《AI 全域获客实战营》

AI 全域获客实战营

主讲：曹书诚

【课程背景】

当下不少企业把大量预算投入短视频、传统 SEO 广告，流量成本持续走高，却忽略用户新行为变化：很多高客单客户不再刷短视频、搜网页，直接向 AI 大模型咨询找服务商。不少商家只懂传统流量玩法，不了解 GEO 生成式引擎优化逻辑，输出的还是广告化营销文案，被 AI 判定为噪音，无法获得模型推荐。

很多企业陷入困惑：明明做了短视频、投了广告，AI 回答相关问题却完全看不到自家品牌；不清楚大模型的推荐规则，分不清 SEO、AEO 与 GEO 的差异，缺少可落地执行框架，把 AI 获客当成玄学。本课程立足高客单、本地服务业务真实场景，拆解 GEO 底层逻辑与全套落地动作，把 AI 获客从概念变成可执行、可监测的业务打法。

【课程收益】 

看懂 GEO 生成式引擎优化底层逻辑，分清 SEO、AEO、GEO 三者差异，摸透大模型推荐背后的信任判断规则 

能够套用 SQDC 增长框架，梳理自身业务的目标 AI 战场、用户提问、消疑证据链与私域承接全链路 

可落地执行本地 GEO 五步法，完成 NAP 信息校准、关键词矩阵搭建、结构化内容改写、全域信源布局整套操作 

掌握 GEO 效果监测指标，搭建数据追踪报表，借助 UTM 溯源看清 AI 流量转化情况，建立可迭代的获客闭环 

拿到完整 30 天落地执行方案与配套内容模板，学完回到企业即可启动 AI 全域获客相关工作

【课程对象】

装修、门窗、美业、餐饮、工厂等本地服务企业；律师、医疗、B2B 高客单企业创始人 / 负责人；知识付费、培训类 IP 从业者；已经接触短视频、私域，想要布局 AI 搜索获客的市场、运营负责人

