应GEO布局需求，我们从人工记录的 “农耕时代” 起步，尽快研发出 GEO 工具 Demo，现邀朋友提建议，共建适配中国市场的GEO方案。

前期依赖人工手动测试多个AI平台，记录品牌信息准确性、网址电话存在性及信息源等维度，确保内容客观真实。坚持正道价值观，拒绝恶意投毒，聚焦提升品牌美誉度，从“品牌出现”升级为“情感倾向推荐”，以系统化思维推进GEO与B2B内容营销融合，夯实可验证的营销策略能力。

8月初，我几乎同时收到了几个客户给我传递的消息：“海外总部很关注GEO，中国战场应该进行相应的准备”，于是我们开始跟随海外的脚步探索在中国布局GEO的可能性，或者说是更科学的布局GEO。

在此之前的两个月，我们已经帮助我们的一些客户实施GEO，只不过在现在的节点上，我看这两个月的工作，给我的感觉像是农耕时代，因为这两个月GEO的一切工作都要靠人工来完成，我们在这方面投入了一些人力，这些过程都是值得的，这让我们帮助客户更领先一步熟悉GEO。

“农耕时代”的GEO工作过程是这样的，我们先根据客户的业务基于品牌视角和业务视角（来源于SEM的品牌词和业务词）进行问题提取，准备了几十个问题，同时选择了几个国内最常用的AI平台，比如豆包、腾讯元宝、Deepseek、文心一言等。然后我们通过手动的方法，一个一个去提问问题，再通过在线表格进行答案记录。

记录的维度有以下几个：

1、业务问题是否出现公司品牌；

2、品牌类问题是否信息正确；

3、品牌类问题是否有公司的网址和400电话；

4、AI答案的信息源头；

……

这是 GEO 极早期的需求，我们靠人力每天查询记录，监控问题下的答案变化、信息源头变化。在尝试干预答案前，我们反复沟通：干预 AI 信息抓取的核心是让它抓得更精准、客观，绝不是给 AI 喂垃圾内容，更不是恶意投毒。

我们始终认定，做 GEO 得守正价值观，用系统化思维对待 GEO、SEO 及 B2B 内容营销 —— 当下或许看不清 “正道” 的具体意义，但时间终会给出答案。

我们开始基于 AI 抓取的信息源头做内容优化，优化前先明确目标：做 GEO 不能贪大求全，否则会陷入 “不知道为什么做、不知道做得好不好、不知道如何度量效果” 的困境，这在营销管理里是大忌，尤其外企最看重 “事出有因、因有策略、策略引行为、行为需验证”，这也是我们要强化的核心营销能力。

我们最初本想将 GEO 目标定位在 “让品牌名出现在答案中”，但服务的客户都是行业头部品牌 —— 查询几十个问题后发现，仅 5% 的问题答案里没有品牌名，说明这些品牌在 AI 答案中已有很强的存在感。这个结果让客户稍感安心，可新问题随之而来：我们做 GEO 的目标该是什么？很快我们达成共识：升级目标，聚焦 “提高品牌美誉度”。

具体拆解为两个目标：

目标 1：品牌词相关问题的答案，更倾向推荐该品牌（情感维度）；

目标 2：品牌词、业务词相关问题的答案，需包含公司网址和 400 电话（转化路径维度）。

围绕这两个目标，我们开始着手影响 AI 结果。分析 AI 信息源头时发现，国内 AI 环境还很 “纯净”—— 很少有品牌布局 GEO，抓取的信息要么很陈旧，要么网址质量差（比如打开是某平台错乱的移动端页面）。这种 “信息源头匮乏”，对我们而言反而是机会。

我们开始撰写契合 AI 抓取偏好的内容：信息更全面、权威，直接回应问题而非迂回表达。理想状态是根据 AI 抓取源头更新内容，但国内多数内容平台不允许个人发布，新账号发布效果也差，于是我们采用 “曲线救国” 的国产方案 —— 从 PR 稿切入，把优化好的稿件发布到各平台（包括客户官网）。可喜的是，第二天查询 AI 结果时，我们的内容已被引用，大部分 AI 答案也成功更新。

上周，突然看到关于GEO的爆炸性新闻，某著名投资公司投资了一款产品，可以精准有力的支持GEO，它的第一个功能就是进行品牌在AI结果的分析，进行某种程度上的“打分”，我当时心情及其复杂，激动，不甘，兴奋，紧张，这让我想起来华晨宇那首歌。我在想，如果我有更多的起步资金，如果我有强大的团队，我的性子是敢跟国际巨头叫板的。

然后我向我的客户打听了一下这个产品，确实在海外一些大公司已经开始准备布局这款GEO工具了，不过在中国市场，他们没有找到替代品。我说，你信不信在中国已经有了替代品，你也见证过义乌力量，你见证过“祖国版”labubu，你觉得中国没有嘛？只不过中国的同样的产品很难走出这种爆款路线，因为生态环境太不完整，就算某公司研发出来这样的产品，99%的需求者也没办法知道，而且在中国B2B软件领域存在着几大障碍。

付费意愿差，产品需要搭配深度服务，好产品面临的信息差，开发成本高…… 这些障碍会导致在高速发展的AI时代下，AI相关软件百花齐放，各有小世界。不过，我觉得这又给了我机会，我想，我也要动手，开发属于我们自己的GEO工具了，我们指的是我的客户以及我社群和朋友圈的朋友们，我可以开发属于我们自己的GEO工具，给大家使用。

