GEO从零到精通第五课-ai选用内容的逻辑

GEO第一步，别和AI的阅读习惯较劲

先聊个扎心的事实：你以为你在跟人竞争，其实你在跟AI的阅读习惯较劲。

过去我们做内容，脑子里想的是"读者喜欢看什么"。标题要抓眼球，开头要有悬念，中间要有干货，结尾要有金句。这套逻辑运行了十几年，大家都习惯了。

但现在游戏规则变了。

你想想看，现在越来越多人遇到问题，第一反应不是打开搜索引擎，而是直接问AI。"我家猫不吃东西怎么办？""面试紧张怎么克服？""晚上失眠有什么好办法？"这些问题，以前是被搜索引擎分发给各个网站，用户自己点进去看。现在呢？AI直接给你一个综合答案，用户连点击的欲望都没有了。

问题来了：AI给出的那个"综合答案"，内容是从哪来的？

答案是：从互联网上的各种文章里"摘"出来的。

AI会在海量内容里筛选、提取、整合，最后组成一个它认为最好的回答。如果你的内容被选中了，恭喜你，你相当于获得了一个超级曝光位。如果没被选中，不好意思，就算你写了一万字的干货，也可能石沉大海。

这就是GEO要解决的核心问题：怎么让你的内容更容易被AI"看见"、"理解"、并且"引用"。

AI偏好的内容特征：老老实实说人话的内容更吃香

那AI到底喜欢什么样的内容呢？

我研究了大半年，测试了上百篇文章，最后得出一个结论，说出来可能会让你有点意外：AI喜欢的，其实是"老老实实说人话"的内容。

没错，就这么简单。

但"简单"不等于"容易做到"。因为大多数人写东西的时候，都有一些根深蒂固的坏习惯。

比如，喜欢"铺垫"。

你问"宝宝半夜咳嗽怎么办"，很多人上来就写："咳嗽是儿童常见的呼吸道症状，尤其在季节交替的时候更加频繁。据统计，我国每年有超过XX万儿童出现咳嗽症状……"

停停停，我问的是怎么办，你给我科普流行病学数据干嘛？

这种开头，人类读者看了可能会觉得"好专业"，但AI看了只会觉得"好啰嗦"。因为AI的核心任务是帮用户解决问题，你绕了半天不进入正题，它凭什么引用你？

再比如，喜欢"端着"。

很多人写东西的时候，会不自觉地切换成"论文模式"。用词要高级，句式要复杂，最好再引用几个专业术语，显得自己很有水平。结果呢？AI读了半天，发现你说的话它都认识，但组合在一起就是不知道你想表达什么。

还有一种常见问题，叫"信息堆砌"。

就是把所有相关的知识点一股脑塞进文章里，没有逻辑、没有层次、没有主次。这种文章，人类读者看了头疼，AI更是一头雾水。它不知道你的核心观点是什么，也不知道哪些内容是重点，最后只能放弃，去找别的更清晰的来源。

所以你看，AI的"审美标准"其实很朴素：结构清晰、层次分明、直击问题。

翻译成大白话就是：别绕弯子，说重点，说清楚。

GEO实操方法：三段式内容结构

好了，原理讲完了，接下来说点实操的。

经过反复测试和总结，我发现了一个非常好用的内容框架，姑且叫它"三段式结构"吧。用这个结构写出来的文章，被AI引用的概率会大大提高。

这个框架的核心思路是什么呢？其实就是模拟一个真正懂行的朋友在回答你的问题。

你想想看，如果你问一个靠谱的朋友"减肥期间早餐应该吃什么"，他会怎么回答？

他绝对不会说："减肥是一个复杂的系统工程，涉及饮食、运动、睡眠、心态等多个维度。在这个体系中，早餐作为一天中的第一餐，承担着启动新陈代谢的重要作用……"

不会的，没人这么说话。

一个正常的朋友会直接告诉你："早餐吃高蛋白低糖的，比如鸡蛋、燕麦、酸奶这些。"

然后他可能会补充一句原因："高蛋白能扛饿，低糖不容易让你血糖忽高忽低，否则上午十点你就饿得想吃零食了。"

如果他比较贴心，还会根据你的情况给点建议："你不是每天赶着上班吗？那就前一天晚上泡好燕麦，早上直接倒点酸奶切点水果，两分钟搞定。"

最后可能还会多嘴一句："对了，如果你想效果更好，早饭后出门走十分钟，比你花钱买什么酵素管用多了。"

你发现了吗？这就是一个自然的、完整的回答结构：先给答案，再解释为什么，最后给个延伸建议。

这个结构之所以有效，是因为它完美契合了AI的"阅读习惯"。AI要找的是"能直接解决用户问题的答案片段"，你的第一段就把答案亮出来了，它一看就知道这是它要找的东西。然后中间的解释让它确认你的答案是有道理的，不是瞎编的。最后的延伸建议让它觉得这个内容很完整，可以打包带走。

