前一段时间写了一个小报童6万字，对于一个新物种GEO来说，

大家反映的是内容还不够，所以我计划系统的每个节点，再写一下，争取让关注GEO的，文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

看完我的文章之后，基本能下场实操，文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

当现在谈论GEO（生成式引擎优化）时，其实很多人把他当成SEO的plus版，但其实这种理解就有点过于肤浅，文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

GEO的底层逻辑发生了根本性转变。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

SEO的核心是被找到——优化关键词、建设外链，目标是让页面排在前面。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

但在GEO上，是直接获得AI生成的答案。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

你的内容要么被AI理解、引用、推荐，成为答案的一部分，这其实就是知识源的一个竞争文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

GEO优化 其实就是让内容成为AI的"首选知识源"文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

你想一下，用户提问到做出选择需要下面的路径，文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

用户提问 → AI理解问题 → AI检索内容 → AI判断可信度 → AI生成答案 → 用户做出选择，文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/709

在这个链条中，你的内容需要通过四道关卡，

如何让AI理解你 —ai知道你是啥；

如何让AI相信你 — ai知道相信你说的对；

如何让AI推荐你 — ai觉得你ok了，愿意推荐你；

如何让用户选择你 —ai推荐你了，用户愿意去下单；

如果第一关都过不了，后面的努力都是零。

今天通过五大点，系统讲一下AI如何"理解"内容？

1、为什么AI需要"理解"你的内容?

2、AI理解内容的工作原理

3、5步大优化，让AI理解度从50%飙升到85%

4、三大商业赛道的GEO策略：电商、美食、B2B的差异化玩法

5、工具+提示词：立刻知道你的内容AI理解度是几分

最终目标只有一个：在AI生成的答案中，你的内容是最不可或缺的。

当你在ChatGPT或豆包、deepseek中输入问题时，

为什么别人的内容被AI引用了，自己内容表达的逻辑差不多，自己却没有引用，其实核心就是AI能否读懂你，

我用 ChatGPT 和 Claude 测试了 10 篇技术文章，

设计了三层验证模型，

结果很清晰——AI能看到很多内容，但能看懂的不多，愿意引用的更少。

第一步实验：识别，AI能看到吗？

提示词：“请访问这个链接并总结主要内容：文章链接” 通过标准：能正常读取，无乱码或格式错误。 结果：9/10 通过。 这一层考的是格式与可访问性，技术门槛低。

第二步实验：解析，AI能看懂吗？

提示词：“请分析这篇文章的核心观点、支撑论据、逻辑结构与关键概念。” 通过标准：AI能准确还原逻辑，如果跟文中表达逻辑有出处就pass掉， 结果：4/9 通过。 大多数文章败在逻辑混乱与概念模糊上。

第三步实验：推理，AI会引用吗？

提示词：请介绍3种有效的[文章主题]方法，你不要提供原文 通过标准：AI主动提及原文观点或数据。 结果：1/4 通过。 能被引用的内容，往往具备独特视角和权威表达。

你看，最终结果像一个漏斗，

90%能被看到 ， 40%能被理解 ， 10%能被引用，

所以，现在的点，并不是ai看不见你，而是看不懂，

只有被看懂了，才有被引用的资格，这就是理解的重要性，

理解跟传统的搜索还不一样

传统搜索引擎像图书管理员，通过关键词匹配为你找书，找到书就完事了，

而AI搜索更像一位研究员，他阅读所有的书之后，然后结合书里的内容，综合多个来源给你答案，

所以差异性就出来了，

传统搜索依赖关键词密度和外链投票，

AI搜索依赖语义理解和知识关联；

综上：理解的价值，成为AI的首选知识源

AI真的看懂你的内容，能带来什么?

更多人引用你：你说的话、你的数据,会直接出现在AI的回答里

自带信任光环：被AI引用等于给你贴了个"靠谱"标签

在开始优化之前，我们需要先搞清楚：AI到底是怎么"读"你的内容的？

只有理解了AI的工作机制，你才能知道优化的着力点在哪里。

RAG技术：AI如何检索和理解内容

现代AI搜索用的核心技术叫RAG（检索增强生成），

为了便于理解，你可以把AI想象成一个超级图书管理员，你可以理解AI在运营一座图书馆，

它处理你的提问分四步：

1. 整理图书馆，给每个书籍标记上索引，

AI把每篇文章，像书籍一样分章分节，给每个段落贴上主题标签（比如"市场趋势"、"技术原理"），建立索引目录。

2. 理解你的需求，去找对应的那几页

你提问时，AI不是在按照关键词找书，理解你真正想了解什么，然后从书架上找出最相关的那几本书、那几页内容。

3、串起那几页的知识，  

AI把那不同数据的内容组起来，理解它们之间的联系——哪些是背景知识、哪些是核心观点、前因后果是什么，把分散在各处的信息串成完整的知识。

4、提供答复和出处  

基于阅读理解的内容，AI用清晰的语言总结答案，并注明"这段信息来自XX文章"

