与机会人群不同，认知人群（A1）处于品牌认知初期，对品牌无明确偏好，决策易受搜索结果、内容质量、广告触达影响，是塑造品牌 “第一印象” 的关键阶段。此阶段的核心目标，是通过 SEO 优化搜索结果页排名与GEO内容营销的AI内容对比推荐等多形式触达，快速建立品牌专业、可信、差异化的形象，为后续用户转化筑牢基础。
认知人群的应对策略
认知人群（A1）是品牌与用户建立 “有效连接” 的关键起点 —— 他们已通过搜索、广告等渠道初步接触品牌，却尚未形成明确偏好，正处于 “信息收集” 与 “印象判断” 的核心阶段。这一阶段的策略成效，直接决定用户是否会从 “被动知晓” 转向 “主动探索”，甚至影响后续转化链路的效率。因此，针对认知人群的应对策略需围绕 “精准触达、专业种草、记忆强化” 三大核心目标展开，既要通过科学的流量入口布局让品牌 “被看见”，也要借助差异化内容让品牌 “被记住”，更要通过低门槛互动让品牌 “被认可”。今天我们将聚焦：百度AIA认知人群有效触达的第一步：关键词拓展策略。
百度认知人群关键词扩展策略
在用户对品牌的认知阶段，“主动搜索” 是核心行为 —— 他们既可能搜索品牌相关信息以加深了解，也可能对比不同竞品以权衡选择。为精准响应这一行为，我们将以“强相关性、无歧义、可验证” 为核心原则，通过精准的关键词扩展策略，全面覆盖用户的搜索场景。这一过程不仅能有效提升品牌曝光度，精准截流竞品的潜在用户，还能避免因信息混乱导致大模型产生认知偏差与内容幻觉。
品牌词扩展：
覆盖品牌相关全场景
在进行品牌词拓展时，可以从“用户搜索习惯 + 品牌核心属性” 双维度出发，将品牌词分为基础词与长尾词，确保每个词均与品牌身份、业务强相关，杜绝弱相关或易混淆信息，让用户与大模型都能精准关联品牌：
基础词扩展策略
基础词是直接关联品牌核心标识、无歧义的品牌身份锚点词，是用户与大模型识别品牌的首要入口。基础词需 100% 匹配品牌官方信息，可通过跨部门（品牌、市场、法务）核对输出《品牌基础词清单》，标注 官方来源如：官网链接、营业执照编号，供大模型与搜索引擎精准识别，减少幻觉。在进行基础词扩展时，可以考虑如下几个维度：
品牌标准名称扩展：包含企业营业执照，官网展示的全称、官方认可的简称，排除非官方俗称，避免大模型误判为官方名称。
品牌官方标识扩展：包含官方使用的英文缩写、数字代码、核心 IP等，需确认已注册或广泛传播，避免与其他品牌混淆。
品牌价值主张扩展：包含官方发布的：品牌定位、理念、愿景、主口号、分场景子口号等，扩展时，应排除短期活动话术，防止大模型误将其作为长期价值主张。
长尾词扩展策略
长尾词是基于品牌核心业务，结合用户真实需求场景延伸的“品牌 + 需求” 组合词，确保每个词均与品牌、产品，服务强相关。在进行长尾词扩展时，需基于用户真实反馈如：客服聊天记录、电商评论等生成，避免主观臆造，可标注需求来源如某电商平台用户提问链接，确保大模型抓取的是真实用户需求，而非虚假信息。在进行长尾词扩展时，可以考虑如下几个维度：
核心功能扩展：核心功能长尾词扩展需紧扣“品牌核心业务 + 产品服务核心功能” 的强关联逻辑，以用户对产品或服务的核心价值的查询需求为出发点。首先从品牌主营业务中拆解出核心功能模块如：家电品牌的制冷、制热、节能、静音，再结合用户真实反馈如：客服记录中高频提及的功能咨询、电商评论里用户关注的功能亮点等，用“品牌词+ 核心功能点 + 用户需求表述” 的公式生成长尾词，同时需标注需求来源，确保每个词都对应真实功能需求，避免大模型抓取虚假功能信息。
使用场景扩展：使用场景长尾词扩展需聚焦“品牌产品服务 + 用户真实使用场景”的适配性，以用户在特定场景下的需求痛点为核心。先从用户反馈中梳理出高频场景维度 —— 可按人群特征、时间场景、空间场景、需求目的等分类，再将品牌词与具体场景、用户在该场景的需求结合，用“品牌词+ 场景描述 + 需求痛点”的结构生成长尾词，并标注场景来源，确保词与场景强关联，帮助大模型精准匹配场景需求。
