我拿飞书做过一个测试。
找了 9 个大家选办公软件时常问的问题，比如"国产项目管理工具推荐"，"免费好用的项目管理软件有哪些"。10 月 19 日这一天，我把这 9 个问题分别拿去问了三个 AI，ChatGPT、豆包和 DeepSeek，看它们怎么说飞书。
ChatGPT 9 个问题都提到了飞书，有 6 次把它放在推荐的第一个。豆包提到了 7 次。DeepSeek 提到了 6 次，可一次都没把它放进推荐名单。
同一个品牌，同一天，问的是一模一样的问题，三个 AI 的态度差这么多。
为什么会这样，你的品牌在 AI 里又是什么样子，这背后有个专门的词，叫 GEO。这篇用大白话把它讲清楚，没听过这个词也没关系，最后再说说大家最常踩的七个误区。文中的数字，都是我自己一条一条测出来的。
一、GEO 是什么
先想想你平时怎么查东西。
以前搜一个问题，搜索引擎给你一页链接，你自己一个个点开看。现在越来越多人直接问 AI。你问"小公司用什么记账软件好"，它直接写一段答案给你，告诉你推荐哪几款，各自有什么优缺点，下面再列几个参考来源。
很多人看完这段答案，就不再往下翻了。
所以对一个品牌来说，新的问题来了。用户问 AI 的时候，答案里有没有你？有的话，AI 是怎么说你的？
GEO 就是研究这件事的。它是英文 Generative Engine Optimization 的缩写，中文叫生成式引擎优化。生成式引擎，指的就是豆包、DeepSeek、ChatGPT 这些会直接写答案的 AI，还有 Google 搜索结果最上面那段 AI 写的总结。GEO 想做的，就是让你的品牌出现在 AI 的答案里，说得准确，最好还能被推荐。
你可能听过 SEO，搜索引擎优化，就是想办法让自己的网站在百度、Google 的搜索结果里排得靠前。GEO 和它是什么关系？
Google 官方说得很直接，在它那里，想出现在 AI 写的回答里，按 SEO 的老办法做就行，没有额外的特殊要求。可豆包、DeepSeek、ChatGPT 这些，不完全看 Google 的排名。它们会自己上网找资料，看别人怎么评价你，再写答案。很多事情发生在你自己的网站之外。
我自己的理解，GEO 大概就是 SEO，加上你在网上的口碑，再加上一套新的看效果的办法。以前看的是你排第几、有多少人点进来，现在还得看 AI 有没有提到你、怎么说你。这两套打法哪些地方相同、哪些地方不同，我单独写过一篇。
二、AI 是怎么写出答案的
要让 AI 提到你，得先知道它是怎么写答案的。
拿豆包、DeepSeek 这类能联网的 AI 来说，你问一个问题，它大概分三步走。先把你的问题拆成几个关键词，上网搜一圈。再从搜回来的一堆网页里，挑出它觉得有用的内容。最后用这些内容写成答案，顺手把用到的网页列成参考来源。
这三步，对应你要过的三道关。
第一道关，AI 能不能打开你的网站。AI 上网找资料，靠的是一种自动读网页的程序。有的网站开了防护，会把这些程序挡在门外，网站主人自己还不知道。10 月我专门测过自己的网站，假装成六家 AI 的读网页程序，去打开同一篇文章，六次都顺利打开了，文章内容也都完整读到了。
第二道关，AI 去搜的时候，能不能搜到你。搜不到，后面就没有机会了。今年 9 月有一篇研究，看了 3 万多条提问。品牌的官网没被 AI 搜到时，AI 在回答里提到这个品牌的比例，只有 2.8%。官网被搜到、还被当成了参考来源，这个比例到了 49%，接近一半。
在 Google 那边，能不能被搜到，主要还是看你在普通搜索里排得靠不靠前。我网站上有一篇文章，叫"AI营销到底是什么"。我在 Google 里搜这句话，9 月一次，10 月一次，两次它都出现在 AI 总结旁边的参考来源里，在普通搜索结果里也排在前面。
