AI时代已经到来，第一批卖家已经从GEO的布局上拿到了正向结果，3个月前美国的一个卖细分T恤定制的品牌，通过GEO把他们的新品牌在短短的2个月时间做到了perplexity相关问题排名第一推荐位，半年把品牌的GMV做到2000W美金。

树挪死人挪活，不管你现在是大卖或是中小卖如果还是固守流量思维，如果没有及时转向“AI思维”，或许一两年后你将面临全军覆没的危险。这已经是我们必须面对的现实了，刻不容缓了，不能再像之前那样只顾埋关键词、或是做几个外链，搞一下社交媒体就能排第一的时代了。
现在的AI大模型就像无情且固执挑拣员，它不看你的关键词堆得有多满，只看你是不是达到了他的标准。

因为我也才下功夫去做GEO，差不多一个月的时间，现在已经有些正反馈，所以我用半桶水的理解把那些看起来有点虚的思路具象化，用简单的大家都听得懂的“人话”表述出来。希望简单的分享可以给大家带来些启发。

亚马逊卖家实战必做：如何让AI大模型主动推荐你的产品？

能看到这篇文章的朋友90%是亚马逊卖家吧，如果你关注这2年的AI发展，你应该明显感受到了AI对跨境电商的影响。
传统的SEO是我们跟搜索引擎抢排名，而现在，关于AI大语言模型的SEO，aka GEO的发展已经到了每个电商人都应该下功夫思考的程度了。
如果说从前我们是求神拜佛不顾一切争取Google和亚马逊A9算法让我们排第一，那么现在我们要争的是大模型（像ChatGPT、Gemini、Perplexity、Amazon Rufus）的无私推荐——说得更直白一些，就是当用户问大模型关于某些产品的问题时，它们对商家产品的引用率和推荐份额。

其实现在的AI大模型已经快速地蚕食搜索引擎的市场份额了，我现在已经很少搜谷歌查东西了，都是直接问gemini,claude或是chatgpt。
同理的，当用户想买东西时，他们不会再习惯性地搜索谷歌或是亚马逊再一个个点开链接看，再选择买什么东西，而是直接问AI：“哪件衣服更适合我在圣诞节的非正式聚会穿？”如果这时AI的回答里没有你的产品被推荐，你可能就完全没有流量了。

下面简单地讲一下GEO的一些基础的知识
一、 什么是AI SEO (GEO)？用人话解释一下
所谓的AI SEO，aka GEO（Generative Engine Optimization），其实就是人工通过做好产品的内容教会AI识别你的产品，信任并推荐你的产品。
你可以把AI看成是一个没有感情的人类，你必须要通过优化产品基础数据，适用场景，适用人群，技术参数等，让大语言模型们（LLM）在回答用户提问时，觉得你的产品是“标准答案”，从而优先推荐你。

那么GEO跟传统SEO最大的区别在哪？
传统SEO（针对Google/Amazon A9/A10）： 玩的是“排名游戏”,就是通过各种各样白帽或是黑帽的手机让你的产品尽量排在搜索结果的第一页。当你的产品出现在搜索结果的第一页。
用户需要自己去点链接、自己去读网页里的内容，自己分析对比，然后自己做最终的决定。 AI SEO（针对Rufus/ChatGPT/Gemini/Perplexity）： 玩的是“信任游戏”。
AI像一个超级助理，它读了几万个网页，消化完了直接告诉用户答案。如果AI觉得你的信息源不可信，或者你的产品参数写得让它读不懂，它为了不“胡说八道”，会直接把你过滤掉。

对于我们亚马逊卖家，这个战场分两块：
站内（Amazon Rufus）：亚马逊那个新的AI助手。它盯着你的Listing、评论和Q&A看，买家问“这鞋底适不适合打篮球”，它直接去你的Listing内容区和评论区找答案。
站外（外部大模型）：如ChatGPT或Perplexity。它们满世界找信息，当用户问“推荐几款旅行好物”时，你的产品能不能上榜，全看你在全网的口碑。

二、 做跨境电商的人，搞GEO已经不是选择题而是必选题
做GEO，一定不要保留传统SEO死磕“关键词堆砌”这类迎合机器算法的动作了，那套已经过时了。你得学会“喂数据”和“讲场景应用”。
光给“词”没用，有了“场景”才有可能
以前我们写的蓝牙耳机的产品说明都是注重关键的位置，”蓝牙耳机 无线 降噪 运动”。 现在要让AI理解认可并推荐你，你就一定用从人性化的角度写，把它当成是一个人：
“这款耳机是专门为“开放式办公室”设计的，它的AI降噪能把周围人的说话声滤掉，特别适合-需要专注写代码的程序员。”

