常见问题

豆包在回答里从来不提我们，问题出在哪？

通常卡在三个断点之一。第一是「不认识」：品名、经营范围的表述和它在知识里存的版本对不上，或者和同行重名混淆，它连你是谁都没确定；第二是「不敢说」：能查到一点你，但找不到足够的第三方材料交叉验证，只能给一句模糊评价；第三是「没必要推荐」：认得也敢说，可官网既没有可引用的结构化信息，也没有能接住咨询的落地页。先测一遍就能定位是哪一层缺，缺哪层补哪层，比一上来大面积发稿省钱得多。

做 GEO 和「买豆包的广告」是一回事吗？

不是同一件事，而且目前豆包官方并没有开放广告位——我们在页脚也做了明确声明：AIdouAD 与豆包及其他 AI 平台无官方授权或合作关系。GEO 改的是「AI 回答里提到谁、怎么描述谁」，落在内容与信源上；投流买量改的是「把广告塞到用户眼前」，停投当天曝光就归零。两者不冲突，但花钱的逻辑完全不同：前者的投入会沉淀成品牌自己的材料，后者是一次性消耗。

我们做了十年百度 SEO，还需要单独做 GEO 吗？

需要，而且能复用大量存量内容。共同点是要有可被抓取的内容和清晰的信息结构；差别在争夺的对象：SEO 争「链接排第几」，GEO 争「答案里提不提你、怎么评价你」。AI 更在意事实密度、口径一致性、第三方交叉印证，而不是关键词密度和外链数量。老站里那些讲得扎实的行业文章，改造成问答体、把品牌口径在全网拉齐，通常比从零起步快一大截。

AI 是实时搜索，还是凭训练记忆回答？这会影响做法吗？

影响很大，两套机制要同时喂。训练时形成的是「底子」，决定它知不知道有你这么个品牌；实时检索拿到的是「当期证据」，决定它在这条回答里愿不愿引你。所以词条层解决底子问题，信源层和官网层解决当期证据问题。只做其中一边，结果就会忽高忽低：有时候莫名其妙被提到，有时候又彻底消失，这类波动多半是缺了另一条腿。

到底要写多少内容才算够？

不看篇数，看覆盖度。判断标准只有一条：目标用户会在豆包上问的每一类问题，你的内容体系里是否都有一条直接、完整、可核验的答案。中等复杂度的品类通常要几十上百个问答单元才够，简单的服务类项目少一些。反过来说，批量凑数的稿子是有害的——重复度高会被判低质，把整体可信度一起稀释掉。

一个项目从启动到跑起来，会经过哪些环节？

四步：诊断基线，3 到 5 个工作日，测出当前提及率、被引用的信源和竞品对照；词条建设，1 到 2 周，确认品牌口径并成稿；信源铺开，从第 2 周起分批投放，同步做官网结构化改造；监测迭代，周度复测加月度复盘。每个阶段结束都有对应交付物，节奏和数据都在报告里，你不用靠感觉判断进度。

「词条」具体是什么？和发一篇新闻稿差在哪？

词条是把公司、产品、行业三类信息整理成机器读得懂、人能核验的结构化条目：成立时间、主营业务边界、核心参数、服务范围、与同类的差异，逐项可查。新闻稿是传播物料，讲究话题性和时效；词条是地基材料，讲究准确和稳定。地基没打稳就猛发稿，AI 拿到的是一堆互相冲突的说法，反而降低可信度。

信源要铺在哪些平台才算数？

原则是「AI 检索得到 + 行业认这个平台」。通用层是权威媒体和百科类，行业层是垂直媒体、行业门户、协会与展会名录，消费层是问答社区和种草平台。具体组合按行业定，不做全平台无差别铺量。是否「算数」只有一个验证方式：在复测时看 AI 的实际回答里有没有引用它，这一项我们会在报告里逐条列出。

官网要改哪些东西？会动到我们现有的设计吗？

只加两类东西，不动视觉。一是结构化数据（组织、服务、问答、面包屑），作用是告诉机器这段内容是什么；二是面向 AI 的内容结构（清晰的标题层级、问答页、成分明确的事实描述）。在现有模板上叠加，用户看到的页面基本不变。如果站点是很老的框架或纯静态，我们会出清单让贵方技术执行，也可以由我们代做。

内容谁写？需要我们准备什么素材？

内容由我们写，但需要你提供素材而不是文案：产品资料与真实参数、业务边界（不做什么也要说清楚）、客户最常问的原始问法、能拿出来的资质或数据。素材越具体，成稿越不像模板；只丢一句「我们这行做了很多年、做得很好」，谁来写都只能写出空话。

你们和「自媒体代发」有什么区别？

代发解决的是「发出去了」，我们解决的是「被引用了」。差别体现在三处：内容按 AI 可读的结构写，不是按平台流量偏好写；投放有节奏和信源配比，不是打包批量铺；结果用提及率、引用率、位次验收，不是用发布条数交差。发布条数我们会写进过程报告，但它不是成绩单。

