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Ranking on AI 创始人分享 GEO 操作指南：如何让 AI 推荐你的 SaaS 产品，从而真正带来用户和转化

判成功的标准只有一个：真实的注册和付费。核心也只有一句：别再写「什么是 X」，去抢「最好的 X」。

一分钟速览
  • 传统 SEO 抢的是 Google 十条蓝链里的一个位置；GEO 抢的是用户问 ChatGPT 时，AI 点名推荐的那几个。没被点名，等于不存在。
  • 「什么是 X」这类科普内容已经白写了。能抢的只剩「最好的 X」「A 和 B 哪个好」这类已经想买的人才会搜的词。
  • AI 带来的流量只占 0.5%，却贡献了 12.1% 的注册，转化率是自然搜索的 23 倍（访谈里说成 17 倍，记错了）。
  • 但 AI 答案里的链接点击率只有约 1%，所以 GA4 里 chatgpt.com 那一行要乘以 100，才接近你真实的曝光量。
  • 六步剧本全文收录：建干净易爬的站 → 挖购买类问题 → 写对比文 → 攻克 AI 正在引用的源头网站 → 上第三方平台 → 只认注册和付费。配三条能直接抄的提示词、换链话术和真实报价。
  • 三件白费力气的事：llms.txt（13.7 万个站里 97% 从没被任何 bot 抓过）、只修技术 SEO 不管内容、买「产品名+review.com」域名堆自己的好评。
⚑ 这期播客的嘉宾是 RankingOnAI.com 的创始人 Tanya van Gastel，她全程在介绍自家公司的做法和客户成绩，主持人中途还插了一段自家产品 Distrib 的口播广告。涉及客户成绩的数字（Quizly 日均注册 30 到 98、EditGPT 七成流量来自博客）都是当事人口述，没有第三方可核。凡是能查证的行业数据，下文都换成了有出处的公开来源，并标出与她说法不一致的地方。
背景

GEO 和 SEO 的区别

Ranking on AI 的创始人 Tanya van Gastel 最近接受了 Florian Darroman 的访谈，完整拆开了她那套 GEO 策略：怎么让你的 SaaS 被 ChatGPT、Claude 这些 AI 主动引用和推荐，以及怎么把这些推荐变成实实在在的注册和付费。

完整访谈。下文按内容重新编排，并补上可查证的行业数据。

Ranking on AI 是什么

Ranking on AI 是一间专门做 GEO / Generative Engine Optimization（生成式引擎优化 / AI 搜索引擎优化）的专业咨询机构与服务平台，只服务 SaaS（软件即服务，就是按订阅或买断收费的软件产品）公司。创始人叫 Tanya van Gastel。

如果说传统 SEO（如传统的 Ranking on Google）是帮你的网站在 Google 的十条蓝字搜索结果里抢占第一页，那么 Ranking on AI 做的事情就是：当用户在 ChatGPT、Claude、Perplexity 或 Google AI Overviews 里提问时，让 AI 优先提及并推荐你的产品或品牌。

传统 SEO · Ranking on Google
用户搜索：
最好的 CRM 工具
↓
返回十条蓝字链接，用户挨个点开比较
你要抢的是：第一页上的一个位置
GEO · Ranking on AI
用户提问：
帮我推荐 3 个适合小团队的 CRM
↓
返回一段答案，里面只点名三个产品
你要抢的是：被点名的那三个之一

十条蓝链是十个位置，用户可以挨个点开比较；AI 给出的推荐通常只点名几个，而且用户拿到答案基本就不再往下追了。没被点名，等于不存在。

Tanya 在访谈里说的是「AI visibility」，也就是 AI 可见度，跟 GEO 指的是同一件事，下文两个说法通用。

Tanya van Gastel
RankingOnAI.com 创始人
只做 SaaS
别的品类不接。策略、路线图、执行全包，相当于客户外包出去的增长团队
客户
Suno（AI 音乐生成）、Cal.com（开源日程预约）、HappyRobot、Akiflow 等，多数融过一千万到一亿美元，也接没融过资的独立开发者
她自己
前 AI 摄影 SaaS 创始人，一次性收费 30 美元，全靠 SEO 做起来，后来以六位数卖掉

它要解决的两个问题

问题一：AI 时代的流量危机

越来越多的用户，尤其是软件买家，已经不再去传统搜索引擎挨个点开网站，而是直接问 ChatGPT：「帮我推荐 3 个适合小团队的 CRM 工具」「A 软件和 B 软件哪个好？」