然而我此时并不觉得这款产品具备独立售卖和存活的可能性，因为在本土，软件即服务，这几年的环境带给我们的答案是，客户要结果，并不是买一款自己也没空用、用不好的软件。那么这正迎合我们当下的情况，我的解题思路是，我们给客户提供GEO服务，我们开发的软件给客户使用。至于以后它有没有可能成长起来，看他自己的造化，顺势而为才是当下创业公司的发展路线，而不是逆天而行。

一个业务（我代表我客户们）、产品、研发组成的团队快速成立了起来，团队成员都是行业资深者，当然产品和研发费用是我出的，我追求的短频快，定制。所以这部分费用并不贵，而且我们的服务团队今年战绩还可以，所以我们有一些底气可以拿出一部分资金可以兜底，我对这部分的投入把控是有信心的，因为我自己就是研发出身，我知道什么阶段应该投入什么样子的研发成本。

一个星期时间，我如愿以偿的看到了Demo，并且帮助客户跑出了第一份品牌在AI平台的渗透率分析报告。这个结果当我show给客户看的时候，我们彼此都很兴奋，我整个人一整天都在心流状态里，他们说我的一小步，可能是xxx的一大步，但是我这个人并不会被小胜利冲昏头脑，我知道这是一万步中的第一步，接下来我把这个Demo的思路又分享给了我的三个朋友，一个在北京，一个在杭州（线下咖啡），一个在广州。

在得到了正向的反馈后，我继续投入产品研发的探讨和实践中，直至8月24日，我觉得我用两天的思考做了一个很大的决定，我思考了我的“财富”是什么，“财富”正是我的朋友们，无论是在我做顾问、培训还是做SEM和SEO服务的阶段上，都一直支持的朋友们，我要把这件事讲出来，我要把它变成社区贡献模式，我要从朋友们这得到力量，让大家给我提供产品优化建议，并且可以让这个产品真正帮助到他们自身。

某种程度上，这是开源的一种体现，我确信，它是很健康的成长路线。所以我将我的思路公布出来，希望你能将你的需求以及期待解决方法发给我，我来迭代这款产品，提供贡献的朋友们可以优先得到产品的使用权，当然如果你是产品、研发或者你有很多钱想投入进来，我们也可以详细交流。

我们已经完成的思路和进展如下：

GEO要顺利进展在大框架上需要两个部分，运营策略和工具。

运营策略指的是，GEO战略的目标定位，问题分布，GEO优化方向，这些都是运营策略。

比如在中国环境下，GEO无法跟GA或者百度等其他分析工具进行打通，AI答案的地址也会过滤掉UTM参数，这种情况下需要高层达成一致，GEO的目标是优化某品牌在AI答案中的渗透率与美誉度，并不是直接带来线索。

那么围绕这个目标我们提出的问题都是什么，品牌相关还是业务相关？GEO是优化出现几率？排名？情感倾向？错误信息？还是路径？这些都是在做GEO的时候要制定的策略，也是为什么GEO需要专业的服务商来做，因为再过一段时间，我们这样的服务商会让GEO成为一个体系化的工程，而不是简单的行为了，这也是我的客户们需要的。

GEO的工具解决的问题是：

1、当前AI答案报告；

2、策略建议；

3、答案影响；

4、提高转化（肯定可以提高转化，但是暂时无法追踪，这件事情目前在国内环境还挺麻烦）。

我们的工具需要逐层解决以上问题，然而第一个问题是最重要的问题，总说做GEO，我们当前的情况如何啊？没有现状就没有改变现状的标尺，这也会让GEO工作本身存在风险，做了半年结果呢？我们在当前的能力下先攻破第一个问题。看到当前某品牌在一系列问题下的分析报告，我们的Demo成功实现了这一步。

我把这份报告打了马赛克了，但是不影响Demo得跑通，现在你给我任何一个品牌以及一系列问题，我都可以帮你分析你的在这三个AI平台下的表现了，示例如下：

但是我觉得这个工具它当下是定制版本，我给我的不同的客户定制的功能都不一样，因为这里面有很重要的一个发现，就是他们想看的报告报表不同，甚至某个客户想看到我们在AI答案里发现的几十个细节，并且提出相应的优化思路，当然这也是我们正在做的事情。

接下来的版本我会着重解决一些问题，如果你有相关的需求和想法，随时找我交流，当然如果你的信息越接近你想要的东西，我想对我来说越容易快速的实现它，实现了之后第一时间给你分析结果。

1、如何定义覆盖率？

在海外的产品里，覆盖率的定义是基于与AI平台的技术底层交流，结合算法，得到品牌在答案中出现的概率。我觉得这可能是我的Dream功能，但是它需要算力和财力，并不是我当前追求的能力。我当前对于覆盖率的计算是，当下的时间点上，问题里出现品牌的比率。

2、除了覆盖率，还要看什么？

• 排名：排名第一当然更具备倾向性，只是我们目前没办法做这个价值衡量。

• 信源：网站占比、平台占比，以及这些平台怎么划分，希望是工具给出反馈。

• 信息更新时间：我想我们要更新一些新的信息覆盖掉老的信息。

• 情感分析：人为判断不了情感，但是AI本身可以，需要知道好评和差评都是怎么讲我们的。

• 策略建议：希望工具给予基础建议，比如内容生产的倾向性与平台分发的倾向性。

我觉得三大难题需要逐个攻破，先去解决度量问题，再去解决内容生产分发问题，最后才是效果提升问题。

至于后面的问题能不能解决，坦白讲，我当前也不知道，但是你没发现时代发展的轮子跑的这么快嘛？半年前想都不敢想的东西，现在也可以的。我要做的就是动起来。

路虽难，行则终至。