GEO优化的4大挑战与3个应对方法
GEO优化中遇到的主要问题有：人工智能算法不可见、无法量化的结果难以评估、缺乏专业人员以及需要长时间的投资才能实现。三个解决办法是监测系统、人才培育和持久性。
一、为什么GEO优化有挑战？
GEO优化并不是一个“完美工程”，而是一个具有挑战性的工程。理解了挑战之后才不会去面对这些挑战。大挑战就是GEO优化的“现实”。
二、4大挑战详解
挑战1：AI算法不透明
表现：AI引用了规则但是没有公布出来。
为什么是挑战：
- 不清楚人工智能是如何来评判内容的
- 不知道人工智能喜欢什么样的
- 不知道人工智能多久就会更新
数据显示，在GEO从业者的九成当中都表示出对“AI规则不透明”的不满。
挑战2：效果难量化
表现：GEO效应和传统的市场营销方式不同，并没有那么直接的效果。
为什么是挑战：
- AI引用率不等于业务转化
- 引用率难监测
- 转化率滞后
数据显示，在GEO从业者的反馈中，“效果难以量化的”占到了六成以上。
挑战3：人才稀缺
表现：GEO专业的优秀人才很难招聘到，并且也难以培养出优秀的GEO专业人才。
为什么是挑战：
- GEO属于新的领域
- 教育体系不完善
- 培训资源稀缺
数据显示，在企业中GEO人才难寻的企业占到了总数的七成以上。
挑战4：长期投入
表现：GEO需要6到24个月的时间进行长期的投资。
为什么是挑战：
- 老板耐心有限
- 投入持续要求高
- 短期看不到效果
数据：在GEO项目的中，由于“长时间投入不够”，有50%的项目会失败。
三、3个应对方法
方法1：监测体系
用以监控和应对“人工智能算法不可见”的问题。
具体做法：
- 每个月都会进行一次AI引用率的检测
- 每月竞品对标
- 每季度反推规则
方法2：人才培养
培养应对“人才短缺”的能力。
具体做法：
- 内部GEO培訓
- 行业交流
- 实战训练
方法3：长期主义
坚持做好"长久投资"的工作。
具体做法：
- 制定出12～24月的计划
- 每月固定产出
- 每季度复盘
四、3个挑战的相互关系
大挑战之间互相影响：
- 人工智能算法不可见→效果难以度量
- 难以量化的效果 → 老板不耐烦
- 老板不耐烦了 → 长期投资不够
- 长时间内的人才培养不够，所以人才的发展受到了限制
五、3个挑战的真实案例
案例1：某企业应对 AI算法不透明
做法是建立一个逆向反馈机制，在每个季度的时候对人工智能的答案进行分析。效果：在12个月内会形成自己对于“AI规则认知”的理解。
案例2：某企业应对人才稀缺
做法是内部培养三个GEO人才。效果：一年之后团队就基本定型了，而人工智能被引用的比例达到了30%以上。
案例3：某企业应对长期投入
做法是创建一条为期两年四个月的计划路线。效果：在24个月内，人工智能引用率达到40%，业绩得到了明显的提高。
六、3类企业的挑战应对
初创公司：首先要解决的是“人手不足”的问题，可以请外聘顾问来帮忙。成长型企业：建立监控机制来应对“难以量化的成效”。成熟的公司要建立起一种长期主义的文化来应对“长期投资”的问题。
七、3个挑战的"未来变化"
变化1：人工智能算法将会逐渐变得公开。变化2：GEO人才将会增多。第三种情况是长期主义将会变成一种共识。
八、3个常见问题
问题1：4大挑战中哪一个是最危险的？答：长期投入。问题2：4大挑战应该怎样排列呢？答案是首先要解决的是人的问题，然后才是对结果进行评估，并且还要考虑长远的影响。问题3：4大挑战要多长时间才能解决呢？答：三年到五年左右。
九、3个核心观点
观点1：GEO挑战就是GEO优化的“现实”。观点2：4大挑战都有一些解决的办法。观点3：GEO长期主义为最终解决办法。
十、3个未来趋势
趋势1：GEO工具得到广泛应用，并且降低了难度。趋势2：GEO培训体系化，人才压力。趋势3：形成了长期主义的文化，并且可以应对长时间的投资。
大挑战就是GEO优化的“必修课”。把挑战克服了之后，GEO优化的道路才会越走越宽。