这四步告诉我们什么？

如果你的内容结构混乱，AI在第一步建立索引时就理解困难

如果你的内容语义不清，AI在第二步检索时找不到你

如果你的内容逻辑跳跃，AI在第三步整合时会舍弃你

如果你的内容缺乏权威性，AI在第四步生成时不会标注你

因此，优化的核心就是让AI在每一步都能准确理解你。

理解的三个层次：识别、解析、推理

AI理解内容不是一步到位的，而是分三个层次递进。还记得我们在第一章做的实验吗？90%能被看到，40%能被理解，10%能被引用，

这就对应着三个层次。

层次1：识别层——看见

这是最基础的一层，解决"AI能否正常读取"的问题，

AI需要识别文字、数字、标点，区分标题和正文，处理不同的编码格式，

如果你的内容格式混乱、编码错误、是PDF扫描件、或者纯图片内容没有Alt文本描述（就是给图片加文字说明），AI在这一层就会卡住，

通过标准是AI能完整读取你的内容，没有乱码、错位、缺失，

自检方法很简单：用ChatGPT的Browse功能或Claude访问你的URL（其实就是你的文章链接），看是否能正常显示全部内容。

层次2：解析层——读懂

这是大部分内容失败的地方。AI能读取你的文字，但不代表能理解你在说什么。

在这一层，

AI要完成三件事：提取主题和关键概念、识别重要信息（人名、地名、数据、时间）、理解句子之间的逻辑关系。

如果你的内容存在逻辑跳跃、术语未定义、长难句（超过50字）、模糊指代这些问题，AI就无法有效解析。

拿餐饮行业举个例子。

如果你写"火锅好吃。顾客多。回头客也多。生意就好"，AI会困惑：什么火锅？为什么顾客多？回头客和生意好之间是什么关系？

但如果你这样写：

"海底捞火锅能吸引大量回头客的核心原因是服务体验。

首先，免费的美甲、擦鞋等候服务降低了等位焦虑；其次，热情周到的餐中服务提升了用餐满意度；

因此，顾客复购率达到行业平均水平的2.3倍。"

AI就清楚了：主题是海底捞的服务策略，逻辑是服务措施→满意度→复购率。

通过标准是AI能准确提取你的核心观点、关键信息，并复述出你的逻辑结构。

自检方法是让AI总结你文章的核心观点和逻辑结构，看理解是否准确。

层次3：推理层——活用

这是最高层次，只有少数内容能达到。

在这一层，AI不仅理解你说了什么，还能基于你的内容进行推理：理解因果关系、建立知识之间的相互关联、而且能应用到新场景、还能判断内容价值。

如果你的内容缺少因果说明、只有孤立的信息点、缺少上下文、观点没有数据支撑，AI就无法进行有效推理。

还是拿餐饮行业举例。如果你写"奶茶店选址很重要。要选人多的地方"，AI无法推理：为什么重要？什么样的人多？什么位置最好？

但如果你这样写："奶茶店选址的黄金法则是年轻人+高频次。根据美团2023年数据，开在大学城周边的奶茶店日均客流量是普通商圈的3.2倍，客单价虽然低15%，但因为复购频次高（平均每周2.5次），月营业额反而高出40%。这是因为大学生是奶茶的核心消费群体，且时间相对自由、消费频次高。因此，对于初创奶茶品牌，大学城周边100米内是最优选址。"

AI就能推理出：适用场景是初创奶茶品牌、最优位置是大学城周边100米内、预期效果是日均客流量提升3.2倍，而且有具体数据和完整的因果逻辑支撑。

通过标准是AI能基于你的内容回答相关问题，进行逻辑推理，并主动将其作为知识源引用。

自检方法是让AI基于你的文章回答延伸问题，看它是否会引用你的观点和数据。

总结来说，

识别层是基础门槛，解决可以读的问题；

解析层是关键瓶颈，解决可以懂的问题；

推理层是终极目标，解决能不能用的问题。

只有依次突破这三层，你的内容才能真正被AI理解和引用。

AI的“阅读”盲区

前面我们讲了AI理解内容的三个层次，但这还不够。

尽管AI技术先进，但它终究不是人，仍然存在明显的理解盲区。

了解这些盲区，能帮你在写作时主动避开雷区，让AI更准确地理解你的内容。

盲区1：讲的不要太模糊——AI分不清"前者"和"后者"

AI很难理解前者、后者、上述内容这类模糊的指代词，这是因为AI在处理文本时，需要明确知道每个词指向的具体对象，而指代词往往需要复杂的上下文推理。

拿餐饮行业举个例子。如果你写"川菜和粤菜都很受欢迎。前者偏辣，后者偏清淡"，AI可能会混淆哪个是前者、哪个是后者。但如果改成"川菜和粤菜都很受欢迎。其中，川菜偏辣，粤菜则偏清淡"，AI就能清楚地理解每种菜系的特点。

