教你让AI主动推荐你的生意，抢占生成式AI推荐流量

这门课讨论的是一个很具体的问题：当用户不再打开搜索引擎、而是直接问 ChatGPT 或 Perplexity「我该找谁做这件事」时，你的生意怎么被提到。它不讲品牌建设，也不讲传统 SEO 的老套路，落点在生成式引擎的推荐机制上——也就是常说的 GEO（Generative Engine Optimization）。

课程实际覆盖的技术内容

资料包里有几类可操作的东西值得注意。一类是关于 E-E-A-T 的检查清单，它是给 AI 搜索场景重新整理的，不是 Google 官方那份的翻版，可以拿来当自检表用：作者身份、引用来源、页面结构、实体一致性这些维度都有对应条目，逐条对照就能发现自己站点在「可被 AI 引用」这件事上缺什么。

另一类是 FAQ 的提示词工程。文件里的 FAQ Prompt 和 Getting The Perfect FAQ 是配套的，思路是把用户真实的提问方式转成结构化问答对，让模型更容易抓取、摘要并复述。这部分对做落地页和多语言站点的人价值最大，因为它可复用——同一套模板换成自己的业务词表就能跑。

还有一份 Overview 文档，是做整体框架说明用的，配合录播能把策略的来龙去脉串起来。录播本身是完整讲解，适合边看边对着自己的站点改，而不是看完就放下。

从工程角度怎么用这套资料

建议的用法是分三层。第一层，先用 E-E-A-T 清单做一次站点审计，把不合格的条目列成待办，这时候不需要看录播，直接动手就能有产出。第二层，用 FAQ 的提示词模板生成一批结构化问答，部署到页面或独立 FAQ 页上，观察一段时间内模型回答里是否出现你的品牌名或链接。第三层再回看录播，理解为什么某些结构更容易被引用，把前面凭直觉做的事补上原理。

要注意的是，生成式推荐的验证周期比传统 SEO 更长，也更不稳定。同一条内容在不同模型、不同提问方式下表现差异很大，所以需要一个可重复的测试方法：固定一组问题，定期在多个模型里跑，记录引用结果。这套资料没有直接给出自动化脚本，但 FAQ 的结构化输出本身就很适合再接一层脚本，做批量提问和结果比对。这部分需要你自己补，属于资料之外的工程量。

适合谁，不适合谁

适合已经有一个真实在运营的站点或业务、手上有内容可以改的人。因为课程的核心动作是「调整已有内容让 AI 更愿意引用」，如果没有现成素材，很多策略落不了地。

不太适合两类人：一是期待拿到一套立刻见效的投放方案的人，这里没有渠道预算和竞价逻辑；二是完全没有站点、想从零开始的人，前置的内容资产还不存在，跳过第一步直接学后面的技巧意义不大。

配套的实践建议

• 先建一个测试问题清单，覆盖你的核心业务问法，作为长期观测基线。
• E-E-A-T 清单不要一次全改，挑影响最大的三到五条先落地，观察引用变化。
• FAQ 提示词模板可以改造成多语言版本，同一个业务在不同语种的提问习惯差异不小。
• 录播建议倍速看第一遍抓框架，改完站点后再回看第二遍对细节。

整体上，这份资料的价值在于把「让 AI 推荐你」这件事拆成了可以动手改的具体项，而不是停留在概念讨论。它需要你自己接上观测和验证的环节，但只要站点是真在跑的，按照清单和模板改一轮，就能拿到可对比的结果。