GEO优化入门指南可查看：《GEO 优化入门指南（2026年最新版）》

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8.1 电商 GEO 认知：大模型时代电商流量逻辑变革

核心目标

帮助电商从业者理解大模型时代流量逻辑的颠覆性变化，明确电商 GEO 优化的必要性与价值。

核心内容

1. 传统电商流量困境：货架式搜索（如京东搜索栏）竞争激烈，关键词排名成本年增 30%，用户决策路径长（平均翻 3-5 页），转化效率持续下滑。
2. 电商 GEO 的崛起逻辑：大模型成为 “智能导购”，用户提问（如 “适合送礼的茶叶”）后，AI 直接推送带购买链接的商品（百度文心一言直连京东，推荐占比超 60%），流量从 “用户找货” 转向 “AI 推货”。
3. 电商 GEO 的定义：通过优化商品数据与内容，使 AI 在解析用户购物需求时，优先将你的商品识别为 “权威匹配项” 并附上购买链接，实现 “问答即转化”。
4. 案例佐证：某茶叶店铺未做 GEO 时，AI 推荐占比仅 8%；优化后 1 个月，“送礼茶叶” 相关提问的 AI 推荐占比升至 45%，订单增长 120%。

实操练习

用手机体验 3 个场景：在百度文心一言、豆包、抖音 AI 搜分别提问 “适合送长辈的保健品”“通勤轻便双肩包”“跨境儿童安全座椅推荐”，记录 AI 推荐的商品呈现形式（是否带链接、展示哪些信息）。

8.2 大模型电商推荐机制：商品被推荐的底层逻辑

核心目标

拆解 AI 推荐商品的技术逻辑，让从业者明确 “被推荐” 的关键要素，避免盲目优化。

核心内容

1. 三大核心技术架构（通俗解读）：
   1. 检索增强生成（RAG）：AI 将商品数据向量化，用户提问后快速匹配相似商品；
   2. 商品知识图谱：构建 “商品属性 – 使用场景 – 用户需求” 关联（如 “婴儿奶粉” 关联 “0-1 岁”“易吸收”）；
   3. 平台直连机制：百度 – 京东、抖音电商 – 豆包等合作，AI 可实时调取商品库存、价格、店铺资质。
2. AI 筛选商品的 4 大评分维度：
   1. 相关性：商品属性与用户需求匹配度（如 “通勤包” 需匹配 “轻便”“容量 15L”）；
   2. 可信度：店铺资质（京东自营、旗舰店）、商品认证（有机认证）、用户评价（好评率≥95%）；
   3. 地域适配性：商品是否适配目标区域（如 “北方羽绒服” 标注 “零下 20℃抗寒”）；
   4. 内容结构化：商品信息是否清晰易读（参数表、卖点分点）。
3. 百度 – 京东合作实例：用户提问 “北京海淀区次日达的进口红酒”，AI 先筛选 “海淀仓有货” 商品，再按 “进口资质→好评率→次日达标识” 排序，Top3 直接展示京东店铺链接。

