第二场GEO公开课

这是我和向阳老师在WaytoAGI的第二场GEO公开课，下一场是7月25日晚上8点，主题是GEO信源策略。

第二场的主题是GEO内容工程，这个话题其实不好讲，但还是决定要系统性的讲一次，这样有助于大家更系统的理解，为什么GEO的内容对系统能力的要求会更高，为什么管理与运营的逻辑会和很多传统的营销方式不一样。

在我看来，建立了这个层面的认知并具备实战能力，才真正的具备了GEO精细化运营的能力。

首先，我们需要理解，AI选择外部引用源的策略，会比我们想象的复杂，同样一个问题，AI 可能列出十几个参考来源，但真正被答案吸收的只有两三篇？

有的链接只是出现在来源列表里，正文完全没有用到，有的文章却会在一个回答里被连续引用好几次，成为答案结构里反复出现的证据。

比如，为什么发了几百篇，AI 只认其中一篇？

如果 GEO 只是让 AI 写文章，为什么同样是 AI 写出来的内容，有的能被引用，有的只是躺在页面里？

如果 GEO 只是关键词覆盖，为什么有些关键词明明出现了很多次，AI 仍然不愿意用它？

这里真正的问题不是“发得够不够多”，而是“你的内容有没有被 AI 当成可靠证据”

很多团队做 GEO，第一反应还是内容运营的老办法：多发文章，多铺渠道，多做关键词，多让 AI 生成几版稿子。

它解释不了最关键的现象：为什么 AI 会引用 A，而不引用 B。

这就是 GEO 内容工程这个主题，要回答的其中一个核心问题。

直播总结稿链接：mp.weixin.qq.com

下面是一些部分观点与方法汇总：

  1. GEO的本质，核心是让AI信任、调用、反复引用
  2. AI引用一篇内容，表面看是搜索结果，底层看是证据评分
  3. 内容质量这个词太虚，真正可运营的是相关性、权威性、可抽取性和可信证据，由此进一步抽象出来的各种内容特征与要素
  4. 现在AI最缺的是能直接拿来回答问题的证据块
  5. 一篇文章能不能被AI引用，取决于它能不能成为答案的一部分
  6. 传统内容运营追求阅读体验，GEO内容工程追求机器可理解、可判断、可装配
  7. AI喜欢的内容，往往更像论文、百科和研究报告，而不像情绪化的营销文案
  8. 做GEO，发100篇低质量文章，不如打造10篇高证据密度的内容资产
  9. AI引用率高的文章，通常是证据更清楚、结构更稳定、结论更可摘录
  10. 关键词时代看密度，语义时代看相关性，GEO时代看证据组合
  11. GEO优化的对象不是排名，而是概率，提升的是品牌被推荐、被引用、被信任的概率
  12. 内容工程的核心，是把不可控的内容生产，变成可拆解、可复用、可归因的系统
  13. 没有问题地图，就没有GEO策略；没有知识库，就没有高质量内容
  14. 真正的GEO能力，不是会写提示词，而是能把问题、证据、结构、信源和反馈串成闭环
  15. 提示词决定内容有没有形，知识库决定内容有没有魂
  16. 同一套提示词不会让内容同质化，贫瘠的知识库才会
  17. 内容工程不只是一篇文章，内容工程是目标、要素和关系共同构成的系统
  18. GEO工程思维的一个关键，是把老板的模糊愿望，翻译成系统可执行、可检测、可优化的需求
  19. GEO最怕的不是没流量，而是做了很多动作，却不知道哪个动作真的产生了效果
  20. 对GEO而言，未来的内容团队，拼的是证据资产、结构能力和反馈迭代能力

相关资料：

  1. 《GEO内容工程操作手册与评估标准》doc.laoyao.cn
  2. 《GEO内容工程系统研究报告》doc.laoyao.cn
  3. 《GEO 内容工程方法体系与单篇内容实操教程》doc.laoyao.cn
  4. 《系统之美》《人人都该懂的工程学》
  5. 《GEO: Generative Engine Optimization》doc.laoyao.cn
  6. 《Generative Engine Optimization in digital repositories: optimizing visibility for generative AI》doc.laoyao.cn
  7. 《A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms》doc.laoyao.cn