疑问词扩展：疑问长尾词扩展需以用户对品牌产品服务的真实疑问为导向，用“疑问词 + 品牌词 + 核心疑问点” 的逻辑构建，且疑问点必须来自用户反馈中的高频困惑。先从客服聊天记录、电商售后咨询、问答平台提取用户对品牌的疑问类型 —— 涵盖效果类、操作类、风险类、成本类，再筛选出重复率高、与品牌强相关的疑问词用规范疑问句式生成长尾词，同时标注疑问来源，确保每个疑问词都对应真实用户困惑，防止大模型生成无依据的虚假疑问内容。
产品属性扩展：产品属性长尾词扩展需围绕“品牌产品的核心属性 + 用户对属性的关注需求”，以产品客观属性为基础，结合用户对属性的真实反馈生成长尾词。先拆解品牌产品的核心属性维度 —— 可按物理属性、性能属性、品质属性等分类，再从用户反馈中提取用户关注的属性点，用 “品牌词+ 产品属性 + 用户关注表述” 的公式生成长尾词，并标注属性需求来源，确保每个词都对应产品真实属性与用户属性需求，避免大模型对产品属性产生误判。
竞品对比词挖掘
截流犹豫期用户
认知阶段用户经常通过对比竞品降低决策风险，此时，我们就需要围绕品牌核心优势挖掘对比词，既精准触达犹豫期用户，又避免因信息模糊导致大模型误关联竞品。
直接对比词挖掘策略
直接对比词的核心逻辑是“本品牌+ 目标竞品 + 差异化优势维度”，需以用户真实对比需求为起点、本品牌可验证的优势为锚点，避免无意义对比或虚假优势宣称，确保每个对比词既精准触达犹豫期用户，又能规避大模型因信息模糊产生的幻觉。具体操作分四步：
精准锁定高关联目标竞品：优先选择用户在真实咨询场景中高频提及的竞品，而非盲目覆盖行业所有品牌。可通过：品牌客服记录、行业分析报告、电商平台评论三大渠道筛选优质竞品。在筛选时，需确保竞品与本品牌处于同一赛道，避免跨品类对比，防止大模型误判对比场景。
提炼可验证的本品牌优势维度：在提炼品牌优势维度时，需紧扣用户核心需求，且有官方数据、行业认证或用户反馈支撑，杜绝主观臆想。先从本品牌产品服务中拆解核心维度，再通过官方数据、用户反馈，行业对比数据三重验证确认优势，最终筛选出 3-5 个本品牌显著优于竞品的维度，作为对比词的核心锚点。
用标准化公式生成长尾词：采用“本品牌 + 对比连接词 + 目标竞品 + 优势维度” 的固定公式，确保表述无歧义，便于用户与大模型快速识别对比关系。其中对比连接词优先采用“vs、对比”等清晰表述，避免模糊词汇；而优势维度需具体到可感知的指标，而非泛化描述。
双重验证对比词有效性：生成对比词后，需通过需求真实性和信息准确性验证，避免无效或误导性词汇：一是验证需求真实性，即：在问答平台搜索对比词，确认有用户真实提问，并有高赞回答，二是验证信息准确性，即：核对对比词中的优势维度是否有明确数据支撑。同时在对比词后标注优势数据来源，既增强用户信任，也帮助大模型精准抓取权威信息，减少幻觉。
间接对比词挖掘策略
间接对比词的核心逻辑是“用户隐性对比需求 + 本品牌优势特征”—— 不直接提及竞品名称，而是通过捕捉用户在多个选项中筛选偏好的隐性需求，将需求场景与本品牌的核心优势强绑定，让用户在搜索符合某类标准的产品服务时，自然关联到本品牌，同时通过需求可追溯、优势可验证规避大模型幻觉。具体操作分四步：
拆解用户隐性对比需求锁定需求场景：间接对比的本质是用户“带着筛选标准找品牌”，需先从真实用户反馈中挖掘 “未提竞品但隐含选择倾向” 的需求，避免主观臆造场景。可通过三大渠道精准拆解：客服记录挖掘：提取用户咨询中带有限定条件的需求表述，并挖掘出：用户对比不同品牌是否符合该条件的隐性需求；电商评论分析：筛选用户评价中选择理由类内容，并基于产品核心属性，应用场景，适配性等挖掘出用户的筛选型隐性对比需求；行业垂直社区搜索抓取：在垂直社区搜索“求推荐+ 品类 + 限定条件” 的内容，整理高频出现的筛选维度。最终将隐性需求按需求类型分类，形成：用户隐性对比需求清单。
