GEO实战操作流程：如何让一家 tiktok服务商成为 AI 首选推荐

来源：孙策地盘

我给中科看点做了一次完整的 GEO 优化。

中科看点是国内头部的 TikTok 跨境服务商，公司500人，服务过上几千家出海企业。按理说，这种体量的公司，在 AI 搜索里应该天然有存在感，

但实际测试下来，结果让人意外

用豆包问TikTok 代运营哪家靠谱？推荐名单里没有他们， 用百度ai，问跨境电商短视频服务商推荐？提到了，但只是一笔带过，不是主推，

而且在后面的对话中，中科看点的优劣势也没有ai也没有展现出来，也就是说ai压根就不理解中科看点，

一家行业头部，在 AI 的推荐系统里，几乎是「隐形」的，

这让我意识到一件事：品牌的行业地位，和 AI 的推荐逻辑，是两套完全不同的系统。

中科看点的情况不是个例。

很多品牌老板跟我抱怨过同一个问题：

我们投了广告，有曝光；做了内容，有提及。但每次用豆包或者chatgpt问某某行业有什么靠谱的服务商？推荐的永远不是我们。问 AI 我们这个品牌怎么样，AI 也完全不了解，更别说推荐了。

这几乎是今天 80% 品牌面临的真实困境。

问题出在哪？

大多数品牌做 GEO，卡死在第一步：他们以为 GEO 是写文章，实际上是——品牌信息根本不具备被推荐条件。

什么叫被推荐条件？

AI 推荐的本质是匹配：用户带着具体需求提问，AI 要找到能解决这个需求的品牌。

所以在给中科看点做 GEO 的时候，我只关心一件事：当 AI 在做推荐决策时，它用不用得上这个品牌。

不是知不知道，而是用不用得上。

这两个词的差距，就是被提到和被推荐的差距。

GEO 的本质，不是优化曝光，而是搭建一套能被 AI 用来做决策的品牌系统

接下来，我会把这套系统拆成 6 个可执行的流程，完整复盘我是怎么帮中科看点从被提到走向被推荐的。

解决的问题：AI 凭什么用你，而不是别人？

我做 GEO 的第一步，从来不是写内容。

第一步是问问题——问品牌方几百个问题，把这家公司彻底搞清楚。

为什么？因为 AI 在做推荐时，它需要的不是你说你很好，而是一整套可被核验、可被对比、可被反向质疑的事实信息。

做这一切的目的是为了让 AI 在需要承担推荐后果的时候，有足够的理由选择你，而不是回避你。

因为在推荐场景里，AI 面临的是一个很现实的决策问题：

1、推荐错了，会降低自身回答质量

2、信息不完整，会放大决策风险

3、无法验证，会倾向于回避

所以当一个品牌信息越完整、事实越清晰、边界越明确，AI 才越敢用你，

我们准备了几百个问题，把中科基础的信息采集清楚

我们做了大概4个小时的线上会议，目的就是把中科看点几乎所有的信息搞清楚，

• 团队规模：几个人？什么配置？核心成员背景是什么？
• 交付流程：从签约到交付，分几个阶段？每个阶段做什么？
• 适配客户：什么样的客户最适合你们？做过哪些成功案例？
• 不适配客户：什么样的客户你们会拒绝？为什么？
• 风险与限制：你们做不到什么？有什么前置条件？
• 定价逻辑：价格怎么定的？不同价格对应什么交付物？