实操练习

分析 1 个被 AI 推荐的商品（从上述体验中选 1 个），拆解其满足的 “AI 评分维度”（如地域适配信息、店铺资质）。

8.3 电商 GEO 核心前提：结构化商品数据改造

核心目标

教学员完成商品数据的 “AI 友好化改造”，这是被推荐的基础，新手可快速落地。

核心内容

1. 必做：Product Schema 标记部署（AI 识别商品的 “说明书”），需包含 7 大核心字段（京东商品示例）：
   1. 商品名称：清晰标注属性（如 “XX 品牌 0-1 岁婴儿配方奶粉 800g”，而非 “爆款奶粉”）；
   2. 价格与库存：实时同步（通过电商平台 API 自动对接）；
   3. 核心参数：材质、规格、功能（如 “羽绒服 90% 白鸭绒 充绒量 200g”）；
   4. 认证资质：有机认证、3C 认证等（附证书编号）；
   5. 店铺信息：店铺类型（旗舰店 / 自营）、售后保障（7 天无理由）；
   6. 配送信息：发货地、配送范围、时效（如 “北京发货 海淀次日达”）；
   7. 图片信息：为商品图添加 Alt 文本（如 “红色通勤双肩包 正面展示 容量 15L”）。
2. 商品描述结构化改造：摒弃大段文字，拆分为 3 个模块：
   1. 核心卖点（3 点内，每点配数据）：如 “90% 白鸭绒（行业平均 80%）+ 防风面料 + 可拆卸毛领”；
   2. 适配场景：直接对应用户需求（如 “北京冬季通勤、户外游玩、送礼首选”）；
   3. 常见问题（FAQ）：解答 2-3 个高频疑问（如 “尺码：160cm 选 M 码；清洗：可机洗甩干”）。
3. 工具辅助：新手用京东 “商家后台 – 商品管理 – 结构化编辑” 功能，或免费工具 “Schema 标记生成器”，10 分钟完成 1 个商品的基础标记。

实操练习

选取自己店铺 1 个核心商品，按 “7 大核心字段” 和 “3 个描述模块”，撰写结构化商品信息初稿。

8.4 场景化内容布局：商品与用户需求精准匹配

核心目标

教学员围绕用户购物场景创作内容，让商品与需求 “精准对撞”，提升推荐优先级。

核心内容

1. 电商核心购物场景分类（附优化方向）：
   1. 需求唤醒场景（用户需求不明确）：如 “春节送父母什么礼物”→ 场景化种草（如 “北京春节送父母：XX 保健品 调节血压 适合中老年”）；
   2. 精准决策场景（用户明确需求但对比选择）：如 “2000 元内游戏本哪个好”→ 差异化卖点（如 “XX 游戏本 比同价位多 16G 内存 北京仓库现货”）；
   3. 紧急需求场景（用户有即时需求）：如 “上海浦东今晚能送到的退烧药”→ 配送时效 + 库存（如 “浦东仓有货 2 小时达 XX 退烧药 儿童适用”）；
   4. 地域适配场景（需求与地域强相关）：如 “东北抗寒棉服”→ 地域适配属性（如 “东北棉服 零下 30℃抗寒 加绒加厚”）。
2. 场景化关键词组合公式（新手直接套用）：
   1. 品类 + 场景：通勤包 + 大容量；
   2. 人群 + 需求： 宝妈 + 便携辅食机；
   3. 痛点 + 解决方案：梅雨季节 + 防霉收纳箱。
3. 内容呈现形式（适配不同平台）：
   1. 百度系（文心一言 + 京东）：图文攻略（如 “上班族通勤包选购指南”，嵌入店铺商品链接）；
   2. 抖音系（抖音 AI 搜 + 抖音电商）：短视频场景演示（如 “梅雨季节收纳实测：用这款收纳箱衣物不发霉”，挂商品小黄车）；
   3. 跨境场景（Google Gemini + 亚马逊）：多语言场景文本（如英文 “Winter Jacket for Harbin: -30℃ Warmth”）

实操练习

结合自己的商品，用 “关键词组合公式” 生成 5 个场景化关键词，并对应撰写 1 句场景化宣传语（如关键词 “宝妈 + 便携辅食机”→ 宣传语 “宝妈必备：这款辅食机体积小 一键操作 带娃出门也能装”）。

8.5 权威信任链构建：让 AI 认定商品 “值得推荐”