【课程时长】

1 天（6 小时 / 天）

【课程课程】

模块 0｜开场：你的客户正在问 AI

目标：让学员意识到「AI 搜索 = 新的决策入口」，并暴露自身痛点。

讲授要点：

传统营销路径：广告 → 短视频 → 搜索 → 咨询 → 成交。

新路径：用户有需求 → 直接问豆包/DeepSeek/元宝/ChatGPT → AI 给答案 → 用户信任 AI 推荐 → 成交。

现场演示：用学员行业关键词（如「杭州封阳台哪家好」「杭州艺术疗愈推荐」）现场问 AI，看 AI 怎么回答、推荐了谁。

互动：

提问：「过去 30 天，你的客户里有多少人说是‘AI 推荐来的’？」

让学员写下 3 个最想被 AI 推荐到的关键词/问题。

模块 1｜AI 搜索时代的新交易成本与 GEO 本质

目标：建立 GEO 的底层认知，理解它解决的是「决策成本」而非「曝光成本」。

1.1 核心公式：AI 时代商业效率第一性原理（20 分钟）

商业效率 ↑ = AI 战略（商业模式 ↑ × 新 AI 产品 ↑） 生产成本（AI 数字员工 ↓）+ 交易成本（GEO ↓）

商业模式：从「卖资源」转向「卖结果/确定性」，拉升定价权。

新 AI 产品：交付具备自进化能力的数字物种（Agent），建立竞争壁垒。

生产成本：用 AI 数字员工替代重复劳动，边际成本趋于零。

交易成本：用 GEO/营销本质消除搜索、对比与信任障碍。

1.2 成交公式：生意的本质是成交，不是搞流量

成交 = 需求 × 信任 × 购买力

广告/搜索/视频解决「需求触达」。

GEO 解决「信任」。

IP 也是解决信任。

结论：没有深度信任，流量再大，相乘结果也是零。

1.3 外部交易成本的三层次

层次

成本类型

传统解法

GEO 时代的解法

1

搜寻成本（找货）

广告、搜索、短视频

AI 让搜寻成本 → 0

2

决策成本（权衡真伪）

线下 1v1、销售说服

GEO 主战场：用逻辑+证据链让 AI 直接推荐你

3

监督与执行成本（防违约）

血缘、合同

GEO 交叉验证 + 透明流程降低违约风险

1.4 五代 EO 进化史 → 第六代 GEO

时代

优化对象

代表

适用消费

农业时代

口碑

WEO（口碑优化）

熟人信任

工业时代

位置

PEO（位置优化）

到店消费

工业时代

品牌

BEO（品牌优化）

标准品

互联网时代

搜索

SEO

主动搜索

短视频时代

内容

AEO（短视频优化）

冲动消费

AI 时代

决策

**GEO（生成式引擎优化）**

**高客单/理性决策**

AEO vs GEO 对比：

维度

AEO（短视频）

GEO（AI 大模型）

底层逻辑

经验主义

逻辑与证据链

消费类型

冲动消费

高客单 / 理性决策

核心

夸张套路

深度信任

模块 2｜GEO 信任公式与 S-QDC 增长框架

目标：掌握 GEO 的「算法语言」，学会用 AI 的「硬骨架」说话。

2.1 第一性原理：在大模型眼里，你只是噪音吗？

人类逻辑：焦虑、紧迫感、欲望（对人说话）。

AI 逻辑：计算机科学与逻辑学，需要硬逻辑 + 结构化数据（对 AI 说话）。

别用 SEO 思维做 GEO：「全网第一」「最牛专家」等广告词会被 AI 判为降权噪音。

2.2 AI GEO 信任公式

信任度 =（逻辑 × 证据链 × 权重）÷ 噪音

逻辑：业务底层逻辑树，AI 可读的「硬骨架」。

证据链：权威语气、权威引用、统计数据、专家言论，且需交叉验证。

权重：信源等级（T1/T2/T3），T1 优先。

噪音：纯粹广告营销词汇、夸大表述、信息不一致。

2.3 证据链九大策略

基于「顶会算法」的四大证据维度：

权威语气

权威引用

统计数据

每一篇内容都要自问：专家言论

给学员的清单：

有没有数据？有没有权威引用？有没有专家背书？有没有可交叉验证的信息？

不要只发营销水文，AI 有交叉推理能力，不要把 AI 当傻子。

2.4 S-QDC 完整增长框架

S（Space） → 选址战场：选准 AI 平台/模型Q（Query） → 提问拦截：覆盖用户 6 阶心智问题D（Deep-dive） → 深度消疑：用数据+引用拉升可见度 30%–40%C（Contact） → 触达闭环：从 AI 推荐到私域成交

