建议”列出结果，缺资料就标待核实。另查页面或来源链接能否打开；无法访问就说明，不要报为已通过。

最后分别列出可修改的表达问题和发布前必须人工确认的事实。不要用你的自检代替企业负责人的确认，也不要保证内容会被AI采用。

以下是修改前后，用同一问题得到的AI回答：[两次日期、AI名称、模式、联网状态、问题原文及完整回答]。期间我们做了这些修改：[内容、链接、日期]。请对照列出：是否提到品牌、产品与适用场景是否介绍准确、引用来源是否变化、还存在哪些错误，以及两次测试条件有什么差异。无法核实的准确性请标待核实。只说明观察到的变化，不要直接断言变化由我们的修改造成，并建议下一次需要检查什么。

工具三｜把回答、来源和发布动作对应起来

每次提问记一行，给它一个编号，方便找到对应来源。

每条引用另记一行，用同一个测试编号关联。

内容类型可以记为企业自述、记者采访、用户经验、测评等；拿不准就写未知。比较时，把同一组问题下不同AI的记录并排看，用提问词5汇总反复出现的网站和页面，再决定哪些渠道值得进一步了解。

每次修改或发布，也留一条记录。

复测时用链接对照：哪个AI有没有引用这份页面，内容介绍是否准确。跨渠道同时修改要一并记录，不能把变化单独算在某一篇文章头上。

客户咨询另外记：自述来源、当时问了什么、可核对的访问或咨询记录、是否符合服务范围、有没有进入方案讨论。与上面的AI回答记录分开保存。

参考资料与来源链接

1. 新华网转载（北京商报报道，2026年4月8日）：查看来源
2. 湖南日报·新湖南报道（2026年9月9日）：查看来源
3. 东风汽车采购招投标交易平台——中标结果公告：查看来源
4. 东风汽车采购招投标交易平台——招标公告：查看来源
5. 豆包算法及模型备案公示说明：查看来源