相关资源：

  1. GEO改写提示词：ai.laoyao.cn
  2. GEO改写Skill：ai.laoyao.cn
  3. GEO单篇内容GEO特征标注演示：doc.laoyao.cn

GEO系统与skill：

  1. GEO Skills：github.com
  2. GEOFlow：github.com
  3. Meta skill：github.com

定义不做什么

这一年的创业经历，有三个关键词

分别是拥抱趋势、差异化、定义边界

拥抱趋势还挺重要的，在趋势下，很多事情会变得更简单，成交、经营、增长等等

但即便事情会变得简单，差异化也仍然非常重要，打造一个有差异化优势的产品，虽然会牺牲早期的一些增速，但是会持续的把有限资源用于巩固强化自己的差异化，从而真正形成自己的长期竞争力

一旦行业开始内卷，这种长期竞争力就显得尤其重要

正是这个逻辑，定义边界以及维持这个边界就很关键了

在趋势下，我们会看到很多机会

但实际上，大部分的机会并不是我们的机会，我们能驾驭的、愿意专注且持续迭代的这个方向，才是我们的机会

所以，核心是把不做什么，需要定义清楚，且做好守护

这背后有一个很朴实的道理，那就是不懂的，就不去做，但可以把资源给到相关合作方，去观察、学习和感受，也就是，要敢为天下后

不做清单，才能守护前期最宝贵的一些最容易被我们忽略的东西，那就是是我们的关注度、我们的精力

在这个守护下，我们的差异化优势才有可能被真正打造出来

在定义边界的时候，不仅仅是企业，产品、服务也是一样，也仍然需要定义好边界

能做什么，不能做什么

能做什么，有点像社会道德，鼓励我们做一个善良的人

不能做什么，和社会的法律一样，定义了我们不能做什么

这就构成了一个非常清晰的边界

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什么是好的销售

公司新来一位销售，下午做了一场演练分享

然后大家就开始讨论，总结了不少销售策略，比如通俗易懂、典型案例、二八法则、有对象感、会讲故事等等

后来我想，真正好的销售，应该有更简单的逻辑

如果用两个词来表达，那就是：真诚和专业

真诚，意味着不藏着掖着，真心为你着想

专业，意味着能发现真实问题，并且给出专业的建议和支持

这就足以

也印证了这句话：销售，绝不是降低身份去取悦客户，而是像朋友一样给予合理的建议。你刚好需要，我刚好专业。仅此而已！

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面试中的坑

最近面试比较多

在和负责人复盘的时候，听见对某一位候选人的一个评价是“经验还可以”

“经验还可以”这个评价，其实是一个很危险的模糊判断

我问，经验还可以，是如何判断的

负责人说，主要看工作年限，以及回答问题的能力

听完后，我说，这两个视角，都有坑

首先，工作年限并不代表有经验，大部分人的工作年限，也只是把一些简单的事情重复执行而已，并没有很好的精进能力

其次，回答问题的能力，也不代表有经验，仅仅代表有一定的表达与包装能力

真正的经验，在我看来，至少要看这三点，有没有处理过复杂问题，有没有形成有体系的方法，有没有拿到过别人做不到的结果

所以，最好的方法之一，就是根据候选人的实际案例，去深入沟通里面的细节，去追问里面的故事和问题

通过这种方式，我们就很容易发现，真正有经验的人，核心是能把一件复杂事情，讲得很朴素、很具体、很有边界，而且经得起各种细节的追问

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丰裕时代的4个心态

来自《吾辈如神》这本书，核心阐述了，面对丰裕时代，我们应该以什么样的心态去应对，在书中，作者提出了丰裕时代的四个心态：丰裕心态、长寿心态、指数心态、登月心态，很有启发

一、关于丰裕时代

  1. 丰裕已经到来，只是很多人还活在稀缺的心理模型里
  2. 今天真正稀缺的资源，已经从信息变成了注意力
  3. 一个时代越丰裕，普通人的焦虑感反而可能越强
  4. 未来已经来了，只是分布非常不均，而新技术带来的最大不公平，往往是机会先流向理解它的人
  5. 丰裕时代最危险的，不是没有机会，而是看不见机会，技术越先进，人的认知差距越容易被放大
  6. 丰裕时代的四个心态：丰裕心态、长寿心态、指数心态、登月心态

二、关于稀缺心态和丰裕心态

  1. 稀缺心态关心怎么分蛋糕，丰裕心态关心怎么把蛋糕做大，丰裕思维让人创造增量
  2. 很多人的焦虑，来自用旧时代的稀缺逻辑，理解新时代的丰裕机会，当你只想着保护原有蛋糕时，新蛋糕已经在别处被做出来了
  3. 丰裕心态的核心，是把竞争关系重新想象成创造关系，丰裕时代的赢家，不一定拥有最多资源，但往往最会重组资源