这类问题的特点是问的人已经准备掏钱了。如果 AI 的回答里没有你，你就直接失去了这一大批最精准的客户，而且你连自己错过了什么都不知道。

问题二：打通从「被 AI 提及」到「获得客户」的闭环

被 AI 提到一次，截个图发出去，这件事本身不产生收入。所以他们的工作分两头：一头研究大模型怎么从互联网上提取信息，另一头帮 SaaS 公司针对性地改内容结构、去攻克那些 AI 经常引用的源头网站和排行榜。

最终验收标准是真实的注册和付费用户，具体到「哪一篇文章带来了多少付费」这个颗粒度。这条闭环也是整期访谈反复回到的那根线。

这一小时都给了什么

内容大致分七块，从「该往哪使劲」一路推到「哪些纯属白费力气」。下面各节按这个顺序展开，重点在中间那两节可执行的流程。

值不值得
AI 推荐来的人到底值不值钱。转化率的真实倍数，以及为什么你在后台几乎看不见自己被推荐了多少次
判断层
哪类内容还值得写。信息型的词已经没得抢，能抢的只剩「漏斗底部」，也就是已经想买的人才会搜的那种词
起步流程
一分钱没有该怎么开跑。她给零基础的第一周五步，配三条能直接抄的提示词
完整剧本
六步实用剧本。把整场访谈的招编成一条完整路径，含反查竞品清单文的真实报价、换链话术和第三方平台打法
核对层
「SEO 就是 GEO」这句话对了多少。把「品牌被提到」和「页面被引用」两种口径的公开数据摊开看
排雷层
三件白费力气的事。llms.txt、只修技术 SEO 不管内容、买 review 域名堆好评
案例
两个客户的真实数据。一个两个月内日均注册从 30 涨到 98，另一个七成流量来自博客，团队很小、没融过资

那么先回到最基本的问题：这件事到底值不值得你花时间？

值不值得

AI 带来的流量很少，但转化率是自然搜索的 23 倍

她给独立开发者的第一个理由是复利。广告一停付钱，流量当天归零；SEO 今天发出去的东西，明年还在给你带人。所以在她眼里，这是利润率最高的一条获客路。

第二个理由更有意思：AI 的推荐感觉像朋友的推荐。你每天在用 ChatGPT、Claude 处理工作，已经跟它建立了信任关系，它顺口说一句「这个你可以用 XX 工具」，你会真的去点。这跟看到一条广告，完全不是同一个心理位置。

她说这带来的转化率是普通 Google 点击的 17 倍，引的是 Ahrefs 的数据。这个倍数她记错了。Ahrefs 官方博客给的是 23 倍：过去 30 天里 AI 搜索只带来 0.5% 的访问量，却贡献了 12.1% 的注册。0.5 撑起 12.1，这才是那个倍数的来历。方向说对了，数说小了。

0.5%
AI 搜索占 Ahrefs 自家站的访问量
12.1%
同期注册用户里由它带来的比例
23 倍
折算下来的转化率差距，不是 17 倍

接下来这段比倍数重要得多：你在后台根本看不见自己被推荐了多少次。从「AI 想到你」到「你的分析后台多一行数据」，中间隔着三道闸门。

第一道 第二道 第三道 AI 得先 把你说出来 说的时候 还得带链接 用户还得 真的点进来 三道全过的比例：约 1% 所以后台看到的数字，乘 100 才接近真实曝光量
本站绘制。第三道的通过率来自公开研究，AI 答案里的链接被点击的比例低于 1%；前两道没有公开量化数据，图中不表示比例。

所以她的建议是：打开 GA4 看「来源／媒介」这份报告，把 chatgpt.com、claude.ai 这几行的数字乘以 100，才接近你真实的曝光量。市面上那些 AI 排名监测工具她也不太信：每个人的 ChatGPT 都是个性化的，工具只能拿自己的账号去问，测出来的是代理值，跟你的真值差着远。

判断层

「什么是 X」已经没得抢了，能抢的只剩「最好的 X」

这是整场访谈信息密度最高的一段，也是她说的「最大的一条建议」。先看同一个搜索行为，在两个时代分别走到哪里。

以前
  1. 用户搜「什么是 AI 校对工具」
  2. Google 给一堆蓝链接
  3. 点进第一个
  4. 那个网站顺便就是一个 AI 校对工具
→ 你被它捞走了，一次纯科普的搜索变成了一个用户