第三道关，搜到了，AI 用不用你的内容。这一关刷掉的网页最多。国外有家公司公开过自己的监测数据，15 天里，ChatGPT 从一个营销论坛读了 70 个帖子，前后读了 221 次，写答案的时候一次都没有引用。
读过了，不一定会用。被 AI 读到和被 AI 用上，中间还隔着一道关。
三、出现在 AI 里，分五层
讲到这里，"出现在 AI 答案里"这句话已经不够用了，太笼统。我平时把它拆成五层，从浅到深。
第一层，被提到。AI 的回答里写了你的名字，哪怕只是顺带一句。
第二层，被推荐。AI 把你放进推荐名单，或者直接建议用户选你。
这两层差得很远。8 月底我在豆包里测飞书，9 个问题，飞书 9 次都被提到了，看着是满分。可我一条条翻开看，飞书被放进推荐名单的只有 1 次，还排在第 24 位，那份名单一共列了 51 个。
AI 认识你，也不等于会推荐你。国外有人做过一个 99 天的实验，对象是一个原本没什么名气的作者。直接问 AI 这个作者是谁，大概到第 49 天，AI 七成左右能答对。可要是不提名字，只让 AI 推荐同类的书，6700 多次回答里，他只出现了 40 次。
第三层，被引用。AI 在答案下面列参考来源，里面有你的网页，相当于 AI 拿你的文章当了证据。微软给网站主人提供了一个免费的数据后台，能查到你的网页被它家的 AI 当成参考来源用了多少次。我的网站 9 月中到 10 月中这 30 天，被用了 175 次。
第四层，带来访问。用户看完 AI 的答案，点进了你的网站。
这一层最容易想当然。被引用了 175 次，同一段时间里，我在网站后台能看到的、从微软这个 AI 点进来的访问，是 0。ChatGPT 倒是给我带来过一些访问，7 月到 10 月中一共 25 次。
第五层，带来客户。来的人有没有咨询、有没有下单。这是老板最关心的一层，也是最难算清楚的一层。
很多人在 AI 里看到你，不会马上点链接。过两天，他直接搜你的名字，或者直接打开你的网站。网站后台会把这些记成直接访问、搜品牌名进来的，看不出和 AI 有关系。我自己从 AI 点进自己的网站，GA4 里照样显示成 Direct。所以这一层，最靠谱的办法反而很朴素。客户来咨询的时候，问一句"你是从哪知道我们的"，把提到 AI 的单独记下来。
为什么要拆这么细？因为每一层卡住，要做的事都不一样。AI 打不开你的网站，那是技术问题。打开了却从来不提你，多半要回头改内容。提到了却不推荐，往往需要别人对你的好评来撑。推荐了却没人点进来，那就得看你的页面了。
四、为什么各家 AI 说法不一样
回到开头飞书那个测试。三个 AI 差这么多，原因藏在它们读的资料里。这次我把三个 AI 每一条回答的参考来源都存了下来。
看同一个问题，"国产项目管理工具推荐"。ChatGPT 读的大多是几家软件公司在自己网站上写的"教你怎么挑软件"的文章。豆包读的资料里，一大半是抖音短视频。DeepSeek 这道题只去知乎上搜。三家看的东西差这么多，推荐出来的名单也就不一样。
再看一个问题，"免费好用的项目管理软件有哪些"。飞书其实有免费版。ChatGPT 读到了飞书官网介绍价格的那一页，就把飞书排在了第一。豆包一篇讲飞书的资料都没读到，答案里就没有飞书。DeepSeek 也没读到，只在一句话里提了飞书，说它的高级功能要付费。
AI 没读到的，它就写不出来。能确定的是一条，AI 推荐谁，很大程度上取决于它那一刻读到了谁写的内容。所以做 GEO 之前，值得先弄清楚你的客户常用的那几个 AI，平时都去哪几个地方找资料。
五、先自己看一眼
那你的品牌在 AI 里是什么样？不用一上来就做什么大测试，先自己看一眼。
想几个你的客户可能会问的问题。最好是客户的原话，比如咨询时他们怎么问的，留言区里大家怎么问的。别直接让 AI 帮你编，它编的问题太规矩，真人一般问得更随意。AI 会写"如何评估 GEO 服务商的专业能力"，真人打的多半是"这家做 geo 的靠谱吗"。