核心目标

教学员构建 “AI 认可的信任体系”，解决电商 “信任难” 问题，提升推荐权重。

核心内容

1. 电商信任链三大核心支柱：
   1. 资质权威：展示第三方认证（食品类附 SC 认证、跨境类附 CE/FCC 认证）、行业奖项（如 “中国家电行业金奖”），置于商品页顶部；
   2. 店铺背书：突出店铺资质（“京东自营”“天猫旗舰店”“10 年老店”），标注 “正品保障”“假一赔十” 等售后承诺；
   3. 用户证言：提取优质评价核心数据（如 “98% 用户反馈‘抗寒效果好’”“60% 用户是回头客”），做成 “用户口碑墙”。
2. 避开信任 “雷区”：
   1. 不夸大宣传：“最好用”“全网第一” 等绝对化用词改用 “行业平均水平 1.5 倍” 等数据表述；
   2. 不隐瞒信息：“临期商品”“非正品” 等隐瞒会被 AI 识别为低信任，反而不推荐；
   3. 及时处理差评：连续 3 条差评会降低推荐优先级，需 24 小时内回应并解决。
3. 案例佐证：某母婴店铺为纸尿裤添加 “SGS 283 项检测合格” 报告和 “天猫旗舰店” 标识，提取 “99% 宝妈反馈‘不红屁屁’” 口碑，AI 推荐率从 15% 升至 58%。

实操练习

梳理自己店铺的 “信任资产”（认证、店铺资质、优质评价），撰写 “信任背书清单”，明确商品页需展示的核心信任元素。

8.6 主流平台适配：百度 / 抖音 / 跨境平台差异化优化

核心目标

拆解 3 大主流平台的电商 GEO 偏好，让学员针对性布局，避免 “一套内容打天下”。

核心内容

1. 百度系（文心一言 + 京东 / 百度健康）：
   1. 平台偏好：重 “结构化数据 + 权威资质 + 地域配送”，优先推荐京东自营、百度健康认证店铺；
   2. 优化重点：
      • 完成 Product Schema 和配送 Schema 标记（标注发货地、时效）；
      • 在商品页添加 “百度健康认证”“京东自营” 等标识；
      • 创作 “地域 + 品类” 图文攻略（如 “北京家庭常备药清单”，嵌入京东自营药品链接）。
2. 抖音系（抖音 AI 搜 + 抖音电商）：
   1. 平台偏好：重 “多模态内容 + 场景化演示 + 地域热点”，优先推荐带短视频、直播回放的商品；
   2. 优化重点：
      • 拍 30-60 秒场景化短视频（如 “西安羊肉泡馍速食实测：10 分钟做好 还原本地味”）；
      • 短视频中嵌入地域地标（如西安大雁塔背景）或方言解说；
      • 参与 “本地商家扶持计划”，获取平台流量倾斜。
3. 跨境平台（Google Gemini + 亚马逊 / 速卖通）：
   1. 平台偏好：重 “合规认证 + 多语言 + 目标国地域适配”，优先推荐带 CE/FCC 等认证的商品；
   2. 优化重点：
      • 商品描述用 “目标国语言 + 地域适配信息”（如面向欧洲：“CE Certified Winter Coat for Germany -30℃”）；
      • 添加目标国配送信息（如 “德国法兰克福仓发货 3 天达”）；
      • 对接 Google Merchant Center，同步商品数据至 Gemini。

实操练习

根据自己的主力平台（如百度 – 京东），列出 “平台偏好 + 我的优化动作” 对照表，明确 1-2 个立即要做的优化点。

8.7 电商 GEO 实操 Step1：精准定位（地域 + 品类 + 人群）

核心目标

帮学员锁定 “高潜力优化方向”，避免 “泛泛做 GEO” 导致资源浪费。

核心内容

1. 地域定位：抓准高流量区域
   1. 方法：用电商平台后台 “交易分析 – 地域分布”，找出订单占比前 3 的省份 / 城市（如北京、上海、广州）；
   2. 原则：聚焦 1-2 个核心地域，而非全国（新手精力有限，集中突破更有效）；
   3. 示例：某通勤包店铺，核心地域锁定 “北京朝阳区”（订单占比 25%，通勤人群密集）。
2. 品类定位：聚焦核心爆款
   1. 方法：筛选店铺 “销量前 20%+ 利润率前 20%” 的商品（如某服装店的核心品类是 “加绒牛仔裤”）；
   2. 原则：先优化 1-3 个核心品类，再扩展到全店（爆款优化见效更快，可复制经验）。
3. 人群定位：拆解目标用户需求
   1. 方法：用 “地域 + 品类” 反推人群（如 “北京朝阳区 + 通勤包”→ 25-35 岁职场女性，需求：轻便、大容量、颜值高）；
   2. 工具：京东 “商智 – 用户画像”、抖音 “电商罗盘 – 人群分析”，免费获取用户年龄、需求痛点数据。