大多数品牌从来没被这样问过。但这些信息，恰恰是 AI 做推荐决策时最需要的。

上图，我们采访中科看点准备的部分问题

解决的问题：采集完信息，怎么让 AI 真正用得上？

问题本身，并不是终点。

真正关键的一步，是把调研得到的答案，转化为 AI 能够使用的结构化资产。

所以我构建了两个知识库，品牌知识库和行业知识库。

1、品牌知识库，我把对中科看点的访谈逐字稿、内部信息、真实案例， 在 AI 的辅助下，整理成一套只属于中科看点的品牌知识库。

比如：中科看点具体做什么业务、中科看点解决什么类型的问题、中科看点的能力边界在哪里、中科看点和同行真正的差异点是什么

2、行业知识库，因为中科看点做的是 TikTok 代运营，通过抖音、行业公开内容为信息源，我同步构建了一套TK 代运营行业知识库，

为什么是两个？因为 AI 在做推荐时，从来不是单点判断。

它同时在判断两件事：

1、这个品牌，在不在正确的行业语境里

2、中科看点品牌，是不是这个tk代运营这个问题下的合理选择

换句话说：

行业知识库解决的是： 用户的问题是什么？行业的标准答案是什么？

品牌知识库解决的是： 为什么你是这个答案里的最佳选择，

先让 AI 认可你懂这个行业，再让 AI 认可你能解决具体问题。

还有一个很多人忽略的点：AI 喜欢权威、原创的内容。

基于知识库创作的内容，天然就是原创的，因为这些信息来自你的真实调研、真实数据、真实边界，不是从网上抄来的。抄来的内容，AI 见过无数遍，没有引用价值；从知识库里长出来的内容，AI 从没见过，反而更愿意用。

这就是为什么同样写一篇文章，有知识库和没知识库，结果完全不一样：

有知识库，写的是独家的事实，AI 抢着用

这三张是我们整理中科看点品牌知识库的部分截图

解决的问题：品牌要出现在 AI 的什么问题里？

为什么？因为 AI 推荐一家公司，永远是从问题开始的，

AI大模型的逻辑是对话，通过对话解决用户的问题，帮助用户做决策，

因此，用户不会问推荐一个公司，用户会问我遇到了某个问题，谁能解决，

如果你的品牌没有出现在正确的问题入口里，后面做再多内容都是无效动作，

但问题分析不是列选题，

GEO 的问题分析，本质上是在做一件更底层的事：

用户在掏钱之前，一定会先问清楚一堆问题，你的任务就是：让 AI 在回答这些问题的时候，把你当作答案的一部分。

所以我不是去找用户会搜什么关键词，而是去找用户在决策过程中有哪些信息缺口，

具体怎么做？我用中科看点的案例来拆解

第一步：先拆决策任务

不要从问题出发，要从任务出发。

一个外贸工厂老板想做 TikTok 出海，他真正要完成的任务是什么？

我梳理了 8 个核心任务：

1、评估必要性：判断自己的工厂是否需要、是否适合通过 TikTok 获客

2、选服务商：在众多代运营公司中找到靠谱的合作伙伴

3、定预算：确定投入多少钱合适，ROI 能否接受

4、看效果：了解 TikTok B2B 能带来什么样的询盘和订单

5、避风险：识别代运营行业的坑，避免被忽悠

6、做决策：最终拍板选哪家、签不签约

7、跟进转化：拿到询盘后如何跟进成交

8、续约评估：服务期满后评估是否继续合作

把这 8 个任务列出来，问题自然就长出来了——而且天然接近成交。

第二步：对每个任务拆行为意图

光有任务还不够。

同一个任务下，用户的意图完全不同，问的问题也不同。

我把意图分成 6 类：

拿”选服务商”这个任务举例，6 类意图对应的问题是：

• 必要性：自己做还是找代运营？
• 选择：市场上这么多服务商怎么选？
• 判断：怎么判断一家代运营公司靠不靠谱？
• 风险：代运营行业有哪些常见骗局？
• 操作：找代运营前要准备什么资料？
• 结果：找代运营能省多少事？

