Insights
洞察
关于 AI 影像、GEO 与短视频运营的方法、观察与实践记录。
门店老板的抖音承接清单：AI 推荐之后，用户在抖音上会看什么
用户被 AI 推荐到你的店之后，打开抖音会依次看：门店主页是否认证、定位能不能导航、最近有没有视频、团购价格、评价。这份清单按优先级列出门店最该补齐的十项内容，大部分不需要投钱，只需要花时间把信息填完整。
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AI 视频里的人物为什么会“变脸”？我们保证一致性的五个方法
AI 视频最常见的问题，是同一个人在不同镜头里长得不一样。我们在多个项目里总结了五个方法：用三视图或定妆照锁定形象、全身图管服装面部图管五官、关键特征单独建图、参考图按固定顺序上传、以及在提示词里明确声画归属。
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写给 AI 读的文章，应该长什么样？
一篇好的 GEO 文章，不是堆关键词的软文，而是某个具体问题下“最完整、最可引用、最像答案”的内容。它必须对应一个像真人会问的目标问题，开头就给出结论，用结构化的方式交代是什么、在哪里、适合谁、怎么选，并且只写可核验的事实。
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豆包回答“推荐一个医生”时，到底引用了哪些平台？一次 24 问句信源审计的发现
我们用 24 个同城同类的真实问法测试豆包联网搜索，统计了 524 条引用卡片、147 个域名。结论是：不同平台进入 AI 引用池的概率差别极大，医美类问题里垂直站、抖音、今日头条呈现率最高，而小红书、大众点评、知乎在这次抽样中几乎没有出现。做 GEO 之前，先弄清楚“该往哪写”。
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被 AI 推荐之后，客户会去哪里？为什么 GEO 要和抖音本地生活一起做
用户在豆包里看到推荐后，通常不会直接下单，而是去抖音、地图上“验证一下”：看门店主页、看短视频、看团购和评价。如果这些地方是空的，AI 带来的信任就断了。所以我们把 GEO 和抖音来客、门店 POI、本地推放在一起做：GEO 负责“被发现”，抖音负责“被承接”。
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本地商家做 GEO 的第一步：名称、地址、电话全网一字不差
NAP 指名称（Name）、地址（Address）、电话（Phone）。当一家店在地图、点评、文章里有好几种叫法和地址时，AI 很难确定这些信息说的是同一家店，也就不敢稳定推荐。本地商家做 GEO，第一步不是写文章，而是把 NAP 统一成唯一标准写法，并对齐地图坐标。
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选 GEO 服务商之前，先问这 7 个问题
判断一家 GEO 服务商是否靠谱，不看它承诺“几天上首页”，而看它能否现场用你的行业词演示 AI 回答、是否先谈信息底座、是否讲清服务边界与复盘方式。本文整理了企业选型时最常见的 5 个坑和 7 个当场就能验证的问题。
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GEO 效果怎么验收？可见率、推荐位次与问句覆盖
GEO 的效果不能只看一张截图。我们用固定问句库做周期复测，主要看三个指标：重点问句可见率、命中问句的推荐位次、以及覆盖了哪些需求场景。以美丽专＋SPA 的第 3 期报告为例，可见率从 60% 升至 80%，同时报告也如实列出了仍未覆盖的问句。
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