实操练习

填写 “电商 GEO 定位表”：核心地域（1 个），核心品类（1 个），目标人群______，人群核心需求______。

8.8 电商 GEO 实操 Step2：关键词挖掘（免费工具 + 精准筛选）

核心目标

教学员用免费工具找到 “高需求、低竞争” 的电商 GEO 关键词，精准匹配用户搜索。

核心内容

1. 3 个新手免费工具（附使用方法）：
   1. 京东商智（免费版）：进入 “流量分析 – 关键词分析”，筛选 “搜索量 500+、竞争度 < 0.5” 的 “地域 + 品类” 关键词；
   2. 百度关键词规划师（免费版）：搜索 “地域 + 品类”，如 “北京 通勤包”，查看 “搜索量”“竞争度”；
   3. 抖音 “创作者中心 – 灵感库”：搜索品类词，查看 “地域相关热门搜索”（如 “广州 平价连衣裙”）。
2. 关键词筛选标准（新手直接套用）：
   1. 高需求：搜索量≥300（京东 / 百度数据）；
   2. 低竞争：竞争度≤0.6（数值越低，竞争越小）；
   3. 高转化：含 “购买”“推荐”“哪家好” 等决策型词汇（如 “北京 通勤包 推荐”）。
3. 关键词分类：建立 3 级词库
   1. 核心词：地品类（如 “通勤包”）；
   2. 场景词：核心词 + 场景（如 “通勤包 大容量”）；
   3. 痛点词：核心词 + 痛点（如 “通勤包 轻便 不压肩”）。

实操练习

用免费工具，为自己的核心品类挖掘 10 个关键词，按 “核心词、场景词、痛点词” 分类，并筛选出 5 个高潜力关键词。

8.9 电商 GEO 实操 Step3：内容改造（商品页 + 落地页 + 多模态）

核心目标

带学员完成 “从关键词到内容” 的落地，改造商品页和配套内容，提升推荐率。

核心内容

1. 优先改造：核心商品页（见效最快）
   1. 标题优化：嵌入核心关键词（如 “XX 品牌 通勤包 北京发货 大容量 轻便 职场女性”）；
   2. 描述改造：按 “核心卖点（配数据）+ 适配场景 + FAQ” 结构重写（参考 8.3 节结构化改造方法）；
   3. Schema 标记：用 “Schema 生成器” 添加 Product Schema，重点填全 “地域配送”“资质认证” 字段。
2. 辅助改造：地域化落地页
   1. 用途：承接地域流量，强化地域适配性（如为北京用户创建 “北京专属福利页”）；
   2. 内容：核心商品展示 + 地域专属优惠（如 “北京用户下单立减 20 元 次日达”）+ 地域场景文案（如 “专为北京职场人设计的通勤包”）。
3. 加分项：多模态内容补充
   1. 图片：商品图背景加入地域地标（如北京天安门、上海东方明珠，注意版权）；
   2. 短视频：拍 “地域场景使用演示”（如 “北京朝阳区职场女性通勤实测：这款包能装电脑 + 化妆品”）。

