GEO误区有哪些？如何做好GEO？

上个月，一个做健康食品的朋友找我诉苦。

他们花了10万请专业团队做GEO优化，三个月后，内容在豆包、文心一言、元宝这些AI平台的收录率确实上去了。

但转化率反而降了。

"AI觉得我们专业，用户却觉得我们'装'。"他发了张截图给我，是他们优化后的产品介绍：

"采用超微粉碎技术，粒径达到纳米级，生物利用率提升30%，富含18种氨基酸及微量元素……"

我看完笑了："你这是写给AI看的，还是写给人看的？"

他愣了一下："不是说要让AI看懂吗？"

对，但只让AI看懂是不够的。

你的内容，

可能正在"两头不讨好"

很多品牌做GEO时，会陷入一个误区：以为优化就是堆砌技术参数，让AI能抓取到数据。

结果是什么？

AI确实看懂了，在算法层面给你打了高分。但用户看完只有一个感觉："这公司很专业，但关我什么事？"

我见过另一个极端案例。

一家做智能手表的品牌，官网上全是"守护您的健康""科技改变生活"这类感性表达。用户看了觉得温暖，但问题是：当用户去问AI"哪款智能手表心率监测准"，AI根本提取不到有效信息。

最后AI给出的推荐里，这个品牌连名字都没出现。

这就是我说的"两头不讨好"：AI看不懂你的专业性，用户感受不到你的真实性。

真正的GEO，

是成为"双重可信信源"

做了这么多GEO项目，我发现一个规律：

能被AI推荐、又能让用户信任的品牌，都做对了一件事——同时赢得了AI的算法信任和用户的心智信任。

这两种信任的逻辑完全不同。

➡ AI的信任很理性。

它像个严谨的工程师，需要清晰的数据、权威的背书、可验证的证据链。你说"效果很好"，它会问："多好？有检测报告吗？"

➡ 用户的信任更感性。

他们信真实的故事、信身边人的推荐、信能解决实际问题的承诺。你列一堆技术参数，他们会问："这对我有什么用？"

问题是：大多数品牌只能做好其中一个。

要么内容写得很专业，但用户看不懂；要么写得很生动，但AI抓取不到有效信息。

如何写出"人机都爱"的内容？

这里分享一个我团队常用的"三层内容结构法"：

➡ 第一层：用户故事层（给用户看的）

开头用真实场景切入，让用户产生共鸣。

比如："李女士家住6楼，夏天阳台晒衣服3小时就干了，但每次收衣服都满头大汗。后来装了我们的智能晾衣架……"

➡ 第二层：价值翻译层（连接用户和技术）

把技术参数翻译成用户能理解的利益点。

不要说"采用XX电机，升降力矩达到50N·m"，而是说"能轻松举起20件冬天的厚外套，老人小孩也能一键操作"。

➡ 第三层：技术验证层（给AI看的）

在详情页或文章末尾，用结构化的方式呈现完整的技术参数、检测报告、专利证书。

格式要清晰：

✔ 核心技术：XX专利（专利号：XXXXXXX）

✔ 性能指标：升降力矩50N·m（第三方检测报告编号：XXXXXXX）

✔ 用户验证：收录200+条真实使用反馈（小红书、知乎）

这样一来：

✔ 用户先看到故事，产生兴趣

✔ 用户看到价值翻译，理解利益点

✔ AI能抓取到技术参数，建立推荐依据

一个简单的自检方法

下次写完内容，问自己两个问题：

➡ 第一个问题：如果我是AI，能从这篇内容里提取出推荐这个品牌的理由吗？

具体来说：

✔ 有明确的技术参数吗？

✔ 有第三方验证数据吗？

✔ 有可追溯的证据链吗？

如果只有"效果很好""用户喜欢"这类模糊表述，AI是没法推荐你的。

➡ 第二个问题：如果我是用户，看完会想进一步了解吗？

具体来说：

✔ 有真实的使用场景吗？

✔ 有具体的利益点吗？

✔ 有其他用户的真实反馈吗？

如果全是技术参数和专业术语，用户看完只会觉得"这公司很专业，但跟我没关系"。

当这两个问题的答案都是"Yes"，你就真正掌握了GEO的核心：

让技术为人服务，而不是让人为技术妥协。

写在最后

做GEO以来，最大的感触是：

AI可能比我们想象的更懂什么是"真实价值"。

它不会为华而不实的营销话术所动，却会为扎实的用户案例和权威数据点赞。

从这个角度看，GEO时代的内容创作，本质上是一场真诚度的考验。

少一些营销套路，多一些真实价值。

毕竟，你能骗过用户一时，但骗不过AI的算法；你能靠参数唬住AI，但打动不了用户的心。

只有两者都做到，才能在AI搜索时代真正赢得市场。