你的客户，已经不问百度了

我是醒醒，AI共学社主理人，30岁程序员转型一人公司践行者。闲鱼+小红书变现五位数，已帮500+人用AI为工作提效。不教你追工具，只帮你用AI解决问题、赋能业务。长期主义者，专注让AI真正落地到你的工作里。

GEO 实战笔记 · 第 01 篇 你现在在哪：第 1 阶 · 知道这一篇带你去哪：明白为什么必须开始在意「AI 是怎么描述你的」

我有个朋友，做工业设备的，这行干了十几年。

上个月他去见一个客户，刚坐下，对方开口第一句是：

「我问了 AI，它说你们家的机器……还提了另外两家，我正在比。」

他说他当时愣了一下。

不是被这句话吓到。是他忽然发现——他做过官网、印过样本册、年年跑展会，但他从来没在任何地方，回答过这个问题。

更让他难受的是后半句：客户说，他确实问了 AI 对比，AI 也答了。

而他在那份名单里，没出现。

客户已经不问百度了

我想请你先回忆一件事。

一个客户想找你们这行的供应商，他会怎么做？

五年前：打开百度 → 搜关键词 → 翻十条结果 → 挨个点开 → 挑出三家 → 打电话。

现在：打开豆包、元宝、或者 DeepSeek → 问一句「XX 设备哪家好，怎么选」→ 拿一段答案。

说到这儿，很多人第一反应是：快了。

不是快了。是入口变窄了。

这两个词，差别很大。

搜索时代的客户，面对的是一整页结果。十个蓝色标题摆在那儿，他往下扫，你排第七名也还有机会被扫到——标题起得好一点，他就点进来了。

AI 时代的客户，面对的是一段话。

这段话里，通常只出现三到五个名字。

剩下的呢？

不在这段话里，就等于不存在。

而且不是"排在后面"的那种不存在。是连备选名单都没进的那种。

这不是我编的，有人算过。

市场研究公司 Gartner 做过一个预测：到 2026 年，传统搜索引擎的搜索量会下降 25%，让出去的那部分，被 AI 聊天机器人这类"虚拟代理"接走了。

更值得看的是另一条。

Adobe 在今年 4 月发布了一份报告，数据来自超过 1 万亿次美国零售网站的访问，同时还做了 5000 人的消费者调查。里面有两个数字，我建议你记住：

已经有 39% 的消费者用 AI 助手做过线上购物，其中 85% 的人说，体验变好了
从 AI 来的流量，转化能力发生了反转：2025 年 3 月，AI 引荐流量的转化率比普通渠道差 38%；到 2026 年 3 月，反过来好 42%，创了历史新高

第一个数字说明：人已经过去了。

第二个数字更关键：过去的这批人，买得更爽快。

为什么？

因为他们不是被广告推着来的。他们是先问了一句，拿到答案，然后照着答案来的——购买意图在提问那一刻就已经定好了，他只是来确认一下。

他举着自己的牌子站在门口，可门里念出来的名字，一个都不是他。

所以客户不是变懒了。

他只是换了一个更省事的地方做决定。

而那个地方，你还没去过。

出现了一个你从来没听说过的位置

我们把这件事说得再具体一点。

过去二十年，做生意的人有一个共同的位置可以争：排名。

百度第一页、Google 前三、淘宝首页……这个位置可以被量化、被优化、被花钱买。你看得见它，也算得清它的价。

现在多了一个新位置。它长这样：

在 AI 给客户的那段答案里，有没有你。

它和"排名"有个本质区别——

排名分一二三名。没进前三，还有第四名，还有第二页。

这个位置没有名次，只有"提到了"和"没提到"。

而且"没提到"不止一种。大多数人以为只有一种，其实前两种最要命：

第一种，完全查无此人。

你问 AI「XX 行业有哪些公司」，它报了一串名字，全是你同行，唯独没有你。

这种还算好的——至少你知道自己不在。

第二种，被提到了，但说错了。

比如把你说成另一块业务、把你早就停掉的产品线当成主打、或者引用了一条三年前的旧信息。

这一种比第一种麻烦得多。

因为错误信息一旦被 AI 学进去，它会在不同平台、不同问题里反复出现。想纠回来，得花很久。

第三种，被提到，而且说得准。

这才是我们想要的位置。

那你现在属于哪一种？

不用猜。问一遍就知道了。

打开豆包、元宝、DeepSeek、文心、通义、Kimi，随便哪个，问一句你们行业的品类问题——「XX 行业哪家好」「做 XX 的公司有哪些」，然后看答案里有没有你，以及它是怎么描述你的。

