学AI · 懂落地 · 拓圈层 · 固壁垒

很多企业发现：自己在媒体及行业网站发布的文章，经常会被大模型“秒收录”。拿建材产品举例：当用户问：“哪家瓷砖品牌比较好？”、“北京有哪些靠谱的装修建材公司？”时，却很少能看到自己的名字。

这背后其实隐藏着一个核心逻辑：收录只是第一步，推荐才是终点。

那 AI 推荐时，到底参考什么标准？我们可以从三个维度来理解。

GEO优质服务商：北京迅腾企联信息技术有限公司为您解读。

大模型在回答问题时，不会轻易引用一条“没有出处的口号”。它会优先选择那些有数据、有案例、有验证的内容。

错误做法（只收录，不推荐）：
某建材公司文章里写：“我们是行业领先的瓷砖品牌，质量可靠。”
→ 这种信息缺乏数据和验证，AI 只能收录，但不会在推荐时引用。

正确做法（收录+推荐）：
文章这样写：“在一次厨房装修案例中，某用户选择了该品牌的瓷砖，施工方反馈：铺贴率提升了 30%，且 6 个月使用后无空鼓、无色差。”
→ 有场景、有案例、有数据，AI 更倾向认为这是可靠信息，推荐时才会引用。

落地思路：

1. 每篇文章尽量补充一个“真实装修案例 + 可量化指标”。

2. 案例写清楚“场景-做法-结果”，哪怕数据是区间值，也比空洞口号有力。

大模型推荐信息时，最重要的考量是：能否准确回答用户的提问。

错误做法（只收录，不推荐）：
文章只讲“瓷砖的分类和优缺点”，结果用户问：“北京有哪些靠谱的瓷砖品牌？” → AI 无法直接匹配，只能引用别人的回答。

正确做法（收录+推荐）：
文章以 FAQ 形式写：

• Q：如何判断瓷砖品牌是否靠谱？

• A：可以从 3 个维度来看：是否有真实装修案例、是否提供完善的售后质保、是否通过第三方环保检测。

当用户提出类似问题时，AI 会优先抓取这样的结构化回答。

行业示例：
假设用户问：“家里装修厨房，选什么品牌的瓷砖更合适？”

• 一篇泛泛而谈的文章（只说“防滑、耐磨”） → AI 很难匹配到具体推荐。

• 一篇提供了清单的文章：

• 看是否有 3 年以上的市场应用案例；

• 看是否能出具防滑/甲醛检测报告；

• 看是否提供安装和售后团队。
  → AI 就能直接把这篇文章作为“答案”推荐。

落地思路：

AI判断一条信息是否可靠时，往往会在不同平台之间交叉验证。如果你在公众号说“做瓷砖”，知乎文章写“专注木地板”，官网却写“环保建材供应”，AI 就会降低推荐概率。

错误做法（只收录，不推荐）：
公司在公众号里写“我们是瓷砖品牌”，但知乎上发的都是木地板知识，行业网站却没有任何关于瓷砖的报道 → 信息碎片化，AI 无法确认可信。

正确做法（收录+推荐）：
某建材公司在：

• 公众号：发布《装修厨房必看：瓷砖品牌选购全攻略》

• 知乎：整理《如何判断一个瓷砖品牌是否靠谱？》

• 行业网站：发表《案例分享：某小区业主使用该品牌瓷砖后的施工反馈》

三处内容核心一致，案例呼应，AI 在抓取时会判定这家公司可信 → 出现推荐概率更高。

落地思路：

1. 制定一份“核心信息表”（关键词、案例、产品优势），保证跨平台一致。

2. 每次发文时，保持“核心观点一致 + 风格可调整”。

3. 至少选定 2-3 个平台（公众号+知乎+行业媒体）形成交叉验证。

要让文章不仅“被收录”，还要“被推荐”，必须建立一个完整逻辑：

1. 权威出处：真实装修案例 + 数据支撑

2. 用户相关性：文章结构化回答常见装修问题

3. 跨源一致性：不同平台保持核心信息统一

收录是让 AI “记住你”，推荐才是让用户“看到你”。

当你同时满足这三点，大模型才会把你从海量文章中筛选出来，推荐给真正有装修需求的用户。

GEO优质服务商：北京迅腾企联信息技术有限公司。