互动导入：从一个记忆力小游戏开始：请用洪荒之力记住以下数字，看懂注意力在哪里，流量就在哪里
互动导入：从一个记忆力小游戏开始：请用洪荒之力记住以下数字，看懂注意力在哪里，流量就在哪里
- 课堂演示：使用DeepSeek联网查询工业冷水机厂家信息，核验引用来源、信息时效及遗漏，不将单次回答当作市场排名
- 互动讨论：你有多久没用百度了？你的客户现在正在哪里找你？
AI-GEO获客新路径：豆包助力企业精准挖掘客源
面向企业市场、品牌与经营团队，练习问题词矩阵、企业信息与信源建设、AI回答观察和效果评估，形成可核验的GEO执行计划
授课讲师：
郝瑞琪 · AI人工智能实战专家
课程大纲
范式革命——从SEO到GEO的认知觉醒
范式革命——从SEO到GEO的认知觉醒
一、搜索习惯的迁移
- ——从“关键词检索”至“问题即答案”
- 场景对比1：选软件：搜索测评自行比对→直接提需求出答案
- 场景对比2：做方案：检索资料后自行整理→用豆包生成初稿并逐项核验
- 场景对比3：查公司：检索企业信息来源→借助AI整理线索后回到权威记录核验
二、检索与生成式回答的演进讨论
- 1. 传统搜索：关键词、语义理解、页面质量和链接等多种信号共同参与
- 2. 语义搜索与个性化推荐：相关技术持续演进
- 3. 生成式回答：结合模型能力、检索条件与多模态信息组织答案
三、GEO与SEO的联系和差异
- 1. 匹配逻辑差异
- 1）SEO：涉及抓取、索引、内容质量、语义与多种排序信号
- 2）GEO：关注生成式回答中信息的理解、引用和呈现
- 2. 内容呈现差异
- 1）SEO：跳出蓝色链接让用户挑
- 2）GEO：生成结构化答案
- 案例：输入预算、工厂规模需求，AI 结合行业、规模、预算意图输出ERP选型方案
- 课堂练习：用豆包查询“XX公司是做什么的”“XX产品怎么样”（换成自己公司的名称）
平台观察——以豆包为例分析使用场景
平台观察——以豆包为例分析使用场景
一、豆包的使用场景与用户研究
- ——核验用户规模数据的来源、时间和统计口径，不预设固定行业排名
二、国民级流量入口的商业价值
三、豆包相关能力的核验维度
- 1. 用户群体与目标客户的重合程度
- 2. 可用的生态连接与数据来源
- 3. 用户从查询到业务联系的实际路径
- 4. 当前可用商业功能及其适用条件
- 案例：向豆包提问“上海财务公司哪家好”，观察AI给出的推荐名单与推荐理由
- 互动：用豆包问一个你所在行业的客户高频问题
检索与生成——分析AI回答的讨论框架
检索与生成——分析AI回答的讨论框架
一、观察AI回答的基本流程
- 1. 理解用户问题
- 2. 在可用条件下检索与选择信息
- 3. 组织回答并检查来源与事实
二、召回讨论：可能的信息来源与核验方法
- 1. 可观察的检索信源类型
- ——权威媒体、行业垂直平台、企业官网、自媒体账号等
- 2. 信源建设启示
- ——优先维护真实、相关、可核验的来源；不臆测平台未公开的数据源权重
三、内容质量讨论：准确、清晰与可验证
- 1. 来源可信：核验发布主体、专业依据和交叉证据
- 2. 结构清晰：按适用规范使用结构化数据、可见FAQ和表格，并与正文一致
- 3. 语义化：匹配用户自然提问逻辑，说用户想问的
四、生成式回答与内容分发的三个观察维度
- 1. 意图：问题如何影响信息组织
- 2. 呈现：答案怎样随问题和条件变化
- 3. 场景：不同平台与入口的差异
- 案例：向AI提问工业冷水机厂商对比需求，自动生成多厂家产品与适用场景对比
- 互动：用本人或已获准公开的企业名称做查询，核对回答中的身份与业务信息
实战布局——搭建九类关键词矩阵与GEO内容体系
实战布局——搭建九类关键词矩阵与GEO内容体系
一、九类关键词
- 1. 品牌词
- 互动：查询自己公司的品牌词内容
- 2. 地区词