第一段：开头直接点题，精准回答问题

我来拆解一下这三段分别应该怎么写。

第一段，开头要点题，直接回答问题。

注意，是"直接"，不是"逐渐"。

很多人写文章喜欢"渐入佳境"，觉得一上来就把答案说了，后面就没东西写了。这个担心是多余的。你想想用户为什么会搜索这个问题？因为他急着要答案啊。你拖拖拉拉半天不说，他可能早就划走了。

更关键的是，AI在抓取内容的时候，对开头部分的权重是很高的。如果你的第一句话就和用户的问题高度相关，AI马上就能判断出"这篇文章是回答这个问题的"。反之，如果你开头绕了一大圈，AI可能压根不知道你在说什么，直接把你过滤掉了。

所以，第一段要做到的就是一件事：用户看完第一句话，就能知道你要说什么。

举个例子，用户问"晚上睡不着怎么办"。

不太好的开头："现代人生活压力大，睡眠问题越来越普遍。根据最新研究，我国有超过三亿人存在不同程度的睡眠障碍……"

这种开头，AI看完只能得出一个结论：这篇文章和睡眠有关。至于能不能解决用户的问题，不知道。

好的开头："晚上睡不着，可以试试睡前两小时不看手机、泡个热水脚、把卧室温度调到二十度左右。这三个方法我亲测有效，能让大多数人的入睡时间缩短一半以上。"

这个开头，AI一看就知道：这篇文章是教人怎么解决失眠问题的，而且给了三个具体方法。完美匹配。

第二段：中间分层展开，增强答案说服力

第二段，中间要分层，多维度展开。

这一段的目的是什么呢？是让你的答案更有说服力。

第一段给出了答案，但用户可能会想：为什么是这个答案？有没有其他选择？我的情况适不适用？

第二段就是来回应这些疑问的。

怎么展开呢？有三个常用的维度，你可以根据话题选择一个或者组合使用。

第一个维度，是解释原因。

就是告诉用户"为什么你的答案是对的"。这个维度适合那些用户可能半信半疑的话题。

比如你说"减肥早餐要吃高蛋白"，用户可能会想：为什么？是谁规定的？高蛋白不是增肌用的吗？

这时候你就要解释："高蛋白的食物消化得慢，能让你有饱腹感，不容易饿。而且蛋白质的食物热效应比较高，身体在消化蛋白质的时候本身就要消耗更多热量。相比之下，如果你早上吃一堆碳水，血糖会快速升高然后快速下降，到了十点钟你就会特别想吃零食。"

这么一解释，用户就信服了，AI也会觉得你的内容很专业、很靠谱。

第二个维度，是进行对比。

就是把你推荐的方案和其他常见方案放在一起比较，突出你的答案的优势。这个维度适合那些用户已经有了一些固有认知、但认知可能是错的的话题。

还是减肥早餐这个例子。很多人觉得"不吃早餐可以减肥"，或者"早上吃点包子馒头随便填填肚子就行"。

这时候你就可以对比："很多人觉得不吃早餐能减肥，其实恰恰相反，不吃早餐会让你午饭吃更多，整体热量反而超标。还有人习惯早上吃包子、油条这些，好吃是好吃，但一个肉包子就有两三百大卡，吃两个相当于一顿午饭了。相比之下，一个水煮蛋加一碗燕麦粥，热量还不到两百大卡，饱腹感却更强。"

这种对比，能让用户一下子就明白你推荐的方案好在哪里。AI在抓取的时候，也会觉得你的内容很有信息量，不是那种空洞的建议。

第三个维度，是区分场景。

就是根据不同人群、不同情况，给出不同的具体建议。这个维度适合那些"因人而异"的话题，能让你的内容覆盖更多的搜索需求。

比如减肥早餐，不同人的情况确实不一样：

"如果你是上班族，时间紧张，可以前一天晚上用杯子装好即食燕麦片，早上倒点牛奶或酸奶，拌一拌直接带走。如果你是学生党，食堂里尽量避开油条、肉饼这些，选择白煮蛋加杂粮粥。如果你在家办公，时间比较充裕，可以做个牛油果鸡蛋三明治，全麦面包加煎蛋加几片牛油果，好吃又健康。"

