利用精准流量实现 4 倍广告 ROI 的增长实战（2）

Bennett

这一点属于我们团队的核心机密，我简单为大家分享一下核心思路。首先对采集到的内容进行爬取，剔除其中无关的广告内容，我们团队每月处理的内容量级可达 50 万，Token 的消耗非常大。完成初步的内容清洗后，我们会得到两类核心内容：第一类是 Markdown 格式的内容，核心是优质的文字信息；第二类是 JSON 格式的内容，核心是网页的原始信息，比如 description、meta 标签等。

接下来我们会对这些内容提取摘要，拼接成完整的长摘要，并进行内容打标，建立企业的内容索引。完成索引后，再对原始内容进行二次打标，这一步的核心是节省 Token，如果粗暴地对所有原始内容进行打标，会造成 Token 的大量浪费。

通过这一方式，能实现一个核心效果：每一个观点都会形成树状的层级结构，且每一个观点都能映射到原始内容，核心是解决内容的 rank 问题。完成索引构建后，我们会对每一个内容的时效性进行判断，再结合客户的需求，定制绝对正确的核心内容。

依照绝对正确的核心内容和时效性标准，剔除低质、重复、时效性差的内容，此时会得到多个内容分类，每个分类下会有对应的内容量级。对于那些特别重要、固定不变的内容，我们会进行知识消融处理，即把 10 篇相关的文章整合为 1 篇，让内容的语义更通顺、逻辑更连贯。这一方法，也是我们此前做大模型训练时的核心方法，不会将一整本书直接交给大模型，而是先进行知识消融，再做模型训练。

整个内容生产过程由四个 agent 工具协同完成：第一个 agent 负责生产核心内容，第二个 agent 负责匹配相关的图片，第三个 agent 负责搭建 URL 和锚文本的链接关系，第四个 agent 负责对比内容与绝对正确内容的差异，进行内容补充。完成后再启动 QC 环节，对内容进行最终的质量检测，整个过程的 Token 消耗非常大，但能有效保证内容的质量。

内容生产完成后，我们会持续监测内容的外部引用、内部引用情况，以及该主题下的链接数量带来的 AI 流量反馈，还有每个子页面的流量数据。观察一段时间后，淘汰流量表现差的内容，测试新的内容，通过这样的持续迭代，让内容同时满足质量、权重、时效性的要求。实操后发现，这套方法的效果非常显著，客户的满意度也很高，只是整个过程的操作难度较大，我们目前都是逐步放量推进，agent 工具的承载压力也比较大。

Monica

听下来，为品牌打造优质内容，你们投入了大量的精力和成本。

Bennett

是的，核心是做好知识的清洗和整理，完成这一步后，品牌想要打造属于自己的维基百科，就已经完成了七八十的工作量。

Monica

因此本质上，做 GEO 和 SEO，不再是简单的网站装修，而是需要从底层的内容基建开始，重新为品牌盖房子。

Bennett

没错，这也是我们的操作做的比较重的核心原因。在我看来，只有做好底层的内容基建，才能实现后续的流量增长，但很多从业者并不理解这一点，只是简单地修改原有内容的格式，还会质疑我们的格式优化逻辑。

因此我们一开始就为品牌做了两件非常重的事，很多客户最初并不理解，但使用后发现效果显著：第一是知识资产的构建，虽然客户对知识资产没有明确的概念，也无法直观看到内容的差异，但后续的流量转化效果会让其认可这一工作；第二是精细化的流量监测，我们在 CDN 层面做了流量的分流监测，能清晰地统计出 ChatGPT、Gemini、谷歌等不同渠道带来的流量，以及每个页面的流量来源和转化情况。

通过流量监测，我们能发现很多核心问题：比如部分爬虫是预训练数据的爬虫，其目的是爬取内容用于大模型的预训练，我们会关注这类爬虫的访问情况；部分爬虫是 AI 搜索的爬虫，我们会统计其访问比例。实操后发现，不同页面的爬虫访问比例差异非常大，我们就是通过这样的方式，持续优化品牌的内容布局。

