这里是 「OpenAI Codex 边做边学 · 实用主义教程」第五期。

AI 时代，一个越来越明显的变化是：现在越来越多人，连搜索框都不打开了。他们直接问豆包、问 DeepSeek：“这个产品有什么牌子推荐？这个地方有什么符合我需求的民宿？” AI 一下甩出三五个名字，顺带说了每个好在哪，他扫一眼就下单了。

这对很多做产品的人来说：在 AI 这个新的搜索引擎面前，你的产品哪怕做得再好，只要没进那串名单，在这个新入口面前就是「查无此人」。

所以一个新型的赛道便是：如何让 AI 推荐你的产品或店铺？这件事的专业名叫 GEO（生成式引擎优化），本篇教程就聊这件事情，以及假如你要做该怎么下手，如果要交给专业团队怎么才能不被忽悠。

目录：

  • AI 凭什么推荐你

  • 你的店铺或产品，适不适合做 GEO

  • 正经做法

  • 技术地基：让 Codex 替你把控

  • 怎么判断 AI 真的推荐你了

  • 外包前必须知道的，和一张防忽悠对照清单

  • 写在最后

一、AI 凭什么推荐你

首先记住一个根本前提：AI 不会凭空夸你。 它给出的每个推荐，都来自它能在公开网络上抓到的内容。它的工作需要两步：检索和生成。比如我要 deepseek 推荐维生素，它会先去检索网站检索相关内容，可能是官网，可能是测评，可能是某个问答，它读完这些内容后，再生成自己的答案。

如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 1

这个过程隐藏的要点是：如果你的内容在第一步根本没被抓到，或者在第二步因为写得太乱没被提取出来，你就绝不可能出现在最终答案里。 反过来想，做 GEO 其实就是：AI 怎么检索、怎么挑、怎么读，你就怎么写、怎么发。

那在全网海量网页里，AI 凭什么偏偏选中你？可以理解成一个三层漏斗，一层层往下筛：

  • 第一层，能看见。技术上 AI 得先能找到你，而且它偏爱权重高、加载快的信源。
  • 第二层，读得懂。抓到之后它要理解你。它喜欢结构清晰、信息密度高的东西，讨厌情绪化软文和满屏形容词的广告。
  • 第三层，信得过。它会优先引用「看起来有据可依」的内容。关键词是交叉验证：只有你自己说不算，但如果官网说、测评说、用户也说，它就判定这事可信。

这里的一个重点是：AI 对高质量文章的权重高得多。 结构清晰、信息扎实、有真实背书的内容，它优先收、优先引；粗制滥造的灌水文，它要么不收，要么给极低权重。这条有个特别实在的含义：质量远比数量重要，与其花钱铺一百篇低质软文，不如认真做十篇真正过硬的内容。

如果交由专业团队，第一个防忽悠点也在这儿：GEO 优化的是「全网关于你的内容」，改变不了 AI 的算法本身。所以以后谁跟你说他有「内幕通道直连豆包」「能改算法」「保证排第一」，你可以直接拉黑了：这违反了 AI 推荐的基本原理。

二、你的店铺或产品，适不适合做 GEO

尽管GEO是一个引流的风口，但你也别焦虑。不是每门生意都值得砸钱进去，你可以先判断你的产品和店铺是否需要。

判断一：你的客户在掏钱之前，会不会先「问一问、查一查」？

这是最核心的一把尺子。越是单价高、决策重、要做点功课才敢下单的生意，GEO 的回报越高；越是随手就买、不需要比较的，回报越低。

  • 适合的典型

    ：高单价消费品（买前一定货比三家）、专业服务（律师、留学中介、装修、软件工具，选错成本高，用户会疯狂查）、异地或提前规划类（民宿、旅行、本地探店，出发前都在 AI 上做攻略）。

  • 暂时别急的

    ：几块钱随手买的快消（一瓶水、一包纸巾，没人会专门问 AI）、纯靠地段和冲动的小生意（街边便利店、路边摊），它们的决策压根不发生在 AI 里。

如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 2

判断二：两个入场门槛，缺一不可。

第一，手里得有内容。如果你的官网、详情页全是「全宇宙最好用」「品质卓越」这种空洞口号，没有干货，AI 抓过去也没东西可用。

第二，网上得有痕迹。这点最容易被忽略，也最重要。如果全网只有你自己夸自己，AI 是不信的：它信的是带第三方视角的真实讨论。一篇测评写了你的优缺点，这叫「索引数据」；你自己喊的「全网第一」，那只是「广告噪音」。