拿这几个问题，去你的客户常用的两三个 AI 里各问一遍。每个问题开一个新对话，确认它联网了。
看回答的时候，就问自己三件事。正文里提到我了吗？参考资料里有我的网站吗？它搜到的网页里有我吗？
看完记得截图，写上日期和用的是哪个 AI。我做了个免费的小工具，叫 GEO 可见度判定助手，把回答粘进去，它帮你判你停在哪一层，不用注册。拿个表格手工记也完全可以。
六、七个常见误区
最后说说我见得最多的几个误区。
误区一，GEO 就是 SEO 换了个名字。在 Google 那里，确实可以这么理解，Google 官方也说为 AI 回答做优化仍然属于 SEO。可豆包、DeepSeek、ChatGPT 除了看搜索排名，还会去知乎、抖音、别人的网站上找资料。只把自己的网站做好，在这些 AI 里往往不够。
误区二，AI 提到我，就说明做好了。前面飞书的例子，豆包 9 次都提到了它，进推荐名单的只有 1 次。我自己网站被微软的 AI 当成参考来源用了 175 次，能看到的点击是 0。被提到、被推荐、有人点进来，是三件事，要分开看。
误区三，测一个 AI 就够了。开头那组测试，同样的问题，ChatGPT 6 次把飞书排第一，DeepSeek 一次都没推荐。你只看其中一个，结论可能和别人完全相反。你的客户在用哪几个 AI，就看哪几个。
误区四，加个文件、改段代码，就能被 AI 推荐。最近很多人在传一个叫 llms.txt 的文件，说是专门写给 AI 看的网站说明。Google 官方写明了，它不需要这种文件，会直接忽略。有家做 SEO 工具的公司叫 Ahrefs，统计过 13 万多个网站，加了这个文件的网站里，97% 在今年 5 月一次都没被读过。我自己的网站也加过，现在把它放在"不专门花时间"的那一类。
误区五，多发软文、多铺量就行。注册一堆账号发软文，几个网站互相吹捧，自己编一个行业排名。这招在技术上确实可能管用，复旦有篇论文测过，把一个编出来的说法发到网上，7 天内，10 个 AI 搜索平台里有 8 个引用了它。可风险已经摆在眼前。今年国内已经有好几起处罚，深圳有一家就是批量发布虚假的行业评分，想让 AI 多引用它，被认定为虚假宣传。想花钱找人做这件事之前，有几个问题值得先问清楚。
误区六，问一次、截一张图，就下结论。8 月我在 DeepSeek 里测，有一家叫 PingCode 的竞品，9 个问题里出现了 8 次，稳稳压着飞书。10 月再测，它只剩 3 次。飞书两次都是 9 个问题里被提到 6 次，只看这个数，你会以为什么都没变。还有人测过，同一个问题隔一天再问，答案能对上的只有 45% 左右。一张截图，只能说明那一刻。这种今天推荐你、明天不推荐你的波动，本身就要当成常态来处理。
误区七，有人能保证让 AI 第一个推荐你。AI 的答案天天在变，它读什么资料，你我都控制不了。谁跟你保证"一周上 AI 第一"，或者说能锁定 AI 的答案，你就多留个心眼。
七、从哪开始
我的建议很简单。
先确认 AI 能打开你的网站。然后把现在的样子测一遍、存下来，就像做之前先拍一张照片。之后再慢慢补内容，隔一段时间，拿同样的问题再测一次，跟那张照片比。这套从找问题到复测的完整流程，我另外写过一篇细的。
拍照片这一步最容易被跳过，大家都急着动手改。可 AI 的答案本来就天天在变，没有这张照片，过两个月你看到 AI 提到你了，也分不清是你改的东西起了作用，还是 AI 自己变了。有了这张照片，每一点变化都能对上号，往后该接着做什么、该停掉什么，心里也有数。
GEO 里的这些动作，谁都可以照着做。能证明有没有效果的记录，只能你自己一条一条攒。
你可以拿自己的品牌，挑几个问题，在你常用的 AI 里问一问。卡在哪一层，再回头对着上面那五层找原因。