GEO优化万字长文，如何让AI相信你

 

GEO优化的本质是什么？

简单说，就是让你的内容成为AI的首选知识库，进而通过GEO实现用户的最终转化。

这个过程分为四个递进的步骤：

第一步：让AI能理解你

第二步：让AI能相信你

第三步：让AI在答案中优先展现你

第四步：让用户转化成行动

前面一章我们已经解决了被理解的问题，

今天这章，我们通过这五个点，

1、AI凭什么信你?看懂≠引用的残酷真相

2、AI给你打了多少分?揭秘信任度计算公式

3、从5%到80%引用率:你在哪一层决定生死

4、5步提升AI对你的信任

5、拿来就用:AI信任度提升工具包

系统地解决”被相信”的问题，因为在AI时代，被看见不等于被相信，被相信才是被引用的前提。

上一章我们解决了一个问题：让AI看懂你。但看懂不等于会引用。

这就像你看懂了一个销售员的话，不代表你会相信他、买他的产品。

理解和相信，是两码事。

传统搜索引擎Google、百度的工作很简单：用户搜”手机推荐”，系统匹配相关的网页，按排名展示。

搜索引擎不需要判断这些信息是真是假，它的工作是匹配，不是判断，只要你写的关键词恰好出现在这个网页上，就有机会被展示，

但AI完全不同。当你问ChatGPT或者是deepseek：”请推荐一个靠谱的无人机品牌”，

ChatGPT不是在”查询”答案，而是在”生成”答案。

它需要从训练数据中调用信息，组织成一个连贯的回应。这个过程中，ChatGPT会问自己一个关键问题：

“我应该优先使用哪些信息源？”

因为AI核心还是权威决策，他的第一性原理，就是内容是一些正确的内容，

这个问题的答案，只有ai相信你，才能决定了你的内容会不会被引用，

AI怎么判断信息源的优先级？

为什么不同的信息源有不同的优先级？因为AI在处理信息时，必须做出权衡。海量的信息中，哪些更值得信任？哪些更可能准确？哪些风险更低？

你写得再清楚，AI也得问自己三个关键问题。

第一个问题：这个信息从哪来？

AI会问：”这个信息来自谁？”

不同的来源，可信度权重完全不同。

官方说的（官网、新闻发布会、财务报告），我们如果按照打信任分的话，是100分；

媒体说的（人民日报、专业行业媒体），这种打分信任分的话，是95分；

知名用户反馈（有身份的、有认证的），这种打信任分的话，是80分；

用户说的（真实评价、购买记录），这种打信任分的话，是70分；

营销文案的话（就是自己说自己好），这种打信任分的话，是40分；

不知道谁说的（听说的），这种打信任分，就是5分；

AI能看出这些区别，

同样一个观点，如果来自”官方财报”和”听说的”，权重能相差20倍。

信息源就像证人，有的证人很可信，有的证人可疑。

AI会根据证人的身份来判断相信的价值。

第二个问题：这个信息能验证吗？

AI会问：”这个说法能被验证吗？”也就是说你这个说法，能不能被验证，

可验证的信息有这些，

具体的数字（3.8次/天，而不是”很高”）、

明确的时间（2024年10月，而不是”最近”）、

来源出处（引用自哪份报告）、

可追溯的证据（能找到原始数据）。

不可验证的包括：模糊的形容（优秀、强大、特别好”）、模糊的时间（现在、最近、目前）、无来源声明（从何而来）、无法比较（最好、行业最高）。

可验证的得分高，不可验证的自动打折，因为可验证意味着可追溯、可核实、风险低。

第二个问题：能验证吗？

AI在问：你的说法可追溯、可核实？

你说的数字是多少？我能查证吗？

你说的时间是什么时候？我能追溯吗？

你说的来自哪里？我能找到原文吗？

你说的和别人比怎样？我能对标吗？

这一连串问题的核心其实就一个：”我能不能验证你说的？”

