判断工程

你以为被AI引用，就是赢了AI营销 某B2B企业被AI引用了500次，但没有带来一个线索。 某品牌的研究报告出现在ChatGPT的回答里，但用户不知道这是谁做的。 某咨询公司的方法论被AI频繁使用，但官网流量没有任何变化。 过去一年，很多企业开始盯一个新指标：被AI引用。 出现在回答里、知识卡片里、摘要里、推荐理由里，就被看成一种"新曝光方式"。 ...

GEO的双层结构：判断层 × 分发层，缺一不可 昨天有个新客户问我：“我们之前按照GEO的方法做了半年，内容覆盖、结构优化、表达规范都做了，为什么AI引用率还是很低？” 我看了他们的内容——确实很规范： 覆盖了50个核心问题 结构清晰、表达稳定 Schema标记完整 但问题是：这些内容都是"什么是XX"、“XX的优势”、“XX vs YY对比”。 ...

AI使用的不是内容，而是判断 去年有个内容负责人问我：“我们每篇文章都写得很详细，逻辑严密，论证充分，为什么AI从来不引用？” 我看了他们的内容——确实写得很好，至少从人类读者的角度看是这样： 开篇500字铺垫背景 中间2000字详细论证 结尾500字总结升华 但从AI的角度看，这3000字里，没有一个可以"直接拿走"的判断。 ...

别再换位思考了，AI的思维方式和你刚好相反 今天的内容源于一直以来跟甲方互动中的摩擦，也是我自己经过多次阵痛之后的体悟，明白我们一直以来按照我们的偏好去理解AI-所谓的换位思考，然后去GEO优化，做了很多看起来特别"合理"的事情，但是AI似乎并不买账。项目中我们很多的方案策略，甲方会不理解，也是源于这种换位思考，加之GEO是一个长周期的事情，无法快速通过结果来说话，必然造成摩擦的不可避免。今天这篇文章就是来拆除这一个一个的换位思考，让我们退位到自己，允许AI做它自己。 ...

栏目引语｜塔迪 GEO 判断工程 如果你是为了流量、技巧、模板， 那你可能不需要继续往下看。 这个栏目， 不是教你如何“被更多人看到”， 而是讨论一个更冷的问题： 在 AI 必须下判断的时候， 它为什么会用你， 而不是把你当成语料丢掉。 过去几年，我们习惯把 GEO 理解为一种表达竞争： 谁更专业 谁更系统 谁更像专家 谁更容易被引用 但随着生成式系统真正进入决策层， 一个被刻意回避的问题浮出水面： ...