会玩的能力

好友组局，饭后，一位朋友分享了一个观点：在未来，会玩更重要

当前，前提是在安全的前提下会玩

如果在几十年后，大部分人会因为AI的生产力大幅提升，而有了更充裕的闲暇时间，那这些时间，应该做什么？

那大概率就是去玩，但是，会玩，可能就变成了一个新的重要能力了

01

AI会把世界分成两类人：被玩的人，会玩的人

在未来，所有人都有一个选择：要不要自己的生命主动权？

如果不要，AI会为你设计：更刺激的娱乐、更贴心的陪伴、更精准的情绪安慰，那种快乐像“精神营养液”，越喝越空

但如果你愿意拿回主动权，AI会变成另外一种东西：帮助你设计冒险、搭建世界、扩展人生体验的“创造引擎”，

真正会玩的人，不是玩家，是游戏设计者

02

会玩是一种能力

从体验中生成意义，从意义中生成世界观，从世界观中生成风格

一个人不会玩，他就只能消费别人制造的刺激

情绪会被算法、AI或机器人牵着走，人生叙事会变成推荐流的副产品

未来最危险的事，不是无事可做

而是你以为在玩，但其实是在被玩

会玩不是沉迷，是清醒

是知道“体验”和“麻醉”的区别，比如

想法突然变多，那是体验；感觉不到自己，那是麻醉

世界变得清晰，那是体验；时间突然消失，那是麻醉

03

未来的核心差异，大概率不在于知识，而在于感受力

AI可以瞬间掌握所有技能，但替代不了你对世界的感受

同一段风吹过，有的人只是觉得“风”

有的人能从里面听到方向、情绪、力量

未来的差距，也许不在于谁知道得更多

而在于，谁能从同一世界里体验出更多维度

这是一种新的智力

04

未来不是高效率的时代，而是高体验的时代

AI会把世界改造成一个巨大的“自动驾驶系统”

任务会被代劳，流程会被重写，创造也会被机器接管

当工作被抽空，人类要靠什么证明自己还在“活着”？

答案是：体验能力

GEO的共识机制

如何理解GEO的本质？

核心是与AI构建与品牌有关的共识机制

如何理解？

也就是，AI搜索，其实关心的是：“你说的这句话，和世界有没有共识？”

如果有，就被引用，就被推荐；如果没有，就被忽略

你有没有花钱、有没有堆文章，这些可能都不重要，重要的是，你有没有在这个行业里“被反复验证成那个对的人”

AI是世界上第一个不看广告、不看权重、只看“共识”的搜索引擎，在AI面前，所谓的“营销语言”“品牌口号”“感性包装”，都统统失效

因为，只看事实，更喜欢结构，更看重证据

你越试图“包装”，它反而越不信任你

有些品牌根本没有做GEO，但因为在行业里被多个第三方提过几次、参数写得清晰、结构很干净，就被AI引用和推荐

在AI世界里，品牌不是“你自我定位成什么”，而是“别人如何一致地描述你”

以前的品牌，是靠广告喊出来的，现在的品牌，是靠“事实堆出来的”

我在研究里看到一个趋势：越是被不同信源用相同语言描述的品牌，越容易变成AI的默认答案

如果十个网站都说你是“沉浸式课程＋AI编程工具＋6–12岁”，AI就把你刻进它的知识图谱里

不是因为你说了多少，而是因为世界在这样说你。

这让我意识到：未来基于AI搜索的品牌建设，本质不是“宣传工作”，而是“共识工程”

如何理解“共识工程”，以AI引用效率为例：

AI引用，不是因为你写得好，而是因为你让它“省力”

所有顶级案例里，有一个共同点：他们的内容不是最华丽的，但都是AI最省力的。比如：数据明确、结构清晰、要点独立、属性可拆、语义统一、事实丰富、信息增益明显……

AI不会因为你写得漂亮而引用你，只会因为你“容易被用”，而选择你。

这就是“共识工程”的原则之一

AI搜索时代的残酷之处在于，你无法再用营销技巧掩盖事实的缺口

现在，AI会问三个问题：

  1. 你说的真实吗？
  2. 别人是不是也这么说？
  3. 你的内容有没有别人没有的信息？

虽然这个过程中，会有很多的“污染”等黑帽手段，但整体的趋势，我觉得是正向的：AI正在把世界往“答案透明化”推进，从长远与健康的发展，倒逼企业：产品要更真、服务要更真、数据要更真、内容要更真、评价要更真、事实要更真