如果能，AI就信。如果不能，AI就打折。

可验证 ， 就是有一个很具体的东西

具体数字：2次/天，而不是很高

明确时间：2024年10月，而不是最近

有一个明确的来源：引用自哪份报告，

比较清晰的对标：和竞品比是什么水平

不可验证 ，都是模糊的东西

模糊的一些形容：优秀、强大、特别好

模糊的时间：现在、最近、目前

无来源：谁说的不知道

无对标：最好、行业最高

为什么AI重视可验证性？

因为可验证 = 可追溯 ，这就意味的风险低，

所以：同一个观点，用具体数据说和用模糊形容说，AI给的信任分能差一倍。

第三层：内容一致性和历史信誉

AI会问：这个说法，具有历史一致性吗？

AI不会只看你现在说什么，更会看你过去是怎么说的，它会检查你的历史记录，

是否被用户质疑过不准确？你现在说的和之前说过的是否一致？数据有没有自相矛盾的地方？

如果一个品牌过去的记录清白，发过的信息都被验证是准确的，

用户反馈一致，那么它发布新信息时，AI会自动给它一个初始信任值。

因为概率上，靠谱的来源下次也更靠谱。

你会发现，ai的判定，跟人的判定也差不多，这么看ai其实挺像人的。

这包括几个子问题：

• 这个信息和之前说过的是否一致？
• 过去发过假信息吗？
• 是否被媒体报道过？
• 是否获得过认证和奖项？
• 用户的重复购买率，推荐率如何？

如果一个品牌历史清白、数据一致、用户认可度高，那么它发布的新信息，AI会给个”初始信任值”。

反之，如果一个账号经常改口、数据矛盾、用户投诉多，那么即使说得再好听，AI也会打问号。

所以，建立信誉比现在就完美更重要，

一个新品牌要做的，就是每次都说实话、每个数据都准确、每次承诺都兑现，慢慢积累信誉。一旦信誉建立起来，后面的事情就会变得容易得多。

看懂不等于相信

这三个问题的答案，决定了你的内容会不会被优先引用。只要其中一个问题的答案不够有力，AI就会犹豫。

这就是为什么有些内容被看到95%，但被引用的只有10%。

——因为AI看懂了，但不信。

看懂是第一关，信任才是第二关。 你需要同时通过两关，才能真正被AI使用。

因此，

决定你被AI引用多少次的，不是你写得有多漂亮，而是你有没有建立完整的信任体系。

而信任体系的核心，就是这四个关键指标：

• 权威性：你的信息来自哪里
• 可验证性：你的说法能不能被验证
• 历史信誉：你历史具备一致性吗？
• 时效性：你的信息是不是最新的

这四个维度合起来，决定了有多少人会看到你，更重要的是，有多少人会相信并引用你。

这就是为什么，在AI时代，构建信任比构建内容本身更重要。

上一段，我们知道了AI为什么需要相信你，现在的问题是:AI是怎么判断该相信谁的?

这不是AI的主观偏好，而是一套经过训练形成的判断机制。

AI信任机制的底层逻辑，来自惩罚驱动的学习。

在RLHF(人类反馈强化学习)阶段，AI每生成一次错误信息,系统就会被惩罚。

比如AI引用了一个不准确的数据，就会被打低分;

推荐了一个有争议的品牌，就会被标记错误；

使用了无法验证的说法，就会被降低权重。

经过成千上万次这样的训练，

其实就是跟我们人类进行考试一样，通过考试，对知识点的强化会越来越好，

AI学会了一件事：凡是没有依据、没有来源、模糊不清的表达,都要自动降权。

AI不是因为喜欢权威来源，而是因为引用权威来源被惩罚的概率更低。

那么具体到实际操作中，AI是怎么给内容打分的?

说白了，AI给每个内容打分的方式，就像银行给你打信用分一样。它不会简单地说”信”或”不信”，而是会算出一个具体的分数。

这个分数怎么算?看这个公式:

信任度 = 权威性(35%) + 准确性(25%) + 可验证性(25%) + 时效性(15%)

你看，权威性占的比重最大,达到35%。为什么？因为权威来源出错的概率最低，AI最怕出错。准确性和可验证性各占25%，历史记录好不好、能不能查证，这两项加起来占一半。时效性占15%，相对来说没那么重要。

AI就是用这个公式,给每一块内容打分。

我们来看个对比。

内容A：”我们的产品很好用”

这句话会被打多少分?

权威性:5分(谁说的?不知道)

准确性:20分(好用到什么程度?说不清)

可验证性:10分(全是”很好用”这种虚词)

时效性:10分(什么时候说的?不清楚)

算下来，综合得分只有11.25分。

内容B：”根据官方Q3财报:我们的用户满意度4.8/5（基于1200条真实评价）”

这句话能打多少分?

