AI营销没流量？GEO生成式引擎优化才是真正的新入口

你应当是已经关注到了一个比较明显的情形。那就是说, 用户群体正在发生的一种变化, 就是他们不会再去翻阅那个搜索的页面了。因为当人们提出问题的对象, 已经从前面的搜索引擎转变成了AI助手这样的一种存在。

这时候, 营销行为当中的入口部分, 就已经完全发生了位置的变动。所以我们现在可以得出一个结论。那就是说, 哪些品牌或者产品能够被AI这种技术手段所看见。那么这些实体就拿到了进入下一轮流量分配环节的资格证件。

关于GEO这一概念, 也就是我们所说的Generative Engine Optimization或者叫做生成式引擎优化的时候, 大家要明白一件事情, 它的根本内涵并不是说要去讨好人工智能系统, 让这些东西对你抱有特别好的印象, 而是意味着你需要让你的那些信息结构变得非常清楚且有条理, 这样一来, 当生成式引擎在执行检索工作之后进行逻辑推理以及最终对外输出的那个完整链路过程中, 它们就会更有可能去引用到你的内容了。

它主要探讨的一个核心问题就是这样的, 如果使用者向人工智能提问了一些特定类别的问题, 那么在这样的情境下, 你为什么能够被系统选中从而被提供出来呢? 这就是它所需要弄清楚的关键所在。

答案是藏在语义密度、实体关联度和信源可信度这三大变量里面。换个意思来说, GEO它优化的是在AI所走的那个认知道路中间的节点上面的权重分量。这并不属于传统意义上对于页面排名的处理工作。

主题一说的是那个事情, 就是GEO它并不是SEO的升级版这种说法是不对的, 准确的情况是它属于规则的重写。

很多人下意识地认为GEO是指比SEO更加高级的一种技术手段, 这种看法恐怕还是显得过于草率和不够谨慎。SEO这个技术主要是在关键词的匹配情况以及页面的权重方面进行优化安排；而GEO则是对知识图谱里面各个节点的权重状态来进行调整, 并且在生成的语境环境中去提高语义上的适应程度。

前者的核心目标是要实现被搜索引擎收录和索引的功能, 后者的核心逻辑则是为了让AI系统在推理过程中能够获得更准确的数据支持。

一位专业人士曾经非常明确地表达过一个观点, 他说亲爱的读者你要明白的一个事实是, 你所投入精力去优化的对象已经不再是传统的搜索排名顺序了, 你应该去关注的是AI系统在进行思考和认知时所走的路线与路径是怎样的。

这句话虽然带有几分书信中常用的那种随便的语气, 但是它指出了一个最根本的区别, 就是说生成式搜索引擎给出的结果并不是先把信息都找出来然后排列好, 而是把语言重新组织过。

因此你的内容必须能够被拆开去看, 必须能够被打散了再进行组合, 要不是这样的话, 在人工智能那个一步一步推理的过程里面, 就只是可以被随时换掉的一个小补充说明而已。

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——主题二：AI营销的实操抓手。

如果把GEO这件事情真正落实到AI营销的领域, 那么下面这些项目就是最小的可行的集合了。

1. 实体锚定, 就是在内容里头明确地把品牌、产品还有品类这些信息给说出来, 好让它们在AI进行推理的时候, 变成一个谁也替代不了的关键环节, 而不是被那些笼统的描述给淹没掉。

2. 多模态问答预置: 围绕着高频出现的用户提问, 比如什么样的用户适合某个特定品牌以及两个不同选项之间存在什么差异, 从而提前去把结构清晰、条理性的答案给构建出来, 以此来减少人工智能在回答问题时出现胡编乱造情况的可能性, 顺便也把引用第三方所提供的内容的概率给降下来。

3. 实现信源闭环, 就是把品牌官网、学术数据库和行业报告变成能够互相交叉引用的一个网络结构, 这样做的目的是为了让生成引擎在判断内容权威性的时候, 把那个门槛标准给提高上去。

※ 须得明白的一点就是, 前述那三个阶段并不是呈直线推进的流程, 而是呈现出一种循环往复并不断重复进行的形态——大模型进行更新的频率往往是以月为长度单位的, 这种更新会持续不断地对“究竟什么是良好的引用来源”这一概念做出改变。

在今天依然有效的对于实体内容的表述方式, 到了下一个月的时候很有可能便需要再度进行调节和修正。

……

所以接下来的这个问题, 也许值得你在闭上眼睛准备睡觉之前, 用脑子好好地思考一下: 当所有的竞争对手都在忙着去做那个叫做GEO的事情的时候, 你的那些内容, 到底有什么样的理由和资格, 还能维持住那种所谓的“不同”呢?

虽然现在获取流量的入口, 已经发生了变化, 但是让别人的眼睛看到你、让别人注意到你的这个道理, 归根结底并没有发生根本性的改变, 仅仅只是说, 现在负责来评判你到底做得好不好的人, 已经从之前的那种复杂的计算程序, 变成了现在的具有理解能力的模型。

AI营销没流量？GEO生成式引擎优化才是真正的新入口

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