你越虚，它越看不见你，你越实，它越引用和推荐

这是信息世界底层规则的重构，真正能在这个时代获胜的人，只有一种：能把复杂的世界，变成清晰准确的事实的人

GEO效果评估方法

这个随记的产生方式，很有意思，整体的过程：

  1. 对着AI笔记（GET笔记）口述我对于这个问题的系统性的思考，然后完成一键记录和初步的文字整理
  2. 将初步记录下来的思考，让ChatGPT进行逻辑和结构梳理，形成一版更有逻辑的版本
  3. 再结合我的新的思考，进行补充，完成最终的随记内容
  4. 将这个随记内容，给到NotebookLM，生成PPT，进一步将内容可视化处理，方便理解

企业在完成GEO优化后，最关心的就是“效果是否真实可见”、“能否量化”

下面是目前梳理的一版比较全面的评估方法体系

一、GEO带来的三类核心效果

  1. 直接效果（可量化、可追踪）

主要来自用户在AI搜索平台看到企业内容后的直接行为：点击进入官网或营销页

比如：

  • 通过AI回答中的营销电话主动咨询

  • 通过AI结果中植入的营销链接跳转

  • 以及通过结果中的来源引用跳转

这部分是可以被明确统计的，是GEO效果的“硬指标”

  1. 品牌效果（可观测、不可直接追踪）

GEO的本质是“AI心智背书”，带来两个显著变化：

  • 品牌曝光显著增加：用户在AI结果中多次看到品牌

  • 品牌检索量上涨：用户在百度/抖音等传统搜索引擎进一步搜索品牌

  1. 决策与转化效果（难直接监测但对增长影响巨大）

AI回答具备极强的“决策加速”能力，在关键节点影响用户判断：用户更容易接受被AI推荐的品牌，从而影响后端转化率（即同样线索质量下，成交率更高）

这背后的原因，是因为有了AI的推荐，用户决策路径缩短，减少比较成本

这部分属于“定性＋类比量化”的效果，需要通过后端数据反推验证

二、企业应如何系统衡量GEO效果？

我们可以把监测拆成三个维度：来源、品牌、转化

第一个维度：来源与流量监测（能直接量化的部分）

核心方法：

  1. 网页端来源追踪（最推荐）

• 通过ref或带参URL识别AI平台来源

• 与企业CRM/订单系统做ID级打通

可做到：哪个AI平台→带来哪些线索→最终转化多少→ROI是多少。

  1. 营销电话的专线监测

• 给AI平台配置独立营销电话

• 统计呼入量、通话时长、有效咨询量

这是追踪APP端与客户端流量的有效替代手段。

  1. 专属落地页（BI页面）追踪

• 配置仅供AI搜索结果使用的独立落地页

• 独立统计访问量、停留时长、按钮点击等行为指标

解决：APP端无法监测ref的问题。

第二个维度：品牌类指标（可观测但非强追踪）

此部分无法做到100%归因，但可以通过趋势验证GEO投入的价值。

关键监测项包括：

• 品牌检索量（品牌词、品牌＋产品词）

• 品牌在AI平台出现频率与可见度

• 用户对品牌的二次搜索行为变化

参考解决的方法：

• 对比GEO前后 30～90 天的趋势

• 结合AI平台回答截图验证品牌露出位置是否提升

• 与竞争品牌进行“曝光量对比”判断心智提升程度

第三个维度：后端转化相关指标（通过类比反推）

由于AI推荐影响的是“决策效率”，无法完全用前端标签追踪，所以需要通过下列方式“类比得出”：

  1. 对比GEO前后线索成交率变化

AI背书后通常会出现：同质量线索下，成功率更高；用户咨询成本降低

  1. 对比同类渠道（百度、内容渠道）的线索质量

如果来自AI平台的线索质量更高，则说明GEO的“信任背书价值”真实存在。

  1. 产品或课程的总体销售提升

对于常规产品，可追踪：全渠道的订单提升、核心SKU的购买路径缩短

原因是AI提供“推荐答案”后，用户更倾向快速决策，因此整个渠道会有联动提升。

三、当前GEO监测的限制与应对策略

  1. APP端来源无法标记

解决方式：用专属电话＋专属落地页来替代归因

  1. 品牌检索量无法100%归因

解决方式：采用“趋势＋同期类比”的方法推断，用「GEO前后检索量对比」＋「竞品检索趋势」做双对照

  1. 后端转化率无法拆出纯AI影响

解决方式：只对比“AI来源线索”的成交效率，或用整体趋势变化作为量化参考

四、企业做GEO后，应重点关注的六个关键效果类指标（KPI）

  1. AI平台来源线索量（网页端＋专线电话）
  2. AI平台来源线索的转化率
  3. 品牌词搜索量变化
