▲点击上方“尹晨带货实录”关注公众号
免费领取尹晨俱乐部所有内部干货
导语：
前段时间，跟几个电商同行吃饭，聊到一个话题：现在豆包的流量，在你的成交里占了多少？
在座的大部分人或多或少享受豆包推流的红利，其中有个朋友的店，在过去一个月，从豆包过来的成交，有将近300 万。
300 万，对电商大盘来说，是个小数字，但对"豆包"这个渠道来说，一点不小，要知道，很多商家到现在连什么叫GEO都不知道，更别说从里面做出300万成交。
这件事，这种信息差，让我意识到一个正在发生、但大多数人还没看清的事实——
有一部分人，已经在用 GEO 偷偷拿订单，而很多人，还在一门心思卷直播、卷短视频。
大家同样一个月卖1000万，你的1000万全靠投流+直播，别人1000万有300万都来自豆包。
成交来源的差异，导致利润模型完全不一样，这两类公司的利润差距，正在被迅速拉开。
我想说，GEO 对一个电商玩家来说，已经不是一个"要不要做"的选择题，而是一个"再不做就落后"的必答题。
今天这篇文章，借着一顿近5小时饭局的精华聊天，我把 GEO 这件事，从头到尾讲清楚。
一，GEO 到底是什么？
二，豆包推荐商品的底层逻辑是什么？
三，商家要做对哪几步？
四，做 GEO 有哪些坑？
五，未来的电商 GEO，会走向哪里？
一、GEO 到底是什么？
我们九零这一代都熟悉一个词，叫 SEO，十几年前，你要想让用户在百度、谷歌搜到你的网站，你就得做 SEO：堆关键词、做外链、优化页面结构，让搜索引擎的爬虫觉得你"值得排在前面"。
而 GEO，是 AI 时代的新词。
它的全称是Generative Engine Optimization，生成式引擎优化。翻译成人话就是：通过优化你的内容，让豆包、DeepSeek、Kimi 这类 AI 工具，在用户提问的时候，推荐你的产品并产生购买。
SEO 的对手，是搜索引擎的爬虫。GEO 的对手，是大模型的推荐逻辑，这两者，只是看着像，但完全不是一回事。
SEO 的逻辑是"关键词匹配"：用户搜"控油洗面奶"，你把这三个字堆进标题、堆进描述，就有机会排到前面。
GEO 的逻辑是"意图理解"：用户问的是"换季了脸容易出油，用什么洗面奶不刺激"，他表达的是一种场景，AI 要先听懂他要什么，再给出方案，最后才轮到筛选品牌。
我按用户的提问方式，简单的把 AI 场景下的需求分成三类。这三类，就是商家做 GEO 常用的靶子：
第一类，品牌推荐类。用户问"XX 品类里，哪些牌子靠谱"，AI 给出一份名单。
第二类，对比决策类。用户问"A 品牌和 B 品牌到底选哪个"，AI 给出一份对比。
第三类，需求场景类。用户描述一个具体的困扰，比如"熬夜之后皮肤暗沉发黄怎么办"，AI 给出方案加推荐。
换句话说——
过去，用户靠"品类词"表达需求，你抢的是"品类货架"。
现在，用户靠"场景问题"表达需求，你抢的是"场景答案"。
过去，品牌经营的是注意力。
现在，品牌经营的是"被 AI 推荐的权利"。
这就是 GEO 和 SEO 最本质的区别。而很多人到现在，还把 GEO 当成"换了个名字的 SEO"，这就是第一个认知误区。
二、豆包推荐商品的底层逻辑
我最早接触GEO，是抱着好奇心使用豆包里的“买前用豆包”功能，弹出的结果让我当时有点懵逼——
同品类里，数据看着平平无奇的商家，他的产品被豆包当成典型反复引用；而销量、评价都更好的商家，跑去豆包搜核心产品词，连店铺的影子都找不到。
后来我去看了一下豆包运营的官方文档才发现，豆包筛选商品，用的是一套独立于传统电商排名的信号识别体系，它关注的不是"谁卖得多"，而是"这个商品，值不值得被 AI 看见、被 AI 引用"。
拆开来看，它主要看三个维度。
第一个维度，商品信息的完整性。
豆包再聪明，它的爬虫也得先"看懂"你的商品是什么，从现在的视角看我们过去的链接包装，就会发现很大的问题。
我们以前的标题写"爆款断货王""人手一件""闭眼入"，豆包不认这个。它要的是品类词、规格、场景。
详情页全是图片、一行文字都没有，它读不懂图片里的字，豆包的抓取直接就断了，豆包不是不推荐你，是它根本"看"不到你。
第二个维度，内容的可信度。
光有文字还不够，豆包得判断你写的是不是真的。
