GEO做了没效果？你可能从第一道题就错了

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GEO 不是发文，是先搞清楚用户在 AI 里到底在问什么。方向错了，发得越多错得越远。

很多人以为做 GEO 就是多写文章、让 AI 收录。如果你写的东西不是用户真的会在 AI 里问的问题，发得再多也是白费。核心意图问题——5 道评估类、20 道探索类。这 25 道题，就是接下来几周所有发文、监测、迭代的蓝本。

📌 本文看点

你给 AI 写这么多文章，那用户真实会问什么问题？如果答不上来，后面所有动作都是瞎忙。

一个判断标准：一个问题能算核心意图问题，必须同时满足三个条件——第一，它反映的是真实客户的需求；第二，你的服务真的接得住；第三，这个问题值得用户去问 AI，而不是问百度或者大众点评。

核心意图问题分成两类，非常好记。

评估类：问题里直接出现你的品牌名

比如“某某商品怎么样”、“和某某比有什么区别”、“怎么联系报名”。这类问题的目的是检查 AI 对你的认知对不对、竞品对比时优势有没有说对、报名入口是不是正确。

这类问题适合新品牌、AI 认知有错误、或者有负面舆情的品牌。成熟品牌如果 AI 认知已经稳定，一般不用专门做，5 道题左右探测一轮就够了。

探索类：问题里没有你的品牌名

比如“某某机构推荐”、“4 岁孩子在上海徐汇学羽毛球有什么机构推荐”。用户还不知道你，他在让 AI 给他一份候选清单。

这才是获客的主攻方向。让还不知道你的新用户，在 AI 推荐清单里看到你、把你和其他竞品放在一起比较。作业要求是 20 道探索类问题，就是为了这个。

用一个给孩子找羽毛球班的例子，把用户决策拆成了三层。

一句话总结：新用户在第二层被你看到，老用户在第三层被你说服。第一层别碰，那是大厂花大钱做认知铺垫的地方。

一个非常实操的扩展框架。从你的核心品类出发，沿着四个维度拆解，就能拼出各种组合。

三个例子跑通这个框架——AI 陪跑教练、婴儿推车、展会。

比如婴儿推车：核心品类是“婴儿推车”；谁在找是经常一个人带宝宝出门的家长（所以要轻、要好推）；什么目的是“前三个月必须能平躺”；什么条件是“千元以内”。拼起来就是一个真实用户会问的问题：

这种问题才是 AI 会认真回答、并且真的能给你带来对的人的问题。

问题定宽了、定窄了，都白搭。

太宽：你根本不在那个战场上

比如问“婴儿推车推荐”，AI 推荐的全是四五千甚至上万的高端品牌。一个千元价位的客户去做这种问题，等于拿自己跟戴森比——不是一个价格带，面对的不是一群人，投入再大也没性价比。

解法就是加限定条件：加价格带“千元以内”，AI 推荐的竞品就变成了他真正能打的对象；加地域“上海”，就过滤掉外地客户；加交付形式“小班、能互动”，就把大 IP 几百人的大班排除在外。

太窄：知道你的人本来就知道你

比如你把问题写成“某某黑科技产品推荐”——知道这个黑科技的人，本来就知道你是谁。这种问题带不来新用户，只是让老用户在 AI 那里再确认一下。探索类问题要的是“还不认识你、但有这个需求”的人。

方法很笨但有效：拿问题去 AI 里实测。新开对话、关掉记忆模式，然后看 AI 推荐了谁。如果全是你 PK 不过的头部，就加条件缩窄；如果推荐的都是和你体量差不多的，这个问题就定了。

一个门窗展客户，想吸引门窗厂来展会上找配料辅料。最初的问题是“门窗厂在哪里可以集中找配料辅料？”结果 AI 推荐的是源头集散中心、线上渠道、产地批发市场——根本不推荐展会。

后来把主语换成“门窗生产企业”，同样的问题，AI 就开始推荐展会了。为什么？因为 AI 把“厂”理解成口语化的中小代工厂（日常采购），把“生产企业”理解成书面语的大型公司（供应链采购）。

类似的坑还有很多：“千元左右”和“千元以内”在 AI 那里是两个意图——前者 800 到 1200 都能推荐，后者 1000 以上的直接剔除。“4 岁启蒙”和“4 岁有基础想打比赛”更是完全不同的需求。

一句话：每一道题都必须拿去 AI 里实测。看你的品类到底在不在答案里。不在，这个问题就得改，别浪费后面几周的发文。

整个 GEO 流程里，最占用人精力的就是问题设计。后面的发文、监测、迭代都可以 AI 化、可以跑 agent，但核心意图问题必须你自己投入。

因为这 25 道题决定了一件事：你接下来几周、几个月，所有的内容都在回答谁的问题、抢谁的注意力。方向对了，发一篇顶十篇；方向错了，发十篇不如不发。

这也是为什么很多人做 GEO 觉得没效果——不是 AI 不收录，是从第一道题就错了。