这里要破除一个老板特别常见的误区：以为砸钱投广告，AI 就会认识我。 在人的世界这逻辑通，在 AI 的世界不通。你投再多广告，只要网上没有关于你的真实讨论，AI 照样判你「查无此人」。甚至因为找不到足够资料，可能直接瞎编，甚至把别家的负面安到你头上。

如果交由专业团队，第二个防忽悠点也在这儿：一个负责任的团队，会先帮你做这个判断，甚至会劝你「你这生意现在不值得投」；那种不问你卖什么、上来就拍胸脯保证效果的，反而要当心。

三、正经做法

这章的重点是如何写出切合用户需求同时又符合 AI 爱抓取的内容。当然，你假如让别人干这个活，也可以对照这章心里有杆秤。 我们举个自动猫砂盆的例子来说明，现在假设我们要去卖一款名字叫「喵省心」的自动猫砂盆。

第一步，先定一句话能说清的卖点

能不能被 AI 推荐，很大程度上取决于你有没有一个能被一句话概括的钩子。比如我们卖自动猫砂盆就主打一个：要么「安全防夹做得最狠」，要么「夜里运行最安静」。二选一，选你的产品最真实、最能打的那个，之后内容都围着它转。

第二步，用一个笨办法，找到用户真正会问 AI 的问题

你以为用户关心的，和他们真正关心的往往是两回事。最笨也最管用的办法，是去看搜索框的下拉推荐词：打开用户常用的平台，输入「自动猫砂盆」，先别点搜索，盯着自动弹出来的那一串看：「自动猫砂盆 会夹到猫吗」「自动猫砂盆 值得买吗」「自动猫砂盆 噪音大不大」。这些词是海量真实用户搜出来的，也正是 AI 最常被问到的问题。每一个词，就是你要写的一篇内容。

如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 3

第三步，AI 爱抓的内容长什么样

先记住一句话：AI 不懂文采，在它眼里文章没有「优美」和「枯燥」之分，只有「结构清晰」和「逻辑混乱」之分。它抓内容时，本质是在做填空题。所以 GEO 内容的黄金法则只有一条：写一份有结构的说明书，而且结论永远放最前面。

下面四个模板，是 AI 最容易直接引用的格式，建议在同一篇文章里组合着用：

① 定义式（抢「是什么」的解释权）。 公式：产品名 = 行业定位 + 核心差异 + 背书。

喵省心是一款主打安全防夹的自动猫砂盆，采用红外加称重双重感应，2023 年上市，累计售出 20 万台。

当用户问「喵省心是什么」，AI 会直接把这句话搬走当简介。

② 要点式（抢「有哪些」的总结权）。 AI 不会从头读到尾，它是扫重点的，列表和编号它最爱，因为不用自己归纳就能直接复制。公式：一句核心观点加冒号，再分点。

喵省心的三个核心优势：①安全：猫一进滚筒立即停转；②安静：运行约 48 分贝，放卧室也不吵；③省心：一周才倒一次猫砂。

③ 结论式（给 AI 一个锚点）。 AI 生成答案时，偏爱带「因此」「关键在于」「最终意味着」这类信号词的句子，因为它能判断这是一句结论、一个答案。所以每段最后，主动写一句总结：

因此，对于养了两只以上猫、又特别怕夹伤的家庭来说，喵省心是这个价位里最稳的选择。

④ 表格对比式（抢「哪个好」的决策权，最强的一招）。 这是 GEO 里的核武器。AI 处理「A 和 B 哪个好」这类对比题时，极度依赖表格。你做一张「喵省心 vs 竞品」的参数对比表，表头写清楚，当用户问哪个好，AI 会优先读这张表，直接得出结论。

如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 4

来源：rodya.top/articles/geo-ai-recommendation-guide · 罗佳 Rodya 原创

第四步，在多个平台都铺一遍，但全网说法必须一致

同一套核心信息，在小红书（种草主战场）、抖音和 B 站（拍开箱和演示视频）、知乎和「什么值得买」（测评是 AI 高频引用源）、以及电商评价区（真实好评是 AI 判断你靠不靠谱的硬信号）都发一遍，形成一个「信源矩阵」：AI 在好几个地方都看到你，才更可能推荐你。

