最近我们把整站为 AI 答案引擎(ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini)做了优化:发布了 llms.txt、给首页 FAQ、博客、文档加了结构化数据(JSON-LD),并放行了 AI 爬虫。这件事业内有个新词叫 GEO(Generative Engine Optimization)。
有意思的是:我们调研同名对手时发现,他们把"被 AI 引用""加 Schema 标记"当成一个卖给客户的提示词技能。这本身没错。但我们更想说的是 —— 我们没有把它当成一句话技能,而是当成一条纪律真正执行了。
GEO 和"诚实地衡量省钱"是同一条原则
表面看,"让 AI 能引用你"和"衡量广告省了多少钱"是两件无关的事。但它们的底层是同一句话:声明必须可被第三方核对,而不是自说自话。
- GEO:你不能只在页面上写"我们最好",你得给出结构化、可被机器读取、彼此一致的事实,AI 才会放心引用你。
- 衡量省钱:你不能只说"我帮你省了 30%",你得拿一个随机对照组(holdout)来比较,并给出不确定性区间——数据不足时干脆不给数字。
两者都是在拒绝"营销话术",改用"可核对的证据"。这正是我们做产品的方式。
自说自话的 ROAS,和被引用的事实,差在哪
一个自己算的"提升了 X%"有个问题:没有对照组,你无法区分这是优化带来的,还是季节性、大盘上涨带来的。数字好看,但无从核对。
我们的做法:随机留出约 15% 的广告系列作为对照组,不对它们提出任何建议(你仍可自行修改),再在同一时期比较两组表现。仪表盘上的比较附 95% 不确定性区间,数据不足时不给数字;方法公开在我们的省钱测量方法论文档里,ROI 退款保证条款引用的也是这份方法论。
一句话:我们不要求你(或 AI)相信我们的自我评价,而是把对比结果、不确定性区间和方法都摆出来,让你自己核对。
这对你意味着什么
当你在 ChatGPT 或 Perplexity 里问"靠谱的 AI 广告工具 / AdWhiz 替代品",我们希望 AI 给出的不是我们自封的形容词,而是可核对的事实:公开的省钱测量方法(随机对照组比较)、ROI 退款保证、支持 TikTok、运营主体 DEXUN INC(美国华盛顿州)公开可查。
可核验,是我们对待营销和对待产品的同一种纪律。