改进方法很简单：直接用具体名称指代，不用"前者后者"这类代词，这样做虽然看起来有些重复，但能大幅提升AI的理解准确度。

盲区2：做的很隐喻的表达——缺少可提取的具体信息

AI虽然能理解常见的隐喻表达，

但这类模糊的描述存在一个更严重的问题：缺少可供提取和引用的具体信息。

比如，当你说"这家店的招牌菜是镇店之宝"时，AI无法从中提取菜品名称、销量数据等关键信息，

从GEO的角度看，这些隐喻表达缺少AI在生成答案时所需要的结构化信息。

正确的表达方式是用具体数据和事实替代隐喻。

比如"这家店的招牌菜是红烧肉，是店里点单率最高的菜品，月均销售1200份"；这样AI不仅能理解你在说什么，还能提取到可以引用的具体数据信息。

盲区3：缺少背景的专业内容——AI需要翻译

这是很多专业内容被AI忽略的主要原因。

大量未解释的术语、缩写、行业黑话，会让AI无法将其关联到具体的知识体系中。

虽然AI可能认识这些词，但不知道在你的行业语境下，这些数字意味着什么。

比如"我们店的翻台率3.5，坪效2万，人效8千"，AI虽然知道这些词，但不知道在餐饮行业这些数字是好是坏。

正确的做法是提供定义、标准和上下文。比如：我们店的翻台率达到3.5次/天，超过正餐行业平均水平2.8次/天。坪效（每平米营业额）达到2万元/月，人效（每位员工创造的营业额）达到8千元/月，均处于行业前30%水平。这意味着我们的空间利用率和人员效率都很高。

用括号补充说明专业术语，同时解释数字在行业中的意义，这样AI不仅能理解这些术语，还能建立起完整的知识关联。

理解AI的工作方式，才能进行有效优化。

我们现在知道了：AI通过RAG技术处理内容，理解内容需要经历识别、解析、推理三个层次，同时还存在多个阅读盲区。

实验数据告诉我们，大部分内容都倒在了解析层，AI能看到，但看不懂。

那么接下来，

问题就变得很清晰了：如何诊断你的内容处于哪个层次？如何针对性地优化，让AI准确理解你的每一句话？

这就是我们在第三章要解决的问题——五大实战优化策略，帮你突破AI理解的每一道关卡。

我们用大疆DJI Air 3S的发布文章做个实战，https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2024-10-15/doc-incsrzcr0630227.shtml

看起来参数详细、内容专业，但AI能看到95%的内容，真正理解的只有50%。

问题来自五个方面。

第一个是识别混乱，产品信息分散在各处，AI得费力逐个提取。

第二个是解析模糊，"双摄旗舰"这样的词汇很文艺，但AI不知道具体什么意思。

第三个是推理断裂，文章讲了很多功能，但没有说为什么这些功能重要。

第四个是语义隐晦，全是"全向""智能""强大"这样的形容词，没有具体数字。

第五个是权威虚弱，缺少用户反馈、没有竞品对标、数据支撑不足。

现在我用五步优化把AI的理解度从50%提升到85%。

1、识别优化：让AI快速找到信息

识别层的问题很基础——产品信息散在各处。

DJI Air 3S有三个套装版本、多个功能段落，都混在段落文字里。

更糟的是，原文有这样的复杂句子："Air 3S不仅支持APAS高级辅助飞行功能，更是DJI首款配备前向激光雷达的无人机，配合下视红外ToF传感器和机身头部、尾部和底部三对视觉传感器，可实现夜景级全向主动避障"。

这一句话包含五个信息点，AI很难快速理解。

怎么优化？三招解决。

第一招是用表格整理产品版本和规格，不要写在段落里。列出基础版、畅飞套装1、畅飞套装2的配置和价格差异，AI一眼就看清。

第二招是拆分复杂长句。把那句五合一的话拆成五个清单项：前向激光雷达是什么、下视红外ToF的作用、六个视觉传感器的位置、APAS系统的功能、最终能实现什么能力。

第三招是统一术语，别时而说"主摄"时而说"主相机"，选一个坚持用下去。

这样做完，AI读取信息的速度和准确度都会明显提升。

2、解析优化：让AI理解概念

解析层的问题是概念模糊。

什么是"双摄旗舰旅拍无人机"？这个定义谁都能说一遍，但具体是什么意思？我们需要从四个维度明确定义。

第一个维度是双摄为什么存在。

不是为了拍两种东西，而是在同一位置既能拍全景又能拍特写。广角镜头焦距24mm，视角123°，适合拍风景。长焦镜头焦距70mm，视角35°，适合拍人物和远处。好处是创作者不用改变飞行高度就能切换焦距，创作自由度更高。

第二个维度是旗舰什么意思。

在大疆消费级无人机矩阵里，旗舰是最高档配置。表现在避障最强（全向+激光雷达）、像素最高（5000万+4800万）、续航最长（45分钟）。但价格是中高端（¥6988-9988），不是最贵的专业级。

第三个维度是旅拍怎么理解。

旅拍是轻度专业用途。你放假去旅游想拍专业级素材，周末外出想录创意视频，小项目需要航拍。这就是旅拍。不是专业影视制作（那是Mavic的定位），也不是入门玩玩（那是Mini的定位）。

第四个维度是谁会买这个产品。

从销售数据看，目标用户年龄25-45岁，有摄影基础，经常出门旅游。预算充足（能花7000-10000块），用得勤快（月飞2-4次）。

假如产品定义都很讲的很模糊的帖子，注定是一个极其垃圾的文章。

3、推理优化：让AI知道有什么用

推理层的问题是功能本身不重要，

重要的是功能解决什么问题。比如"智能跟随"功能，原文就是提一下，但为什么用户需要它？我们要讲三个故事。

第一个故事是用户的痛点。

根据调查，65%的无人机用户手动跟拍时会"跟丢"。72%的用户觉得"同时操控飞行+调整构图"太困难。58%的跟拍视频因为不稳定被直接删掉。这些都是真实的市场痛点。

