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阿里云优惠券 先领券再下单 其实卢松松一直在观察美国那边的GEO是怎么做的?比如《全球第一家GEO公司诞生!顶级风投押注GEO赛道》而。

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一键部署OpenClaw 这篇文章教你一个动作,三分钟做完,不需要任何专业知识。国内的GEO被炒得跟热锅上的蚂蚁一样,但仔细看才发现:大多数玩家在玩假热度、造虚火!花钱发文章、硬塞软文、喊口号,却没有真正落地的效果。 动作的名字叫老板自查:打开你手机里的任意一个AI助手,像客户一样开口提问,看看AI给出的答案里,你的企业是什么形象。 美国和中国GEO的特点比较: (1)美国的AI就那么几个,比如OpenAI、Gemini、Claude、Grok,技术路线相对统一。而国内的GEO平台较多,在加上包括微信+小程序+本土社交+搜索+AI聊服务这一体,就不能完全套用西方那套,GEO需要“分平台优化”。 (2)再加上“推荐算法”的普及,国内的用户已习惯“投喂式”找搜索,普通人并不会主动去搜索某个产品,这就导致AI搜索很大一部分是来自“被动搜索”。 (3)美国GEO竞争激烈,但规则相对透明、统一,内容创作者可以通过标准化结构化内容被AI直接引用,这是国内GEO难以做到的。中国的GEO每个平台生态不一样,而是监管政策比较多,所以难度会更高。2023年我国颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《个人信息保护法》这里明确说明:确保用户隐私和数据安全。 为什么值得学这个动作?因为客户认识企业的第一入口,已经从搜索引擎换成了AI问答。

三 | 手机号、微信号、邮箱等都个人信息。这意味着在国内AI对话里留真实联系方式不太可行,风险大。但国内大多数中小企业的就是希望花了钱把自己的微信号、手机号发出去,让别人去加,矛盾点就在这。

四 | 这也是为什么卢松松说国内的GEO雷声大,雨点小的原因之一。过去客户想了解你,先搜你的名字;现在越来越多的客户直接问AI——这家公司怎么样,这个行业哪家好。

五 | (4)美国的GEO强调结构化、语义丰富、被权威引用,而国内的GEO强调的是国内权威的、知名的网站引用。为了让 AI 认你、推荐你,必须去大媒体、大网站发布内容。AI怎么回答,决定客户对你的第一印象。 可大多数老板从没以客户的角度问过AI一次。这就导致了,国内的GEO商家喜欢把内容硬塞给大网站、大媒体。最终国内的GEO又变成了发软文。门店的位置他挑过,招牌的措辞他改过,官网的每一页他审过,唯独AI对话框里的那个自己,他没看过。一个普遍的误解是:我的官网做得很全,AI自然知道我们。

六 | 各种SEO公司摇身一变都打着“GEO优化”“AI流量优化”的旗号卖GEO产品,但问题是大多数客户跟不知道GEO是啥,更不知道它能干嘛。 (4)小企业不买账,能下单的大多是大中型企业 GEO短期内根本带不来ROI,对中小企业来说:能带来流量和销售才会掏钱买单,而GEO属于长线品牌曝光逻辑,不像“投流”那样当天就能见效。这个问题模拟的是还没听说过你的客户:他们不认识你的名字,只带着需求来问。老客户的复购靠交情,新客户的第一次接触,越来越多靠这一问。看一个要点:AI推荐的名单里有没有你;如果没有,名单上都是谁。所以你看松松云出的几单GEO产品都是有预算、有品牌战略需求的中大企业下单的,它们可能只是试试水。名单上的那几家,就是你在这个新客户面前的竞争对手。

七 | (5)国内的GEO更像是SEO时代的万词霸屏AI版 当年的SEO时代,用程序生成成千上万个长尾关键词,出现在搜索结果里。而现在国内所谓的很多GEO服务商,本质上还是:用AI批量生产文章、优化关键词、发到各种大网站上,让AI搜索更容易抓取。 两问做完,把结果记下来:有没有你、说得对不对、推荐了谁。换句话说:平台变了,但套路没变。总之卢松松能感觉出:国内的GEO,不是内容革命,是老瓶装新酒。这三项,就是你的企业在AI世界里的当前形象。 整个动作三分钟。