权威性：100分(官方财报,最可靠)

准确性：95分(数据可以验证)

可验证性：95分(具体数字、明确来源)

时效性：90分(Q3最新数据)

算下来，综合得分能到96.75分。

同样是说”产品好”，一个11分，一个97分。这就是为什么引用率能差10倍。

再说一个更关键的：AI的信任分不是一成不变的，它会动。

就像你的芝麻信用分，按时还款就涨,逾期了就降。AI也一样:

分数会涨的情况:

你发的内容被很多人引用，而且反馈都说”对”

你的数据被好几个权威来源验证过

你的信息前后一致，从不自相矛盾

分数会降的情况:

你发的内容经常被人质疑

你的数据被打脸过

你今天说A，明天说B，前后矛盾

所以AI的信任系统，更像是一个”流动的信用评分”:

新品牌：刚开始分数低，得慢慢攒信誉

老品牌：如果历史清白，一开始就有高分

黑历史品牌：即使现在改了，信用也得慢慢恢复

这就是为什么，长期坚持说真话、发准确数据，比一次性包装得完美更重要。

一句话说清楚：AI信任你，不是靠感觉，是靠算分。

你的文案再漂亮，AI不会因此给你加分。它只看三件事：你的内容历史上准不准、你的逻辑前后自不自洽、你的来源够不够权威。

AI的目标很简单：谁让我出错的风险最低，我就用谁。

所以，要让AI相信你，靠的不是华丽的话术，而是一套实打实的、能验证的、有背书的信任体系。

现在你知道了AI是怎么给内容打分的，

但可信度不是简单的”信”或”不信”，而是有明确的层级划分，

就像信用卡额度，有人是5000，有人是50万，差别巨大，

AI根据你的综合得分，会把你的内容分到5个不同的层级，

每个层级对应不同的引用率，从5%到80%+，差距能达到16倍，

可信度是有梯度的，

从AI的角度，可信度分成5个层级，你的内容现在处在哪一层，决定了会有多少人看到你，

第1层：无可信度（引用率大概5%）

这类内容AI会直接忽视。

特征：

全是模糊形容词（特别好、非常强）

没有任何数据支撑

看不出来源（谁说的）

和事实矛盾（说自己销售额百亿，但团队只有5个人）

充满营销腔调（震惊、秒杀、绝了）

例子： “这个产品绝了！功能特别强大！用户特别满意！强烈推荐！”

AI的判断：这是超级垃圾内容，九直接过滤掉。

第2层：低可信度（引用率大概15%左右）

有一些信息，但缺少证明。

特征：

有一些具体数字，但来源不清

有用户评价，但不知道真的假的

信息不够系统（说的很零散）

例子： “这个手机拍照很好，有用户说拍照效果不错，销售很火爆。”

问题：

拍照很好怎么衡量？和哪个竞品比？

那个用户谁？身份是否可以验证吗？

销售火爆是真的吗？有数据吗？

AI的判断：可能有价值，但我不太确定。我会提到，但用词会很保留（”据说”"有人反馈”）。

第3层：中等可信度（引用率大概35%左右）

有完整的来源，但来源权重还不够高。

特征：

有具体数字、有来源（美团数据、官方规格）

有真实用户反馈（1000条评价）

有竞品对标（和竞品A比的具体差异）

例子： “这款手机的摄像头是4800万像素，f/1.8光圈。根据美团评价数据，1200个用户打分4.8/5。相比竞品A的2400万像素，我们高出2倍。”

问题：

数据来自美团（来源权重中等）

没有官方数据

没有专业测评

没有行业权威的认可

AI的判断：这个信息比较可信，我会引用。但如果有官方数据，我会优先用官方的。

第4层：高可信度（引用率大概有个60%左右）

官方背书+用户反馈+权威认可。

特征：

有官方数据（来自官网、财报、新闻发布会）

有权威媒体报道（人民日报、财经杂志）

有真实、可验证的用户反馈（实名、有历史）

有第三方认证（行业排名、奖项）

有清晰的竞品对比

例子： “根据官方规格（2024年10月发布）：摄像头4800万像素、f/1.8光圈、14挡动态范围。权威评测（xxx）：拍照排名全球Top 5。用户反馈：基于1.2万真实用户评价（天猫、京东、小红书），摄像质量4.8/5，最常被提及的优点是’夜景清晰’。相比竞品A（2024年市调）：像素高4倍、售价便宜25%。”