怎么判断有没有效果？看哪几个数？

四个：品牌提及率，即在目标问题里被提到的比例；推荐位次，即出现在被推荐品牌的第几位；信源引用率，即回答里引用的材料有多少来自你的内容；咨询归因量，即从 AI 场景带来的咨询。前三个衡量「被看见、被信任」，最后一个衡量「有没有变成生意」。四个数连续两个月同向变化，才叫真的做起来了，单周的好看波动说明不了什么。

数据是你们自己测的，怎么保证客观？

三条约束。测量方法提前固定并写进合同——同一批问题、同一套判定标准，前后才可比；原始截图和链接全部留档，你可以自己抽检复测；每一批问题里都把竞品放在一起测，如果提升的同时竞品同步上涨，说明是行业水位在变，我们会主动标注，不记成自己的功劳。

同一批问题，今天问和下周问答案不一样，效果怎么算？

单次问答本来就不稳定，所以不看单点，看分布。做法是把每类问题重复测多轮、多措辞，取出现频率和平均位次作为一条基线，之后每轮用同样的样本量对比。你看到的报告里不会出现「某天提到了一次」这种结论，只会给比例和区间。这个测量成本比单测一次高，但没有它就没有可比性。

做多久没起色，就该停下来？

给一个可执行的判断口径：完整走完词条建设和首轮信源铺开（大约 6 到 8 周）之后，如果目标问题里的提及率仍然接近零，竞品对照也没有出现任何结构性变化，就应该停下来复盘，而不是继续加预算。常见真实原因只有三个——问题词群选错了、素材不够（拿不到可核验的事实）、或者这个行业在 AI 里本来就没多少提问量。

竞品也在做，会不会互相抵消？

会有竞争，但不是零和。AI 回答通常给几个候选而不是一个，先做的人拿到的是「默认候选位」，后来者需要更强的证据才能挤进去，早做的优势是真的；但也不是一劳永逸，词条口径要跟着业务更新，信源要持续补充。停更半年再想起来，位置基本要重打一遍。

费用由哪几部分组成？

两块，分开报价：建设与维护服务费，涵盖诊断、词条、官网改造、监测与报告；信源落地的实际成本，媒体发布、平台内容等按项目单列。分开写是为了避免「打包价里到底含了什么」扯不清。我们不加价转卖媒体资源，也不收平台返点，报价单上写多少就是多少。

有最低合作期吗？

建议按 3 个月一个周期，理由很实在：第一个月基本在打地基，第二个月才陆续看到信源被检索，第三个月数据才稳定到能做判断。但硬性绑定我们不设，合同里写清阶段性目标，达不到按约定调整或退出，不靠长约锁客。

中途想停可以吗？已发布的内容怎么办？

可以，按合同结算节点处理。已经发布的信源、词条正文、诊断报告、优化方案会整理成档交付，含全部发布链接清单。这些是品牌自己的 AI 资产，合作结束不收回，也可以交给其他团队接手——我们不用内容做筹码留人。

能签合同、能开发票吗？

都能。签正式服务合同，把服务范围、周期、阶段目标、数据口径、双方权责写清楚；开正规增值税发票，普票或专票视你的主体资质而定，开票内容与实际服务一致，不加收开票费用。

会不会被判定成虚假宣传或者作弊？

我们只做「让真实的信息更容易被找到」，不做编造。词条内容需要你方确认，参数、资质、案例必须有出处；不用刷量、不伪造评价、不做站群和批量采集。这类操作短期可能有动静，但它污染的是品牌在全网的信用画像——AI 一旦把品牌和低质内容关联起来，修复成本远高于当初省下的那点钱。

同样的内容发到多个平台，会被判重复低质吗？

直接复制粘贴会。我们的做法是同一事实、不同表达：同一个卖点按各平台的读者习惯重组，核心事实一致，但结构、案例、切入角度不同。多平台复用的目的是让 AI 在做交叉验证时看到「一致的事实」，不是看到「一模一样的段落」。

医疗、金融、教育这类敏感行业能做吗？

能做，但要按合规要求收紧。这类行业要避开疗效、收益、升学率一类绝对化表述，把话说到能证明的程度；资质与执业信息必须准确、可核验、与主体一致。行业竞争激烈、合规门槛高，工期和成本都高于普通行业，需要单独评估，不套标准价。

豆包换模型或者改版，之前的投入会白做吗？

不会白做，但需要维护。模型换代影响的是「怎么用」这些材料，不影响「有没有」这些材料——权威报道、百科条目、官网上的结构化事实不会因为换模型而消失，反而是每一代模型都要读的底层材料。真正的风险是长期不更新：业务变了、口径没跟上，材料就从「资产」变成了「错信息」。

如果 AI 说错了我们的信息，能删掉吗？

不能直接删，但可以覆盖。AI 的回答来自它检索到的材料，没有哪家服务商能要求平台删掉某条结论——凡是承诺「内部渠道删帖」的，基本可以判定不靠谱。可行做法是找到那条错误信息的源头（往往是一篇早期旧稿或第三方转述），修正或下线源头，再用更多准确材料把正确表述的比重压上去。这个过程有时要几周，急不得。