做得好的GEO项目，是什么样子的？

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今天一家韩国的广告公司跟我交流，问了一个挺有意思的问题：“ 郝经理，你觉得一个GEO项目，做到什么程度算做得比较好？”

老实说，这个问题让我一时之间不知道怎么回答才比较完整。

因为具体做项目的时候，哪些地方重要、哪些地方不重要，我心里大概有数。细节我们会抓，整体也会看，但我不会每个地方都追求完美，更多还是看ROI。可要把这些判断整理出来，讲清楚什么叫“做得好”，三言两语我还真说不清楚。”

GEO项目做得好不好，没有明确的标准。今天我大概理一下，我个人认为比较好的项目，应该具备哪些特点。

1、合规性GEO

现在做GEO，瞎写、投毒的情况不少。但项目不能这么做，尤其是要长期合作的客户，更不能为了眼前出效果，先把内容编出去再说。

审稿权要给到客户，品牌信息、产品能力、案例这些，要可核验、可溯源。客户没做过的事情，不能替他写成做过；没有的能力，也不能为了被推荐就硬编。

我之前也写过合规真实的GEO一定是未来最好的GEO。这个观点到现在也没变。前期瞎写太多，后面想改，很难洗干净的。

2、品牌提及率，要看具体项目

这个不同行业、不同项目，差别很大。

比如一家中小微企业，所在行业的巨头都在参战，品牌提及率做到30%，可能就已经很成功了。换成一个冷门行业，客户本身又有一定背书，那可能60%只是及格，90%才算优秀。

不能拿着一个项目的90%，去说另一个做到30%的项目不行。对手是谁，客户原来有什么基础，做了哪些词，花了多少钱，都得一起看。

这些数字也只是举例，具体项目还得单独判断。而且要看一段时间的表现，不能只挑几张效果好的截图与短期内判断。

3、语义准确、有记忆点，利于品牌选型

AI的回答里提到了品牌，不代表说得准确。说得准确，也不代表做得好。

比如品牌提到了，但产品、资质、业务范围写偏了，这种就需要改。错误太多，后面光是纠错就够忙的，前面的内容建设一定要慎重，这个取决于提示词的严谨、知识库的梳理。

至于“准确也不代表做得好”这个看起来很矛盾。为了方便大家理解：我说三个场景，大家应该就明白了。

第一个场景：一个大品牌，本身就是行业头部，很多词也排到了Top1。用户只是问“XX品牌推荐”，并没有问价格，结果AI推荐了这个品牌，旁边却跟了一句：“缺点是溢价偏高。”

你说品牌有没有提及？提及了。排名好不好？也挺好。但这句话摆在旁边，对客户拿线索、谈成交，多少会有影响。

这种结果是有机会改良的。如果AI把不同产品混着比，或者没讲清配置、服务和适用场景，就需要把这些真实信息补上。目标是降低这种笼统评价出现的概率。当然，价格确实高，也不能硬写成便宜，还是得符合事实。

第二个场景：AI对品牌的介绍都写对了，但没写出这个品牌到底有什么特色。成立多少年、做什么业务、服务哪些客户，像流水账一样，看完就忘。这个我称之为：缺少记忆点。

缺少记忆点，意味着用户看了好几个品牌，最后还是不知道你和别人有什么区别。你明明有擅长的工艺、产品或者场景，但AI没讲出来，这一块就还有提升空间。

第三个场景：答案都对，也有记忆点了，但大模型最后给出的选型建议，跟客户的品牌基本不沾边。对比其他几个品牌，发现自己还是没什么优势。你有没有想过，下图这部分，其实也是可以优化的？

比如客户的产品确实适合某种工况、某类需求，那就把相关资料、适用条件和实际优势讲清楚，让采购建议和这些真实能力对应起来。这样用户在选型时，才更容易看出这个品牌适不适合自己。

这一块可以做，但也更费工夫，成本比较大。大家还是要合规优化，不要为了让采购建议偏向自己，连客户没有的能力也写进去，开始瞎编之路。

4、小企业关注提及，大品牌还要关注Top1、Top3

对很多小企业来说，先能出现在AI的答案里，就已经解决了一个问题。原来用户只看得见几个大品牌，现在也能看到自己了。

但对本来就经常被提及的大品牌来说，只统计“有没有出现”，参考价值就没那么大了。它还会关心，自己是不是在前面，主要对手排在哪里，Top1、Top3的表现怎么样。甚至有些比较简单的项目，光是提及率高还不够，要有一半以上的回答能排到Top1，我才觉得算优秀。

