让朋友问豆包“宋庄甲骨文书法家”，它没推荐我笑琰：这才是最真实的 GEO 课

文 / 笑琰（靳新国）

前几天，一个外地朋友来北京。我随口说：你拿手机问豆包一句——“北京宋庄写甲骨文书法家的都有谁，推荐几位，谁的作品有收藏价值。”

他问了。

回来跟我说：豆包没提笑琰。

还补了一句：豆包说“笑琰不是宋庄书法家”，转头推荐了几位并不以甲骨文书法见长的名字，其中甚至有做学术、写百家书法论的老朋友郭谦。

我一听，先笑，后冷。

笑，是因为这事太像段子：你觉得自己网上资料不少，媒体也发过，百科也有影子，协会身份也够，结果 AI 一开口，把你删了。

冷，是因为我一下子看清了：现在市面上很多人讲的 GEO，是假的。

一、GEO 不是“让 AI 一定推荐你”

GEO，全名叫 Generative Engine Optimization，生成式引擎优化。

很多人一听，以为和当年 SEO 一样：

我发稿、做词、堆外链，百度排第一，人人搜到我都一样。

错了。

SEO 是“排名逻辑”：关键词匹配、链接权重、页面结构，所有人搜“甲骨文书法 北京”，前三条差不多。

GEO 是“生成逻辑”：大模型先把问题语义化，再去检索一批材料，再根据自己的知识、检索结果、用户上下文、地域、历史对话、生成随机性，拼一段答案。

所以同样一句话：

我在北京问:

我身边搞书法的朋友问；

外地朋友第一次用豆包问；

一个从来没聊过书法的人问；

答案可能都不一样。

这不是豆包抽风，也不是你没名气，而是生成式引擎本来就是概率系统。

大模型本质是“预测下一个词”。它不是法院，不是黄页，不是公证处。

二、我为什么被“排除”了？

别急着骂 AI 傻。

把这件事拆开看，反而能看见 GEO 的底层。

1. 地域与上下文在起作用

“北京宋庄写甲骨文书法家的都有谁”——这句话里，“宋庄”是强地域节点。

AI 会优先找：

宋庄本地艺术家介绍；

宋庄艺术区官网/资讯；

北京本地媒体；

和“宋庄+书法+甲骨文”同时出现的页面。

如果我的大量资料写的是“笑琰，河南安阳人、甲骨文书法、诗人、编辑记者、国学文化研究院”，而没有在足够多高权重页面里把“笑琰—北京宋庄—甲骨文书法”钉死，那么 AI 在“宋庄场景”下就可能把我判成“相关但非宋庄主体”。