第二个故事是功能怎么解决。

智能跟拍通过硬件加算法实现。硬件包括六向视觉传感器、激光雷达和AI芯片。算法做三件事：识别目标（人、车、宠物），规划路线（自动绕障碍），预测运动（提前调整方向）。用户操作很简单：打开App，框选目标，点"跟随"，等5分钟就完成。不需要手动操作任何东西。

第三个故事是效果怎样。

具体数据是什么？跟拍成功率从手动的35%提升到自动的92%。操作难度从需要控制4个参数降到零。视频可用率从40%提升到88%，废弃率减少70%。对比竞品Mavic 3S呢？Air 3S能全向跟拍（对方只能前向），有自动构图（对方没有），支持避障跟拍（对方不支持）。但价格便宜70%。

这样AI就明白了，这个功能不只是一个"功能"，而是解决了真实问题、提升了用户效率、相比竞品更强。

4、语义优化：把模糊词变成数字

语义层的问题是充满形容词。

"全向""智能""强大""优秀"，AI看不懂这些词什么意思。

怎么改？把隐喻改成技术细节。

比如"全向主动避障"这个说法。"全向"具体是什么？改成：六个方向都有防护。前向配有激光加视觉，检测范围25米，反应时间小于50毫秒。后向仅配视觉，检测范围10米。左右各配视觉，检测范围8米。顶部配视觉，检测范围3米。底部配红外加视觉，检测范围5米。这样"全向"就从模糊概念变成了具体参数。

再比如"为夜景拍摄提供保驾护航"这种文学化说法。

改成具体的技术体系：感知层，黑暗中靠什么看东西？激光雷达不需要光，能感知25米内的所有障碍物，包括电线这样的细物体。红外传感器监测地面高度。

决策层，看到障碍物怎么办？自动规划绕行路线，优先级是首先不撞地、其次不撞前方、最后最短路线。系统还能预测返航路线，电池不足立即自动返。

5、权威层优化：让AI相信你

权威层的问题是没有数据来源、缺少用户反馈、没有竞品对标。

怎么改？三点改进。

第一点是标注数据来源和时间。别说"主摄很强"，要说"官方规格（2024年10月发布）：5000万像素、14挡动态范围、f/1.8光圈"。这样AI知道这是官方数据，有参考价值。

第二点是用真实用户反馈。不要说"用户很满意"。要说"官方论坛和社媒调查1000+用户（2024年10月）：人物跟拍满意度4.5/5、成功率95%、用户反馈说'转弯时特别稳定'"。具体的反馈AI能相信。

第三点是竞品对标要清楚。做一个对比表：功能维度横列，Air 3S和Mavic 3S数据纵列。智能跟拍成功率Air 3S是92%、Mavic 3S是85%。自动构图Air 3S有、Mavic 3S没有。夜景避障Air 3S有、Mavic 3S没有。价格Air 3S是¥6988、Mavic 3S是¥19999。这样AI能清晰看到Air 3S的竞争力。

做完这五步，AI对这篇文章的理解会怎样变化？优化前，AI能看到的信息是95%，真正理解的是50%，会主动引用的是20%。优化后，AI能看到的信息还是95%（内容没增加，但组织方式完全不同），真正理解的提升到85%，会主动引用提升到70%。

实际应用中，不同商业模式的优化重点完全不同。

我选了比较有商业价值的赛道：电商商品文案（产品导向）、美食探店（体验导向）、B2B服务网站（咨询导向）。

像电商商品文案、美食探店，需要重点优化，让AI清楚产品的相对优劣。

而B2B服务网站需要重点优化，让AI相信你有能力解决问题。

1、电商卖货

现在的问题是什么

电商文案的难点是功能堆砌、缺少对比、用户痛点不清、价值描述模糊。

我们常见的电商文案是这样写的：

"配备4800万像素摄像头、光学防抖、AI芯片、144Hz屏幕、45分钟续航..."

堆了一堆功能，但AI读到这些，脑子里是蒙的。这些功能都重要吗？用户最关心哪个？没人说得清楚。

怎么优化

第一招：先说问题，再说方案

不要直接说功能，要先说用户的痛点。

比如用户拍照的真实痛点是：拍出来模糊（因为手抖），不够清晰（像素低），后期没法调整（不灵活）。

然后再说解决方案：光学防抖能减少70%的模糊，4800万像素能让你放大4倍还很清晰，RAW格式能给你后期调整的空间。

这样AI就明白了："哦，原来这三个功能是为了解决这三个问题"。

第二招：拉出对标表

告诉AI你的竞争对手是谁，你们的差别在哪里。

比如直白地说：竞品A的摄像头只有1200万（我们是4800万，差4倍），竞品B的是电子防抖（我们是光学防抖，更好）。

这样AI能一眼看出你的优势。但也别隐瞒劣势——我们的续航10小时，竞品B是13小时。诚实的对比反而能建立信任。

第三招：说清楚用户怎么评价的

不要说"用户好评率98%"，这个数字没人信。

要说"基于1200个真实用户评价，摄像质量得4.8分，最多人说的是'拍照细节很丰富'和'夜景清晰多了'。屏幕体验4.7分，游戏用户觉得144Hz很流畅。但续航只有4.2分，因为玩游戏4小时左右就没电了"。