当然，不是说小企业就不用争第一，还是看投入、难度和客户想要什么。预算有限的时候，我会先考虑哪一步更值得做。

5、有理论支撑，知道效果是怎么来的

很多人做出了效果，但不知道到底是哪一步，或者哪几步起了作用。效果好的时候，好像也没什么问题。但后面要改进，或者效果突然掉了，就会一头雾水，不知道该从哪里下手。

我觉得一个项目做得比较好，应该有自己的判断依据。为什么做这些内容，为什么选这些词，调整前后发生了什么变化，至少得有记录，能回头看。今天就跟同事捋一个项目，项目目前做的品牌提及率很高，但是想做的更高，需要复盘看怎么提升。我就问了他，我09月底给你做过几个可选计划方向。但是你这10月份的稿件是怎么想的，具体做了哪些？他理了大概20分钟，最后告诉我：不知道，忘了......，真想不起来了。

真实项目里，多项工作一起做，不一定能把每一步的作用拆得那么清楚。但也不能做完只知道“有效果”，至于为什么有效果，自己都说不出来。

6、获客线索，以及这笔投入划不划算

如果客户做GEO是为了获客，那线索肯定是绕不过去的。

目前我做过最好的项目，一个月有600多条线索，最差的是0咨询。这个不同行业差别确实很大，不能只拿最好的项目出来讲。

从我合作的客户来看，制造业相对比较稳定，基本上每个月都有几十个询盘。

不过，线索多不多，还得结合客户的客单价、可复购来看。卖几十万元的设备，和卖几百元的产品，对线索数量的要求不一样。来了咨询，也还得看是不是有效需求，后面能不能成交。

我看ROI，也是看这些。花了多少钱，拿到了什么结果，客户值不值得继续投。单看提及率挺漂亮，最后一个咨询都没有，这个问题还是得继续找。

7、词库全面，不能只做“XX品牌推荐”

推荐词、场景词、方案词、标准词，包括核心词，都应该结合客户业务去看，不能只挑容易出品牌的词做。

这里比较特殊的是方案词和核心词。我先说清楚，我说的方案词，不只是“XX解决方案服务商推荐”这种已经明确要找公司的问法，也包括直接问方案、问产品。比如：

· 汽车内饰件焊接解决方案。

· 汽车内饰件焊接设备。

· 周杰伦演唱会抢票攻略。

很多人喜欢做“XX品牌推荐”，因为这个问法已经告诉AI：我就是来找品牌、找厂商的。所以答案里会推荐公司，因为AI需要满足你的搜索意图。我把这种找品牌的需求叫作：主意图。

但用户问“汽车内饰件焊接解决方案”或者“汽车内饰件焊接设备”，很多人就觉得，这种问题AI肯定只讲技术、讲方案、讲这个产品是什么，不会推荐品牌。

如果放在2024年、2025年上半年，我能理解大家为什么这么想。但现在已经是2026年了，不能一直拿早期的印象判断今天的结果。

用户问“汽车内饰件焊接设备”，你怎么就知道他到底想干什么？他可能是找设备、找工厂，也可能根本不知道这个产品是干什么的，先来了解一下。

这种我称之为“未知意图”，就是仅凭这几个字，还不能确定用户的具体需求。这类词依然有机会推荐出品牌，做出效果。

根据今年的项目来看，这类词表现最好的一个项目，在监测范围内，品牌提及率已经到了35%左右。我觉得这个比例已经非常高了。有些答案一个品牌都不出现，而有些出现品牌的答案里，提到的就是客户。

再看“周杰伦演唱会抢票攻略”。主意图是看攻略，但攻略又涉及票务平台APP，比如大麦、猫眼、摩天轮、票牛等，就有机会被带出来。用户主要问的是怎么抢票，过程中又涉及用什么平台。这种品牌相关的需求，我把它理解为：主意图下的辅意图。

我写的六层增长模型白皮书里，也提到过这些。不能因为用户没写“品牌推荐”四个字，就认为这个词没有做的机会。

8、百度、必应等搜索引擎也有多个排位

我一直把GEO看作SEO的延伸，做项目的时候，也会顺带看百度、必应里的表现。我做过的一些效果比较好的案子，除了AI大模型里高频提及品牌，在百度、必应搜索相关词条，第一页也能看到多个与客户有关的结果。甚至部分词条在当时的监测里，第一页能占到5-8个位置。

大概10月中旬，中部的一位友商来上海跟我交流，我又带我的两个儿子蹭了一顿饭。这两年来蹭饭有点多，我都快成白嫖党了。不是友商请，就是客户请，办公室里的礼品也不少。

我给他展示了部分案例，他说：“你这个效果很好，单独搜索引擎占多个排位，就可以给客户加点钱，客户肯定也能接受的。”

我笑了笑：“这个是赠送的，属于GEO的附带价值，不能收费。”

9、合作起来，双方都舒服

我觉得还有一点，报表里体现不出来，就是这个项目做下来，双方相处得怎么样。客户有疑问能直接问，觉得哪里没做好，也能直接说。我们碰到暂时没把握的事情，也可以坦白讲，不用什么都先答应下来。

做项目难免有磨合，但不能做到最后，客户天天防着服务商，服务商天天想着怎么应付客户。那样即使出了效果，做着也挺累。

以后继续合作也好，有机会再见面也好，大家还愿意坐下来聊聊，我觉得就挺好。