为什么可信度高：

官方数据 = 一级来源

1.2万真实用户 = 大样本

具体出处（天猫、京东）= 可追溯

竞品对标 = 透明

AI的判断：这个信息特别可靠。我会优先引用这个来源。

第5层：极高可信度（引用率大概有个80%+左右）

被多个权威来源重复验证、历史信誉完美。

特征：

被多个权威媒体报道过

有上市公司财务背书（公开财报）

有知名人物/专家背书

有行业顶级奖项认可

有长期的用户数据支撑（3年+）

信息完全一致（从未被推翻过）

例子： “根据海底捞2024年Q3财务报告：全年翻台率行业最高（3.8次/天，超行业均值36%）。被经济学人评为’全球最佳餐厅运营案例’（2023）。用户复购率达76%（基于过去5年数据）。央视、人民日报都做过专题报道。1000+知名投资者持股。”

AI的判断：这个信息是黄金级的。我会作为最可信的来源重点引用。

现在你知道了AI怎么判断可信度，知道了5个层级的区别。

接下来的问题是：怎么把理论转化为实际行动？

前面讲的都是”为什么”，现在讲的是”怎么做”。我给你5个具体的操作步骤，帮你从第2层快速跳到第4层，

第一步：快速生成”带来源标注”的文案

就是，把模糊说法转换成”可追溯”的说法，

怎么做呢？

就是列出你现在所有的”模糊说法”，逐条用上表的格式改写，收集完整的来源信息（财报号、数据出处、统计时间段），替换掉原文中所有模糊表述

这个表会更直观一些

第二步：建立用户反馈收集系统

把散落的好评整理成”可验证的数据”，然后再进行主动系统化地梳理，

第1步：先数据盘点

从天猫、京东、小红书、抖音、大众点评等平台导出你的所有评价

统计总数（比如1200条）

计算平均分（比如4.8/5）

第2步：再维度拆分

把评价分类整理，按产品质量、售后服务、性价比等维度拆分

给出各维度的评分（比如：产品质量4.8分，售后服务4.6分）

这很关键：全是5分会降低信任分，有4.2分有4.8分反而更真实

第3步：最后高频词提取

用统计方法找出”最常被提及”的优点和缺点

用文本分析工具扫一遍评价，提取出现最多的词

统计每个词被提到的次数（比如”拍照清晰”被提到450次，”续航短”被提到120次）

输出格式（直接可用）：

根据真实用户评价（来自天猫、京东、小红书、抖音，统计时间段），你需要输出总体评分（比如4.8/5分）；各维度评分（比如产品质量4.8分、售后服务4.6分、性价比4.5分）；用户最常提及的优点及被提及次数（比如”拍照特别清晰”被提到450次、”屏幕色彩很准”被提到380次、”系统很流畅”被提到320次）；用户最常提及的缺点及被提及次数（比如”续航有点短”被提到120次、”价格有点高”被提到85次）。

关键细节：一定要有缺点（纯好评反而不信）；一定要标注”被提及次数”（证明是真实统计，不是编的）；一定要标注来源平台（天猫、京东、小红书等）。

第三步：制作”诚实的竞品对比表”

用客观数据替代我们最好的说法，

第1步：先确定对标维度

选择3-5个能展现你优势的维度。比如：

手机：摄像头、屏幕、价格、续航

火锅：汤底评分、翻台率、人均价格、排队时间

律所：胜诉率、平均周期、服务费用、客户规模

第2步：再收集竞品数据

从官方网站、财报、评测网站、平台数据等地收集3-4个主要竞品的数据。

第3步：再制作对比表

第4步：最后加上”诚实结论”

不要说”我们最好”，而是说：

“我们不是性能最强，但在¥5000-6000这个价位，性价比最高”

“我们摄像头和屏幕最好，但续航比竞品B短3小时”

“我们适合拍照爱好者，不适合追求极限续航的用户”

这样做的好处，因为AI看到你承认竞品优势，就判断你诚实;

看到你给出明确的适用人群，就判断你专业;看到具体数字，就判断你可信。

第四步：写一份”缺点声明”

主动说出你的限制，反而增加信任度

就是，在你的关键文案里，加入一段坦诚的局限说明。

你应该这样组织：首先产品描述，说明我们的产品在某个维度特别强及具体表现；然后坦诚的缺点，说明我们也有明显的限制及具体表现，解释这是有意的取舍还是确实不如竞品；最后说出适用人群，说明最适合选择我们的人和不太适合的人。

我们以服务这个点讲一下

我们专注科技公司的知识产权保护，胜诉率94%（行业平均72%）。但我们的局限是：专业范围限制，房地产、劳动纠纷不是我们的强项，这两个领域我们会拒单；价格更高，我们的费用比普通律师贵30%，因为我们配备了专业的AI助手团队；周期较长，平均8个月才能结案，比其他所慢2个月，因为我们每个案子都要做到极致。最适合找我们的是有预算、着急不了、需要高胜诉率的科技公司。不太适合找我们的是预算紧张的初创公司、急于快速结案的企业。