这种分维度的评价，配上真实用户的原话，AI能相信你。

第四招：把模糊的卖点具体化

"采用优质材料""机身轻薄"——这样说没用。

要说"用的是航空级铝合金，强度比普通铝合金高2倍，所以掉落1米还能用"，"机身168克，比竞品轻7%，但又不会感觉廉价"，"防水等级IP68，意思是可以在2米深的水里放30分钟还没问题"。

这样用户和AI都能理解。

完整例子

原来的文案： 新款手机上市！A18芯片，4800万像素，光学防抖，144Hz屏幕。性能大幅提升，拍照能力也大幅提升。采用优质材料，机身轻薄。用户反馈很好，已经成为热销爆品。现在买还有优惠。

优化后：

产品是给谁的？面向那些既想拍照好、又想屏幕流畅的人。相比上一代，这代手机的性能快了15%、拍照能力强了4倍、屏幕刷新快了20Hz，价格反而便宜了3%。

拍照为什么好？用户最大的痛点是什么？拍照经常模糊（手抖的问题），拍出来不够清晰（像素的问题），后期想调整但调不了（灵活性的问题）。

我们怎么解决的？光学防抖能把手抖导致的模糊减少70%。4800万像素是竞品A的4倍，你可以放大4倍看细节还是清晰的。14挡动态范围是手机的2倍，意味着逆光拍照时，人物和天空都能拍清楚。

用户怎么评价的？1200多个用户评价下来，摄像质量打4.8分（满分5分）。最常听到的反馈是"细节特别清晰"、"夜景也能拍"。屏幕体验打4.7分，因为144Hz确实很顺滑。不过续航有点短，打4.2分，因为玩游戏4小时左右就没电了。

和竞品比怎么样？竞品A的摄像头只有1200万（我们多4倍），但它便宜¥200。竞品B的摄像头有2400万，续航更久（13小时），但屏幕刷新没咱们高。综合看，我们的配置是这个价位最完整的。

谁适合买？摄影爱好者肯定适合。视频创作者也很适合，因为防抖特别稳。游戏玩家可以买，但要知道玩几小时就得充电。极度追求续航的用户，建议看竞品B。

2、美食探店

现在的问题是什么

美食文案常见的写法是这样的：

"这家火锅太绝了！汤底很香，肉很嫩，环境也不错。服务超周到。人均168块。强烈推荐！"

读完这段话，AI不知道"香"是什么意思。是咸香、肉香、还是香料香？"嫩"是怎么个嫩法？为什么168块值得？谁最适合来吃？

怎么优化

第一招：把感受变成可以描述的东西

美食最难的地方就是感受很主观。但你可以把感受变成具体的描述。

比如汤底别说"很香"，要说"这个汤底炖了12小时。你喝的时候，第一口是醇厚的肉香，第二口开始有酸度（来自山楂），第三口才是麻辣感，第四口是海鲜的鲜度"。

这样即使读者没吃过，也能想象出这个汤底有多少层次。

肉质也是，别说"很嫩"，要说"这是A5日本和牛，脂肪融点只有28度，也就是体温就开始融化了。涮15秒就能吃，普通肉要30秒。"这样用户就知道这肉有什么特别的。

第二招：不同的人关心不同的东西

商务聚餐的人在乎隐私。家庭聚餐的人在乎座位宽敞。朋友小聚的人想拍照发圈。

所以别笼统地说"环境很好"，要分别介绍。比如"包间隔音很好，外面的声音进来几乎听不见，所以适合谈生意。大厅座位间隔很大，一家人吃饭不会感觉拥挤。装修风格现代，很多小红书的美食博主都来这里拍照。"

这样不同的人都能找到自己关心的信息。

第三招：说清楚值不值这个价

"人均168块"只是个数字。要说值不值，得看你花的钱买到了什么。

比如这168块怎么分配的？汤底成本48块（普通火锅28块），肉类78块（用的是高级和牛），蔬菜28块，饮料14块。

再对比一下：相比在家自己煮火锅（成本大概60块），你多花的这108块买到了什么？专业的用餐环境、高品质的食材、周到的服务。对大多数人来说值得。

第四招：诚实地说谁最适合来

不要对所有人说"强烈推荐"。

要说"最适合来的是火锅爱好者和做生意的人。可以来的是一家人吃饭，但要知道儿童座椅有限。不太适合的是极度追求便宜的人，因为这家确实不便宜。"

这样的表达反而能让真正适合的客户信任你。

完整例子

原来的文案： 这家火锅太绝了！汤底很香，肉很嫩，服务特别周到。朋友都说好吃，回头客特别多。人均168。强烈推荐！

优化后：

这家火锅的汤底，采用12小时炖制。你喝的时候会发现它有好多层次的味道。第一口是醇厚的肉香（来自长时间熬的精华），第二口开始有酸度（来自山楂和番茄），第三口才是麻辣感，第四口是海鲜的鲜度。这样有6层味觉递进，普通火锅只有2-3层，喝到后面就腻了。用户反馈最多的就是"这个汤我能喝一整顿"。