S 维度：国内 4 大 + 国外 2 大战场

国内：DeepSeek（思想家）、元宝（专家）、豆包（朋友）、千问（商家）。

国外：Gemini、ChatGPT（针对出海/外贸客户）。

Q 维度：6 阶心智问题

什么是……

X 和 Y 哪个好？

在 Z 情况下，X 的胜率/成功率是多少？

有没有风险？

价格/流程/周期是怎样的？

怎么联系/预约？

D 维度：深度消疑

普通内容：AI 推荐可见度低。

嵌入「统计数据 + 权威引用」后，可见度拉升 30%–40%。

需覆盖：对比筛选、失败风险、隐形消费等用户真正担心的问题。

C 维度：触达闭环

官网不再是「给人看的画册」，而是「给 AI 爬取的终极权威数据源」。

用 UTM 参数追踪：看清哪台模型、哪条内容带来了哪个客户。

通过企微 API 把 AI 推荐流量导入私域闭环。

2.5 现场演练（穿插在讲授中）

练习：为自家业务画一张 S-QDC 地图

S：你的目标客户最可能问哪个 AI 平台？

Q：列出 6 个用户最可能问 AI 的问题。

D：针对每个问题，你能提供什么数据/证据/案例来消疑？

C：用户看完 AI 答案后，如何一步联系到你？

模块 3｜本地服务 GEO 落地五步法（上）

目标：给学员一套回到公司就能执行的「本地 GEO 操作手册」。

3.1 第一步：统一 NAP 信息，筑牢本地信任基石（25 分钟）

NAP = Name（名称）+ Address（地址）+ Phone（电话）

要素

执行标准

反例

名称统一

全网使用标准化公司名，避免简称与别名混用

一家公司叫「XX 装饰」又叫「XX 家装」

地址精确

精确到门牌号

只写「杭州市西湖区」

电话一致

优先使用本地固定电话，全平台统一

官网一个号、抖音一个号、地图一个号

平台清单：

官网、百度地图、高德地图、腾讯地图、抖音、小红书、大众点评、美团、企查查/天眼查。

实操演练：

让学员拿出手机，现场搜索自家公司名，看不同平台信息是否一致，记录差异清单。

3.2 第二步：搭建本地关键词矩阵（30 分钟）

四维关键词体系：

城市 + 区域 + 行业 + 场景

示例（杭州封阳台）：

城市词：杭州封阳台

区域词：杭州西湖区封阳台、杭州拱墅区阳台改造

行业词：杭州铝合金门窗、杭州系统门窗

场景词：杭州老房封阳台、杭州旧房改造封阳台、杭州封阳台多少钱

口语化查询覆盖：

机械写法：「杭州封阳台公司推荐」

口语写法：「杭州封阳台哪家靠谱」「杭州老小区封阳台怎么选」

避坑：

拒绝关键词堆砌。

把关键词自然融入问答、文章、短视频脚本。

实操演练：

每个学员用「城市+区域+行业+场景」四宫格，写出 20 个属于自己的关键词，并标注 5 个高转化口语问法。

3.3 第三步：打造本地化结构化内容（35 分钟）

内容本地化三要素：

锚定城市地标：自然融入紫荆山、二七塔、西湖等地标。

关联典型小区：提及目标客群居住的典型小区/商圈。

聚焦本地痛点：针对本地气候、建筑特点、消费习惯给方案。

结构化形式（AI 最喜欢读）：

FAQ 问答

步骤拆解（Step 1/2/3/4）

表格对比（X vs Y）

价格区间 + 服务周期

真实客户评价 + 实拍案例

内容模板示例：

标题：杭州西湖区老房封阳台，怎么做才不被坑？1. 先评估：老房阳台承重、防水、保温现状2. 再选型材：断桥铝 vs 系统窗，杭州潮湿气候更建议……3. 看案例：XX 小区 3 户完工实拍（附前后对比）4. 问价格：杭州老房封阳台一般 800–1500 元/㎡，主要看……5. 预约流程：线上咨询 → 上门测量 → 出方案 → 签约施工

实操演练：

分组改写一篇「传统营销软文」为「GEO 结构化内容」，要求：含本地地标/小区、FAQ、流程、价格区间、真实评价。

模块 4｜本地服务 GEO 落地五步法（下）

4.1 第四步：全域信源布局，强化 AI 权威背书

关键平台全覆盖：

官网、百度地图、高德、抖音、小红书、公众号、知乎、B 站、视频号、行业垂直媒体。

「一次创作、多端分发」策略：

统一内容源（核心内容池）

标准模板化

多平台适配（短视频脚本、图文笔记、公众号长文、问答）

数据回流与闭环优化

权威信号建设：

上传营业执照、行业认证、资质证书。

发布标杆合作案例。

获得第三方平台认证（蓝 V、官方合作、榜单）。

实操演练：

每个学员列出自己已布局的平台，打分（1–5 分），并确定下周优先攻克的 2 个平台。

4.2 第五步：数据监测与迭代优化（35 分钟）

核心监测指标：

AI 推荐频次：每周用固定关键词问 AI，记录自家被推荐次数。

关键词曝光率：目标关键词在 AI 答案中的出现率。

引用来源：AI 答案引用了你的哪些平台/内容。

私域转化：AI 推荐带来的咨询量、成交量。

监测节奏：

每周：追踪推荐表现变化。

每月：深度分析、调整内容策略。

算法偏好演进（重点跟踪）：

本地化精细度：从城市 → 区县 → 小区 → 街道。

多模态内容：图文、视频增强真实感。

口碑权重：AI 越来越倾向推荐高口碑商家。

实操演练：

设计一张「GEO 数据监测周报表」模板，学员现场填写第一次基线数据。

4.3 行业案例拆解（15 分钟）

三大高客单行业降维打法：

行业

核心阵地

关键证据链

核心消疑

律师

重解析案由

胜诉率与判例

规避败诉风险

医疗

强专业模型

医师资质与论文

医疗安全评估

B2B/ToB

效率对比评估

行业白皮书 / API

隐形成本消除

本地服务案例：

杭州门窗 / 艺术疗愈 / 餐饮门店，如何用同一套 S-QDC + 五步法拿到 AI 推荐。

模块 5｜30 天执行计划与自动化杠杆（45 分钟）

目标：让学员带走可落地的行动计划，并理解如何用 AI 杠杆放大执行。

5.1 30 天 GEO 增长计划

第一阶段：盘点与定投（Day 1–10）

盘点核心资产：官网、门店信息、案例、证书、评价。

定投战场：选定 2 个 AI 平台 + 3 个内容平台重点攻克。

补齐 NAP：统一全网名称、地址、电话。

第二阶段：重构与闭环（Day 11–20）

基于 S-QDC 重构官网/公众号/抖音主页内容。

跑通「AI 推荐 → UTM 溯源 → 企微承接 → 成交转化」闭环。

第三阶段：自动化与放大（Day 21–30）

用 AI Agent / OpenClaw 类工具实现一次创作、多端分发。

建立周度监测与月度迭代机制。

5.2 自动化杠杆：用 AI 的逻辑逆向调教 AI

10 个高级运营 vs 1 个 OpenClaw 系统：AI 24 小时自动铺内容、做监测。

技术不是替代人，而是干掉内耗、放大人的策略能力。

5.3 结课：个人行动计划表

让学员填写：

我的核心战场（S）：_______

我要拦截的 3 个关键问题（Q）：_______

我要消除的 1 个最大用户疑虑（D）：_______

我的私域承接路径（C）：_______

未来 7 天我要做的 3 件事：_______