做GEO之前，别急着优化网站，先做这件事
最近不少外贸企业开始关注GEO，也就是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）。
大家希望客户使用ChatGPT、DeepSeek、Kimi等AI工具寻找供应商时，AI能够推荐自己的公司。
但有个问题，我觉得值得先想清楚：
你知道自己的公司，目前在这些AI大模型里面是什么表现吗？
比如，一个美国采购商问ChatGPT：“中国有哪些支持小批量订单的户外遮阳伞批发商？”
AI会不会推荐你的公司？
它会不会推荐你的竞争对手？它知道你的公司主要经营哪些产品吗？它有没有可能把你的品牌和另一家名字相似的公司混在一起？
如果这些问题都不知道，我们一开始就投入大量时间做GEO，可能连应该优先解决什么问题都不清楚。
所以今天想分享一个方法：先用一套AI提示词，给自己的品牌做一次初步检查。
不需要一上来就购买专业软件，还能让AI帮你制定接下来三个月的执行计划。
现在市场上已经有一些专业的AI品牌监测工具。
它们可以帮助企业追踪品牌在不同AI平台中的提及情况，有些还提供竞争对手比较、历史趋势分析等功能。
这些工具当然有价值。
但对于一家刚接触GEO的外贸企业来说，可能还没搞清楚要检测什么，就先面临注册账号、研究工具和购买套餐的问题。
那有没有更容易上手的方式？
在跨境有威力的实际工作探索中，我们尝试整理了一套结构化的AI提示词。
它的思路并不复杂：先告诉AI你是谁、你做什么、客户可能怎样搜索，然后让AI协助分析你的品牌表现和信息缺口。
更有意思的是，还可以要求它根据诊断情况，生成一套具体到每周的90天GEO执行计划。
当然，这里要说明一点：提示词生成的诊断报告，不等于专业监测工具长期采集的真实统计数据。
但对于刚开始接触GEO的企业，它可以成为不错的第一步。
我们使用这类提示词时，有几个特别重要的输入信息。
第一个叫 Target Entity，也就是你要检测的企业或品牌。
很多人会直接填写公司名称。
但我的建议是，除了正式公司名称，还应该提供常用英文名和品牌别名。
为什么？
因为不少外贸公司的品牌体系其实很复杂。
工商注册名称是一个，海外网站用的是另一个，LinkedIn和B2B平台上又可能使用不同的英文名称。
如果AI无法确认这些名称之间的关联，就可能出现信息混淆。
所以我们在提示词中会考虑填写：
企业或品牌名称
品牌别名（Alias）
官方网站（Website URL）
企业业务描述（Business Description）
例如，一家经营户外遮阳产品的批发出口商，可以使用这样的英文介绍：
Outdoor shades solution wholesale exporter
这些信息的作用，是帮助AI在分析企业资料时，更明确地知道它应该研究哪家公司。
不过要注意，如果想检测AI是否会主动推荐你的品牌，应该另外用不包含公司名称的新对话来测试，否则很容易影响结果。
这是我特别想强调的地方。
很多外贸公司做SEO的时候，会习惯性地围绕几个大关键词展开工作。
比如：
“Outdoor Umbrella”
“Outdoor Furniture”
“Garden Umbrella”
这些词当然有意义。
但当采购商开始使用AI寻找供应商时，他们可能会提出更加具体的需求。
例如：
“Recommend outdoor umbrella wholesalers in China with low MOQ.”
意思是：
推荐一些中国的、支持低起订量的户外遮阳伞批发商。
你看，这个问题里面至少包含了四层信息。
产品是户外遮阳伞，供应商类型是批发商，地理位置是中国，还有一个采购条件：Low MOQ（低起订量）。
再比如：
“Custom outdoor umbrella manufacturers for commercial projects.”