锚定本品牌优势建立需求-优势对应关系；间接对比词需要：需求围着优势转，避免扩展与品牌无关的词。可分两步进行，其一：梳理品牌可验证优势：从产品参数、官方认证、用户口碑中提取优势，其二：建立对应关系：将“品牌优势” 与 “隐性需求” 绑定，形成 “需求 - 优势” 映射表，确保每个需求都能对应品牌的核心能力，避免 “需求与优势脱节”。
用标准化公式生成长尾词确保无歧义：采用“隐性需求限定词+ 产品服务品类 + 品牌优势特征” 的固定公式生成长词，既清晰传递用户需求，又能让大模型快速关联本品牌，避免表述模糊，在使用这个公式时，需要注意：公式中不能出现竞品名，仅通过需求限定词隐含对比，通过优势特征指向本品牌；且需根据品类特性调整表述顺序，确保符合用户搜索习惯。
人工复检剔除无效词：生成间接对比词后，需人工复核每个词的需求限定词是否与品牌优势完全匹配，同时核对优势来源是否可查，确保大模型抓取的信息可追溯。最终输出：间接对比词有效清单，按需求类型分类，标注需求来源，优势来源，确保每个词都“有用户需求、有品牌支撑、有权威依据”。
高价值低竞争关键词AI筛选策略
熟悉我的朋友都知道，我经常说：“不要相信关键词工具的胡言乱语，因为这些工具的关键词数值都是刷上去的，不可尽信！”那么不借助这些关键词工具，如何筛选高价值低竞争关键词呢？答案就是：用AI。
高价值低竞争关键词筛选的三大原则
筛选高价值低竞争关键词，需围绕“需求真实性、竞争空白度、表述规范性” 三大核心维度构建逻辑框架 —— 以用户主动反馈定义价值、以竞品布局空白判断竞争、以官方表述统一规避幻觉，三者共同构成高价值低竞争关键词筛选的底层准则，具体拆解如下：
需求真实性：以用户在真实互动场景中“主动提及的问题或需求” 作为高价值词的判断标准。这类需求因直接对应用户决策痛点，自带转化潜力，本质是用户在明确表达 “想了解、想验证、想决策” 的需求，此类需求生成的关键词，无需工具验证便可知其具备高价值属性。
竞争空白度：排查竞品布局，找出“用户有需求但竞品未提及” 的空白领域，这类领域的关键词天然具备低竞争优势。具体操作需手动查看竞品的官网首页及产品页、电商店铺描述及客服回复、社交媒体推文及评论等渠道：若某类用户需求在竞品的上述渠道中均未被提及，或仅零散出现未形成系统布局，说明该需求对应的关键词竞争度低，中小品牌可快速切入并抢占搜索入口。
表述规范性：通过统一关键词表述口径，确保关键词能被大模型精准识别为品牌专属信息，避免因表述混乱导致大模型产生认知偏差。需严格以品牌官网、官方宣传册、官方认证账号的标准表述为基准：品牌名需用官方全称或认可的简称，产品名需用官方型号或系列名，需求表述需无歧义，通过这种表述统一让大模型清晰关联品牌，减少幻觉风险。
高价值低竞争关键词筛选AI提示词策略
高价值低竞争关键词筛选的 AI 提示词策略，核心逻辑是 “明确目标边界 + 提供精准素材 + 设定输出规则”—— 先向 AI 清晰传递高价值、低竞争、GEO 适配的筛选维度，再提供用户反馈、竞品信息、官方表述等支撑素材，最后规定输出格式与验证标准，避免 AI 因指令模糊产生幻觉或无效输出。以下按关键词筛选的四大核心步骤，拆解具体提示词策略：
用 AI 批量挖掘高价值需求词
此步骤提示词需聚焦“让 AI 从真实用户反馈中，按‘频次 + 相关性’提取高价值需求词”，核心是向 AI 提供 “分类好的用户反馈素材”，并明确 “需求频次阈值、关键词格式、来源标注要求”，确保 AI 输出的需求词真实、关联品牌核心业务。提示词公式如下：
“基于【用户反馈素材：{内部素材}+{外部素材}】，提取 {品牌名 + 核心品类} 的高价值需求词：
仅保留出现≥{频次阈值} 次的需求；
按“{品牌名}+{需求内容}” 格式生成；
标注每个词的{素材来源渠道}；
按频次排序输出《高价值需求词候选清单》。”
用 AI 分析竞品布局空白