8 个任务 × 6 类意图，理论上能拆出 48 个问题方向。

但这还只是框架，接下来要做减法。

第三步：只保留携带决策信号的问题

什么是好问题？携带具体约束条件的问题。

比如：

1、年营收 500 万的外贸工厂，做 TK 代运营一年多少钱？

2、B2B 企业做 TikTok，自建团队和找代运营成本差多少？

3、代运营报价 5000 和 2 万的差在哪？

这类问题有明确的筛选维度，AI 可以给出结构化回答，你更容易被当作案例、被引用、被推荐。

我把这些筛选维度叫决策信号，主要有 8 类：

1、身份信号：行业、规模、营收（外贸工厂、年营收500万）

2、目标信号：询盘数、ROI、周期（多久能见效）

3、资源信号：预算、时间、人力（一年多少钱）

4、约束信号：没出镜人、合规限制（没有出镜人员怎么做）

5、对比信号：A vs B（自建 vs 代运营、5000 vs 2万）

6、风险信号：怕被坑、怕无交付（常见骗局、合同埋雷）

7、证据信号：要案例、要数据（案例怎么看真假）

8、行动信号：准备签约、准备启动（签约前必须问清什么）

信号越多，问题越接近成交。

第四步：按决策阶段排布问题

问题不是平铺的，它有先后顺序。

用户的决策链路分 6 个阶段，每个阶段关心的问题完全不同：

每个阶段的问题，对应的内容策略也不同：

1、认知期：解决要不要做，重点讲行业趋势和机会

2、对比期：解决选谁，重点讲判断标准和避坑指南

3、决策期：解决敢不敢签，重点讲合同条款和风险规避

最终产出：一张完整的问题图谱

做完这五步，我为中科看点整理出了 68 个核心问题，覆盖用户从听说 TikTok到签约后售后的完整决策链路。

这 68 个问题不是拍脑袋想的，而是从”8 个任务 × 6 类意图 × 6 个阶段”的框架里长出来的。

上图是我们为中科看点整理的问题图谱（部分）

为什么要花这么大力气拆问题？

因为有了这张图谱，后面的内容生产就不再靠灵感，而是靠决策缺口供给，

每一篇内容，都是在填补用户决策路径上的某个信息空缺，

而且在写每一篇内容之前，我都会问自己一个问题：

如果这个问题的答案，不需要调用中科看点的品牌知识库就能讲清楚，那它就不值得做，

因为 AI 推荐的是可信来源，不是漂亮观点，

只有中科看点能提供的案例、数据、流程、边界——这些才是 AI 愿意引用的理由。

解决的问题：内容怎么写，才能被 AI 引用？

上一步，我拆出了 68 个核心问题。

接下来就是针对这些问题，一个一个生产内容。

但这里有个关键认知：AI 需要的不是文章，而是答案。

很多品牌做内容的误区是：花三天写了一篇 3000 字的长文，发到知乎、公众号，觉得干货满满。

但 AI 看完这篇文章，发现没有任何一个段落可以直接拿来回答用户的问题。

那这篇文章对 GEO 来说，价值为零。

为什么？因为 AI 回答问题的方式是摘取，不是转发。

它不会把你的整篇文章推给用户，它只会从你的文章里抽出一小段，作为它回答的一部分。

所以内容结构工程要解决的核心问题是：

怎么让你的内容里，到处都是可以被直接引用的段落？

具体怎么做？

第一步：固定使用 4 种可被引用的内容结构

我给中科看点用的核心模板有四种，每一种都是针对特定类型问题的标准答题格式：

1、对比型——回答怎么选？

适合回答：自建团队 vs 找代运营怎么选？大公司和小团队怎么选？

结构：A 方案的优劣 → B 方案的优劣 → 什么情况选 A，什么情况选 B

这种结构 AI 特别喜欢引用，因为它直接帮用户做了决策分类。