这次又加入了定制和商业项目的应用场景。
这些问题比单纯测试一个产品关键词，更接近采购商寻找合作供应商时可能提出的问题。
所以，在整理Target Queries，也就是目标测试问题时，我建议大家多花一些时间。
想想你的客户是谁，他在哪里，他最关心什么采购条件，以及他可能怎样向AI描述需求。
一个比较容易操作的方法，是先准备10个左右的英文采购问题，再根据测试情况增加新的组合。
完成基础信息和测试问题后，就可以开始实际检测了。
我比较建议大家选择两到三个与目标市场相关的AI平台，分别进行测试。
如果工具提供联网搜索或Deep Research（深度研究）功能，也可以在需要核查企业公开资料时使用。
这里最好把工作分成两部分。
第一部分，是直接模拟海外采购商提问。
不要主动告诉AI你的品牌名称，让它自己推荐供应商。
把推荐名单、官网链接及回答内容保存下来。
第二部分，再把你的企业信息和前面的结果交给AI，让它分析：
为什么你的公司没有出现？其他品牌有哪些公开信息？你的企业在品牌识别、产品介绍和内容覆盖方面是否存在缺口？
视频演示中，我们曾看到AI输出一些很有意思的观察。
比如，它在部分测试问题中更倾向提及大型B2B平台，而不是目标企业。
另外，它还提出一个潜在问题：目标企业与另一家名称相似的雨伞公司存在信息混淆。
这类发现很值得进一步研究。
因为对企业来说，问题可能不是单纯的“AI不推荐我”，而是AI没有找到足够清晰的信息来判断这家公司是谁、有什么特点、适合服务哪些采购商。
当然，这些只是特定测试中的观察，不能直接推导出所有AI平台都有相同结论。
我觉得这套方法比较有实用价值的一点，是它不只停留在诊断阶段。
我们还可以继续问AI：
根据目前找到的品牌信息缺口，帮我制定一个为期90天的GEO优化计划，并明确每周应该执行的任务。
例如，第一个月先把基础打好。
检查公司名称、品牌名称和官网之间的关联，完善About Us页面，确认产品分类是否清晰，看看哪些重要页面缺少采购商真正关心的信息。
第二个月开始针对内容进行优化。
比如针对MOQ、产品定制、材质选择、批发采购和商业应用等问题，补充更有价值的内容。
第三个月则可以检查真实的第三方资料，完善行业平台上的品牌介绍，并重新执行第一轮测试使用过的采购问题。
这样一来，至少我们不再是凭感觉决定今天写什么文章、明天做什么优化。
而是有了一份可以讨论、调整和执行的工作安排。
不过，90天只是一轮管理周期，并不意味着90天以后一定能够被ChatGPT推荐。
这里还有一个重要提醒。
如果你问AI：“我的品牌在ChatGPT里面排名第几？”
它可能会给你一个看起来很完整的分析，甚至输出具体的数字。
但你必须检查这些数字从哪里来。
如果只是模型根据有限信息推断出来的，就不能把它当成真实的曝光统计。
一个品牌是否被AI提及，可能受到问题表达方式、模型版本、是否联网、检索来源等因素影响。
因此，我建议大家特别关注三件事。
第一，看AI有没有给出可以打开核实的来源。
第二，把AI能够确认的事实和它的推测分开。
第三，用相同的问题、相近的测试条件进行多轮对比，不要因为一次没被推荐就判断整个GEO优化失败。
对于长期运营的外贸企业，我们最终关心的仍然应该是：品牌有没有被更多潜在客户发现，网站有没有获得高质量访问，以及有没有带来真实的商业机会。
其实，GEO和SEO并不是对立关系。
Google在官方搜索文档中也明确强调，原有SEO最佳实践仍然适用于Google的AI搜索功能。
网站技术基础、原创内容、清晰的公司信息以及能够解决用户问题的页面，仍然十分重要。
所以，我不太建议外贸企业因为最近GEO很热门，就马上放弃原来的SEO策略，重新做一套完全不同的东西。
更值得做的，是重新审视自己的官网：
如果一个完全不了解你公司的海外采购商，向AI提出一个具体的采购需求，你的网站有没有足够的信息证明你的企业能够满足这个需求？
这可能比单纯问“如何让AI推荐我”更接近问题本质。
如果你也想知道自己的公司在AI大模型里是什么表现，可以先从一个很小的动作开始。
挑选10个真实的海外采购问题，不输入品牌名称，分别用ChatGPT和其他适合目标市场的AI工具测试。
把出现的品牌、引用链接和竞争对手记录下来。
然后，再用结构化提示词分析这些结果，尝试生成第一份90天优化计划。
我们在视频中分享的就是这样一套完整提示词的思路。
如果你对这套提示词感兴趣，也欢迎在评论区告诉我。
做GEO之前，先弄清楚AI现在是怎样认识你的企业。
有了这个起点，后面的优化工作才更容易找到方向。
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