大家好,我们是 dageno.ai 。
最近在做一件事:监控品牌在 ChatGPT / Perplexity 等 AI 搜索里的真实可见度。
趁着产品的 MVP 版本发布,分享一下我们的 GEO 方法论,希望能和 V2EX 的朋友一起讨论改进。
很多出海团队已经开始做 GEO ( Generative Engine Optimization )。
但我们观察到一个普遍问题:
“AI 可见度 90%+,但业务转化没有任何提升。”
原因并不是提示词不够多,而是 衡量方式错了。
大部分方案只统计“是否被 AI 提到”,却没有区分 用户处在决策旅程的哪一层。
但实际上:
商业价值完全不同。
我们把 AI 搜索的用户路径拆成经典漏斗模型:
认知 → 对比 → 决策 TOFU → MOFU → BOFU
所以 不是所有 AI 可见度都等价。
用户状态:第一次接触品类
典型问题:What / How / 原理类
目标:建立品类认知,让用户知道“这类工具存在”
示例提示词: 什么是 AI 邮件营销? AI 邮件工具和传统邮件系统有什么区别? 跨境电商怎么用 AI 自动发送跟进邮件?
监控重点:
品牌是否出现在“品类科普”问题中,避免错过冷启动用户。
用户状态:知道品类,开始挑选方案
典型问题:Compare / Best for / Pricing
目标:进入用户备选清单,建立信任
示例提示词: 2025 年主流外贸 AI 邮件工具功能对比? 外贸选 AI 邮件系统要看哪些参数? 不同 AI 邮件营销工具大概多少钱?
监控重点:
和竞品相比,AI 是否会把你列入推荐清单。
用户状态:准备试用或购买
典型问题:Recommend / Price / Affordable
目标:推动最终转化
示例提示词: 适合中小外贸企业的高性价比 AI 邮件工具推荐? 月预算 300 美元该选哪个 AI 邮件系统? 如何快速集成 AI 邮件工具到独立站?
监控重点:
在“临门一脚”的问题里,AI 是否直接推荐你的品牌。
我们以某外贸 AI 邮件营销产品为例,设计的漏斗投入比例是:
| 层级 | 投入比例 | 原因 |
|---|---|---|
| TOFU | 10% | 目标用户对品类已有基础认知 |
| MOFU | 50% | 用户最容易卡在“不会选”阶段 |
| BOFU | 40% | 最接近成交,ROI 最高 |
核心思想:
我们看到不少方案会设计非常长、非常细、真实用户几乎不会问的提示词,
从而制造“AI 可见度 95%”的假象。
但这些提示词:
真正有意义的监控必须:
dageno.ai 正在构建:
目前产品在 内测阶段,我们会每周发布研发日志( Build in public )。
AI 搜索正在变成新的流量入口。
但真正的机会不是“被 AI 提到一次”,
而是 在用户关键决策问题里被推荐。
漏斗模型只是第一步,后面还有很多值得深挖的细节。
也欢迎大家一起讨论更好的 GEO 方法论 🙌
(如果有对 AI 搜索可见度 / GEO / 出海增长感兴趣的朋友,欢迎交流)
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zoharSoul 1 小时 53 分钟前
那怎么优化来让品牌出现在 ai 搜索结果里呢
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dudulhc OP @zoharSoul 比较简单的方式是,用我们的机会洞察功能,系统会自动分析 prompts 机会,包含以下维度:
- 品牌差距:在这条 Prompt 下,你的品牌提及率是多少,和高位竞品相比差多少;很多行你会看到「竞品 100%,你是 0%」,这就是非常清晰的缺口。 - 来源差距:AI 回答这条问题时,引用的页面里,有多少来自竞品,有多少来自你;当「竞品来源 100%,你是 0%」时,就说明对 AI 来说,这个场景里基本只有对手是可信来源。 - 涉及平台:这条机会当前在哪些 AI 平台上出现,是 Gemini 、ChatGPT 、Grok 还是 Perplexity ,方便你判断优先去「补哪一个渠道」。 通过这个模块来数据驱动,可以迅速布局你的网站内容(例如将高价值 prompts 作为创作主题),我们预计 3 月份还会推出 agent 功能,方便用户在我们平台上直接生成内容来优化 AI 可见度,并持续追踪效果。 欢迎来体验,目前都是免费给大家使用:dageno.ai |