八 | 操作没有任何难度,拦住人的只是没想起来。
值得为一个三分钟的动作专门写一篇文章,是因为客户那边已经变天了。

九 | CNNIC第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2025年12月,中国的生成式AI用户已经达到6.02亿,比2024年底增长141.7%,普及率42.8%。算法换了,思路没变。
据新浪财经报道:2025年中国的GEO市场规模是220亿人民币(约30亿美元),年符合增长率是67%。 6.02亿人是什么概念?你的客户、你的渠道商、你的求职者,大概率都在其中。
这些数据表明,虽然市场规模差异大,但增长趋势都是爆发式的,中美的GEO市场都在快速发展,虽然SEO依然占据主导地位,但GEO正在成为网络营销的重要组成部分。 
十 | 问AI“这道菜怎么做”“这份合同要注意什么”“这家供应商靠不靠谱”,已经是普通人获取答案的常规动作。感谢您的关注!
申请创业报道,分享创业好点子。埃森哲2026年的消费者调研给出了更直接的数字:72%的消费者常用生成式AI辅助购物,一半会直接根据AI推荐下单。 这些数字落到你的生意上,含义很朴素:已经有客户让AI替他们做第一轮筛选了。他问你所在的行业哪家好,AI报出三五个名字——你在名单里,他来找你;你不在名单里,他去找别人。

十一 | 整个过程在对话框里完成,你完全看不见,连落选的通知都收不到。过去,客户至少会路过你的门店、刷到你的广告;现在,第一轮筛选在你看不见的地方结束了。 客户没有等你准备好,他们已经搬过去了。

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十三 | 你刚学会的自查,在近真的服务体系里有一个对应的完整动作,叫企业GEO体检。 GEO是生成式引擎优化的缩写,通俗地说,就是研究AI怎么获取信息、怎么开口推荐。企业GEO体检,是对企业传播状况的一次全面检查——你的企业在AI眼里是什么样子,客户在AI里看到的你是什么样子。 自查相当于体检的通俗演示。完整体检做四项检查:AI引用,AI眼里有没有你、说得准不准;搜索可见,客户搜不搜得到你;媒体结构,你的内容发在什么媒体上;同行对比,你和同行差在哪里。

十四 | 你刚做的两问,是其中第一项检查的简化版。

十五 | 体检报告分三部分:现状,四项检查的实证记录;问题,对照传播质量标准逐项诊断;方向,每个失分的维度往哪补、先做什么后做什么。

十六 | 报告里每一页都是实证:AI答案里的原话、搜索结果的实况、媒体结构的清单、同行位置的对比,结论有据可查。 做一次完整体检,只需要提供企业名和所属行业。

十七 | 检查在公开信息里完成,不需要你的账号,不打扰你的团队。目前这项体检在近真商学官网免费开放,企业可以直接申请。
自查的结果,常见三种。 最多的一种是查无此人。问公司名,AI说没有找到相关信息,或者只有语焉不详的两三句;问行业,推荐名单里没有你。

十八 | 先别急着意外——麦肯锡《2026年消费者现状报告》调研了五国近五千名消费者,发现AI引用的信息源里,品牌官网的占比只有1%到2%。官网做得再漂亮,AI的答案里也可能根本没有你。有老板试到这里会很意外:我干了十几年,行业里谁不知道我?——行业里的知道,和AI的知道,走的是两条互不相通的路。AI有自己的取材偏好,官网只是其中很小的一路。

十九 | 另一种常见的,是张冠李戴。AI知道你,但说的是错的:成立时间对不上,主营业务说串了,甚至把同行的产品安在你头上。错的答案比没有答案更麻烦——客户要么拿着错的信息来找你,要么拿着错的信息离开你。 再有一种,是说了但说旧了。

| 基本信息对,细节过时:老的产品线还在,新的服务没有;旧的地址挂着,新网点查不到。 最后单独说一种情况。AI提到了你,客户却没有停在那里——2026年3月的一项调研显示,86%的消费者会核实AI推荐的品牌,核实渠道依次是搜索引擎、品牌官网、点评网站。被提到只是评估的起点,经得起核实才算数。自查看到AI说了你之后,顺着客户的核实路径再走一遍,你会看到更完整的自己。 现在就可以试。放下这篇文章,打开你手机里的AI助手,问那两个问句。

| 三分钟之后,你看到的答案,就是你的客户每天看到的你。做老板的都有一个习惯:巡店、看报表、盯库存,每天确认生意的每个面。AI对话框里的那个面,从今天起也值得每天看一眼。 试完之后,大概率会有新的问题冒出来:AI为什么不知道我?说错的地方从哪来?同行是怎么进名单的?这些问题,自查答不了,需要一次完整的检查。

| 近真商学的企业GEO体检免费开放,只需提供企业名和所属行业,你会拿到一份现状、问题、方向三部分的完整报告。自查这个动作也值得留下来:隔上一个月再问一次,你会亲眼看到变化。你的企业在AI眼里是什么样子——三分钟后你自己先有答案,完整的答案,交给体检。

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Published on:10:03:41