为什么要这么改？ 因为大模型是靠“意图”工作的。它更喜欢回答“这东西能帮我解决什么具体麻烦”，而不是单纯的单词匹配。
把AI当成一个“好学但死板的学生” 你的Listing、博客、说明书，就是喂给这个学生的参考信息。
参考信息必须“结构清晰、逻辑严密”。比如你的尺寸、材质、电压，必须填得清清楚楚。
如果模棱两可，AI怕出错，宁愿不推荐你也不会去猜。这就是为什么数据准确完整是这么重要。
评论区也是必争之地 实际上亚马逊这2年不下15次更改产品评论的政策，说明评论这一块此前亚马逊也知道有很多问题，同时也是非常重要。
现在评论数量的重要性在下滑，但是在基础数据后的评论内容（代表用户的意见投票，也代表AI分析后的支持率）。
在AI时代，用户评论（UGC）的权重会比此前任何时候比起来都更重要。
Amazon Rufus和ChatGPT都很擅长分析总结评论的内容。如果你的评论里很多人说“衣服拉链卡顿”，AI在给用户的总结里会直接生成一句：“这个产品的拉链耐用性差，不建议购买”。

这一句话的杀伤力相信我们应该懂的，可能产品的转化率直接归零。

三、你应该这么做GEO（实操流程）

咱们分两步走：先搞定亚马逊内部的Rufus，再搞定外面的那些大模型。
第一阶段：亚马逊场内优化 (搞定Rufus) Rufus是做亚马逊的运营最重要的GEO对象，它不但能一眼看穿前台数据更是可以直接分析总结整理亚马逊的后台详细数据。
你需要把你产品listing里所有可以填的“属性表” (Attributes)填满 后台那些繁琐的“产品属性”，以前你可能觉得没用就空着，现在我建议你最好或者说必须填满！材质、适用人群、产地、洗涤方式等能写完就写完，最好一个也别空着。

原因很简单，当Rufus被问到“有哪些纯棉的睡袋？”时，它除了会去读你标题上的大词，更是会详细分析查找那些属性字段，从而给出公正优质的推荐。
可以尝试把Listing内容适合改成“问答风”的风格。
比方说在五点描述（Bullet Points）里，别光简单地写参数“20000mAh电池”优点什么的。

最好改成“痛点+解决方案”的格式：
解决你的电量焦虑：内置20000mAh大电池，能给iPhone 15充满4次。哪怕你去露营或者长途飞行，也不用担心手机没电。 A+页面：哪怕再挤，也要加一个“常见问题解答（FAQ）”模块。把你客服平时遇到的问题整理出来，直接写好答案。这相当于你把“小抄”递到了Rufus手里，它回答用户时会直接照着念。

盯死评论里的负面反馈
你可以用gemini 3 pro或是chatgpt去分析总结你的评论，看有没有高频的差评内容词。
如果大家都在吐槽“说明书太难懂”，你别干等着，立刻在A+页面或者主图里放一张超详细的图文教程，然后在Q&A里置顶相关的解释。
Rufus能读到这些更新，它会明白你已经解决了这个问题，从而平衡掉那些负面评价。
站外布局 (搞定ChatGPT们) 这块是为了让有人在外面问“最好的XX产品”时，AI能提到你。
官网就是AI大模型最重要的产品资料参考全书。
如果你有独立站，别忘了加-Schema Markup（结构化数据标记）。这就像给网站加了详细的路线标记，让爬虫能一条路一条路爬来爬去，然后发现：“哦，这是一个商品，卖多少钱，有现货”。
这是最需要注意或是平时运营做得最少的部分，给AI大模型创造被引用的资料
山不在高有仙则名，同样一个产品一套资料，如果经常被拿来和苹果的同类产品比，自然而然更容易被推荐。
AI特别喜欢引用-对比评测和硬核数据。 与其写软文，不如写一篇实打实的《2025年竞品深度横评》。
或者发布一些行业白皮书，比如《2025年户外露营装备趋势》。如果你的内容够专业，大模型会把它当成学习资料，你的品牌地位自然就上去了。
如果之前大家给CNET,TECHCRUNCH,PCMAG,BLOOMBERG，TECHRADAR等等科技网站做过送产品测评并且被推荐过，现在应该做大力度继续去攻坚一下。

