GEO干货分享，怎么才能让AI多推荐自己公司

大家好，我是老孟。我们公司GEO的策略和布局基本都是我在负责，我们团队帮助过100+企业跑通过结果，相关的经验也攒下了不少。最近也经常有人和我讨论：“怎么才能让AI多推荐自己公司？”这事其实和做SEO一样，“理解平台逻辑”，找对方法了，就能事半功倍。今天我就把我们实际探索出来的经验分享给大家。

先搞懂：AI 到底爱推荐什么样的企业？

讨论这个问题之前，我们可以先讨论另一个更底层的问题，用户喜欢用什么类型的AI平台？毫无疑问，“更好用的”，隐藏意思就是，“你要足够聪明，像真人一样读懂我的诉求，并告诉我与之对应的解决方案”。那必然就会倒逼一件事情，让AI更准确地去理解用户的想法，并且帮助用户找到更准确的答案。

比如用户搜 “B 端 GEO 成功案例公司”，本质是要 “能解决我 B 端业务需求、且有实绩的服务商”；搜 “中小企业 ERP”，是要 “预算内能用、功能不浪费的系统”。

我们可以得到启发，作为企业，做GEO不能主观，而是要站在用户的角度，去思考用户需要什么，AI会采集什么给用户。总结下来，AI 判断 “要不要推你”，就看三点：

1. 需求匹配度：你说的是不是用户真正关心的（比如用户要 B 端案例，你就别光讲 C 端）；

2. 价值匹配：能不能给用户直接的帮助（比如解决 “选哪家服务商”“预算够不够” 的问题）；

3. 用户反馈信号：用户点进来愿不愿意停留、会不会收藏转发 —— 这些行为会告诉 AI “这个品牌值得推”。

AI 判断 “优质推荐” 的核心逻辑锚在 “需求匹配、价值匹配、用户反馈” 这三点上 —— 它要的不是我们自说自话的 “好内容”，而是能精准对接用户痛点、提供实际价值、还能被用户行为验证的 “有用内容”。基于这三点，我们将其归因拆解，结合上我们长久积累的营销经验，梳理成可落地的五步动作：

1. 从用户碎片话里抓 “需求痛点”

2. 用 “需求 - 优势 - AI 规则” 搭内容

3. 借用户行为给 AI “正向反馈”

4. 多平台布局，让 AI 到处 “看到” 你

5. 小步快跑，跟着 AI 调策略

第一步：从用户的只言片语里找 “突破口”（锚定需求痛点）

想让 AI 主动推荐你的内容，核心前提是精准捕捉用户的真实需求 —— 而需求从不是凭空猜测的，而是藏在用户的每一句碎片表达里，这需要我们搭建一套科学的 “需求洞察体系”，把隐性痛点转化为明确的破局方向。我们可以靠这三个维度来挖掘用户需求：

- 看搜索语义：提取用户的高频疑问词，锁定决策关键；

- 挖用户反馈：从评论区的吐槽、顾虑里找未被满足的需求；

- 查同行缺口：看同行内容下用户的未解答问题，找市场空白。

通过过往数据的分析，和多平台信息反馈的拆解，我们可以精准定位用户痛点。

举个例子，一家做ERP系统的客户，我们在为他们做GEO之前，就是先为其启动用户需求定向诊断：先通过过往的投放数据找到用户的高频搜索词，发现 “中小企业预算有限，能否用 ERP” 这一问题的提及率高达 62%；且伴随大量 “担心成本超支”“怕功能用不上” 的补充反馈，我们发现了行业共性的隐性痛点，也从中找到 AI 推荐的关键价值锚点。

第二步：结合市场需求和自身优势调整策略方向，以及相关文章内容

找到用户 / 市场需求后，核心不是简单匹配内容，而是搭建 “需求 - 优势 - AI 规则” 的三维共振体系 —— 既要让企业核心价值精准触达用户痛点，又要让内容符合 AI 的高效抓取与推荐逻辑，这才是破局的关键。

我们团队的核心动作，是先为客户构建 “需求 - 优势匹配模型”：一方面深度拆解企业的核心竞争力，包括实力背景、团队专业壁垒、实战案例库等用户高关切维度；另一方面结合 AI 搜索平台的算法偏好，打造 “AI 友好型内容适配体系”。

