提问代替了翻页
过去是输入关键词、翻十条蓝链、自己比较。现在是问一句话,看一段结论。 中间那十条链接,大部分人不再点开。
GEO · 生成式引擎优化
一段 AI 的回答里通常只出现三五个品牌名。没被提到,不是排在第二页——是不存在。
答引把你的品牌事实、产品参数、真实案例,做成 AI 读得懂、愿意引用的内容, 发布成独立站点;然后定期去问 AI,把「提没提到你、排第几、 它转头提了哪家竞品」做成一张你能自己复查的表。
过去是输入关键词、翻十条蓝链、自己比较。现在是问一句话,看一段结论。 中间那十条链接,大部分人不再点开。
一段回答里放得下的品牌名就那么几个。传统 SEO 争的是「排第几」, 这里争的是进不进得了那句话。
但你能改它读到的东西。模型答不上来的品牌,通常不是不够好, 而是网上关于它的可被引用的事实太少。
五步。每一步都有交付物,不是「做了优化」这种说不清的东西。
公司信息、产品参数、资质、案例、真实数据,一条一条录进去。 生成内容时,模型只许用这里的事实,其余一律不许编。 这是整件事的地基——地基没有的东西,文章里就不该出现。
从百度、必应拿真实的长尾词,再加上一份「客户到底会怎么问 AI」的问题清单。 不是拍脑袋想关键词,也不是把同一个词换几种说法凑数量。
按事实库生成,再一篇篇看过去,重点查有没有编造的数字、年份、认证。 两篇内容太像会互相稀释,系统会先报警拦下来。
canonical、sitemap、llms.txt、og 图自动配好,
发到 Cloudflare Pages 或 GitHub Pages,可以绑你自己的域名。
一个品牌一个站,互不干扰。
对多家 AI 引擎问同一批问题,统计提及率、引用率、被提到时排第几、 还提了哪些竞品。这一步才是验收——前面四步做得怎么样, 由它说了算。
每一轮探测都是对真实 AI 接口发出去的真实提问。下面是报告里的字段, 不是示意图——你的后台里长这个样子。
就算这一轮没提到你,这张表也有用——它就是要挤进去的那份名单。
第一轮的数字通常很难看,甚至是 0。内容刚发出去,模型还没见过它—— 这个 0 什么都没证明。它的价值是基线:隔几周再跑一轮, 两张表放一起才叫效果。
反过来说:谁一上来就给你一个漂亮数字,你该问的是那个数字从哪来的、 用什么问题问的、失败的调用算没算进分母。这三个问题,我们的报告里都有出处。
下面四个站属于我们自有的石材品牌 YOUSTONE——它不是客户案例, 是我们自己的业务。放在这里是因为:同一套流程我们先在自己身上跑了四轮, 每个站都在线,你可以现在就点开看内容长什么样。
没法承诺具体周期,因为那取决于各家模型多久更新一次它的知识、 以及你所在行业的竞争密度。能承诺的是:每一轮探测你都看得见数字有没有动, 而不是等三个月听一句「在优化了」。第一轮跑完就是基线,之后每一轮都可以和它比。
生成时模型只许使用事实库里的具体数据——参数、年份、资质、案例, 库里没有的就不许写。审稿环节专门查这一项。这也是为什么第一步要你花时间把事实库填对: 它填得越实,文章越经得起看。
我们不做无差别铺量。每篇要对应一个真实的长尾问题,要有事实依据,要过人工审核; 两篇内容太像时系统会先报警——因为重复内容除了浪费钱,还会让它们互相抢排名。 宁可少而实,不要多而空。
官网通常是给人看的:讲品牌、讲实力、讲服务。AI 需要的是另一种东西—— 结构清晰、事实密集、一个问题一页的内容。 把这类内容塞进官网会破坏官网的定位,单独发站互不干扰,而且 canonical 配好之后 不会和官网抢排名。站点和域名都在你名下。
域名、站点、内容都在你自己的账号下。代运营期间我们用你的模型 Key 和部署账号操作, 随时可以收回。自助模式下我们连操作都不碰。后台的密钥只存密文, 列表页连末几位都不显示。
可以。有一个专门的只读角色,能看全部报表和内容, 任何写操作都会被挡住。这是给客户方决策人准备的。
告诉我们品牌名、行业,以及你希望客户问 AI 什么问题时能想到你。 我们会先跑一轮探测,看看现在 AI 怎么回答——这一轮不收费, 因为它同时也是你判断我们靠不靠谱的依据。
不想填表也可以直接写信:biz@anscite.com 写清品牌名和行业,回复会快一些。
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