简单来说，我们先做非常重的流量监测和知识管理，再做相对轻的内容生产，最终为品牌打造出了高转化的流量案例，这就是我们的核心操作思路。

案例拆解2-视频剪辑软件：

新品牌如何通过增量信息与多模态素材实现 0 到 1 冷启动

Monica

我们进入第二个案例，一个视频剪辑软件的案例。

Bennett

我直接为大家分享核心内容，这个案例我们做的是 0 到 1 的冷启动增长。一开始推进时，我也陷入了困惑，新行业、新品牌该如何构建知识资产？推进过程中发现了很多行业痛点，也尝试了很多新的策略，最终发现，这套策略和我此前做 AI 助手的核心逻辑是一致的。

搜索的核心是解决两件事：长尾信息的覆盖和时效性的把控。通识性的知识，基本都已经被大模型的预训练数据囊括，因此想要通过搜索实现品牌的冷启动，核心是打造品牌的增量信息，这也是新品牌、新产品的核心竞争力。

我们也通过这个案例验证了这一逻辑：在品牌权重不足的情况下，只能通过时效性和增量性两个维度发力。因此新产品想要做好 GEO 和 SEO，一定要提炼与竞争对手的独特卖点，将其作为增量信息，围绕增量信息构建内容矩阵，再用我此前分享的方法，生产优质内容进行测试，通过合理的内容逻辑结构，抢占独特卖点的相关流量。

这里分享一个实操战法：优先关注必应的流量反馈，因为必应对低权重品牌的内容更敏感。我们通过监测发现，谷歌的搜索结果中，Dr 权重高的内容占比可达七八十，小企业很难获得曝光；而必应的搜索结果中，低权重品牌的内容排名能达到十几名，这对新品牌、小企业而言，是巨大的行业机会。

第二个实操点是打造 AI GEO 的视频内容。多模态是 AI 的重要发展趋势，就像在豆包中提问，豆包会为用户推送抖音的相关视频，这种多模态的呈现方式，能有效提升用户的解决率和满意度。但当前 AI 的 Token 消耗已经非常大，AI 并不会直接读取视频内容，而是会提取视频的摘要和字幕，因此我们现在能为品牌提供一套服务：将一篇优质的文字文章，直接转化为视频脚本，打造视频内容。

这套服务的实操效果还不错，虽然暂时无法在流量量级上带来巨大提升，但能为品牌打造人无我有的素材优势，这对新品类的品牌而言至关重要。比如这个视频剪辑软件，其竞争对手是 Sora、剪映国际版等行业巨头，正面竞争根本没有机会，只能通过独特卖点、独特内容实现差异化竞争，这是新品牌冷启动的最大把握。通过测试找到为品牌独特卖点买单的用户，这是该案例的核心收获。

Monica

品牌的独特卖点是由品牌方提供给你们的吗？

Bennett

是的，品牌方会提供自身的独特卖点，我们会要求品牌方做出承诺，确保这些卖点已经落地或即将上线，否则 AI 带来的流量进入官网后，发现没有对应的功能，会引发大量的用户投诉。在 AI 时代，用户行为的重要性被无限放大，因为 AI 的核心是迎合用户，满足用户的需求。

如果用户对品牌产生投诉或不满意，品牌丢失的不仅是一个 AI 的流量入口，而是一整套的增长策略，因为 AI 会将这一负面反馈归因于品牌本身，后续会减少对品牌的推荐。因此品牌一定要保证内容的真实性，不要造假，尤其是在海外市场，品牌的权重来之不易，一定要珍惜。

在 AI 时代，权重就代表着 AI 对品牌的信任，AI 本身也会有 “惰性”，对权重高的品牌会更加信任，优先推荐其内容。因此品牌方提供独特卖点后，我们会先进行小范围的测试，若发现有用户对该卖点产生兴趣，就立刻深挖内容，构建完整的内容体系，这对品牌的 0 到 1 冷启动非常友好。

同时可以尝试抢占那些尚未被竞争对手关注的素材渠道，比如 YouTube、TikTok 等平台，这些平台的内容在搜索引擎中尚未被充分收录，尤其是 YouTube 的内容，打造后带来的效果非常不错。