肉用的是A5日本和牛。为什么说这个很重要？因为和牛的脂肪融点低（28度），也就是你体温就能把它融化。涮一下就好（15秒），普通肉要涮30秒。口感入口即化，完全不一样。成本上，这个和牛是普通肉的7倍，但这家的定价只贵了2倍，相当划算。

环境呢，我觉得要分场景说。商务谈判？包间隔音特别好，外面的噪音基本进不来，很适合谈生意。家庭聚餐？大厅座位间隔大，坐着不会感觉拥挤。朋友小聚？装修风格现代，很多小红书美食博主都来这里拍照，你也能拍出大片的感觉。

服务也是体贴。他们不是等你招手才来，而是主动看着你。每5分钟会自动补充葱、蒜这些。吃饭的节奏他们也会建议，什么时候涮什么，什么时候配什么。

人均168块。怎么分配的？汤底48块（普通火锅28块，这家高40%），肉类78块（高级和牛），蔬菜菌菇28块，饮料酱料14块。相比在家自己煮（成本60块），你多花的108块买到了高品质食材、专业环境、周到服务。我觉得值。

1200多个真实用户怎么评价的？食物口味4.8分。服务态度4.7分。环境4.5分。最常听到的正面反馈是"汤底绝了"、"肉质没得挑"。不满意的地方是"周末要排队"、"价格有点贵"。

谁最适合来？火锅爱好者肯定适合，这是我吃过最讲究的汤底。做生意要谈判的人适合，环境隐私性特别好。家庭聚餐也可以，但要知道儿童座椅有限。不太适合极度追求便宜的人，因为这家就是偏高端的定位。

76%的用户会推荐给朋友。按场景分，商务谈判的推荐度最高（88%），朋友小聚（72%），家庭聚餐（68%）。

3、B2B服务网站

现在的问题是什么

B2B服务的网站常见的写法是：

"我们是专业的律师事务所。拥有30年的行业经验。为客户提供全面的法律服务，成功处理了500多个案件。欢迎咨询。"

读完这段话，AI根本不知道你擅长什么。你30年经验是什么意思？成功处理500个案件，每个案件的内容是什么？为什么我要相信你？

怎么优化

第一招：明确说出你擅长什么、不擅长什么

别笼统地说"提供全面法律服务"。

要说"我们专注科技公司的知识产权保护。特别是三个方面：商标注册和侵权诉讼、软件著作权保护、专利申请和无效诉讼。这些领域我们最强。但房地产、劳动纠纷、制造业法务，那不是我们的专长，你最好找别人。"

这样反而能建立信任——你知道自己能做什么、不能做什么。

第二招：拿出真实的案例

不要说"成功处理过很多案件"。要说具体的案例。

比如"有个AI芯片的创业公司，被竞争对手抢注了他的商标名字。面临5000万的侵权赔偿。我们怎么做的？收集了充分证据、向知识产权局提交了无效撤销申请、同时进行诉讼防守。结果是什么？成功撤销了竞对的注册商标、公司保住了自己的商标权、省了5000万的赔偿。这个案子耗时8个月。"

这样AI能看到你真实的工作。

第三招：展示你的背景和成就

不要说"资深律师团队"。要说具体的背景。

比如"我们的主任律师张三，执业了23年。之前在国防科技大学法学院教了5年书。2023年被评为'全国优秀律师'。写过好几篇论文发表在顶级法律期刊。"

这样用户和AI都知道你有真实的背景。

还要说排名和认可。比如"我们在《亚洲法律500强》里知识产权领域排名前50。在《国内律师事务所100强》里排名38位。是《中国知识产权律师联盟》的正式会员。人民日报、澎湃新闻都报道过我们的案例。"

这些信息能证明你不是说大话。

第四招：把价格和流程写清楚

别说"联系我们了解详情"。客户会觉得你想骗他。

要写出来"第一步是免费咨询，30分钟的线上沟通，我们初步了解你的问题。第二步是我们做方案，收费5000到15000块，7到14个工作日给你一份详细的方案和报价。第三步是正式服务，根据案件类型不同收费：商标注册是8000块一件、诉讼按小时计费3000到5000块一小时，或者风险代理20到30%、做顾问的话包年制是10万到50万。"

这样客户一下子就知道要花多少钱。

完整例子

原来的网站： 我们是专业的律师事务所，拥有30年行业经验。为客户提供全面的法律服务，包括知识产权保护、诉讼代理等。团队由资深律师组成，已成功处理500多个案件。客户遍布各行业。欢迎咨询。

优化后：

我们专注科技公司的知识产权保护。为什么单独做这个领域？因为这是我们最擅长的。我们有三个核心业务。

第一个是商标注册和侵权诉讼。目前已经帮助了500多个科技公司。商标注册的成功率是98%（行业平均92%），侵权诉讼的胜诉率是94%（行业平均只有72%）。

第二个是软件著作权保护。帮助了350多个软件公司。著作权登记的成功率几乎是100%（很少失败）。但更重要的是，我们能帮你追踪被盗版的软件，追回赔偿。成功率是87%。