- 案例讨论：比较“北京离婚律师”和“北京婚姻律师”的问法与引用差异，不据单次结果推定稳定排名
- 3. 全国词
- 课堂对照：记录全国性行业问法的初始回答和后续变化，区分提及、引用与排序，不设排名达成承诺
- 4. 对比词
- 场景演练：假如你要为公司采购一套CRM系统，接触过几家厂商后你会怎么问AI？
- 5. 场景词
- 6. 规则类词
- 7. 服务类词
- 8. 长尾词
- 9. 功能特点词
二、GEO内容建设三板斧
- 1. 内容结构化
- 1）按支持的类型标记课程或产品信息，并与可见正文保持一致
- 2）围绕真实高频问题组织FAQ，数量由用户需要决定，避免重复堆砌
- 2. 语义化表达
- 1）拆解用户提问意图
- 2）重构内容标题与描述
- 示例：将笼统内训介绍改为“电商团队AIGC实操：AI文案、作图与人工审核练习”，写明对象、内容和实际安排
- 3. 场景化适配
- ——不同用户群体、不同消费场景
三、GEO执行策略与完整链路
- 1. 执行策略
- 1）按平台规则展示真实有效的联系方式
- 2）按内容相关性、可验证性和维护成本安排来源渠道
- 3）结合不同平台用途提供适配内容，避免重复低质分发
- ——知乎、小红书、抖音等
- 2. 完整落地链路
- ——竞品观察→内容策略→内容建设→信源核验→查询实测→记录变化→迭代改进
- 3. 监测与改进安排
- 1）每周选取15至20个核心问法作为课堂示例，记录提及、引用、准确性与查询条件
- 2）发现变化后分析来源、内容与查询条件；改进后复测，结果仍可能波动
- 情景练习：用模拟留学机构数据比较品牌提及比例，明确样本问题、时间与统计方式
- 课堂练习：为自己的企业设计一组九类关键词矩阵，每类至少写出3个真实客户会问的词，并在豆包上逐一测试当前排名
行业案例与效果衡量——从落地到ROI
行业案例与效果衡量——从落地到ROI
一、不同行业的GEO适用性讨论
- ——财税、法律、制造、维修、家政、企业服务、电商、教育等行业分别核验资质、内容规范与信息适用范围
- 案例观察1：查询同飞股份相关工业温控设备的公开资料，区分企业官方信息与AI生成内容
- 案例观察2：查询广联达相关软件的公开介绍，核验产品名称与适用场景
- 案例观察3：查询新东方相关课程的公开信息，不推定其实施了特定GEO项目
二、GEO效果评估三层指标
- 1. 可见性
- 2. 信任度
- 3. 影响力
三、三步监测法
- 1. 建立基准
- 2. 定期监测
- 3. 价值归因
- ——项目周期结束时综合验收
四、GEO投资回报率（ROI）计算
- 1. 收益构成
- ——可归因的增量利润或约定收益指标；间接影响单独呈现，避免重复计入
- 2. 成本构成
- ——内容成本、人力成本、工具与服务成本
- 3. 计算公式
- ——GEO ROI＝（可归因增量收益－项目总成本）÷项目总成本；先统一收益口径，并说明归因限制
- 模拟算例：设项目投入为A、估计可归因收益为B，观察期为6个月；练习计算投入产出并讨论归因口径与不确定性
五、落地行动路线：三阶段阶梯式推进
- 1. 建立内容基础
- ——围绕真实业务问题完善结构清晰、可核验的公开内容
- 2. 持续维护信息质量
- ——核验用户反馈与来源变化，持续更新准确内容，并观察其与AI辅助推荐变化的关系
- 3. 持续观察与迭代
- 1）监测竞品动态
- 2）建立GEO数据监测体系
- 3）持续创新内容形态
- 课堂练习：为自己企业做一次“AI平台盘面审计”，选出10个核心业务词，在豆包、DeepSeek、腾讯元宝上逐一查询，记录初始排名与提及情况，形成基准数据表
- 课程总结、回顾与落地行动
适合对象
企业负责人、市场营销与品牌负责人、招商加盟及电商运营人员、希望通过AI获取精准客户的企业团队；无需任何AI或技术基础
