做GEO（生成式引擎优化）和做SEO最大的区别，在关键词这一步就体现出来了。
SEO找词：哪个词搜索量大、竞争度低、能排上去。
GEO找词：用户会怎么"问"AI这个问题，AI回答时可能引用什么内容。
一个是"排名游戏"，一个是"回答游戏"。找词的逻辑完全不同。
第一步：传统搜索联想词（打底用）
虽然是GEO，但传统搜索联想词仍然是基础。原因是：AI的训练数据和搜索数据高度重叠，用户问AI的问题和搜百度的问题有大量交集。
我的做法：
- 在百度、抖音、小红书输入核心业务词，抓取下拉联想词和"相关搜索"
- 用百度指数/巨量算数看搜索趋势，筛掉已经过时的词
- 重点保留"疑问句式"的词（怎么选、哪家好、多少钱、和XX有什么区别）
这一步产出的是"基础词库"，大概能覆盖60%的用户问题。
第二步：AI拓词（补盲区）
传统搜索只能抓到"用户已经在搜"的词。但AI场景下，用户会问很多"搜索引擎里不会搜"的问题。
比如：
- "304不锈钢管和316L的区别是什么，我该怎么选？"——这种问题百度上搜的人不多，但问AI的人很多
- "小批量定制不锈钢件，找什么类型的供应商比较靠谱？"——这是决策阶段的问题，传统搜索里很少见
我的做法是直接问AI：
提示词：
"列出[行业/产品]的用户最常问AI的15个问题，
按购买决策阶段分类（认知→比较→决策→售后），
每个问题标注可能的搜索意图。"AI会给出很多你"想不到但确实会被问到"的问题。这些就是GEO的核心词。
第三步：构建四维词库
把前两步的结果整理成四个维度：
- 品牌核心词：品牌名+产品名的组合。确保AI在提到你时信息准确
- 行业场景词：具体使用场景+产品的组合。覆盖"什么时候用"的问题
- 用户痛点词：用户担心的、犹豫的、比较的问题。覆盖"要不要选你"的问题
- 长尾需求词：非常细分的需求（规格、地域、预算限制）。覆盖"具体怎么选"的问题
每个维度对应不同的内容策略：品牌词做"正名"内容，场景词做"教程"内容，痛点词做"对比/解答"内容，长尾词做"精准匹配"内容。
第四步：验证词的有效性
词库建好之后不能直接用，要验证：
- 拿每个词去问豆包/千问/文心，看AI现在怎么回答
- 如果AI已经能准确回答（且没提到你），说明这个词有竞争，需要更好的内容才能被引用
- 如果AI回答模糊或错误，说明这个词有机会——写对的内容就能被引用
- 如果AI根本不回答（说"没有相关信息"），这是最好的机会——你写的内容就是唯一来源
工具链总结
- 联想词抓取：手动（百度/抖音/小红书搜索框）
- 趋势验证：百度指数、巨量算数、微信指数
- AI拓词：豆包/千问（用上面的提示词模板）
- 词库管理：结构化表格或数据库（我用的是自建API）
- 有效性验证：逐个在AI平台提问测试
一个关键认知
GEO的词库不是一次性建好的。AI平台在变、用户在变、你的产品在变。我现在每周会花1-2小时更新词库，主要是：删掉已经过时的词、补上新出现的问题、调整优先级。
这不是一个"做完就完"的事，是一个持续运营的过程。和SEO的关键词研究一样，但频率更高、变化更快。