四、 必须要攻下的几个“山头”（重点平台）
很多人以为“大模型会去全网搜一圈再推荐”，其实更接近现实的情况是：它更愿意引用那些稳定、可验证、经常被讨论、信息结构清楚的地方。你在这些地方没有“存在感”，AI就算看见了你，也不太敢把你写进答案里。
与其把预算都花在广告系统里“买流量”，不如拿40%甚至50%的预算去下面的那些核心网站做工作。下面这几个高权重网站，是做AI SEO最值得啃的。
1）社区论坛：美版贴吧Reddit 社区内容有一个传统SEO很难替代的优势：具体、生活化、带细节、带情绪。而用户问AI的问题，恰恰经常是这种“细节问题”，比如：
“这款筋膜枪噪音大不大？室友会不会被吵醒？”
“这种不粘锅到底能用金属铲吗？多久开始掉涂层？”
“狗狗敏感肠胃能不能吃这个狗粮？有没有软便？”
这类问题，品牌自己在详情页再怎么自吹自擂“很好、很耐用”没用，AI更信任“真人分享自己对产品的使用感受，用户聊自己怎么用、踩过什么坑、怎么解决”的内容。那些最多真人聚集的兴趣社区就是你要去种草的地方。

Reddit：最适合做“长线口碑资产” 在之前的文章中就着重强调过Reddit，也说过reddit不适合搞硬广推广，但非常适合做三件其它社区难以做到的搞品牌意识植入的事：强化认知、精化对比、深化产品场景教育。
你应该怎么做（参考亚马逊卖家推新品的打法）：
先别一上来就假装自己需要什么产品，然后让同事回复一个答案再加上链接，那样你可能直接就被踢出subreddit了，你必须要沉住气，最好潜水1–2周摸清楚这个Subreddit的规则：能不能贴链接、能不能提品牌、能不能放图片。
之后再去找“高意图帖”去回复：标题里带 “recommend / best / help me choose / vs / alternatives / worth it”的帖子，都是黄金机会。
用“半个人设”去写：不要像客服，不要像广告，像一个真的用过的人在讲经验。
一个可照抄的回复结构：
先给结论（1句话）：适合谁/不适合谁
再讲理由（3点以内）：不要堆参数，讲使用感受+场景
给对比（可选）：A和B差在哪
最后补充“避坑建议”：这类建议最容易被点赞，也最容易被AI引用
举个例子（你卖“旅行颈枕”）： 用户发帖：“Long flight neck pillow recommendations?” 你不要上来就说“买我家”。你可以这么回：
我坐过好几次10小时以上航班，颈枕这东西最大的坑是“看着厚，实际顶不住下巴”。 我后来挑的标准就两个：1）能不能把下巴托住（不然头还是会往前栽）；2）热不热（长途飞行很容易出汗）。 如果你是经济舱+容易点头睡的那种，建议选带下巴托/前扣的款式；如果你脖子短，别选太高的，会顶得难受。 （这里再自然带一句）我用的这款是前面有扣带的U型，起码不会睡着就滑掉；缺点是夏天会有点热，所以我给它配了可拆洗的凉感外套。
你看，这段话没有“硬广味”，但你把“选购标准”和“真实缺点”都说了，反而可信。等这条评论被顶上去，AI很容易把其中的“挑选标准”抽走，用在它的答案里。
Reddit上的一个小技巧：做“术语占位” 你希望AI在回答里出现你的品牌名，最好让品牌名经常和某个场景绑定出现，例如：
“XX brand = small apartment friendly（小户型友好）”
“XX brand = sensitive skin（敏感肌）”
“XX brand = quiet at night（夜间安静）” 不要急着让所有人记住你“牛”，先让人（和AI）记住你“适合谁”。

Quora：更适合定位成“问题库占位”库 Quora更像一个“可被反复检索的问题库”。你在这里做的不是刷存在感，而是做两件事：
抢占“长尾问题”的标准答案位
把你的“品牌主张”写成可被引用的句子
怎么找题（更实操）：
不要只回答泛问题：“What is a neck pillow?”
重点回答高转化问题：“Best neck pillow for long haul flights?”、“How to stop head bobbing while sleeping on a plane?”、“Is memory foam neck pillow good for sweating?”
一个Quora高赞回答的写法：
开头先给“3条判断标准”（AI特别爱抄这种结构）
中间给“推荐类型”而不是直接推荐品牌（先建立信任）
最后再给“你自己用的选择”（自然露出品牌/产品）
例子（你卖“不粘锅”）： 问题：“Can you use metal utensils on non-stick pans?” 回答可以这样写：
先解释：大部分不粘涂层怕硬物刮擦，金属铲是风险来源
再给建议：如果一定要用金属铲，选什么涂层/选什么厚度/怎么养锅
最后落到你的产品：你这款强调“更耐刮”，但仍建议用硅胶铲，并说明原因 这种回答更像“认真解释”，而不是“导购”。