实操练习

用 8.7 节锁定的核心商品，完成 “标题优化 + 描述改造”，并标注嵌入的关键词和信任元素。

8.10 电商 GEO 监测：核心指标 + 数据迭代

核心目标

教学员监测优化效果，通过数据调整策略，实现 “持续提升”。

核心内容

1. 4 个核心监测指标（电商专属）：
   1. AI 推荐提及率：目标商品在核心关键词 AI 推荐中的出现次数 / 总搜索次数（目标：从 0 升至 30%+）；
   2. 推荐转化率：AI 推荐带来的点击量→下单量的比例（目标：≥5%，高于传统搜索转化率）；
   3. 地域流量占比：核心地域的 AI 推荐流量占比（目标：提升 10%-20%）；
   4. 店铺评分：AI 会参考店铺 DSR 评分（描述相符、服务态度、物流速度），目标：≥4.8 分。
2. 2 个监测工具：
   1. 电商平台后台：京东 “商智 – 流量来源”、抖音 “电商罗盘 – 流量分析”，查看 “AI 推荐” 流量占比；
   2. profound：输入核心关键词，监测目标商品的 AI 推荐排名和提及率。
3. 迭代逻辑：数据不好怎么办？
   1. 若 AI 提及率低：检查 Schema 标记是否完整、关键词是否匹配；
   2. 若转化率低：优化商品描述中的信任背书（如添加更多认证、用户评价）；
   3. 若地域流量低：强化地域适配信息（如配送时效、地域场景文案）。

实操练习

制定 “1 周监测计划”：每天记录核心关键词的 AI 推荐提及率、推荐转化率，周末汇总分析，找出 1 个优化短板。

8.11 电商 GEO 新手误区：避坑指南

核心目标

提前预警新手易踩的 “致命坑”，减少试错成本，确保优化效果。

核心内容

1. 误区 1：关键词堆砌（如 “北京上海广州通勤包 大容量 轻便 高颜值”）
   1. 危害：AI 识别为 “垃圾信息”，降低推荐权重；
   2. 纠正：标题嵌入 1-2 个核心关键词，描述中自然融入，不刻意堆砌。
2. 误区 2：忽视配送信息（如不标注发货地、时效）
   1. 危害：地域适配性评分低，无法匹配 “次日达” 等紧急需求；
   2. 纠正：商品页顶部标注 “发货地：北京 核心城市次日达”，添加配送 Schema 标记。
3. 误区 3：所有平台用同一套内容（如把京东商品文案直接复制到抖音）
   1. 危害：不符合平台偏好，推荐率低；
   2. 纠正：京东重结构化图文，抖音重场景化短视频，按平台特点调整内容。
4. 误区 4：不监测数据，盲目优化
   1. 危害：不知道哪些动作有效，浪费时间；
   2. 纠正：每周监测 AI 提及率、转化率，只保留见效的优化动作。

实操练习

自查店铺现有商品，找出可能存在的 “GEO 误区”，并写 1 条修改建议（如 “商品标题堆砌关键词，修改为‘北京发货 通勤包 大容量’”）。

8.12 电商 GEO 落地计划：30 天从 0 到 1 启动

核心目标

给学员 “可直接执行的行动清单”，30 天内完成首次电商 GEO 优化并看到效果。

核心内容

1. 第 1-7 天：定位与准备期
   1. 第 1-2 天：用平台后台确定核心地域、核心品类、目标人群（完成定位表）；
   2. 第 3-5 天：用免费工具挖掘 10 个关键词，筛选 5 个高潜力词；
   3. 第 6-7 天：梳理核心商品的信任资产（认证、评价等），准备改造素材。
2. 第 8-21 天：内容改造期
   1. 第 8-14 天：完成 1 个核心商品的 “标题优化 + 描述结构化 + Schema 标记”；
   2. 第 15-21 天：为该商品创作 1 个场景化短视频（抖音）或 1 篇图文攻略（百度），嵌入关键词。
3. 第 22-30 天：监测与迭代期
   1. 第 22-28 天：每天监测 AI 提及率、转化率，记录数据变化；
   2. 第 29-30 天：分析数据，找出优化短板（如提及率低是因为 Schema 缺失），针对性调整。

实操工具包

配套提供：《电商 GEO 定位表模板》《商品结构化描述模板》《Schema 标记生成器链接》《30 天落地任务清单》，学员可直接下载使用。

相关术语解释（电商 GEO 专项词典）

电商信任链：由 “资质权威 + 店铺背书 + 用户证言” 构成的信任体系，是 AI 判定商品 “值得推荐” 的关键，某母婴品牌通过信任链优化，AI 推荐率提升 43%。

