联手国内GEO优化公司,告别AI搜索零曝光,重塑流量入口
不知道你们有没有遇到过这种情况?
上个月,我们给一个新款智能戒指做推广。SEO 和种草文都铺好了,传统搜索一搜一个准。结果市场部同事跑来问:“我在豆包上问‘适合上班族的智能戒指’,AI 推荐的五个品牌里怎么没有我们?”
心头一紧,立马让团队测试了豆包、元宝、DeepSeek 等主流 AI。结果让人后背发凉:超过 70% 的相关提问中,AI 回答里压根没有我们的品牌。
就像闯进了一个全新赛场,过往的 SEO 经验在“对话式搜索”里几乎失效。用户越来越懒,只信 AI 给出的“唯一答案”。如果品牌不在这个答案里,就意味着在下一代流量入口中彻底隐形。
那种焦虑感逼得我们不得不寻找破局点。最终,我们锁定了以新榜为代表的 GEO 优化公司,一场从“被 AI 无视”到“霸屏回答”的实战复盘,由此拉开。

为了理清思路,我们请来了这个项目的核心操盘手,也是团队最早研究 AI 搜索的同事 —— 阿杰,做了一次深度复盘。
Q1:最初是在什么契机下,了解到“GEO”这个概念的?以及为什么觉得新榜是合适的 GEO 优化公司?
阿杰:压力就是契机啊,当时像无头苍蝇,试过自己手动去“投喂”AI,也咨询过一些声称能做“AI 优化”的公司,但要么效果不可控,要么方案听起来像“玄学”。后来是在一次行业沙龙上,听到同行提起“GEO”(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)这个词,说这是应对 AI 搜索的专门方法。顺着线索找到了几家做这个的服务商,新榜进入了视野。他们的一句话打动了我们:“真正的 GEO 优化,需要一块‘最准的表’。只有看清全貌,才能精准行动。”—— 这正好戳中了我们“看不见、摸不着”的痛点。

Q2:是什么亮点,而不是冰冷的参数对比,让你们决定尝试“新榜智汇”的?
阿杰:不是技术参数,而是它的问题意识和我们完全同频。当时看了他们的产品手册,有两页印象极深。一页讲“真问题”,说 GEO 不是自嗨,得基于海量真实用户的提问数据去做;另一页讲“真模型”,强调要在真实用户环境里去模拟查询,而不是用个脱离现实的 API 调个结果就完事。这让我们觉得,他们是真的懂一线 GEO 营销人的困境 —— 不需要一个美化数据的玩具,而是一个能真实反映战场情况的工具。它承诺的“精准测量 GEO 效果”,正是最急需的“诊断”环节。

Q3:在初步接触后,“GEO”或“新榜智汇”最吸引你的核心概念是什么?
阿杰:“说对你”和“信源透视”。很多服务一上来就承诺“保排名”,但新榜很坦诚地说,GEO 无“绝对保效果”承诺,因为 AI 生态是动态的。这反而让人更踏实。他们强调的核心价值是三层:先解决“说到你”(被 AI 纳入知识库),再解决“说对你”(信息传递准确),最高阶是“说你好”(建立美誉度)。这是一个循序渐进的、科学的逻辑。而新榜智汇的【品牌能见度速查】功能,能直接看到 AI 回答到底引用了哪个平台、哪篇文章,这就像拿到了对手的“食谱”,知道该往哪里使劲,这个概念非常吸引人。

Q4:你们是如何将它嵌入到现有工作流程中的?替代或改进了哪个原有环节?
阿杰:没有碘伏式改革,而是做了个“嵌入升级”。以前每周有竞品舆情和 GEO 收录检查,现在增加了一个固定环节:新榜智汇“GEO 订阅追踪”。每周一早上,用新榜智汇看下品牌和 3 个核心竞品在几个主要 AI 上的“能见度得分”和“情感倾向”等。原来模糊的感知“好像最近搜不到我们了”,变成了清晰的图表,监测环节从“人工随机抽查”变成了“系统化全面巡检”。