这里给你一个小提醒：别问"XX 公司怎么样"。 这种问法 AI 当然认识你，问不出任何有用的东西。要问"哪家好"这种不点名的问题——客户真实找供应商的时候，就是这么问的。

你可能会说：如果客户真在用 AI 找供应商，我总该有点感觉吧？

这正是这件事最麻烦的地方——

客户不会告诉你。

他查完 AI，直接在名单上划掉你，然后离开。没有差评，没有投诉，没有一句"我不选你了"。

它不是一次事故。是一股静默的流失。

你只会看到：最近咨询量好像少了一点，老客户转介绍也没那么多了。

但你看不到原因。

光扫过来的时候，只照亮了几格；大多数人站在暗处，还以为只是天黑了。

为什么是现在

讲了这么多，该给它一个名字了。

这件事叫 GEO。三个字母，是 Generative Engine Optimization 的缩写，中文一般叫"生成式引擎优化"。

名字不重要，你只要记住一句话：

GEO，就是让 AI 在回答问题时，愿意提到你、引用你、并且说对。

如果你听过 SEO（搜索引擎优化），这里有个最省事的区分方式：

SEO 是让机器能找到你，GEO 是让 AI 愿意用你。

两者不冲突。SEO 是地基，GEO 是盖在上面的那层楼。地基没打好，楼盖不稳——这也是为什么第 3 篇会专门讲这个关系。

顺便把几个你以后一定会撞上的说法，一次性翻译成人话：

你会看到这些说法	说人话就是
生成式引擎优化（GEO）	让 AI 提到你，并且说对你
被 AI 引用	AI 的回答里出现了你的内容或名字
排名（搜索时代的说法）	你在搜索结果里排第几
被提及率（AI 时代的说法）	AI 回答问题时，有多大概率带上你

那为什么是现在讲？

因为这一年，发生了三件事。

时间	发生了什么	说明什么
2026-03-15	央视 3·15 晚会曝光了一条 GEO 投毒产业链：一款软件虚构了一款根本不存在的智能手环，批量生成软文发出去，结果两个大模型真的把它推荐给了用户	这门生意第一次大规模出圈，但出的是负面名声
2026-07-01	国内第一个 GEO 团体标准 T/CGCC 119—2026 开始实施	有标准了——服务流程、效果怎么测、哪些行为禁止，全写进了条款
2026-09-01	《互联网信息内容多渠道分发服务管理规定》（五部门令第 23 号）施行	有监管了——做内容分发服务要登记备案、要公示所属机构

把这三件事连起来看，你会得到一个很清楚的判断：

一边被曝光，一边被立规矩。

这说明什么？

说明这件事的需求真实而且巨大——大到不能再不管。同时也说明，这个行业供给还很混乱，规则刚刚落地。

对今天入场的人来说，这是最好的时点：

比三年前的野蛮期安全——该禁的、该罚的，标准里都写了
比两年后的红海期从容——现在大多数人还不知道怎么做，甚至不知道有这回事

还有一句必须说清楚：

3·15 曝光的那种做法，不是 GEO，是投毒。

编造一个不存在的产品去骗 AI，和你想让客户在 AI 里正确认识你，是两件完全不同的事。前者是这个行业的黑产，后者才是这个系列要讲的东西。这条界线，第 11 篇会专门拆开。

这个系列要怎么讲

聊到这儿，你已经知道这件事跟你有关了。接下来是第二个问题：怎么学。

我不打算把 19 篇文章零散地丢给你。这个系列有明确的路，分两段、六阶：

上篇 · 搞明白——先弄清楚怎么回事

第 1 阶 · 知道：GEO 是什么，跟我有什么关系（就是你现在读的这一阶）
第 2 阶 · 看懂：AI 到底怎么挑内容，它的"口味"在哪
第 3 阶 · 上手：自己动手做一次体检，知道该改哪儿

下篇 · 用起来——真刀真枪地做

第 4 阶 · 会用：做完怎么知道有没有效，哪些事不能碰
第 5 阶 · 进阶：独立站 / 出海，一整套完整打法
第 6 阶 · 落地：你的行业具体该怎么做

每一阶走完，你手上都会多一样能用的东西——不是"好像懂了"，是真的能做。

我还有三个承诺，写在这里，你可以拿来监督我：

一、每篇都有一个"本节动作"。

五分钟能做完的、具体的一件事。不做完，等于没读。

二、每篇都标清楚"你现在在哪、这一篇带你去哪"。

你不会读着读着，不知道自己在第几级。

三、所有数据都标来源。查不到出处的，一律不用。

第三条我要单独解释一下，因为它是我写这个系列时，最先撞上的问题。

为了写这个系列，我先把中文网上关于 GEO 的东西搜了一遍。

结果挺难看的。

前排几乎全是服务商软文。

最直接的证据是这个：同一个市场、同一段时间，我看到了五个版本的"市场规模"——

286 亿、127 亿、30 亿、35 亿、40-60 亿。

差了将近十倍。

而这五个数字，没有一份能追溯到原始报告，全部出自营销稿。更荒诞的是，那些《GEO 服务商深度测评》，把同样几家机构反复排进前三，互相引用、互相吹捧——它们自己就在做 GEO，只不过做的是最脏的那种。