你写"温和不刺激，敏感肌放心用"，在 AI 眼里是空话，等于什么都没说。你写"含 2% 神经酰胺，pH 值 5.5-6.0，无酒精无香精，适合换季干痒期每天早晚使用"，这才叫有效信息，AI 可以把这段话，原封不动地喂给提问的用户。
记住一个原则：AI 只能转述"有参数的事实"，它转述不了"形容词"， 你的详情页里形容词越多，AI 能用的东西就越少。
第三个维度，外部的口碑信号。
豆包不光看你店铺里那点数据。它会去全网看：你的商品在抖音有没有短视频测评？在小红书有没有人晒过真实体验？知乎有没有人讨论过？
这些站外内容，豆包全部会抓取，用来佐证"你到底是不是个靠谱的品"，换句话说，豆包在推荐你之前，会先去"打听"你。打听的结果，决定了它敢不敢把你推给用户。
而这三个维度背后，还有一层更深的逻辑，是那天聚会上一位GEO大神说的话，他说——
豆包回答一个问题，是有完整"思考过程"的。
它先拆解用户的问题，拆出几个检索关键词；再按这些关键词去全网找资料；找到几十篇之后，再做交叉验证，剔除不可信的，最后才组织出回答。
这个思考过程里，有两个东西对商家极其重要：
一是它检索的那些关键词，就是你做内容的选题方向——它搜什么，你就该在什么词上有内容。
二是它最终引用了哪些来源，就是你的"媒体投放地图"——哪些平台、哪类内容被 AI 信任，一目了然。
还有一点容易被忽略：AI 对"口径"极其敏感。如果你账号写的是一回事、详情页写的是另一回事、直播间主播说的又是第三回事，AI 拿到一堆互相矛盾的版本，它就不敢引用任何一版。
所以做 GEO 的基本事项，不是疯狂铺内容，而是先把全口径统一掉，这就是豆包的底层逻辑。
销量高 ≠ 被推荐，投流猛 ≠ 被引用。它推荐你，是因为它"看得懂你、信得过你、打听得到你"。
三、商家要去做 GEO，应该做对哪几步？
知道了豆包的胃口，接下来就是针对性的投喂，我把这套东西，拆成六步，你不用一次全做，但方向要对。
第一步，把详情页变成 AI 能读懂的结构。
这是最基础、也最容易被忽略的一步，详情页里，必须有高质量的文字，不要只上传一张长图。
产品的具体参数、材质、适用人群、适用场景，甚至一段"什么人该买、什么人不该买"的选购说明，都要写成文字。
以我熟悉的美妆个护来举例：把"爆款断货王""明星同款"这种标题，改成"氨基酸洁面、100ml、敏感肌适用、无皂基无香精、孕期可用、早晚清洁"。
参数越具体，AI 匹配到用户问题的概率就越大，对了有一个检验标准：你的详情页，能不能被AI直接引用去回答一个具体的问题？ 如果不能，就重写。
第二步，主图视频要配字幕。
很多商家拍了很优质的主图视频，结果 AI 根本看不懂，因为 AI 消化视频，只靠两个通道：画面里的文字，和语音转文字。
你的视频没有字幕，也没在画面里打上关键卖点，这段视频对 AI 来说，就是一堆乱码，记住，AI"看"视频，不是用眼睛，是用文字。
第三步，用好图文这种"AI 最爱"的内容形态。
抖音图文在 AI 回答里的引用率非常高。为什么？因为图文里的文字可以被直接提取，准确率比视频转文字高太多了，有余力的话，做一个专门发商品图文介绍的账号，性价比极高。
第四步，在抖音生态内制造真实的讨论。
AI 在回答"推荐类、对比类"这种决策问题时，更信任真实用户的讨论，而对品牌方自己发的通稿，权重压得很低。
也就是说，一百条官方腔的宣传，可能不如三十条用户真实的、带具体使用感受的评价。
如果你有余力，可以每周发几条与主推品相关的短视频，评论区引导买家写带细节的晒单，比如"用了两周，闭口消了"这种，比"很好用"值钱一百倍。
第五步，把每天搜自己看同行变成习惯。
把你行业里用户最常问的几十个真实问题列出来——直接去搜用户的原话，比如"熬夜后皮肤暗沉用什么精华""油皮夏天涂什么防晒不闷痘"，然后每天去豆包里搜，看回答里有没有你。
没有，就分析排在前面的是谁：它凭什么是那个被引用的？是信息更全，还是口碑更多？照着补。
这一步的本质，是把自己的内容，当成一场持续的开卷考试来管理，AI 每天都在考试，你的内容就是答题卡。
第六步，保持内容的新鲜度。
AI 有时效性偏好。去年的商品信息，哪怕当时再好，现在也很难被引用。商品迭代、出新品，一定要及时更新详情页和视频，让 AI 觉得你这个店铺是"活着的"。