  4. AI平台露出频次（品牌可见度）
  5. 关键SKU的转化率变化
  6. 整体营销ROI的变化（包括跨渠道联动）

这六项构成了最小可行监测体系

直接效果用“来源追踪”衡量，品牌效果用“趋势观察”判断，转化效果用“类比法”反推，从而让GEO的价值具备可量化、可验证、可复用的评估体系

把这些给到notebookLM，生成了一版PPT，质量非常好，完整梳理和可视化了我的思路：

八个重要的能力

这8个能力，值得持续学习和提升

观察身边那些成长最快的人，会有一个共同点：他们不会只在某一项上很强，而是在多条能力曲线同时持续升级

这种“复利式进化”，决定了一个人体验世界的能力，也决定了他能看到多高、走多远

  1. 学会如何学习：掌握元认知

世界变化越来越快，知识本身会变得相对不值钱，但会快速学习的能力会越来越重要

  1. 学会提问：打开世界最快的方式

会提问的人，进步速度是普通人的10倍

好问题本身就意味着：你理解本质、能定义边界、找到解题方向

未来的世界是属于“能问好问题的人”，尤其在AI时代

  1. 学编程、学AI：未来的工作语言

编程训练逻辑，AI放大能力，这两项是未来十年最重要的个人杠杆

  1. 学会科学运动：能量系统决定一切

训练不只是为了健康，也是为了更强的执行力、情绪稳定性与抗压能力，这是人生ROI最高的投资，没有之一

  1. 学会如何赚钱：价值变现能力

持续赚钱不是运气，是非常重要的能力，它要求很高，需要我们：看懂需求、提供价值、构建闭环并可持续交付

  1. 学会专注：注意力主权

注意力就是生产力，从社会平均下降的注意力水平来看，会专注的人已经是稀缺资源

能保持专注的人，本质都更强，不仅仅是更努力，而是更“清醒”

  1. 学习英语：连接全球的接口

会英语，你的认知边界将直接扩张

  1. 训练审美：提升选择的质量

审美不仅仅艺术，是“选择力”，决定你做什么、怎么做、做到什么标准

写作、产品、品牌、生活方式，都由审美决定上限

一个审美不断进化的人，本质是在升级自己的世界配置

这八项能力，形成一个动态系统：认知层（1、2）→工具层（3）→能量层（4）→价值层（5）→执行层（6）→边界层（7、8）

把这个闭环打通，人生增长曲线会从线性跳到指数

2035年的高考

2035年，大约有1700万人参加高考

这一年的社会，大概率会变得和现在很不一样，这些年轻人，会面临一个巨大的撕裂

1. 能力标准：他们到底要和谁竞争？

几十年来，高考都是一种“同代人之间的排名游戏”，比的是同龄人里的前5%甚至前1%

但10年后的孩子，需要面对一个更棘手的问题：我是在和同龄人比，还是在和AI比？

因为在那时，AI在绝大多数标准化认知任务上，已经超过了99%的成年人

社会的心理参照系，会被直接拔高一个数量级，你努力一天，AI只需要1秒钟完成；你刚学会某个知识点，AI 已经在一万种场景里验证过它

这是人类第一次，需要在心理上接受“自己不是最高智能”的事实

2. 评价体系：考场禁AI，职场却强依赖AI

会出现这样荒诞又真实的局面：

  • 在考场里，AI是绝对禁品，“独立完成”被无限放大

  • 在职场中，不会用AI，你连面试都过不了

实际上这两年，不少公司的岗位，在面试的时候，已经是这样的要求了

这种断层，不是单纯的技能差距，还有心理和方法论上的巨大反差：

  • 学校评估“记忆力、计算力、耐心、遵守规则”

  • 社会需要“搜索力、创造力、表达力、合作能力”

这是评价体系和现实世界，会发生显性的错位

3. 机会结构：谁拥有AI加速度，谁就先飞起来

以前家庭之间的差距主要在于：有没有补习班、有没有资源、有没有环境

而10年之后，差距会从“资源差”变成“系统差”，真正决定孩子差距的不是智商，而是：谁拥有“AI加速度”，谁就先飞起来

具体表现为：

  • 有的孩子用AI实时生成个性化教材，有的孩子还在背固定书本

  • 有的孩子用AI做各种项目，有的孩子只能刷题、做笔记

  • 有的孩子每天都在与最强的“智能老师”迭代，有的孩子每天面对的是有限的人力教育资源

两者之间的效率差距，不是10倍，而可能是100倍，第一次，“会不会用AI”，成了教育不平等的新边界

这就是2035：旧的教育模式还在运行，新的世界已经快速闯进来

1700万孩子站在那条线上，看似一起出发，但实际上：他们心里参考的对象已经不是“人类本身”，他们接受的评价标准已经和社会脱节，他们未来的机会结构已经被AI的使用差异重新划分