所以这个系列的规矩定死了：

每个数据标出处。只要是软文，一律不用。

这一条会让我写得慢一些，但你能读得放心一些。

（完整的拆解放在第 6 篇——那一篇会教你亲手分辨这些假数据。）

我拿什么让你信

最后一个问题，也是最现实的：凭什么信。

先给你一条识别标准，现在就能用：

任何人跟你保证"多少天保证被 AI 推荐"，你都可以直接走人。

这类绝对化承诺，本身就是 7 月那部新国标明令禁止的。敢这么说的，要么不懂规矩，要么不在乎规矩。

那我能承诺什么？

我只能承诺过程可验证。 具体做两件事。

第一件：公开我自己的实验数据。

从这一篇开始，每篇文章末尾会固定挂一个「GEO 实验日志」，公开这篇文章在六个 AI 平台上的实测结果——

有没有被提到、AI 引用了谁、描述准不准，全部写出来。

包括难看的数据。

第二件：把失败也写出来。

第 19 篇会做一次完整的 90 天复盘。做对了什么、做错了什么、哪些动作压根没用——全写。

这里我要提前打个预防针，也是我能给你的最诚实的一句话：

前几期的实验日志，数据大概率会非常难看，甚至全是 0。

因为 AI 的收录和引用是有延迟的。一篇内容发出去，短则几天，长则几周，才可能开始被检索到。

这不是事故，这是正常的。

而且我反而觉得，这比"发布第二天就被 AI 推荐"更有价值——真实项目本来就是这样。

市面上做 GEO 的人不少，愿意把 0 写给你看的，不多。

最后说说我凭什么讲这件事。

第一，我在公众号。 而公众号恰好是国内 AI 信源里权重最高的池子之一——元宝是目前国内唯一深度打通了公众号内容检索的 AI。我的主战场，正好是对的那一个。

第二，我能交付工具，不只是文章。 我有 AI 编程和工具开发的底子。你在这个系列里拿到的自检表、监测工具，不是示意图，是能真跑起来的东西。

第三，我手上有真实战场。 我在给独立站客户做 SEO——第 5 阶那一整套出海打法，背后是真实的客户和真实的数据，不是纸上推演。

别人都把本子捂在胸口，只有他把本子翻开，勾和叉都在上面。

本节动作

去问 AI 一个问题。

打开你常用的 AI，问一句你们行业的品类问题——比如「XX 行业哪家好」，看答案里有没有你，AI 又是怎么描述你的。

把结果截图存下来。

那就是你的第一天基线。 后面每一期，我们都会拿它来对比。

GEO 实验日志 · 第 01 期

这一期没有数据可公布——文章今天才发出去，AI 的收录和引用是有延迟的，通常要几天到几周。

所以这一期只做一件事：把基线登记下来，后面每期都用同一组问句复测，逐期公开变化。

登记的目标问句（后续固定不改，改了就没法对比）：

公众号怎么做 GEO
GEO 实战笔记是什么
AI 搜索优化怎么做
中小企业怎么做 GEO

复测节奏：每两周一次，用同一组问句，问六个平台——豆包 / 元宝 / DeepSeek / 文心 / 通义 / Kimi。记录四项：有没有提到我、描述准不准、AI 引用了谁、有没有出现我的文章。

下一次公布：第 02 篇文末。

如果那时候数字还是 0，我也会照写。

写在最后

这一篇，我们只做了一件事：换一个角度看你的生意。

从"我在搜索里排第几"，换成"AI 给客户的答案里，有没有我"。

这个新位置很残酷——它不给第二名，也不给安慰奖。

但它也很公平：它不看你有多少预算，只看你有没有把该说清楚的事，说到了 AI 能看到的地方。

客户已经换地方了。

你要不要跟过来，就看接下来这 18 篇了。

觉得有用就点个赞、在看吧，下次被AI概念绕晕的时候回来看看。

这一篇读完，你应该能做到： 用一句话跟别人解释清楚，为什么现在必须在意"AI 是怎么描述你的"。

下一篇预告： 第 1 阶 · 第 2 篇《GEO 到底是什么？不背概念，看三个场景》——把一个听着很玄的词，拆成三件你每天都在遇到的事。