三个月后，他的AI推荐占比从5%飙到50%，订单翻了三倍。

后面怎么做到的，要把背景说清楚。小张一开始就很普通：一个人、一个小工作室，做跨境电商的选品咨询，客户多靠朋友介绍和论坛流量。以前他也走过老路——靠SEO堆关键词、拼外链，投点广告，或者找外包团队帮忙，结果花了钱回报少。问题不在勤快，而在方向：过去是想把内容塞给搜索引擎，现在转成把内容做成“AI乐意引用的答案”后，效果就完全不一样了。把注意力放到让AI优先拿你的信息去回答用户，这门技术圈里叫GEO。

说点更具体的。传统SEO讲的是关键词和外链，但现在首页常常被大公司占着，点击成本高，没门槛的小团队很难干下去。同时，用户找事儿的方式也变了，越来越多人直接问AI，问题往往是场景化、长尾的。GEO的目标不是把页面推到第一名，而是让AI在回答时先引用你的内容、提到你的品牌，或者把你当成优先推荐对象。通俗点就是说，把你的内容打造成“AI喜欢的答案”。

不同业务要走不同切口。品牌曝光型的，就盯“品牌词”：当用户搜品牌名，AI能把品牌定位、核心功能和典型案例说清楚；产品线多的，得把每条产品线的关键词分开做，别互相抢流量；靠服务转化的门店或机构，要把服务流程、价格、案例写得明白，针对用户会问的细节给答案，这样AI在回答时能直接把有需求的人导给你。

说小张的实操，比较接地气，也好复制。他把流程拆成四步，核心思路是：你定方向，Agent去做重复活。第一步，让Agent去挖真实问题。他用DeepSeek和豆包，下指令让Agent列出“跨境电商新手在选品阶段常问的长尾问题”，并强调要场景化、具体化，排除那种太笼统的问题。Agent一顿操作后，跑出上百条问题，例如“亚马逊新手如何避免选品踩坑”“2025年适合新手的低成本爆款方向有哪些”这类的。他从中挑了20个贴合自己业务的当做内容入口。

第二步，把选好的问题交给Agent写标准化回答。这里有个套路：先说痛点，让读者觉得“对，就是我遇到的事”，再给出几条实操方法，最后自然带出自己的服务或案例。小张让Agent按“痛点共鸣+可操作方案+我的服务说明”来写。举个例子，问“选品总踩雷怎么办”，回答先点出常见误区，然后给三套可执行办法，最后写他的辅导流程和一个成功客户的案例。这样结构清楚、信息密度高，AI在抽取答案时更容易选中。

第三步，是平台和发布策略。不是所有平台对AI同等友好。经验里，行业类百科、知乎、小红书和带字幕的短视频在多模态抓取上更有优势。发内容有门道：图文标题直接用问题句，短视频在关键帧插字幕，并在第10到20秒给出核心结论，方便AI抓取。小张把高价值的长篇内容先放在知乎和行业论坛，再在小红书做生活化补充，抖音做短视频来引流，四个平台各司其职。

第四步，别放任不管，得跟数据走。GEO不是一次性的，属于动态优化。小张每周用Agent跑周报，命令它抓取品牌在AI回答中的出现频次，列出表现最好的问题词和掉下去的词，顺便给出下周要补的内容方向。比如他发现“手工面包”相关提问热度在下降，就马上让Agent去扩写“早餐速食面包”“办公室抗饿面包”这种新的切入点。

说工具和成本。入门门槛不高。豆包和DeepSeek适合做问题挖掘和内容生成，通义千问在多模态脚本和短视频文案上更方便。发布上优先考虑360百科、知乎、小红书、抖音这些地方。别被那些“7天上首页”或者高价外包忽悠了。有的人花3万找团队，拿回几篇泛泛而谈的内容，推荐率没变。这说明方法对路且执行落地比花钱找人更关键。用Agent能把大多数流程覆盖，一个人操作成本低，1到3个月能看到初步回报，稳定下来差不多得等3到6个月。

实际操作里有些细节很重要，却常被忽略。比如小张用DeepSeek先挖问题，再让豆包按他准备的模板写答案，他每篇只需花几分钟把品牌信息、地点等细节改成自己的。再比如短视频一定要在画面关键帧做字幕，标题直接放问题句，利于AI匹配。数据方面，他的被引用率从3%升到32%，AI带来的咨询明显多了，最终推动了营收。相比之下，那些把钱交给不会把内容做成“AI答案”的人，就像把钱扔进了黑洞。

要是现在就想动手，30分钟能起步。打开豆包，发一句指令：“帮我挖掘[行业名]的高频长尾问题，要具体到使用场景，分点列出。”从生成的清单里挑3个最贴合你业务的问题，让Agent按“痛点+方案+服务”的格式写三篇内容，修改好后发到知乎或小红书，标题就用完整的问题句。完成这三步，你就把GEO的实验启动了。需要我整理的《AI搜索优化入门手册》和一组可复制的Agent指令模板，评论区写“AI优化”我把资料发给你