但这里有个反直觉的提醒：铺得多不等于好，说法乱反而帮倒忙。 如果你官网写卖 2999、旧落地页还挂着 1999、小红书又写另一个价，AI 看到信息打架，会直接降低对你的信任。所以一致性比数量更重要。

讲到这儿要点一句关键认知：上面这一整套，你自己其实都能做，成本主要是时间。 想明白这点很重要：它意味着你将来外包，买的是「省时间」和「执行力」，而不是什么花钱才能买到的秘密。

四、技术地基：别求人，让 Codex 替你做

假如你的产品或店铺有独立网站，那么下面的优化是你需要考虑的。

以前到这一步，很多老板会卡住：网站的Schema、robots.txt、llms.txt……一听就头大，要么花钱请程序员，要么被外包团队拿这些名词唬住、漫天要价。现在我们也可以派 codex 这样的AI帮我完成。

1. robots.txt：先把门给 AI 开了

这是网站的「门卫名单」，规定哪些爬虫能进。最常见的坑是默认把所有爬虫（包括 AI 的）全挡在外面，那前面做的全白搭。

「检查并修改 robots.txt，确保主流 AI 爬虫都能正常抓取：OpenAI 的 GPTBot、OAI-SearchBot、ChatGPT-User，Anthropic 的 ClaudeBot，Perplexity 的 PerplexityBot，Google 的 Google-Extended，以及字节的 Bytespider（豆包要靠它）。这些放行，其余保持不变，改完把新的 robots.txt 给我看。」
如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 5

2、llms.txt：给 AI 递一份网站目录

一个比较新的东西，相当于专门写给 AI 看的「目录页」，帮它快速搞懂你都有哪些内容、哪些最重要。下面的提示词丢给 Codex：

「在网站根目录生成一个 llms.txt，按通行格式写：开头一句话说明这是什么品牌、做什么，然后分组列出最重要的页面（产品页、核心测评、FAQ），每条配一句简介。」
如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 6

3、Schema 结构化数据：给每段内容贴个机器能读的标签

就是用代码告诉 AI「这串数字是价格、这行是评分、这是库存状态」。加了之后，被 AI 准确引用的概率大幅提升。下面的提示词丢给 Codex：

「给产品页加上 JSON-LD 格式的 Schema：用 Product 类型，标出产品名、描述、价格、库存、评分；给博客文章加 Article 类型，标出标题、作者、发布日期；首页加一个 Organization，标出品牌名和官网。按页面分别加好，给我看 diff。」
如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 7

这一步是最该懂、也最防忽悠的地方，你现在知道了 Schema 不过是几段「贴标签」的代码、Codex 一会儿就加完，那当外包报价单上把「结构化数据优化」标成天价时，你心里就有谱了。

这一章看着是技术，其实你全程没写一行代码，只是把活儿派给 Codex、再点头确认。重点有两个：一是这些「技术地基」你自己一个下午就能搞定，根本不必为它单独花一大笔外包费；二是就算你最后还是要外包，你现在已经清楚这块到底是多少工作量，到底该怎么检验结果：再有人拿这些名词唬你，唬不住了。

当然，为了让codex更好的工作，你可以把这篇文章直接喂给它，让它更好的理解你的意图，再去检查你的网站，或者优化那些建站工具建的网站。

来源：rodya.top/articles/geo-ai-recommendation-guide · 罗佳 Rodya 原创

五、怎么判断 AI 真的推荐你了

内容发出去只是开始。做 GEO 跟做公众号不一样，你看不到阅读量、点赞数，唯一能做的，就是亲自扮成用户去问 AI，看它嘴里到底吐不吐你的名字。这一步，是整个 GEO 里最关键、也最该你自己盯住的环节。