为什么这样做有效：

AI能识别真实性：有缺点 = 诚实 = 信任度+30%

帮你筛选客户：减少不适配的客户咨询，提升转化率

降低用户失望：客户提前知道缺点，反而满意度更高

第五步：建立”第三方背书清单”

从自己说好升级到被别人说好，系统地积累背书。

核心任务：

首先梳理现有资产。把你已经有的所有背书列出来：媒体报道过吗？（列出具体文章、时间）；获得过认证吗？（ISO、高新企业等）；获得过奖项吗？（行业奖、政府奖等）；有名人推荐吗？（知名投资人、行业大V）；有排名吗？（榜单、评选）；有用户案例吗？（知名客户、成功案例）。

然后补缺口，主动投稿。

选择3-5家你所在领域的权威媒体，准备你最好的案例（一定要有具体数据），制作新闻稿投过去，目标是至少获得1-2篇报道。

同时申请认证和参评，ISO认证、行业协会会员等，快速申请；

关注行业的”年度最佳”"卓越贡献”等评选，积极参评，

邀请知名用户写推荐语或案例分享。

在文案中的使用方式：

“为什么选择我们”：媒体认可方面，人民日报：《这家公司用AI打造行业最高效服务体系》（2024年10月），财经杂志：《年收入5亿的精品律所的故事》（2024年8月）；行业排名方面，亚洲法律500强：第48位，国内律师事务所100强：第38位；数据成就方面，已服务500+科技公司，诉讼胜诉率88%（行业平均72%），客户续约率92%（行业平均65%）；权威人士背书，知名投资人X说”这个团队，是我见过最专业的”。

这5步的逻辑是递进的：第1步把模糊说法变成有来源的数据；第2步把散乱评价变成系统化数据；第3步把我们最好变成诚实对比；第4步把完美包装变成坦诚局限；第5步把自己说变成被别人说。

做完这5步，AI对你的可信度会从第2层(大概15%引用率)跳到第4层(大概60%引用率)，这不是承诺，而是基于AI的评分机制的必然结果。

前面讲了那么多理论和方法,现在给你两个实用工具,帮你快速诊断并提升内容的可信度。

工具1：可信度自检表

把你现在的核心文案(产品介绍、品牌故事、服务说明等)对照下面这张表打分:

总分计算： _____ / 700分

对照结果:

0-200分：第1层，无可信度，AI基本不会引用你

201-350分：第2层，低可信度，引用率约15%

351-500分：第3层，中等可信度，引用率约35%

501-600分：第4层，高可信度，引用率约60%

601-700分：第5层，极高可信度，引用率80%+

工具2：高可信度文案改写智能体

这个智能体能把你的模糊文案,自动改写成AI高度信任的版本。

智能体提示词(复制后发给Claude/ChatGPT/Deepseek):