三、关于长寿心态

  1. 未来最能受益于长寿技术的人，是今天就开始管理身体的人
  2. 长寿心态重新定义的就是时间，AI可以延长我们的寿命，这一点已经是共识
  3. 长寿心态会改变我们对职业的规划原则以及对健康的态度，如果每个人能多活几十年，我们就需要养成终身学习的能力

四、关于指数心态

  1. 指数变化最反常识的地方，是早期看起来像没变化，没有指数心态的人，容易早期看不起，中期看不懂，后期来不及
  2. 指数增长的前半段，常常像停滞；后半段，常常像奇迹，真正的机会，经常藏在看起来很慢的早期曲线里
  3. 判断技术趋势，不能只看当前能力，还要看迭代速度，当一个技术的能力持续翻倍，保守判断本身就会变成风险

五、关于登月心态

  1. 登月心态，是在理论边界之内，把目标设得足够高，真正的登月目标，不是幻想，而是把不可能重新拆成可执行路径
  2. 目标足够高，才会倒逼方法更新，10%的目标，会让人优化旧方法；10倍的目标，会逼人重构新系统
  3. 如果目标只是小幅提升，人通常会沿用过去的方法，如果目标足够大，人就必须重新思考问题的本质。
  4. 登月思维的核心，是先判断物理边界，通过第一性原理，是给野心画出真实边界的方法
  5. 一个目标只要没有违反基本规律，就不应该轻易被现实惯性否定

本周的开源汇总

1. TokKit

升级了下本地Token账本小工具TokKit

给它补了一个MAC菜单栏小面板

点一下电脑右上角图标，就能看到今日用量，近7日、30日趋势，近7日明细，以及终端和模型的使用情况

GitHub地址：ai.laoyao.cn

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2. ChatGPT采集与诊断Skill

ChatGPT结果采集、清洗及分析的GEO skill：yao-chatgpt-crawler

以“豆包”为实体，进行了真实测试，豆包在ChatGPT的GEO诊断报告

运行流程与逻辑：

  1. 先准备问题列表、重复次数、目标实体、实体类型、OpenCLI profile、采样间隔
  2. OpenCLI Browser Bridge 连接已登录的 ChatGPT Web profile，对一组问题，随机间隔策略做多次独立采
  3. 最后完成数据清洗，汇总结果，生成 JSON、Markdown、Excel 和 HTML 报告
  4. 生成的HTML数据分析报告，会看多个指标，包括：目标实体的提及率、平均提及次数、Top 1 / Top 3 / Top 5 概率、平均排名、情绪倾向、引用来源、域名结构、标题意图，以及目标实体和同类型竞品之间的差距
  5. 关于实体判断：会区分人、公司、产品、概念词和噪声词，避免把“行业词”“泛品类词”“URL 参数”混进竞品表

整体的原则是，基于真实 ChatGPT Web 多次结果模拟，而不是 API 模拟

这对GEO分析会更有价值

相关地址：

  1. skill GitHub地址： github.com
  2. 示例报告相关文件地址： github.com
  3. HTML报告快速浏览地址： doc.laoyao.cn
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3. GEOFlow

GEO系统“GEOFlow最近更新到 v2.1.0了

近期的不少迭代，主要来自一位上市公司营销负责人的真实使用反馈，他们在集团内部部署了GEOFlow，提出了不少非常有价值的建议和需求

主要更新了几个方向：

  1. 新增企业知识库草稿生成工作流，支持上传或粘贴多份资料，解析多种格式，再由 AI 做结构化草稿生成，并保留来源、修订和人工确认项
  2. 加强了前台和分发能力：在线主题编辑、首页模块配置、自定义样式、APIHot 推荐主题、统一 SEO metadata、文章分发状态可视化、任务分发策略、目标站点设置同步
  3. 部署侧也补了安装状态保护、默认管理员邮箱配置、Redis session、Docker 和子目录部署支持

这次更新之后，GEOFlow越来越像一个面向企业的 GEO 内容工程系统了，覆盖从企业知识库、AI草稿、人工审核、前台展示、内容分发、站点同步到运营管理的一整套流程

越来越像“GEO + 自动站群管理与运营系统”了

github.com

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