Product Schema：商品结构化数据标记，是 AI 快速识别商品信息的 “说明书”，包含商品名称、价格、参数、认证等核心字段，缺失会导致 AI 识别率下降 50% 以上。

RAG（检索增强生成）：大模型推荐商品的核心技术之一，将商品数据向量化后，通过向量相似度快速匹配用户需求，2026 年电商场景下匹配精度达 92%。

电商 GEO：大模型时代电商流量优化体系，通过 “结构化数据 + 场景化内容 + 权威信任” 让商品成为 AI 推荐的 “权威答案”，实现 “问答即转化”。

地域适配性：电商 GEO 中商品与目标区域的匹配度，如 “东北棉服” 需标注 “零下 30℃抗寒”，匹配度≥85% 才会进入 AI 推荐池。

多模态内容：含图文、视频、音频的电商内容（如抖音商品短视频），2026 年 AI 多模态推荐占比超 60%，这类内容可提升商品曝光 30%+。

AI 推荐提及率：目标商品在核心关键词 AI 推荐中的出现频率，是电商 GEO 优化的核心指标之一，新手目标是从 0 升至 30%+。

Schema 标记：为商品添加结构化数据的技术手段，如 Product Schema、Offer Schema，京东、抖音等平台均支持可视化添加，无需代码基础。

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作者简介 ：

老常：人工智能营销专家

老常（常贵），一位拥有16年（始于2009年）数字营销实战经验的资深专家，他是GEO（生成引擎优化）/ AEO（答案引擎优化）领域的先行者，凭借对流量本质的深刻理解，被誉为“答案引擎时代的新流量拓荒者”。

老常的职业生涯始于搜索引擎的黄金时代。他凭借对SEO（搜索引擎优化）和SEM（搜索引擎营销）底层逻辑的极致掌握，在实战项目中屡创佳绩，亲手操盘的英语培训SEO项目直接实现年营业额突破千万的里程碑，积累了扎实、可量化的底层增长实践技术。

自2015年起，老常将视野和业务格局从单一的搜索技术，升级为广告传媒全案营销与企业数字化战略。他不仅是战略家，更是成功的企业家，陆续创立了两家国家级高新技术企业，并持续运营着，致力于为企业提供全面的、以数据和技术驱动的数字营销增长解决方案。他的服务足迹横跨多个核心产业，包括与美的、荣事达、磐石智能等大型制造业巨头，以及教育行业的知名品牌韦博英语培训、轻轻教育，乃至全球化竞争的服装跨境外贸企业深度合作，展现了卓越的跨行业实战赋能能力。

如今，老常将他十六年积累的千万级实战经验、高新技术企业运营经验和企业级战略级数字营销思维融汇成一套完整的GEO优化培训体系。这套课程旨在帮助企业领导者和实战团队，在新一代大模型和答案引擎主导的流量生态中，以极低成本创建高度权威的“标准答案”内容，高效捕获高转化率的精准流量，实现数字营销的战略性升级和第二增长曲线。选择老常，就是选择一位真正将技术、战略、和商业成功融合的实战型导师。

他的课程体系包括：

• 🌱 入门课（《GEO入门通识课：答案引擎时代的新流量》：答案引擎时代的新流量）;
• ⚙️ 实践课（《中小企业GEO内容实施指南》：低成本打造标准答案）;
• 🚀 进阶课（《企业级知识库建设与GEO深度优化》：全方位深度优化）;
• 🧭 高阶课（《企业数字营销战略中的GEO实践经验》：数字营销战略）;

老常联系方式：

个人抖音：LaochangGEO

个人微信：LaochangGEO

个人博客：http://www.LaochangGEO.com

联系电话：18110982015

老常相信，未来的营销不再是“流量博弈”，而是“知识结构的竞争”。

让企业成为“答案”，才是赢得智能搜索时代的关键。