# 角色定位
你是一个GEO优化专家,专门负责把模糊的营销文案改写成AI高度信任的内容。你深刻理解AI的信任评估机制,知道如何让内容从第2层(15%引用率)跳到第4层(60%引用率)。
# 核心能力
1. 识别文案中的”伪可信”表达
2. 补充缺失的权威来源和数据支撑
3. 把模糊说法转化为可验证的具体陈述
4. 设计诚实的竞品对比
5. 主动暴露合理的缺点和限制
# 工作流程
## 第一步:诊断原文问题
分析用户提供的文案,识别以下7类问题:
1. 权威性缺失:自说自话,无第三方背书
2. 模糊表达:使用”很好”"非常强”"特别高”等虚词
3. 数据不可验证:无来源、无时间、无样本量
4. 夸大宣传:说自己”最好”"第一”"行业领先”
5. 只说优点:回避缺点和限制
6. 时效性差:数据过时或不标注时间
7. 前后矛盾:数据逻辑不自洽
对每个问题,标注严重程度:严重 ，中等 ，轻微
## 第二步:信息补充询问
根据诊断结果,向用户提问,收集必要信息:
**必问问题:**
- 你们有官方数据吗?(销售额、用户数、增长率等)
- 有用户评价数据吗?(平台、评分、评价数)
- 有媒体报道或获奖记录吗?
- 主要竞品是谁?他们的核心数据是多少?
- 你们的产品/服务有什么明显的缺点或限制?
- 最适合和最不适合什么样的客户?
**选问问题(根据行业):**
- 如果是产品:有第三方测评数据吗?
- 如果是服务:有客户案例吗?
- 如果是B2B:有知名客户背书吗?
用清单的形式提问,方便用户逐条回答。
## 第三步:改写文案
基于用户提供的信息,按照以下规则改写:
### 改写规则1:权威性升级
- 把”我们很专业”改成”根据【来源】数据…”
- 把”用户很满意”改成”基于【平台】【X】条真实评价,评分【X.X】/5″
- 补充第三方背书(媒体报道、认证、奖项、知名客户)
### 改写规则2:模糊表达具体化
- 把”很高”改成”【X】%(对比行业平均【X】%)”
- 把”很多”改成”【X】家/个/次”
- 把”最近”改成”2024年X月-X月”
- 把”非常好”改成具体维度评分
### 改写规则3:可验证性强化
每个数据必须包含:
- 数据来源(官方财报/第三方平台/用户调研)
- 统计时间(精确到月份)
- 样本量(多少条评价/多少用户/多少案例)
### 改写规则4:诚实竞品对比
列出2-3个主要竞品,用表格对比:
- 选择3-5个关键维度
- 用客观数据,不用主观评价
- 承认竞品在某些维度的优势
- 说明你的优势领域和适用场景
### 改写规则5:主动暴露缺点
在文案末尾增加”诚实的局限说明”:
- 我们的限制是:【列出2-3个真实缺点】
- 最适合:【具体人群特征】
- 不太适合:【具体人群特征】
### 改写规则6:时效性标注
所有数据必须标注:
- 统计周期:2024年X月-X月
- 更新频率:每月/每季度更新
- 下次更新时间:预计2024年X月
## 第四步:输出改写结果
### 输出格式:
**【改写后的文案】**
(完整的改写内容)
—
**【改写说明】**
**原文存在的问题:**
1. 【问题类型】:【具体问题描述】
2. 【问题类型】:【具体问题描述】
3. 【问题类型】:【具体问题描述】
**改写的关键动作:**
1. 【动作】:【具体改了什么】
2. 【动作】:【具体改了什么】
3. 【动作】:【具体改了什么】
**可信度提升预估:**
- 改写前:第【X】层,预估引用率【X】%
- 改写后:第【X】层,预估引用率【X】%
- 提升倍数:【X】倍
**各维度得分对比:**
| 维度 | 改写前 | 改写后 | 提升 |
|——|——–|——–|——|
| 权威性 | XX分 | XX分 | +XX |
| 具体性 | XX分 | XX分 | +XX |
| 可验证性 | XX分 | XX分 | +XX |
| 对比性 | XX分 | XX分 | +XX |
| 完整性 | XX分 | XX分 | +XX |
| 时效性 | XX分 | XX分 | +XX |
**还可以优化的地方:**
(如果用户没有提供某些关键信息,列出建议补充的内容)
—
# 注意事项
1. 如果用户提供的信息不足,不要编造数据,而是明确告诉用户”需要补充XX信息”
2. 如果用户的原文案有明显虚假成分,要温和但明确地指出
3. 改写时保持原文的语气风格,不要写得太官方
4. 数字要精确,但不要精确到离谱(比如”537.28家”就很假)
5. 缺点要真实,但不要致命(不能说”我们产品质量很差”)
# 开始工作
现在,请用户提供需要改写的文案,我会按照上述流程完成改写任务。
用户请提供:
1. 你的原文案(必须)
2. 你的行业/产品类型(必须)
3. 如果有的话,提供:官方数据、用户评价、媒体报道、竞品信息、产品限制
下面是使用的方法，

复制上面的提示词，发送给Claude/ChatGPT/Deepseek

粘贴你的原文案

按照智能体的提问，补充必要信息

获得改写后的高可信度版本

AI时代，流量的玩法变了——不再是谁的关键词排第一，而是谁被AI信得过。

这带来三个关键变化:

第一，信任变成了稀缺品

内容多得泛滥,AI随手就能生成一堆答案。现在真正缺的是”靠谱的内容”。谁能让AI信你,谁就赢了。

第二，信任一旦建起来，别人很难抢走

你在AI的知识库里成了”黄金来源”，后来的竞品想把你挤下去？成本高到吓人。先做的品牌，会建起AI时代的护城河。

第三，窗口期就这3-5年

现在是2024年，大多数企业还没反应过来。等2027年,头部品牌早就占住了”首选答案位”，那时候你再想追？难度至少翻10倍。