张拼拼AI锦囊
← 回首页

GEO 是乘法不是加法：产品力才是那个 1

真人长视频 · EP0050 2026年6月24日 5:57
这一期讲什么

今天这期可能会得罪很多人。我们讲一下 GEO，也就是「生成引擎优化」。

为什么说会得罪人？因为 GEO 已经成为现在很多品牌营销、广告公司最好的业务利润来源之一——这件事没那么难做，投入成本也不高，但品牌的需求还蛮大，而且特别愿意为它付营销成本。可今天我想提一个反对的声音：GEO 远远没有它看起来那么美好，而且并不是所有生意、所有行业都适合用 GEO 这种方式。

配套下载 · 给你的 Claude Code 学
GEO 实操 + 避坑清单 HTML 38 KB
把这一期讲的 GEO（生成引擎优化）整理成一页可照着做的清单——上半页是「怎么做」的四步实操（定位客户用哪个大模型 → 用 AI 生成客户会问的问题、看竞品露出 → 问模型要引用出处 → 把品牌信息写成 AI 喜欢的原创内容发布到那些来源），下半页是「什么时候别做」的避坑清单和判断框架（GEO 是乘法不是加法、产品力才是那个 1、什么生意该做 / 不该做、AI 横评会滤掉一切营销话术）。一页看完，不绕弯。

今天这期可能会得罪很多人。我们讲一下 GEO，也就是「生成引擎优化」。

为什么说会得罪人？因为 GEO 已经成为现在很多品牌营销、广告公司最好的业务利润来源之一——这件事没那么难做，投入成本也不高，但品牌的需求还蛮大，而且特别愿意为它付营销成本。可今天我想提一个反对的声音：GEO 远远没有它看起来那么美好，而且并不是所有生意、所有行业都适合用 GEO 这种方式。

先说清楚 GEO 到底怎么做

GEO 叫生成引擎优化。意思是：在豆包、DeepSeek 这样的 AI 大模型里，人们提问的时候它会生成答案，而这些生成的内容里，会有品牌或产品信息的体现和露出。GEO 做的，就是让这些生成内容里，出现更多有利于你品牌和产品的信息。

具体怎么操作？大概是这么几步：

  1. 先想清楚你的产品要卖给谁，他们主要用哪个大模型。 比如我想卖给国内某个人群，那国内用得比较多的生成式引擎是豆包。
  2. 用 AI 生成一系列问题。 让模型本身去假设：我的客户群体如果去用豆包，他会问出什么样的问题？把这些问题丢给豆包，去看它的回复里都带了哪些行业竞品、哪些行业新闻——这是第一轮。
  3. 问它要引用出处。 接着可以要求豆包提供这些生成内容的引用来源：“这些信息你是从哪里得来的？“它很可能会反馈——这个信息我是从知乎看的，那个是从某个官网，那个是从某个视频平台的视频里获得的。它会把这些来源给到你。
  4. 把品牌和产品信息，写成 AI 喜欢的、原创的、有独特性的内容，发布到那些来源平台上。 当你在它引用的这些平台上把这件事做得足够多，这些内容就会被搜索引擎采纳；用户去提问的时候，就会出现在生成的答案里。

听起来是个挺顺的闭环。但问题就出在这儿。

它是乘法，不是加法

第一个要注意的问题：GEO 提升的是品牌和产品信息的曝光度，但它并不能决定这个信息被呈现以及被使用的方式。

而且在当前竞争非常激烈的消费环境里，做商品的比较是一件非常容易的事。所以如果你的品牌、你的产品本身产品力很弱，那它被呈现出来，有可能就不是一个优势，而是一个灾难。

还有人说 GEO 被高估了，论据是：大模型公司本身对呈现的结果是有控制权的。如果哪一天，比如 OpenAI 的 GPT 明码标价，把广告成分夹进生成式内容里、按客户要求的方式来呈现，那它必然会用某种方式去控制品牌自有 GEO 内容的呈现频次或形式。

所以我的核心观点是：GEO 其实是一个乘法，而不是加法。

只有在产品过硬、而且品牌被全网讨论、正面提及的时候，它才会成为一个品牌和产品的放大器。它是那个 1 后面的那堆 0——但它并不是那个 1。

当然，GEO 不是没用。因为现在大家越来越少用搜索引擎了，GEO 的内容优化确实能提升品牌的可见度，也能更好地提升流量转化；而且一定程度上它是第三方的背书，不是品牌自说自话，所以背书效果也高于其他来源。但就像我说的：光有排名没有用，产品力如果差，反而会反噬它的可见性。先有产品和品牌，再去谈 GEO。

GEO 只能提升大语言模型「拿到」你品牌和产品信息的可能性，但它没办法决定大语言模型「怎么运用」这个信息。

实证：我用 Claude Code 选了一台平板

拿我前段时间买平板这件事举个例子。

我用 AI 帮我找那台「天选 Pad」。给 Claude Code 的提示词是：2026 年 2 月以后上市、12 到 14 寸、安卓平板（我不喜欢 iPad，也不太喜欢用鸿蒙系统）。我还提了几个看重的点：尽可能轻薄、屏幕素质尽量好、屏占比高也就是边框窄、最好四边等宽（因为我有强迫症，边框窄且四边等宽的得分最高）。

AI 基于我的需求，做了一个深度的调研和横评。横评过程里拿到的信息，全部来自它认为更可信的渠道。它列出了 20 多款平板，生成了一个全参数对比，并且把横向对比里最好的那个参数高亮出来——分辨率谁最高、屏幕 PPI 清晰度谁最高、刷新率谁最高、亮度谁最高，全都做了对比。

然后它基于我的需求帮我挑：如果看清晰度，vivo Pad6 Pro 是最佳选择，它是一块非常棒的 4K 屏，达到了 347 的 PPI，非常细腻；但如果从重量看，荣耀 MagicPad 3 Pro 只有 450 克，远低于同类竞品，厚度也最薄，屏占比最大，四边框等宽而且非常窄。

基于我最看重的这些特点，它做了一个加权平均分的表格。最终，荣耀 MagicPad 3 Pro（12.3 寸）拿到了最高的加权分。买到手我非常喜欢——真的非常薄，四边等宽、没有打孔，特别轻，只有两部手机的重量。

AI 横评里，营销话术在裸奔

那你说在这个过程里，GEO 重要吗？重要。而且不只 GEO，SEO 也重要。因为我问的是 26 年 2 月以后的新机型，这意味着大模型本身的知识库不一定有详细信息，意味着智能体要驱动 web search 去代替人搜索，再结合模型内部的知识，给我一个顾问式的汇报和结论。如果没有做 GEO 或 SEO，你产品的参数根本不可能被纳入这次比较。

但同样——哪怕你把 SEO 和 GEO 都做足了，如果产品力不行、产品本身没能抓住消费者的核心诉求，那它呈现出来也没有用。

而且你们可以注意到：这些信息被 AI 加工之后，我并没有看到任何一个品牌所谓的价值主张、广告语，或者什么”民族整机遥遥领先”——根本都没有。我看到的，就是纯纯的「为什么这个产品符合我的需求」。

在 AI 帮人做决策的时代，营销话术正在裸奔，产品力才是底牌。

那说到这里，GEO 到底有多大效果、什么样的品牌该用、什么样的品牌不该用，我想你心里也已经有自己的答案了。评论区交流。我们下期再见。

它是那个 1 后面的那堆 0——但它并不是那个 1。