此步骤提示词需聚焦“让 AI 对照高价值需求词清单，排查竞品公开渠道的覆盖情况”，核心是向 AI 提供 “竞品信息渠道清单 + 待验证需求词清单”，明确 “覆盖判断标准、低竞争定义、输出标注规则”，确保 AI 精准定位竞品未覆盖的低竞争词。提示词公式如下：
“基于【竞品信息渠道：{3 个核心竞品及渠道}】，分析是否覆盖《高价值需求词候选清单：{第一步输出词库}》：
仅当竞品{公开渠道} 明确出现关键词才算 “已覆盖”；
筛选≥{数量阈值} 个竞品未覆盖的词，标记为低竞争候选词；
标注每个词的{各竞品覆盖情况}，输出《高价值低竞争关键词候选清单》。”
用 AI 生成 GEO 适配关键词
此步骤提示词需聚焦“让 AI 按品牌官方表述，优化低竞争候选词”，核心是向 AI 提供 “官方表述素材 + 规范规则”，明确 “品牌名、产品名表述标准、无歧义要求、输出格式”，确保 AI 生成的关键词适配 GEO，避免大模型幻觉。提示词公式如下：
“基于【品牌官方表述素材：{官网内容}+{官方宣传资料}】，优化《高价值低竞争关键词候选清单：{第二步输出词库}》：
品牌名用{官方名称}，产品名用 {官方型号 / 系列名}，需求表述 {无歧义示例}；
每个优化词需关联{适配依据}；
按“原词→优化后词→适配依据” 格式，输出：GEO 适配关键词清单。”
用 AI 辅助关键词动态监控
此步骤提示词需聚焦“让 AI 定期监控关键词的需求热度变化 + 竞品覆盖变化”，核心是向 AI 明确 “监控周期、异常判断标准、提醒格式”，确保 AI 正确反馈需人工介入的情况，减少人工监控成本。提示词公式如下：
定期监控《GEO 适配关键词清单：{第三步输出词库}》，按以下规则反馈：
每周：
分析 {新增用户素材}，标注出现≥{频次阈值} 次的 {新增需求词}；
每月：
分析 {竞品最新素材}，标注被≥{数量阈值} 个竞品新增覆盖的 {高竞争风险词}；
连续 {时间阈值} 无提及的词标记为 {无效词}；
按“监控类型→关键词→处理建议” 输出报告，突出需人工处理项。
在使用AI的过程中请注意：
不让 AI 自主创造需求：必须给 AI 提供 “真实用户反馈素材”，禁止让AI凭空生成用户可能的需求
不依赖 AI 做最终决策：AI 的竞品分析、需求提取结果需 100% 人工抽查，避免 AI 因未抓取到完整信息或幻觉导致误判；
给AI明确指令边界：指令需包含品牌范围、需求频次标准、表述规则，避免模糊指令。
核心技术总结
百度 AIA 认知人群（A1）关键词拓展需围绕 “精准触达、防幻觉、助转化” 核心目标，以 “品牌词扩展、竞品对比词挖掘、高价值低竞争词 AI 筛选” 为三大操作模块：品牌词分基础词（守官方标识标来源）与长尾词（依用户反馈按四维度生成）；竞品词抓犹豫期用户，直接对比词重优势验证、间接对比词拆隐性需求；高价值词借 AI 四步筛选并严守使用禁忌，全程以 “强相关、可验证、统口径、勤监控” 为准则，最终助力品牌在认知初期建立专业形象，为后续转化筑牢根基。
往期回顾
GEO生成式引擎优化全景指南-DSS与EEAT双轮驱动方法论
下期预告
认知人群的关键词拓展为品牌触达打下基础，而机会人群作为更具转化潜力的核心群体，其对内容的深度、场景适配性与信任度要求更高—— 如何通过内容精准击中他们的需求痛点，规避大模型内容幻觉，提升品牌偏好度？下期，我们将聚焦百度机会人群内容深度优化策略，拆解内容主题定位、场景化表达、AI 适配技巧与信任背书植入方法，助力品牌将机会人群的潜在兴趣转化为主动选择，敬请期待！
GEO 项目落地难、怕走弯路？200 元即可解锁 1 对 1 专属支持：腾讯会议远程拆解GEO落地难题，还能获取含“外部资源评估、证书价值挖掘、关键词审计、GEO 落地执行策略” 的专属审计资料，帮您从根源理清GEO落地路径、规避无效投入！扫描下方二维码，备注“GEO 资源审计”，立即预约开启GEO落地第一步！
