邹叔Jerry 如何让AI推荐你：海外GEO实战.pdf
本地来源：seo-llm/raw/seo知识库/TXT整理/PPT/14位演讲嘉宾PPT汇总/邹叔Jerry - 如何让AI推荐你：海外GEO实战.pdf.txt
如何让AI推荐你 全球GEO实战 分享人：邹叔 2年实践，70+案例，50+行业专家，200+论文 如何让大家认识我？ 流量入口与决策路径变了 SEO流量持续下降，AI流量入口持续上升 相信大家听过很多GEO分享 l 做了很多SEO，然后在AI中出现了 l 在某个网站发了一篇内容，被AI收录了 l 提问某个细分问题，被AI推荐了 相信大家听过很多GEO分享 这是自我感动，不是科学归因。 99% 的人不知道 AI 为什么推荐自己， 也不知道下次还能不能复现。 一张表看懂 SEO vs GEO 维度 传统 SEO GEO 争夺目标 Google 搜索结果页 (SERP) 的排名 AI 对话中的首选推荐 服务对象 爬虫 (Spider) 大语言模型 (LLM) 核心机制 关键词匹配 + 外链权重 语义理解 (RAG) + 信源权威性 流量逻辑 漏斗式： 搜索 -> 点击 -> 浏览 -> 转化 直达式： 提问 -> AI 总结/推荐 -> 转化 内容策略 堆砌关键词，写给搜索引擎看 结构化数据，写给 AI 学习和引用 成功指标 排名、流量 可见度、推荐度、情感倾向 l 关键词堆砌：在 SEO 里可能提升排名，但在 GEO 里会导致 10% 以上的可见性下降，因为 AI 会将这种低熵内容识别为噪声并剔除。 l 铺量逻辑 vs 密度逻辑：SEO 强调“多发”，GEO 强调“高质”。 WhatGEO 提出的 ICQI（信息质量密度） 模型证明，一篇 500 字的高密度事实文章，在 AI 眼中的权重远超 1000 篇垃圾水文。 WhatGEO第一性原理 AI答案的推荐， 不是因为它喜欢某个品牌， 而是它读过的内容证明品牌值得推荐。 GEO的本质就是去营造和管理这种“信任”！ WhatGEO的RDIM模型概览 l 逆向 AI (Reverse)：拿到现状数据（可见度、推荐度）。 l 深度学习 (Deep Learning)：解析“为什么是它”。 l 模仿与超越 (Imitate & Surpass)：输出更优解。 l 持续监测 (Monitor)：获取新的 Know-How。 何以解忧，唯有逆向（Reverse）：品牌可见吗 【AI项目案例】 可见度低，对手强大 【机械客户案例】 可见度高，竞争力强 何以解忧，唯有逆向（Reverse）：品牌被推荐吗 【出海客户案例】 推荐度高，竞争力强 【出海客户案例】 推荐度高，上市公司 针对标杆，深度学习（ Deep Learning） 【AI项目案例】 AI答案核心信源拆解 【品牌出海项目案例】 AI答案核心信源拆解 针对标杆，深度学习（ Deep Learning） 【AI项目案例】 品牌与信源关联分析 【工厂出海项目案例】 品牌与信源关联分析 WhatGEO原则4：AI希望用最少的算力，输出合适的答案 每一个被 AI 推荐的答案背后，都藏着一套算法偏好的特征码。 我们要做的就是解码它。 模仿不够唯有超越（Surpass）：打造差异化竞争力 WhatGEO原则8：所有 GEO 战术， 最终都回归“品牌定位”和“场景垄断”。 WhatGEO原则8：所有 GEO 战术，最终都回归“品牌定位”和“场景垄断”。 持续监测（Monitor），洞察变化 疑问1：为什么有的行业GEO容易做，有的难做？ 独创指标：WhatGEO成熟度/GEO竞争热度图 疑问2：国内和国外的GEO差别？ 【国内主要信源】 【海外主要信源】 第三方/自媒体网站、行业和媒体网站、少量官网 权威机构、科技媒体、厂商博客、继续没有第三方 疑问3：为什么GEO的核心是官网，也是流量闭环的终点 WhatGEO内容核心原则 AI 需要的是更好的答案， 不是重复的答案。 用最高质量的信息增量， 成为 AI 眼中的权威信源。 让每一次推荐，都成为必然。 B2B企业的GEO实战， 本质上不是一种营销技巧， 而是将你公司多年积累的专业势能， 系统性地转化为数字世界中的品牌权威。 时间仓促，交个朋友 2份行业GEO现状报告 5精选论文
本文档为站内渲染。原始文件本地路径：saas/source/seo-llm/raw-seo知识库-TXT整理-PPT-14位演讲嘉宾PPT汇总-邹叔Jerry-如何让AI推荐你-海外GEO实战-p-f46f00.txt（仅本地保留，不入库不部署）