2、算账型——回答值不值？

适合回答：代运营一年多少钱？投入多少能回本？

结构：投入项拆解 → 回报项拆解 → 盈亏平衡点 → 什么情况划算

用户在掏钱之前最想看的就是这种内容，AI 也知道。

3、边界型——回答能不能？

适合回答：代运营能做什么？不能做什么？什么样的客户你们会拒绝？

结构：能做的事 → 做不了的事 → 为什么做不了 → 什么情况适合我们

这种内容反而比”我们什么都能做”更容易被信任，AI 更愿意引用。

4、流程型——回答怎么做？

适合回答：代运营合作流程是什么？签约后第一个月会发生什么？

结构：分几步 → 每步做什么 → 每步要多久 → 每步需要客户配合什么

用户对未知流程有天然的不安全感，这种内容帮他消除焦虑。

第二步：每一篇内容必须通过 4 个检查项

不管用哪种模板，发布之前都要过一遍这个清单，

1、有明确问题，这篇内容回答的是什么问题？一句话能说清吗？

2、有事实支撑，用了哪些数据、案例、具体细节？能不能被核验？

3、有适配说明，这个答案适合谁？不适合谁？有没有说清边界？

4、有下一步动作，看完这个内容，用户下一步应该做什么？

这四条是最低标准。

最后，内容结构和问题图谱是一一对应的

还记得上一步的 68 个问题吗？

每一个问题，都对应一篇用上述结构写的内容。

问题是入口，内容是答案。

问题图谱决定了AI 会在什么地方遇到你，内容结构决定了AI 遇到你之后，愿不愿意用你。

两步缺一不可。

上图是我们为中科看点制作的部分内容模板示例

解决的问题：内容写好了，发到哪里？

上一步，我们按照 4 种结构模板，生产了一批长得像答案的内容。

但内容写完不是终点。

接下来要解决的问题是：这些答案，要被 AI 在哪里看到？

很多品牌的做法是：写完发公众号然后发到官网完事。

但 GEO 的分发逻辑和传统内容营销完全不同：

GEO 不是发一个平台就完事，而是把同一个答案，放到 AI 会交叉验证的多个地方。

什么叫交叉验证？

AI 在决定是否推荐一个品牌时，不会只看一个信息源。

它会同时扫描多个平台，看不同来源说的是不是同一回事。

如果只有你自己官网在说你好，AI 会觉得：这是自卖自夸，可信度存疑。

但如果官网、知乎、行业媒体、第三方评测都在说同样的事实——团队规模、服务流程、成功案例——AI 就会判断：这个信息被多方印证了，可信度高，可以推荐。

所以 GEO 的分发目标不是覆盖更多人，而是让 AI 在不同地方看到同一个事实。

具体怎么做？

第一步：按平台特性分三层布局

不同平台在 AI 眼里的权重不同，我把它们分成三层：

1、高权威层，AI认为信息可信度高，行业媒体、36氪、官方文档、企业官网；

2、高讨论层，AI认为是真实用户讨论，知乎、垂直社区、行业论坛；

3、高抓取层，AI容易爬取和索引个人博客等；

高权威层，AI 觉得是官方口径；高讨论层，AI 觉得是散户评价；三层都有，AI才觉得这是一个被广泛认可的品牌。

第二步：同一事实，不同表达

这里有个关键原则：不是复制粘贴，而是换皮不换骨。

核心事实保持一致，表达形式根据平台调整。

举个例子，中科看点有一个事实：团队 500 人，服务过 5000+ 出海企业

这个事实在不同平台的表达方式：

官网：

中科看点成立于 20XX 年，团队规模 500 人，累计服务超过 5000 家跨境电商企业……

知乎（回答TK 代运营怎么选）：