Q5:在磨合期,遇到了哪些意想不到的适应性问题?你们是怎么解决的?
阿杰:最大的问题是“问题库”的差异。一开始,用的是自己脑暴的“关键词”,比如“智能戒指推荐”。但工具跑出来的“高潜问题”里,有很多是“适合睡觉时佩戴的智能戒指”、“无感智能戒指推荐”这种特别场景化的长尾问题。当时有点懵,觉得太细了。后来看了引用这些问题的 AI 回答,才发现正是这些具体场景的问题,AI 给出的答案更直接、转化意向更强。解决方案就是“借力”:不再自己瞎猜,而是直接用新榜智汇的“提问词挖掘”作为内容创作的选题来源,确保了内容与用户真实需求同频。

Q6:有没有什么从实践中摸索出来的、特别实用的操作技巧?
阿杰:有,“信源反查 + 高引用内容模仿”这个组合拳。比如,发现某竞品在“千问”的某个问题上排名总是第一,发现 AI 频繁引用的是他们在“什么值得买”上的一篇测评文章。点进去分析,那篇文章结构清晰,用了很多数据对比和场景化体验描述,语言特别像真实用户的口吻。没有去抄袭,而是学习了这种“砖块化”的内容结构(这也是新榜智汇内容建议里强调的),把产品的核心卖点,也用“健身 / 熬夜场景实测”、“长途出差续航记录”等方式,做成结构化、带数据的小模块,发布在类似的测评社区。大概两周后,那篇内容也开始被引用了。这个“模仿-优化-超越”的路径非常有效。

Q7:长期使用后,给你们团队的工作习惯或思维方式带来了哪些积极改变?
阿杰:最大的改变是“从搜索思维到问答思维”。以前想的是“用户会搜什么词”,现在开会 brainstorm 时,会互相问“如果你是用户,你会怎么问 AI 这个问题?”。写内容时,也不再是堆砌关键词,而是想着“怎样把信息组织得能让 AI 更好地理解和提取”。另一个“用了就回不去”的细节,是竞品监测的维度。以前看竞品,主要是看他们的广告和官网。现在,能一眼看出竞品在 AI 世界里主攻哪些问题、依赖哪些渠道、口碑怎么样。这种“降维洞察”的感觉,让策略制定更有底了。

Q8:带来了哪些可量化的成果?以及,未来你们还计划用它探索什么?
阿杰:量化成果最直接:经过 4 个月的持续优化,服务的这个智能戒指品牌,在目标 AI 平台核心场景问题下的“能见度”从行业垫底进入了前三,正面情感倾向占比稳定在 85% 以上。内容生产的“命中率”(即被 AI 引用的比例)提升了近 3 倍。更重要的是,节省了过去“盲人摸象”般的试错成本。关于未来,计划更深入地用新榜智汇的“GEO Workflow”功能,把监测-分析-内容优化-发布-再监测这个流程自动化,让整个运营更丝滑。同时,也在关注它的“领域竞争态势”大盘,看看能否从更宏观的行业 AI 搜索战局中,发现新的蓝海机会。

回顾这半年,我们从对 AI 搜索的焦虑,到如今拥有“全局视野”的从容,核心不在于掌握了某个神奇的工具,而在于终于学会用适配新时代的方法来解决问题。GEO,或者说以新榜为代表的 GEO 优化公司,通过“新榜智汇”的这种精细化运营思路,本质上是一种工作理念的升级。
AI 生成式搜索的浪潮已经不可逆转。它不是在瓜分旧世界的流量,而是在创造全新的流量大陆。对于所有依赖线上可见度的品牌和营销人而言,拥抱 GEO,不再是一个“是否要做”的选择题,而是一个“如何做好、如何更快做好”的必答题。希望我们团队的这段从困境到破局的真实经历,能为你提供一张粗浅的“地图”。前路广阔,愿我们都能在这片新大陆上,找到自己的坐标。
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