这种场景化的建议，用户读起来会觉得"哇，好像就是在说我"，AI读起来也会觉得你的内容很全面，能满足不同用户的需求。

第三段：结尾延伸建议，给出行动抓手

第三段，结尾要延伸，给出下一步行动建议。

这一段的目的是什么呢？是给用户一个"行动的抓手"。

很多文章的问题是，道理讲了一堆，看完之后用户还是不知道该干嘛。结尾的延伸建议，就是帮用户跨过"知道"和"做到"之间的那条沟。

而且，这种延伸建议还能让你的内容和用户产生更强的"连接感"。用户会觉得你不是在灌输知识，而是在真心实意地帮他解决问题。

延伸建议怎么写呢？有几个常用的方向：

第一种，给一个"低门槛的下一步"。

就是告诉用户，如果想进一步，最简单的做法是什么。

比如减肥早餐这个话题，你可以说："如果你刚开始调整饮食，明天早上可以先试试把主食换成燕麦，其他不变。习惯了之后，再慢慢加入水煮蛋、减少糖分。一步一步来，别指望一口吃成瘦子。"

第二种，补充一个"加分项"。

就是在核心答案之外，再给一个锦上添花的建议。

比如："如果想效果更好，早餐后可以安排十分钟的快走。不用专门换运动服，就正常走路上班或者上课，稍微加快点速度就行。早餐后运动可以帮助消耗刚刚摄入的热量，比晚上运动效率更高。"

第三种，预防一个"常见坑"。

就是提醒用户避免一些常见的错误，让他少走弯路。

比如："有一点要注意，很多人觉得果汁是健康的，早上喝杯果汁挺好。其实不然，果汁里的糖分很高，而且缺少纤维素，喝下去和喝糖水差不多。要吃水果的话，直接吃整个的水果，别榨汁。"

这几种方向可以根据话题灵活选择，也可以组合使用。核心原则就是：让用户看完你的内容之后，知道下一步该干什么。

框架不是限制，是与AI沟通的桥梁

好了，框架讲完了。

我知道，听到"框架"两个字，很多人可能会有点抵触。觉得写东西嘛，应该是自由发挥，靠灵感、靠才华，搞什么框架，多匠气啊。

我以前也这么想。

但后来我想明白了一件事：框架不是用来限制你的，是用来帮你和AI沟通的。

你想想，我们写文章，本质上是在传递信息对吧？传递信息就得考虑接收方的接收习惯。你跟东北人唠嗑，就别端着文绉绉的架子。你跟长辈解释问题，就得有耐心，多打几个比方。

AI也是一样的。它有它的"阅读习惯"，有它的"理解方式"。你的内容如果符合它的习惯，它就能快速理解、准确抓取。你的内容如果不符合它的习惯，它就会困惑、犹豫，最后可能就放弃了。

框架的作用，就是帮你把内容"翻译"成AI能快速理解的格式。

而且说实话，三段式结构对人类读者也是友好的。谁不喜欢看开头就直接给答案、中间有理有据、结尾还有行动建议的文章呢？这种文章读起来清爽、不浪费时间、获得感强。

所以，用框架写作，其实是一种双赢：AI喜欢，读者也喜欢。

GEO的核心价值：AI时代内容创作者的新机会

最后，我想说说为什么我觉得GEO这件事很重要，值得花时间去研究。

你有没有发现，这两年内容创作的门槛好像越来越低了？

以前你想写篇文章，得有文笔、有知识储备、有表达能力。现在呢？随便打开一个AI工具，输入个关键词，它就能给你生成一篇还算通顺的文章。很多人开始焦虑：AI都能写文章了，我们还写个什么劲？

但如果你换个角度想，这其实是个机会。

AI能生成内容，说明内容的供给会越来越多。供给多了，用户就更需要有人帮他们筛选、整合、把关。这个"帮他们筛选整合把关"的角色，目前就是由AI助手来扮演的。

而AI助手在筛选整合的时候，它不是凭空创造，它需要引用。它需要找到那些靠谱的、清晰的、能直接解决问题的内容来引用。

如果你能成为那个"被引用的人"，你就相当于在AI时代抢到了一个超级流量入口。

这就是GEO的价值所在。

它不是什么花里胡哨的新概念，它是内容创作者在AI时代必须掌握的底层能力。你不需要去跟AI"竞争"谁写得多，你需要的是让AI"选择"你。

怎么让它选择你？就是把你的内容写得它看得懂、用得上。

而这一切的起点，就是今天讲的三段式结构。

课程总结与实践作业

好了，今天的内容就到这里。作为课程的第一节，我没有讲太多复杂的技巧，主要是帮你建立一个基本的认知框架。

核心就三点，你可以回去慢慢消化：

• AI喜欢的内容，不是最华丽的，是最清晰的。
• 开头就点题、中间分层讲、结尾有延伸，这个结构几乎适用于任何话题。
• 框架不是限制，是你和AI沟通的桥梁。

今天布置一个小作业：找一个你熟悉的领域，模拟一个用户可能会问的问题，然后用三段式结构写一篇三百字左右的短文。不用写得多完美，先按框架走一遍，找找感觉。