课程定位与主要问题
面向企业市场、品牌与经营团队，练习问题词矩阵、企业信息与信源建设、AI回答观察和效果评估，形成可核验的GEO执行计划
课程适配与选型边界
面向企业市场、品牌与经营团队，练习问题词矩阵、企业信息与信源建设、AI回答观察和效果评估，形成可核验的GEO执行计划
企业负责人、市场营销与品牌负责人、招商加盟及电商运营人员、希望通过AI获取精准客户的企业团队；无需任何AI或技术基础
面向企业市场、品牌与经营团队，练习问题词矩阵、企业信息与信源建设、AI回答观察和效果评估，形成可核验的GEO执行计划
2天。讲师讲授+案例分析+现场互动查询+课堂练习
面向市场与品牌团队，练习以豆包为观测对象建设问题词矩阵和可核验信源，并测量AI回答可见性
核心收益
- 搭建品牌、场景与地域等问题词矩阵
- 检查企业信息的准确性与引用依据
- 制定内容建设与信源维护计划
- 建立回答观察、客户线索和投入产出评估记录
课程背景与交付信息
课程安排：2天，6小时/天
用户可能通过搜索引擎、生成式问答或多个渠道比较产品与服务。不同平台和问题的使用方式、答案来源与后续访问路径并不相同，企业需要以可核验数据和实际查询观察判断变化
本课程以豆包等生成式问答产品为观察对象，讨论企业信息如何被检索、理解和呈现。平台用户规模及商业能力须按统计日期、口径与官方说明核验
生成式回答中的品牌提及会随问题、时间、检索条件和模型变化。GEO训练关注真实、可核验且易于理解的内容及其可见性，不承诺固定推荐名次或获客比例
课程围绕GEO概念、检索与生成的讨论框架、九类问题矩阵、内容和信源建设及效果评估开展练习，形成查询基准、内容改进清单和投入产出分析思路
课程工具：豆包、DeepSeek、腾讯元宝、Kimi/文心一言/智谱清言、GEO监测系统、自媒体矩阵工具、关键词拓展工具等
课程时间
2天
授课方式
讲师讲授+案例分析+现场互动查询+课堂练习
课程工具
豆包、DeepSeek、腾讯元宝、Kimi/文心一言/智谱清言、GEO监测系统、自媒体矩阵工具、关键词拓展工具等。
课程内容重点
01互动导入：从一个记忆力小游戏开始：请用洪荒之力记住以下数字，看懂注意力在哪里，流量就在哪里
02范式革命——从SEO到GEO的认知觉醒
03平台观察——以豆包为例分析使用场景
04检索与生成——分析AI回答的讨论框架
05实战布局——搭建九类关键词矩阵与GEO内容体系
06行业案例与效果衡量——从落地到ROI
讲师介绍
郝瑞琪
AI人工智能实战专家
郝瑞琪，AI人工智能实战专家，人社部/工信部AIGC高级工程师。拥有18年AI落地经验，主导20+项目，出版8部专著，授课200+场，培养万名数字化人才，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论
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面向市场与品牌团队，练习以豆包为观测对象建设问题词矩阵和可核验信源，并测量AI回答可见性
课程常见问题
这门课适合哪些岗位？
企业负责人、市场营销与品牌负责人、招商加盟及电商运营人员、希望通过AI获取精准客户的企业团队；无需任何AI或技术基础。
课程主要训练哪些内容？
互动导入：从一个记忆力小游戏开始：请用洪荒之力记住以下数字，看懂注意力在哪里，流量就在哪里；范式革命——从SEO到GEO的认知觉醒；平台观察——以豆包为例分析使用场景
课堂会练习哪些能力？
搭建品牌、场景与地域等问题词矩阵；检查企业信息的准确性与引用依据；制定内容建设与信源维护计划
课程的时长和授课形式是什么？
2天。讲师讲授+案例分析+现场互动查询+课堂练习
这门课的训练侧重是什么？
面向市场与品牌团队，练习以豆包为观测对象建设问题词矩阵和可核验信源，并测量AI回答可见性