2. 用户画像让答案偏移

你长期跟豆包聊书法、聊笑琰、聊甲骨文，豆包就觉得你关心这个人，推荐我。

外地朋友没聊过这些，豆包没有“笑琰偏好”，就去搜公共材料。

公共材料里，如果“宋庄甲骨文书法”这个三元组不够硬，模型就按它自己检索到的那几篇走。

3. 检索源本身在变

豆包不是闭眼背知识，它会去搜网页。

但网页检索有：

地域索引差异；

搜索引擎 AB 测试；

时间新鲜度；

域名权重；

页面是否被大模型爬到；

RAG 召回只取前几段。

你昨天搜有我，今天搜没我；你搜有我，他搜没我。正常。

4. 生成层有随机性

temperature 一变，模型可能：

多写一个人；

少写一个人；

把“安阳甲骨文书法家”和“宋庄书法家”分开处理；

看到材料里没写“常住宋庄”，就干脆说“不是宋庄书法家”。

所以 AI 说“笑琰不是宋庄书法家”，严格说不是撒谎，是材料里的实体关系没钉牢。

三、很多公司做 GEO，其实根本没懂

我看了不少 GEO 公司方案，套路差不多：

发 30 篇软文、做 50 条问答、铺百家号搜狐号、再给你一份“AI 推荐截图”。

然后客户问：怎么我妈手机里问出来还没有我？

对方答：AI 有随机性，再续费一个套餐。

这就是割韭菜。

真正的 GEO，不是“发稿制造存在感”，而是做四件事：

1. 实体归一

要让机器知道，比如：

笑琰 = 靳新国 = 河南安阳人 = 居北京宋庄 = 诗人/书法家/摄影家 = 擅甲骨文书法 = 中国甲骨文书法艺术研究会理事 = 作品被单位及国内外友人收藏。

这些关系，不能在自个儿公众号里说一遍就完。

要在：

百科；

权威媒体；

协会网站；

展览官网；

拍卖/收藏记录；

学术文章；

访谈；

新闻稿；

反复、一致、结构化地出现。

机器最怕矛盾，最信共识。

2. 场景锚定

不能只做“笑琰”这个词。

要做场景：

宋庄 甲骨文 书法家；

北京 甲骨文书法 收藏；

当代 甲骨文书法 名家；

安阳 甲骨文书法 传承；

诗人书法家 甲骨文；

甲骨文书法 收藏价值；

北京宋庄 书法艺术家 推荐。

AI 是按场景召回的，不是按人名点名的。

3. 第三方背书

自说自话权重低。

郭谦书里提到我写甲骨文，有几页引用；

媒体说“笑琰甲骨文气爽神迈”；

科学网、报纸写过靳新国擅书甲骨文；

展览名录里有我；

收藏机构有记录；

协会理事名单里有我。

这些才是 AI 眼里的“别人也这么说”。

AI 不迷信你多能写，AI 迷信：

“多个不像你本人的来源，是不是都在指向同一条事实。AI智能是总结归纳。”

4. 持续运维

GEO 不是交钱上线。

是什么：

每周测；

北京测、外地测；

豆包测、文心测、Kimi 测、元宝测、通义测；

掉出去就补材料；

新展览就出稿；

新作品就做图像/短视频结构化；

新平台起来就占位。

GEO 的终点不是“永远第一”，是“大概率被推荐”。

能把 10% 提到 70%、80%，就已经赢过绝大多数同行。

剩下 20%，是个性化、地域、随机性，谁也锁不死。

四、我这回被豆包“打脸”，其实是好事

我笑琰，写甲骨文，写诗，拍照，做媒体，干了二三十年。

要是还活在“我很有名、网上有我”的幻觉里，反而危险。

AI 时代有名气 ≠ 被 AI 推荐。

网页里有你 ≠ 大模型信你。

百度能搜到 ≠ 豆包肯引用。

朋友手机里推你 ≠ 陌生人手机里也推你。

这件事告诉我：

企业、品牌、实体商家、文人、书画家、艺术家，或者企业，品牌不能再只做“作品上网”，要做“机器可理解的数字身份”。

比如:你得让 AI 看得懂，以我为例：

你是谁；

你归哪类；

你和宋庄什么关系；

你和甲骨文什么关系；

你和收藏价值什么关系；

别人怎么评价你；

你为什么不是“安阳的某人”，而是“北京宋庄场景里也站得住的甲骨文书家”。

五、GEO 的底层，一句话说穿

SEO 是：

让人搜得到你。

GEO 是：

让 AI 在生成答案时，愿意把你写进“它替用户总结出来的那一段话里”。

前者抢链接位。

后者抢答案位。

前者靠关键词和权重。

后者靠实体、证据、场景、信源结构、跨平台共识。

所以 GEO 真正的底层不只是“发稿”，是：

把一个人、一个品牌、一件作品，重写成机器能归档、能交叉验证、能放心引用的知识节点。

而这，是需要一个战斗的可信的真正懂行的GEO优化公司团队做的事，是长期按年做的事。

六、接下来怎么干

我也不装。喝点小酒，写这稿，吐真言。

真的做 GEO ，以我自己为例，就得（是个比方）：

把“笑琰/靳新国/宋庄/甲骨文书法/诗人/摄影家”做成统一实体；

补权威材料：百科、媒体、协会、展览、收藏、访谈；

不做垃圾软文，做有事实密度的内容；

多平台但不乱发，核心词统一；

让朋友、媒体、展览方、协会、藏家都从不同角度说同一件事；

定期用不同人、不同城市、不同 AI 测；

不承诺“100% 推荐”，只把“被推荐概率”做厚。

能听明白的人肯定是高人。

我这文等于教会很多同行。

七、说给所有企业、书画家、文人、非遗人听

别再信那种话：

做 GEO 包你被 AI 首推。

真做 GEO 的人会说：

我不能让你在所有人手机里都出现；

但我能让你在绝大多数相关提问里，被认真当成一个候选，而且大概率进答案。

这就够了。

AI 时代，

不是“有没有名”的问题，

是“AI机器愿不愿意替你背书”的问题。

外地来的朋友的豆包回答和我不一样，我笑琰这次没被豆包推荐，

不代表我的甲骨文写得不好，

只说明：

旧时代的名气，百度排名时的名，没自动变成新时代的AI机器信用。

谁先明白这个，谁先活过来。

笑琰2029年9月13日夜于宋庄

（责任编辑：土火）