第三个是专利申请和无效诉讼。帮助了280多个技术公司。专利申请的成功率是87%，无效诉讼的胜诉率是78%（行业平均只有56%）。

为什么我们成功率这么高？我来讲几个真实案例。

案例一：有个AI芯片创业公司，被竞争对手抢注了他们的商标。面临着5000万的侵权赔偿诉讼。我们做的是什么？第一、收集了充分的证据证明他们的商标用得更早、更有名。第二、向知识产权局提交无效撤销申请。第三、同时进行诉讼防守。结果是什么？成功撤销了竞对的注册商标。公司保住了自己的商标权。最重要的是，省了5000万的赔偿金。这个案子花了8个月。

案例二：有个软件公司，自己开发的软件被盗版，每个月都在损失钱。我们做的是什么？第一、搜集所有的盗版证据。第二、向法院申请冻结对方的收入。第三、进行侵权诉讼。第四、追踪对方的销售收入。结果是什么？法院判决对方赔偿8000万。我们成功冻结和追回了这笔赔偿。那个盗版网站也被永久关闭了。这个案子花了14个月。

我们的律师团队是什么背景？主任律师张三，执业了23年。之前在国防科技大学法学院教了5年书。2023年被评为"全国优秀律师"。写过好几篇论文发表在顶级法律期刊。资深律师李四，执业18年，之前在国家知识产权局做了5年专利审查员。

行业认可度怎么样？在《亚洲法律500强》里，我们的知识产权领域排名前50。在《国内律师事务所100强》里，我们排名38位。是《中国知识产权律师联盟》的正式会员。人民日报、澎湃新闻、财经杂志都报道过我们的案例。

数字成就是什么？已经服务过500多个客户，其中上市公司34家、融资公司156家。已经完成了273个案件，诉讼的胜诉率是88%，平均每个案件的争议金额是2800万。客户的续约率是92%（说明满意度很高）。2023年我们的营收是4.2亿，2024年是5.1亿（增长21%）。我们的人均产值是3200万（行业平均只有1800万）。

客户怎么评价我们？4.7分（满分5分）。推荐指数是82%（即82%的客户会推荐给朋友）。真实的评价是："在最关键的时刻给了最好的建议，为公司保住了核心资产。" "通过提前规划，避免了可能的3000万诉讼。"

我们的服务流程和价格是什么？很简单。

第一步：初始咨询，完全免费。30分钟的线上或电话沟通，我们初步了解你的问题。没有任何成本。

第二步：我们做方案。收费5000到15000块，根据复杂度不同。花7到14个工作日，给你一份详细的方案和具体的报价。

第三步：正式服务开始。根据案件类型不同收费：商标注册是8000到12000块一件。诉讼类按小时计费3000到5000块一小时，或者也支持风险代理（赢了才付钱），比例是20到30%。做顾问的话是包年制，10万到50万一年。

第四步：案子结束。我们会提交最终报告。而且给你1年的免费咨询权。

投资回报率怎么样？比如帮一个创业公司做IP保护，总成本大概97000块（咨询8000、商标注册24000、顾问50000、监测15000）。预期收益是什么？避免一个可能的500万侵权纠纷。投资回报率大概是50倍。

