JHMS媒体传讯

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  • 接着上一篇,今天JHMS跟大家聊聊GEO的分类和入门方法。
    先别被“内容GEO”“智能体GEO”“技术GEO”这些五花八门的分类搞迷糊了——看似选择很多,不同类型的服务商也一个比一个说得玄乎,甚至有人觉得“内容GEO”太LOW了,又累又慢,幻想花点钱搞个“技术GEO”就能一劳永逸。 JHMS直接告诉你:这是对GEO的极大误判。 先看分类关系。 从优化对象上分,目前主流的GEO分大模型和智能体两种。 对大多数商家、品牌及消费者来说,常接触的当然是豆包、元宝、DeepSeek这类大语言模型。大模型是生成式AI的“大脑”,能理解问题、做逻辑推理、直接回答问题。 智能体,更像是通过大脑驱动的“触手”,能执行一些需要“动手”的活儿,比如订票、比价、发邮件或操作某个软件。对智能体的优化,好比给“手”戴副手套,干活更快更省力。 但现阶段,接触智能体的用户比例还不高。全球真正使用过智能体的人群,占总人口比例仅0.04%。即使是高频接触AI的人群,常使用智能体的比例也只有23%。智能体就像手机上的各个APP,每个都有各自特点和规则,目前市面上智能体繁多,除非业务关联度很高,否则智能体GEO很难实现价值转化。 从优化形式上分,目前主流的GEO分内容型和技术型两种。 内容型GEO,就是把信息装进“大脑”的过程。技术型GEO,则是通过网站结构优化、部署Schema标记等,提升大模型对内容的理解效率与召回优先级。 技术GEO与技术SEO有相似之处,主要对象是自身官网或有控制权的其他网站,而且网站最好需要持续更新高价值内容。对中小企业和单品类静态站点来说,技术GEO的价值会大打折扣。而且,技术优化不是一次搞定就万事大吉,优化后仍然需要持续更新内容。 业内还有其他细化的分类方式,比如按落地场景分,技术路线又分语义结构、模型微调、混合增强等目标。 综合来看,JHMS给绝大多数商家和品牌的建议是:针对大模型的内容型GEO,无疑是最直接、最省力、最有可行性的做法。 那内容GEO具体怎么做? 既然大家都在同一片领地,你想比别人突出,付出自然要比别人更多。这份努力体现在三个层面: 广 —— 广泛发布产品、技术及企业相关的内容文章。如果不想多花钱,可以从入驻自媒体平台创建账号开始,账号最好进行相应认证。当然,有些自媒体号达不到认证条件,这条路会走得更吃力。 勤 —— 有了账号,接下来就是勤更新内容,产生更多有价值的文章。所谓“有价值”,是指能解决具体问题的信息,尽量用数据说话,数据来源有据可查,多个来源能交叉验证,避免空泛的“首个”“第一”等口水自夸。 专 —— 专业、专注是持续GEO的基石。“专业”体现在内容质量上,“专注”体现在工作开展的持续性上。因为没有什么事是可以选择躺平还能持续收割的,每天都有大量同行在努力前进。 另外,不是内容发布了就会被AI采纳。AI在给用户反馈答案前也需要权衡信息可信度——高权重的机构媒体、专业行业网站,其RAG被引用的权重比自媒体号及其他资讯站点要高得多。 这条路的核心成本是时间。对于希望加快内容GEO成效,且有一定预算的品牌或商家,可以委托有经验的服务商代为内容生成和信息发布,GEO工作会轻松很多,效果也更显著。这时候,你只需要留意选择合规可靠的供应商即可。 现在按照自己的情况定位一下,是不是觉得GEO没那么烧脑了? 你属于哪类玩家,心里有数了吧?
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  • 营销圈的朋友们,最近是不是被“GEO”三个字母搞得有点人格分裂?
    熟悉,是因为哪哪都在说“GEO”“AI引擎优化”;陌生,是因为它始终隔了一层纱,看不明白,不知道该如何下手。 今天JHMS用大白话给大家唠一唠,GEO到底是个啥?有多重要? 先说GEO到底是啥? 两年多前,ChatGPT引爆公众对AI的认知之前,大家检索信息主要靠百度、必应这些搜索引擎。谁家商品信息能排到搜索结果靠前的位置,谁就能获得巨大流量。但大家都想往前靠,搜索引擎就得立规则——关键词匹配度、内容时效性、信息来源权重……好让大家获得精准、及时的结果。 规则一出来,事儿反而好办了。你要关键词匹配,我就在文章里布局关键词;你要时效性,我就不定时反复更新;你搞权重分类,我就专挑权重高的发。于是诞生了一批专干“搜索引擎优化(SEO)”的人。 但说实话,大家也苦搜索引擎久矣!搜不准,全是广告,真正想要的东西还得在众多结果里大海捞针,还得有一双“慧眼”。 后来,生成式AI出现了。它能分析你的搜索意图,直接把筛选好的结果反馈给你,不用你“大海捞针”。慢慢,人们习惯了有事没事问一下豆包、元宝、DeepSeek。 对于精明的商家来说,用户在哪里,我就应该把品牌铺到哪里。可AI是智能的,你光做关键词匹配可不行——AI会自己判断信息对不对、可靠不可靠。你说你是“排行第一”“年销百万”,AI不采信,这些信息发了也白搭,到不了用户面前。所以,SEO时代那套规则,不奏效了。 但不管AI多聪明,总得有自己的规则对吧?摸清这套规则,还是能接着玩。于是,一批专门针对AI引擎优化的人出现了,干的事就叫“生成式引擎优化”,俗称GEO(Generative Engine Optimization)。 现在让大家看不明白、摸不着头脑的一大主因,就是这套规则不够透明。于是,一些服务商开始各种神操作,没天没地地吹嘘——反正你也拿不出明确依据反驳。GEO这事儿,就搞得大家既想进又怕进,知道要重视又不清楚如何下手。 再说GEO到底多重要? 据CNNIC数据,截至2025年12月,我国生成式人工智能用户已达6.02亿,普及率42.8%。按2023年“AI元年”算,42%的普及率只用了约2年。而在国内,自2025年初DeepSeek-R1走红以来,AI的感知更是加速升温。 回顾科技演进史,虽然革命性技术从问世到普及的周期持续缩短,但同样42%的普及率,中国从1997年正式接入互联网到2012年达到这一水平,用了整整15年。 AI的普及速度不可谓不惊人!而且用户规模还在迅猛增长。 全世界除了印度和中国,人口超6亿的国家都找不出第三个。我们单AI用户就6亿搁这摆着,抢占AI引擎推荐窗口的必要性不言而喻。 JHMS一直认为,GEO这事儿和“逆水行舟”一个道理。尽管现在GEO还没有完全可照搬的套路,但摸着石头过河也得做——你不做,他人在做,你相对别人就是在倒退。等同行占据了有利位置,你想要赶上并反超,必然难上加难。 所以,别纠结了,先动起来。哪怕先从注册一个认证过的自媒体账号开始。 #分享职场成长感悟#
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