AI营销投了没效果？GEO优化实操路径拆解，资深玩家必看

到了去年冬天的时候, 我带着我的团队搞了一次季度性的回顾总结活动, 当时看到把翻出来的那些数据之后, 心里觉得蛮不是滋味的, 因为花了八个月的时间在AI营销上烧掉了两百多万的预算, 虽然最后产出了一百二十多条内容, 但是在生成式引擎里面, 品牌被自然提及的那个比例是不到2%的, 这当然不是说没有产出呀, 而是说这些产出全部都沉淀成为了所谓的沉默资产, 它们就堆在了我们自己的语料池里, 没有被任何一个主流的大模型的有效回答给引用过。

关于人工智能营销以及搜索引擎优化这两件事, 我们应当弄清楚它们之间到底是什么样的联系。

一句话来把这个意思讲清楚, AI营销的本质就是“我花钱让你看见我”, 而GEO优化的本质则是“让生成式引擎在用户提问的时候替你开口”。前者的逻辑是主动投放, 它是靠预算来驱动曝光效果的；后者的逻辑则是被动截流, 它是靠内容结构来驱动引用效果的。

在过去做搜索引擎优化的时候, 你购买的是关键词的排名结果。而现在进入到了大模型时代以后, 真正的所谓的关键字已经变成了prompt意图链。你的内容必须被智能模型判定为能够作为引用的证据材料, 这才算是真正跑通了整个流程。

第二个问题是, 为什么你花费心思精心去制作的AI营销方面的那些内容, 最终没办法跑进那个所谓的生成式引擎里面去吧?

我们可以拿最直接的方式来进行反验证。就是假如你发布的这篇内容, 它的内部组织构造是为了适应人类肉眼的观看体验而专门打造的话。在这种情况下, 如果里面包含了篇幅特别长的自然段, 充满了带着强烈感情色彩的叙述语言, 并且最终给出的结论是非常不明确的。

那么, 人工智能模型在调用的时候就一定会把你排除在外, 完全不会去引用你所提供的这些资料。这是因为当前主流的那些生成式技术工具, 它们在进行信息摘引和逻辑支持的时候, 所看重的那个根本点, 在于你是否提供了非常严密、没有缺失漏洞的逻辑支撑链条, 以及你的资料来源是否能够被逐一核实并找到原始出处。

这整个操作的核心逻辑是建立在客观的验证能力之上的, 和你写出来的文字到底具不具备文学美感这种主观层面的东西, 彼此之间没有任何联系, 或者说根本不存在什么相关性。

我见过太多团队还是继续使用图文以及短视频的那种分发逻辑来操作AI内容, 导致的结果就是模型方面会感觉你的信息密度不太够, 同时对可信度也产生了怀疑, 因此直接进行跳过处理,这样一来你的那些内容就完全等于白费功夫了。

营销AIDA_营销AI工具_AI营销

在实际操作的层面, 我们应当如何实施切割这个动作呢? 具体的做法是按照时间的先后顺序来逐步推进。

第一个月的时候, 要把品牌的核心卖点, 拆分成可验证事实单元。每一条要控制在两句话以内。必须带有数据的来源, 或者权威的背书。这是模型, 愿意去引用的底层条件。

等到第二个月过去的时候, 我们要把之前已经完成拆解操作的那个叫做【事实单元】的东西, 喂进各个目前市面上很火的大模型所准备做的微调里面去, 这些语料同时也会被铺放在那些专门针对某个行业领域的垂直交流平台上面, 在这些平台上去找到那种问答形式的、属于内容池里的素材, 目的是为了让我们的语料分布情况能够覆盖得到绝大多数主流的prompt意图。

当时间来到第3个月的时候, 我们要去启动那个prompt渗透测试这项工作。具体来说, 就是需要模拟用户提出实际问题的各种真实场景。然后呢, 要去逐条地把品牌在生成的结果里面出现的位置以及被引用的方式全都详细地记录下来。最终要确保那个引用链路能够顺利地跑通。

核心考核指标别再一直盯着曝光量和点击率这两个东西了, 而是要去把重点放在引擎引用率和首位提及率上面去, 因为这两个数字才是真正跟公司的营收情况能够联系在一起的指标。

Q4：效果大概什么时候能看到？

在今年开春的那一波行情里, 我手头的一位客户在完成了三轮GEO调优操作之后, 主流生成式引擎里的品牌提及率从3%, 一举提升到了27%。这不是通过投流来进行硬堆叠而达成的效果。这是因为语料结构变得正确了之后, 模型就会顺手就进行引用了。

你现在所使用的AI营销模式, 到底卡在了哪一个环节上? 评论区里提出了相关的疑问, 我会挑选其中几个具有代表性的问题进行阐述, 并在下一篇内容进行拆解分析。