以我们服务的一家制造业为例，我们没有采用广撒网的运营方式，而是通过多维度用户搜索行为数据分析，精准识别出与客户业务强关联的核心需求赛道；并且采用“重点平台深度适配策略”—— 基于百度、deepseek两大平台的算法逻辑、内容偏好差异，定制化搭建 “平台特性 - 内容结构 - 价值深度” 的适配模型，从标题权重、段落逻辑到案例呈现形式，全维度优化内容适配度。仅 1 个月时间，我们就帮其实现从0到56%的 AI 搜索结果覆盖率的跨越式突破。

这套 “需求洞察 - 优势拆解 - AI 适配” 的体系化逻辑，核心就是从 “广撒网式营销” 向 “精准获客”的思维转变 。

第三步：抓住用户行为细节，给 AI “正向反馈”

做AI营销这些久，我总结出一个关键：想让 AI 愿意推你的内容，核心是学会 “借用户的行为传递价值信号”。

我们团队的大方向一直很明确：首先要让用户能轻松了解到核心价值，不管是页面呈现还是内容传递，都得降低用户的获取成本，这样用户愿意停留，AI 才会接收到 “内容匹配需求” 的基础信号；其次要主动引导用户互动，让大家愿意留下反馈、认可内容，这些互动不是为了热闹，而是在明确告诉 AI “这内容有价值”；最后还要持续关注用户需求，把大家的痛点整理成体系，跟着需求调整方向，让内容和策略始终贴合用户。

需要注意的是，不同用户行为对 AI 的 “正向反馈” 权重不同，一般情况的行为权重是：咨询转化（比如留言问 “怎么合作”）> 收藏 / 转发 > 长时停留（超 3 分钟）> 短时浏览，我们会优先引导高权重行为，让反馈更有价值。

第四步：多平台布局，让 AI 到处 “看到” 你

我一直坚信 “别把鸡蛋放一个篮子里”，在 AI 推荐时代，这句话更该升级为 “全域价值渗透”—— 想让 AI 主动优先推荐你，核心是让品牌价值在多场景、多平台形成协同共振，让 AI 无论在哪都能精准捕捉到你的核心竞争力。

核心打法是 “核心价值锚定、矩阵化拆解、多平台适配” 。跳出 “单一平台发力” 的局限，用更体系化的思路让 AI 成为品牌的 “流量放大器”。

举个例子，我们之前服务的一家教育机构，我们首先为其锚定 “高性价比教育培训” 这一差异化核心价值，然后将他们的优势、特点拆解，做成模块化的内容库，并根据不同AI平台的收录与内容偏好，进行定制输出。例如：豆包偏好头条系平台；百度偏好百度系和搜狐，内容在符合用户需求的前提下，强调行业成就等。运营没多久，效果便清晰显现：他们在教育培训相关业务的所有的AI 搜索平台推荐中，均跻身 TOP3 ，与行业头部企业同台竞技。

第五步：小步快跑，不断调整优化

做 AI 相关的优化这么久，我最深刻的感受就是：现在的AI搜索还未成熟，AI搜索平台的机制说变就变，想稳住推荐效果，“小步快跑、及时调整” 是少不了的。

这也是我们做GEO的节奏：某一时期，我们发现AI喜欢抓取案例类的内容，但不同平台、不同时候抓取的内容形式、风格都不同，就根据数据波动快速调整 —— 比如发现百度系 AI 新增 “优先收录案例” 的偏好，当天就补充客户最新服务案例到内容里，很快就被 AI 推荐。效果稳定后，我们仍每天记录平台抓取的偏好，做好日常的监控和总结，以便及时调整。

以这个“动态调整”的逻辑，我们成功将AI推荐的不确定性降到最低，成功找到各行业在平台上的最优解。

说在最后

其实说到底，AI 只是个 “传递价值的工具”。真正能让 AI 持续推荐你的，是你到底能不能解决用户的问题。我们做的不是 “用工具操控 AI”，而是帮企业 “把对用户的价值，通过AI平台表达出来”。

如果你的品牌还在被 AI “忽略”，别着急，可能就是在需求匹配、内容价值或者用户反馈上出了点小问题。你可以私信我，咱们一起看看问题出在哪儿。

如果你认可我的理念并且刚好也有AI搜索营销相关的需求，不妨来和我们聊聊，一起探索AI搜索营销的无限可能。通过我们的服务，你可以更高效地理解用户需求，优化内容策略，快速提升流量和转化率，让AI搜索成为你企业的下一个增长引擎！