内容发出去三到七天后，就可以开始「考 AI」了。把你之前收集的那些用户问题，拿到豆包、DeepSeek 上挨个问，由浅入深三步走：

  1. 查收录

    ：直接问「介绍一下喵省心」。如果 AI 能准确说出你是干嘛的，说明它收录你了。

  2. 查推荐

    ：问一个不带品牌名的品类词，比如「推荐几款自动猫砂盆」，看回答里有没有你。

  3. 看引用源

    ：留意 AI 的答案是从哪几个页面引来的。这是最值钱的信息，它直接告诉你，AI 现在最认哪些渠道。

如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 8

如果发现 AI 推荐的是竞品、没有你，有两招补救。一是写对比文：既然 AI 喜欢那个竞品，你就专门写一篇你和它的对比（套上面的表格模板），下次 AI 检索那个竞品时，这篇极可能被一起抓到，AI 就会说「虽然某某不错，但如果你更看重安全，喵省心可能更好」：只要同框，你就赢了一半。二是抢细分词：打不过「自动猫砂盆」这种大词，就主攻「大猫专用大开口自动猫砂盆」这种长尾词：大池子里争不过，就在小池子里做第一。

这三步看着简单，其实还有个隐藏的好处：它正好是你验收外包效果时，识破注水报告的武器。 因为你是用自己临时想到的、最自然的问法去测的，那些靠「定制好的提问」刷出来的漂亮数据，在你这套自测面前一下就露馅了。下面这点，我们展开说。

六、外包前必须知道的，和一张防忽悠对照清单

如果看到这儿你觉得「这套我自己搞不定，还是找人做吧」：很正常。但在掏钱之前，下面这些是你必须知道的。

先分清正规手段和灰色手段。

正规的做法，就是前面讲的那一整套：先诊断现状、做监测，补全你的官方信息，认真攒真实好评，生产高质量的「答案型」内容，然后持续复测迭代。

灰色的做法，核心都是「造假刷量」：用 AI 批量生成成百上千篇低质内容刷存在感（这叫「程序化 GEO」，315 已经把这条路点名堵死了）、伪造知乎和百度知道的提问回答、雇人刷好评控评。这些路子正在被淘汰，而且对你这种正经做生意的，有实实在在的合规风险。

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有三条 AI 红线，你不能让团队碰，它也正好是你判断团队水平的尺子：

  • 隐藏文本堆关键词

    （把字设成和背景一个颜色藏进去骗机器）：AI 直接读源代码，一眼识破，判你恶意操纵。

  • 数据造假

    （凭空捏造销量、获奖、市场占有率）：AI 全网交叉验证，对不上就给你贴一个「低可信」标签，以后你说真话它都不引用了。

  • 信息太少导致 AI 瞎拼

    ：你太低调、网上几乎没你的资料，AI 找不到东西时会自己编，可能把别人的负面安到你头上。

还有几个该知道的真相：

  • 报价跨度极大

    从几千块的体验版，到每月一两万的标准服务，复杂的能到几十万。

  • 效果不保证

    有真实案例，投了几万做了三个月，仍然进不了 AI 推荐的前三：AI 的回答本身就带随机性，谁也保证不了百分百。

  • 但好内容有留存

    根基扎实的内容不容易完全消失，这恰恰是值得你花钱的那部分。

而最隐蔽的一个坑，是 KPI 造假。 有些团队交付时，会用一批「定制好的提问」去统计你的品牌被提及了多少次，做出一份很漂亮的报告。但这些提问可能是特意设计的、更容易触发带你品牌名的答案：报告好看，不等于真实用户搜得到你。 这是外行最容易交了钱还觉得「挺值」的地方。

最后，把这些浓缩成一张你可以直接拿去对质的清单：

签约前，必问两件事：

  1. 你的成功案例，能不能拿出具体数字（品牌提及率从百分之多少，涨到了百分之多少）？

  2. 你验收测试用的，是模拟真人的自然提问，还是你们自己准备好的话术？：后者水分很大。

听到下面这些话，立刻亮红灯： 「保证排第一」「包进前三」「有内幕通道直连 AI」「按发文数量收费、只看发了多少篇」「不让你参与或看到真实的复测过程」。

到底自己做还是外包？ 如果你是预算有限的小品牌，建议先把「基础信息 + 真实测评 + 真实好评」这三样自己做了，这是性价比最高的 0 到 1；至于那些靠灰色灌水走捷径的，性价比低，还有合规风险，真心不划算。

七、写在最后

说到底，让 AI 推荐你，本质不是去「骗过 AI」，而是把你产品真实的好，翻译成一种机器好索引、也敢引用的语言，让用户能看见。 能用一句话说清卖点、又有真实评价撑着的产品，才是 AI 愿意一直推荐的产品：这件事没有捷径，但也没有壁垒。

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如何让 AI 推荐你的产品或店铺：GEO 实操指南配图 10

风骨