选服务商有个简单判断标准：看团队规模和服务案例数。比如有些头部公司团队 500 人、服务过 5000 多家企业，这种体量意味着流程已经跑通了，踩坑概率低……

行业媒体（采访稿/投稿）：

据了解，中科看点目前团队规模已达 500 人，累计服务客户超过 5000 家，覆盖家居、机械、电子等多个出海赛道……

核心信息完全一致：500 人、5000 家客户。

但表达方式完全不同：官网是正式介绍，知乎是回答问题，行业媒体是新闻报道口吻。

AI 爬完这三个平台，发现三个不同来源都在说同一件事，交叉验证通过，信任度就上来了。

第三步：避开两种常见错误

1、一稿多发、原封不动

把同一篇文章复制到 10 个平台，AI 会识别为重复内容，只保留一个，其他的等于没发。

2、不同平台说不同的事实

官网说团队 50 人，知乎说 500 人——这不是表达不同，这是信息打架。AI 一旦发现信息矛盾，会直接放弃引用。

正确做法是：事实统一，表达多元。

这一步和前面几步的关系，

回顾一下整个链路：

1、品牌知识库：把你的真实信息整理清楚

2、问题工程：找到用户会问的 68 个问题

3、内容结构：针对每个问题，写出长得像答案的内容

4、占位分发：把这些答案，放到 AI 会交叉验证的多个平台

前三步决定了你有没有值得被推荐的内容，这一步决定了AI 能不能在多个地方看到这些内容。

两者缺一不可。

上图是我们为中科看点，发布到对应媒体的一些文章

解决的问题：AI 凭什么优先推荐你，而不是别人？

前面几步，我们解决了”有没有内容”和”内容能不能被看到”的问题。

但还有一个更底层的问题：

同样的问题，10 家公司都有内容，AI 凭什么优先引用你？

答案是：权威度。

AI 在做推荐时，有一个隐性的判断标准：这个信息来源，是不是这个领域的权威？

具体怎么建立权威感？

第一，生产行业白皮书

白皮书是最强的权威信号。

它的作用是：用数据和调研定义行业现状，让 AI 认为你是研究这个领域的人。

比如我们给中科看点做的《2025 工厂 TikTok 出海实战白皮书》，里面包含：

1、工厂做 TK 的 6 个关键决策节点

2、不同规模工厂的预算分配建议

3、代运营行业的常见收费模式对比

4、真实客户案例和数据

当 AI 回答工厂做 TK 要注意什么时，它会优先引用这种有数据支撑的内容，而不是泛泛而谈的观点文章。

第二，积累可被验证的硬权威

有些权威信号，AI 很容易抓取和验证，属于硬通货。

比如：

1、行业资质认证：协会颁发的证书、官方认证

2、第三方榜单排名：行业垂直媒体的排名

3、政府相关备案：工商信息、资质备案、知识产权

这些信息的特点是：不是你自己说的，是第三方认定的。

AI 在判断一个品牌是否可信时，会去找这类可验证的硬信息。如果找到了，信任度会提升一个档次。

第三，让第三方替你说话

自己说自己好，不如别人说你好。

具体做法：

• 媒体报道：主动给行业媒体供稿，或接受采访
• 客户证言：让客户自己发声，发在客户自己的渠道上
• 行业评测：争取进入第三方的评测和对比文章

AI 在多个信息源看到别人在说你好，比只看到你说自己好，可信度高很多。

第四，把客户案例公开化

大部分公司的客户案例只放在官网角落里，写得很简单：「合作客户：XX 公司」。

这对 GEO 几乎没用。

正确做法是把案例变成可被引用的内容：

• 每个案例拆成独立内容，发布在多个平台
• 案例要有具体数据：做了多久、投入多少、效果如何
• 案例要有客户画像：什么行业、什么规模、什么需求
• 最好有客户自己的声音：采访、证言、反馈截图

