市场对GEO的认知还停留在傻白甜的区间
上回说到马老师在过去半年里聊过十几家成熟品牌，几乎所有人对GEO都怀有极高的兴趣。这其中大部分人因为无法量化GEO效果，特别是GEO几乎不产生直接流量而观望却步。
剩下的一小部分国内的营销者中，有一半认为，GEO可以和以往SEO一样，通过供应商的“技术手段”，轻松达成，并且希望按照传统SEO关键字排名的目标作为衡量KPI的单位，以单条prompt达标作为付费标准。
我们无法在短期内教育那些还在以“关键字占位，长尾词拦截”评估GEO能力的品牌，他们甚至不会把技术SEO能力纳入评分标准。这个市场的可笑之处是谁能把GEO说得更像20年前的SEO谁就更说人话，比如“豆包的关键词推荐机制是什么”。
这个方向的初衷没有问题，也是“以效果为目标”的向上汇报思路，甚至多个产品线分配预算时候可以各自认领几条。问题在于这不可避免地使供应商按照原来黑帽SEO的套路，如spamdexing，CTR spam，PBN。从市场上的情况来看，当前大多数打着GEO名头的技术公司都有着黑帽SEO的影子。他们操纵大模型的联网搜索结果，短期达成短期目标。
听上去是按效果付费，nothing-to-lose，可这样的做法会造成衍生问题：
- 产生结果的过程中产生许多垃圾内容，这些内容无法渗透入大模型的知识库。阶段性效果很快就会被推翻。于是，这变成一个hamster wheel。
- 垃圾内容会提供许多不实信息，包括产品参数，使用场景，安全信息。这对品牌产品和服务造成了污染，为将来的清理净化增添了负担。
- 随着大模型准确度的提高，对权威内容的高效识别，垃圾内容能产生的作用不断减弱，这让品牌浪费时间和精力错失市场机会。
- 主流大模型你方唱罢我登场，市场洗牌的频率越来越快，消费者对不同应用的使用偏好也进行转移。这让品牌反复投资在短期项目上，无法形成长期积累。
- 长久之后，这样的GEO服务会沦为拍车牌似的“乞雨式服务”。因为供应商只需在那几百个prompts中等待“下雨的一天”，而非努力“人工降雨”。
因此真正的GEO如同真正的SEO一样依然是内容营销的一部分。它需要缜密的规划，细致的部署，人工的输出。
GEO需要内容分析，了解在当前各个黑盒子平台上消费者都在询问哪些内容。进一步GEO营销需要分析各种知识点的gap有哪些，AI幻觉有哪些，非联网的情况下是否你的品牌已经渗透进了大模型知识库。
当前的GEO圈子和国内SEO圈子很相似，“懂的不说，说的不懂”。举个例子，连没有任何主流大平台支持的llms.txt都会拿出来当作秘密武器。再举个例子，有许多SEO的遗老遗少建议你在页面中添加JSON-LD的格式化数据，但是大部分的大模型爬虫根本不跑<script>更不用说用Tag Manager调用的JSON-LD了，正确的做法是用Microdata格式。
GEO也需要技术，也需要黑科技，不过那是基于方向的明确性和正确性，基于如何提供高质量的内容来满足用户需求和体验。最起码你要了解大模型的工作原理，大模型是如何判断内容的质量和价值的。GEO中的高质量的内容与SEO一样，必须满足四大属性：
可爬行性，权威性，实用性，相关性
为了帮助各位GEO爱好者，马老师制作了一个GEO文本优化小工具，这个Chrome插件已经在商店上架，免费使用。它基于embedding文本向量化为优化师提供了：
- 目标文本与提示词的相关性
- 目标文本与提示词的余弦相似度
- 目标文本相关性优化建议
- 目标文本为机器人撰写的疑似概率
马老师停更这么久是不是也没闲着？如果有企业级GEO需求，请留言带联系方式垂询。