Monica

这个案例比较特殊，你们接手时，该品牌还没有搭建官网是吗？

Bennett

是的，当时的时间节点也非常关键，品牌在 2025 年 10 月签约，10 月 13 号 ChatGPT 就更新了搜索策略，我原本为品牌准备的 Reddit 战法直接失效。因此我们只能重新回到知识资产构建的核心思路，而该品牌没有任何的知识资产沉淀，与竞争对手的差距巨大，正面的知识资产竞争根本没有机会。

经过大量的测试后发现，只能从增量信息的维度寻找机会，而这也是从知识资产的角度出发的：品牌通过抢占增量信息，实现了流量的冷启动，这是该案例的核心关键。

Monica

如果品牌连官网都没有，意味着其 SEO 的基础为零，这样的品牌也能直接做 GEO 吗？

Bennett

当然可以，我此前也反复强调，根本没有所谓的 SEO 和 GEO 的明确区分，两者的核心都是为用户提供优质的内容，AI 的出现让两者的边界更加模糊。因此品牌无需按照 SEO 和 GEO 的固有概念做运营，直接围绕优质内容展开即可。

Monica

这可能是很多从业者的误区，认为需要先花大量的时间做好 SEO 的基础搭建，再去做 GEO，看来并非如此，GEO 从品牌创立的第一天就可以开始做。

Bennett

是的，我们通过实操发现，无论是有一定规模的企业，通过这套方法实现了 SEO 和 GEO 流量的双增长；还是新品牌的冷启动，仅对 SEO 的内容进行改写，或直接发布 GEO 友好型内容，都能获得不错的流量效果。

核心原因是 GEO 本身更注重内容质量，且在内容结构上是兼容 SEO 的，关键词的逻辑也只是在 SEO 的基础上，扩展了更多、更大的搜索指令。因此品牌的核心操作，无非是摒弃传统 SEO 简单粗暴的内容生产方式，为 GEO 生产足够优质、有结构关系的内容，本质上还是围绕优质内容展开，核心是拼内容的有效性。

传统的 SEO 基于 Bert 技术，只能做简单的内容摘要，计算文本的相似度和向量权重；而大模型拥有推理能力，能判断内容的优质程度，因此当下的品牌增长，拼的不再是传统的内容结构，虽然 Web 形态的内容仍需要兼顾权重，但最核心的还是构建内容的质量。只要内容的质量足够高，SEO 和 GEO 都会为品牌带来流量，因为所有的平台，底层都植入了大模型的能力，都在向 AI 化转型。

观众

新品牌没有官网，直接做 GEO，权重会不会很低？

Bennett

想要提升品牌的权重，最核心的方式是什么？需要思考一个问题：针对某一关键词，是通过落地页提升权重，还是通过一篇 blog 提升权重，带来的加成更大？答案显然是落地页。因此如果有大量的权重向核心落地页汇集，该关键词的搜索排名会快速提升，这也是提升品牌 SKU 权重最有效的方法，我们通过实操验证了这一逻辑。

因此新品牌无需过度关注前期的权重问题，直接围绕优质内容和落地页展开即可，先通过测试找到有效的流量增长方式。前期也不要投入大量的精力构建复杂的落地页体系，一定要先做优质内容的测试，否则投入大量精力打造的落地页，可能无法带来任何流量，得不偿失。

我们团队独创的方法，是通过 agent 工具提升落地页的搭建效率：一个核心主题页搭配二三十个相关页面，构建链接关系，一周的时间就能完成一个主题的落地页搭建。后续我们会继续优化 agent 工具，提升其处理能力，实现落地页的批量搭建。

这一方法能有效解决多数企业面临的内容生产效率问题，因为传统的落地页搭建，开发时间长，内容聚合和竞争对手分析的难度大，链路非常复杂。而我们的方法，能大幅缩短落地页搭建的成本和链路，实现快速构建。品牌可以通过流量数据进行验证，AI 流量对优质内容的敏感度极高，优先关注 AI 流量的反馈，用这套方法持续推进即可，本质上就是围绕优质内容做测试和迭代的简单逻辑。

案例拆解3-3D 生成模型产品：