2）权威评测网站：AI眼里的汉莫拉底法典
前面一直在说，把AI当成是一个没有感情的人类，只要是人也是会考虑得失，也是会害怕担责的。
AI推荐产品时，也是会“规避责任”躲避风险的，怎样躲避推荐错产品的风险或是可能呢，当然是从那些更权威更客观的网站数据来源来获得推荐的理由，所以权威的评测站、重要的榜单、垂直博客的价值在AI时代反而变大了。
这里分两类：垂直评测和大站榜单。
垂直博客/垂直媒体：优先级往往高于大站 如果你做的是细分品类（咖啡机、露营炉、宠物益生菌、人体工学椅），垂直站的用户更懂，更挑剔，但一旦认可你，一句话能顶你100条广告。
更现实的合作路径（别一上来就想着“求评测”）：
先做“资料包”准备：高清图、参数表、对比点、使用注意事项、FAQ、卖点一句话总结
先求“收录/提及”，再求“评测”：比如先进入“推荐清单”或“同类对比文章”
提供可验证的材料：检测报告、材质证明、保修政策、真实用户常见问题（这些会让对方更敢写）
例子（你卖咖啡机）： 你别只说“压力大、萃取好”。你要给评测人可写的点：
预热多久、噪音多少（有对比更好）
适合什么豆/什么烘焙度
新手最容易翻车在哪，你怎么解决（比如“一键清洗”“防呆提示”） 评测人拿到这些，就能写出“可引用”的内容，而AI最喜欢引用这种“明确、可比较”的信息。
主流媒体/榜单站：难，但可以“曲线进入” 大站通常更看重品牌规模、市场热度、用户口碑、可验证的评测条件。中小卖家要上去，别硬怼，可以走几条“曲线”：
把你的产品先做成“类目小爆款”（在亚马逊拿到稳定的评分与评论结构）
把“差异点”做硬：比如真正的专利结构、独特材质、明确的售后承诺
通过联盟分销/PR渠道让它“在可选范围内”
这里的底层逻辑是：你要降低对方写你的成本，同时提高写你的安全感。

3）YouTube：视频永远是内容最重要，表现的漂亮和好的技巧只是表相，要让视频“可被AI读懂”
很多卖家做视频只追求“画面漂亮”，但对GEO来说，更重要的是：这条视频的文字信息是否清晰。因为AI很可能读的是字幕/文案/标题描述，而不是你的镜头语言。
怎么拍更有效（按“AI可读性”来拍）：
开头10秒说清楚：你是谁、你测的是什么、结论是什么
每个卖点都用“可复述”的句子讲出来（像写课件一样）
关键参数要口播一遍（比如“重量1.2磅”“适合8–12杯”“噪音约XX”）
缺点也要讲一点：只讲优点像广告，讲缺点反而更真实
例子（你卖“筋膜枪”）： 你可以在视频里明确口播这种句子：
“如果你住在公寓、怕吵邻居，选低噪音档位更重要。”
“如果你主要按小腿和肩颈，头部形状比马力更影响体验。” 这些句子特别容易被用户引用，也特别容易被AI抓成“推荐理由”。
标题/描述别浪费： 标题最好别只有“Review”，而是：
“Best massage gun for apartment (quiet) — hands-on test” 描述里放一段“时间轴+结论摘要”，等于给AI一份笔记。

4）其它信任源：把“可信度”补齐
LinkedIn：适合做“品牌可信度”而不是卖货 LinkedIn适合写三类内容：
你们为什么做这个产品（真实的起因）
你们怎么打磨供应链/质检（让人相信你不是贴牌随便卖）
你们怎么处理用户问题（召回、升级、改版） 这类内容对转化不一定立刻见效，但对“被信任”很有价值。
Trustpilot等第三方评价体系，如果有余力也是可以花点时间把所有的短板补齐，没有余力，暂时不做关系也不大。
看完文章，如果你已经意识到GEO的重要性，也想按照上面的思路出发开干，可以按这个顺序：
先选平台，再选话题：Reddit/Quora优先挑“对比/推荐/避坑/能不能用/适不适合我”的问题。
先做3套标准回答模板：每次按模板写，效率会高很多。
每周固定节奏：例如每周2到5条Reddit高质量回复 + 2条Quora长尾问题回答 + 1条YouTube短测评。坚持6到8周，通常就能看到“品牌被提及”的雪球效应。
GEO其实并不是难懂的东西，它更像是我们搭建新转化机制的入口：你让你的产品品牌在互联网上的“可引用信息”铺得越多、越真实、越结构化，AI大语言模型就更可能让你的产品和品牌进去它的名单中。
出发吧，种树最好的时间是十年前，其次是现在。