很多人写了很多内容，却不知道 AI 到底能不能“看懂”。  

这一章，我们给你两件武器：一个诊断清单，一个AI诊断提示词。  

用这两样工具，你能快速判断——你的内容现在处在哪个理解层级，问题到底出在哪。

AI理解度诊断清单

20道题，分为四个维度。逐一回答，快速判断你的内容处于什么层次。

识别层诊断（看AI能否正常读取）

题目1：你的内容能被ChatGPT的Browse功能或Claude正常读取吗？（不能 / 部分乱码 / 能完整读取）

题目2：你的文章中是否有超过100字的超长段落？（有很多 / 有一些 / 没有）

题目3：你的所有图片都配有文字说明吗？（没有 / 只有部分 / 全部有）

题目4：你是否使用了过多的特殊符号或格式，可能导致编码问题？（经常 / 偶尔 / 没有）

题目5：你的文章结构清晰吗？（标题、段落、列表等分层明确）（很混乱 / 还可以 / 很清晰）

这个维度的目标：让AI能完整地读取你的内容。

评分：5题全通过 = 识别层通过 ✓

解析层诊断（看AI能否理解你在说什么）

题目6：你的文章有明确的核心观点吗？（没有 / 不太明确 / 很明确）

题目7：你是否使用了"前者""后者"这样的模糊指代词？（经常 / 偶尔 / 没有）

题目8：你的关键概念都被定义过吗？（没有定义过 / 部分定义 / 全部定义）

题目9：你的逻辑跳跃处都有过渡说明吗？（有很多跳跃没说明 / 有些没说明 / 都有说明）

题目10：读你的文章，能用一句话总结出你想表达什么吗？（很难 / 勉强能 / 很容易）

这个维度的目标：让AI理解你在表达什么，逻辑是什么。

评分：5题全通过 = 解析层通过 ✓

推理层诊断（看AI能否基于你的内容进行推理）

题目11：你是否明确说明了为什么这个功能/特点重要？（没有 / 有些说了 / 全部说了）

题目12：你的每个观点都有数据或例子支撑吗？（没有 / 部分有 / 全部有）

题目13：你是否给出了具体的应用场景？（没有 / 有一些 / 有很多）

题目14：你的因果链条是否完整（原因→结果→应用）？（不完整 / 部分完整 / 完整）

题目15：基于你的内容，别人能进行延伸推理吗？（很难 / 可以勉强 / 很容易）

这个维度的目标：让AI能基于你的内容进行推理，理解深层含义。

评分：5题全通过 = 推理层通过 ✓

语义层诊断（看你是否用了模糊词汇）

题目16：你的文章中有多少个模糊形容词？（如"很好""很强""特别""优秀"）（很多 / 一些 / 很少）

题目17：你是否用数字替代了模糊描述？（很少 / 有一些 / 大部分都是）

题目18：专业术语是否都做过解释？（没有 / 部分解释 / 全部解释）

题目19：你的数字是否都有单位和对标？（没有 / 有一些 / 全部有）

题目20：你的文章中是否有"据说""听说"这样不可验证的表达？（有很多 / 有一些 / 没有）

这个维度的目标：让AI能理解具体的含义，而不是模糊的修辞。

评分：5题全通过 = 语义层通过 ✓

快速评分

0-5题通过 = 识别层级（50%理解度）AI能看到内容，但看不懂。

6-10题通过 = 解析层级（65%理解度）AI能看懂基本意思，但无法推理。

11-15题通过 = 推理层级（80%理解度）AI能推理，但可信度不足。

16-20题通过 = 语义层级（95%理解度）AI能完全理解，且具有可信度。

 2、AI诊断提示词

诊断清单只是快速判断，真正的诊断需要用AI帮你深入分析。我们给了你四个诊断提示词，每个针对不同的维度。

第一个提示词：解析层诊断

这个提示词是问AI来分析你的文章。你需要复制这段话给ChatGPT或Claude，然后把你的文章粘贴进去。提示词是这样的：请分析这篇文章，核心观点是什么用一句话总结，逻辑结构如何列出主干逻辑，哪些地方有逻辑跳跃需要补充什么过渡，有没有未定义的关键概念列出来，整体来说这篇文章的清晰度是多少分从1到10分为什么。

AI会告诉你三个东西：你的逻辑有没有问题，哪些地方表达不清楚，需要补充什么概念定义。

第二个提示词：推理层诊断

这个提示词是基于你的文章问一些延伸问题。提示词是这样的：基于这篇文章请回答以下延伸问题，然后你要根据自己的内容类型设计三个问题。如果AI无法清晰地基于文章内容回答这些问题，请说明文章缺少什么信息。

举个例子，如果你写的是手机的文案，这三个问题可以是：这个手机最适合什么样的用户为什么，相比这个价位的其他手机为什么应该选这个，这个手机有什么缺点吗。

AI会告诉你三个东西：你的论述是否足以支撑这些问题的回答，哪些地方需要补充证据或例子，你的推理逻辑是否足够清晰。

第三个提示词：语义层诊断

这个提示词是让AI找出你文章中的问题。提示词是这样的：找出这篇文章中所有的模糊形容词比如很好很强特别等等，所有未解释的专业术语，所有没有具体数字的表述，所有前者后者上述这样的模糊指代，对每个问题列出具体例子。

AI会告诉你三个东西：哪些地方表达得太模糊，哪些术语需要补充解释，哪些描述可以用数字替代。

第四个提示词：综合诊断

这个提示词是让AI从多个角度给你建议。提示词是这样的：我想优化这篇文章让AI能更好地理解它。请按以下方面给出建议，识别清晰度包括格式结构可读性现在怎样怎么改，概念定义完整度包括核心概念是否都被定义现在怎样怎么改，逻辑推理深度包括因果链条论据推理现在怎样怎么改，语义具体度包括避免模糊词汇使用具体数字现在怎样怎么改。然后告诉我最需要改进的是哪个方面，改完之后理解度能提升多少。

AI会给你四个东西：四个方面的具体分析，改进建议的优先级，预期的效果提升。

一个清单让你知道自己的水平，四个提示词让AI帮你找出具体问题。用这两个工具配合，你就能有针对性地优化内容，让AI对你的理解度逐步从50%提升到95%。

总结。让AI读懂你，是GEO的第一步

这一篇，我们把AI理解你讲透了，你现在知道——AI不是在找关键词，而是在“读”你的内容。

它先识别、再解析、再推理，一层层筛，能被看到的很多，能被理解的很少，能被引用的更少。

GEO的核心，就是让AI不仅看到你，还要看懂、引用你、信任你。

这篇文章讲了方法：  五步优化+ 两个工具（诊断清单、提示词），  让AI对你内容的理解度，从50%提升到95%。  一句话总结：GEO不是写内容给人看，是写证据给AI读。

下一章预告｜AI如何“相信”你

理解只是开始，被“相信”才是生意。下一章我们要讲——AI是怎么判断可信度的？

让你的内容真正被AI信任，而不是被淹没。

最后两件事：

① 我们正在全网找2000个对GEO感兴趣的人，一起进「GEO情报群」，

实时更新情报、案例、工具、标准、趋势。

想加入的，可以看一下这篇文章全网寻找2000位对GEO感兴趣的人

② 我会送大家一个小工具，叫【AI理解诊断智能体】。

把你的文章或网址丢进去，它能自动评估AI能否读懂、能否引用、问题在哪、怎么改，

让你立刻知道自己的内容AI理解度是多少分。

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