四、做 GEO，说说两个明显的坑。
一个东西刚火的时候，一定有人想割你，这个在电商行业太常见，大概从去年开始，我就看到了很多机构的割韭菜案例。
比如针对一些小白商家，承诺把他们的产品排进 AI 回答的第一位，吹嘘一周起效，甚至承诺帮你把竞品的口碑压下去。
遇到这种，直接拉黑。
其一，GEO 的本质是内容资产的长期积累，不是一次性技术操作。谁跟你说"一周见效"，谁就是在收智商税。
其二，也是更本质的，AI 在决策类问题里，天然不信任同质化的品牌引流文章，这些在 AI 眼里恰恰是最没有引用价值的信源。
字节不是傻子，字节的算法宇宙第一。字节不是傻子，字节的算法宇宙第一字节不是傻子，字节的算法宇宙第一，一定要禁忌！！！
第二个坑，是"迷信排名，不看效果"。
即便你掌握了一些方法，能够通过豆包SEO把你的商品做上去，但是要注意，AI 推荐的终点是"成交"，不是"排名"。
一个非常简单的例子为例，就当你在豆包搜索某个方法的时候，豆包根据往往会给你推荐好几个产品，而并非一个，你在真的做购买决策的时候，也并非因为排在第一就购买。
这说明什么？说明在AI推荐的时代，并非排在第一位就代表最优质，用户往往会点开去看你的产品图、产品销量、产品评价，如果在直播的时候，甚至还会看几分钟你的直播。
所以做SEO不是单纯的去拉排名，而是从成交倒推看每个环节如何完善，而这件事我们已经做过无数遍，因为这就是GEO版的五维四率。
五、未来的电商 GEO，会走向哪里？
在我之前，好友黑牛<黑牛影记>就拍过一期关于GEO的短视频，在他的短视频里面做出了一个判断——
未来五年，电商会经历一次和当年"从货架电商到内容电商"同样量级的变革，这次的变革，将从"抢占用户注意力"，到"抢占 AI 推荐权"。
如上这句话，我特别认同。
未来有一天，用户买东西，不再打开淘宝，也不刷抖音，而是直接问豆包一句："我最近睡眠不好，帮我挑个好枕头。"AI 给你推荐了三个品牌，并告诉你每个的推荐理由。。
这时候，AI 负责推荐，用户只负责决策，问题来了：到了那一天，品牌最重要的是什么？
答案就是，AI 推荐权。
推荐权，是一个新时代下的权力交接，过去，收集信息的权力，在人手里。现在，转移到了 AI 手里。未来，品牌要多面对一个"客户"。
这个客户，是 AI。
你过去要给人种草、给人心智，现在，你还要给 AI 种草、给 AI 种心智，这不是替代关系，是叠加关系。
而这份活，会重塑品牌的两个东西。
一是内容的分类。
未来的品牌内容，会分成两大类：一类是叙事内容资产，负责让人喜欢你；一类是证据内容资产，负责让AI 推荐你。
叙事解决信任，证据解决推荐。
二是考核的指标。
电商人熟悉 GMV、ROI、转化率，未来会多一组新的 KPI：你的品牌在 AI 回答里的提及率、推荐时的排位、被引用的信源数量。
这几个数字，就是你在 AI 世界里的"流量份额"。 谁的份额高，谁就拥有下一个十年的入口。
过去，品牌要回答的问题是"用户凭什么相信我"，未来，品牌要多回答一个问题——"AI 凭什么推荐我"。
未来十年，品牌竞争，会从抢占用户注意力，进入抢占 AI 推荐权。而最先吃到红利的那拨人，永远是提前把内容资产、证据资产、场景答案布局好的那拨人。
写到最后，回到开头那个300 万。
那个靠豆包月销 300万的同行，未必比你更懂电商，也未必比你更会投流，但他看懂了这件事，所以比你早走一步——
当别人还在卷直播、卷短视频的时候，他已经开始给 AI 种草了。
电商这行，从来不缺勤奋的人，缺的，是那些在风口刚起的时候，就愿意花一点时间，把新规则摸清楚的人。
GEO 现在，就处在"风口刚起"的阶段。
入口刚刚开放，规则刚刚清晰，大多数商家还没反应过来。而这段窗口期，信息差最值钱。
你怎么选，决定了你未来三年的利润，是利润上涨20%，还是被人用信息差，一点点拉开。
该给的提醒我都给了，接下来，靠你了。
（完）
为了普及更多的AI技巧，我们做了一个超级炸裂的飞书文档，包含了尹晨俱乐部所有的AI干货。
大家只需要扫描下方二维码即可领取，行业公益行为，纯免费，也希望这些精华文档，能够帮助大家在AI路上少走弯路。
如上二维码，扫码任一即可领取。