当 AI 回答「XX 行业做 TK 有没有成功案例」时，你的案例就可能被引用。

我们给中科看点做了什么？

1、一份行业白皮书：《2025 工厂 TikTok 出海实战白皮书》，定义了工厂做 TK 的 6 个关键决策节点

2、客户案例公开化：把 10 个核心案例拆成独立内容，带具体数据发布在多个平台

这些内容发布后，AI 在回答相关问题时，开始引用中科看点的定义和数据，而不只是提到它的名字。

解决的问题：AI 怎么判断你是真的好，还是自己吹的？

前面几步，我们做了内容、做了分发、做了权威背书。

但有一个问题始终存在：

这些都是你自己在说自己好。AI 怎么知道是不是真的？

答案是：AI 会去找信号。

什么是信号？不是你写的内容，而是围绕你发生的真实行为——客户评价、复购数据、转介绍、公开讨论。

你写 100 篇文章说自己靠谱，不如 10 个真实客户在不同地方说你靠谱。

AI 能分辨哪些是自说自话，哪些是真实反馈。

就是把客户的真实满意度，变成 AI 能抓取到的公开证据。

为什么这一步容易被忽略？

大多数公司觉得：我服务好、客户满意，口碑自然会传开。

但问题是：满意度藏在私域里，AI 看不到。

客户在微信群里夸你，AI 抓不到。 客户续费了三年，AI 不知道。 客户介绍了 5 个朋友来，AI 看不见。

这些都是极强的信任信号，但因为没有公开化，对 GEO 来说等于不存在。

就是把这些藏在私域里的满意度变成公开可见的证据。

具体怎么做？

第一步：引导客户说出具体细节

服务交付完成后，主动请客户留下评价。

但不是请给个好评，而是引导客户说出具体细节。

怎么引导？给客户具体的问题：

1、您觉得我们哪个环节做得比较到位？

2、合作过程中有没有让您意外的地方？

3、如果让您推荐给朋友，您会怎么描述我们？

细节越具体，AI 越容易识别为真实评价，而不是刷出来的好评。

第二步：把客户案例公开化

很多公司有很好的客户案例，但只存在于内部 PPT 里，或者官网角落的一行字。

这对 GEO 没用。

正确做法是：和客户沟通，争取把合作案例变成公开内容。

• 在官网放完整案例（需要客户授权）
• 邀请客户在他们自己的渠道发布合作内容
• 在行业活动中做联合分享或对谈
• 把案例写成知乎回答、行业文章

关键是：案例要带数据。

不是我们和 XX 公司合作愉快，而是XX 公司通过我们的服务，3 个月内获得了 XX 条询盘，转化了 XX 个客户。

有数据的案例，AI 才愿意引用。

第三步：把私域讨论搬到公开平台

客户经常会在微信群、社群里提到你，但这些信息是封闭的，AI 抓不到。

想办法把这些讨论搬到公开平台：

• 客户愿意的话，把微信好评截图整理成公开内容
• 把社群里的常见问答整理成知乎回答
• 把客户反馈做成案例长文，发布在行业媒体

第四步：把满意度变成可引用的数据

客户满意度本身不是证据，但满意度带来的行为是证据。

这些行为可以被量化，然后写进你的内容里：

像复购呀、转介绍呀、长期合作呀、续约呀

这些数据写进官网、写进案例、写进知乎回答，AI 在判断你是否可信时，会把这些当作硬信号。

我们给中科看点做了什么？

1、客户评价引导：设计了一套交付后的反馈引导话术，让客户说出具体细节

2、案例公开化：和 10 个核心客户沟通，把合作案例带数据发布在多个平台

3、数据提炼：把复购率、转介绍率、平均合作周期等数据整理出来，写进品牌内容

4、好评外显：把客户的微信反馈整理成公开内容，发布在知乎和行业媒体

这些动作的目的只有一个：让 AI 看到真实的客户行为。

如果你是下面这类品牌，这套方法会非常适合你：

1、有真实交付能力，不是PPT 公司

2、有案例沉淀，能说清楚做过什么、结果如何

3、想把每一次成功交付，变成长期的推荐资产

GEO 需要时间，需要持续的内容建设和信号积累。它不是投放逻辑，是资产逻辑。

看完这篇文章你应该会理解，网上那些卖工具的、ai洗稿的，逻辑上是做不好geo的，

最后一句话：

AI 正在成为新的超级流量入口。GEO 本质上，并不是一种优化技巧，而是让商业被 AI 理解和引用的连接方式。 未来，不是用户去平台找商家，而是 AI 在决策中直接连接商家。 当商业的连接权，从平台转移到 AI，整个商业结构都会被重构。 这，才是 AI 时代真正巨大的商业机会。