hi，大家好，我是seven。一个专注用AI赋能品牌的实践者。
——这是我的第47篇原创内容。
（brandgeo.app视频介绍）
brandgeo.app 刚入选了「观猹 × 亚马逊云科技 | 创业复兴 Top 100」。
三个月前，它还只是一个黑客松上临时拼出来的想法。
这篇聊聊这三个月，我是怎么把一个黑客松Demo做成了能用的产品的，中间经历了哪些事，踩了哪些坑。
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01.好的方向，从经验交叉点长出来
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一开始的产品跟现在完全不是一回事。
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我最初想做的是一个PPT Agent。基于我之前做品牌方案的经验，让没有咨询背景的人也能通过回答一系列问题，跑完竞品调研、行业分析、消费者洞察这些模块，最后自动生成一份品牌策略方案。
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听起来好像也说得通？
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但我越想越觉得有个问题。这东西没有落地结果。它能帮你生成一份好看的PPT，然后呢？什么人会为一份AI做的品牌方案直接付钱？咨询公司的方案值钱，是因为背后有行业经验和落地能力。一个AI出的PPT，只是一个过程的产物，没有可以直接交付给客户的东西。
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那段时间我一直在想，怎么设计出一个有明确交付结果、同时有商业价值的产品。
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后来我把自己两块经验串起来了。品牌，加上出海的GEO。
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GEO，就是让你的品牌能被ChatGPT、Gemini这些AI引擎看到并引用。
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如果说我之前做品牌，更多是从0到1的品牌构建和升级。那GEO解决的是你的品牌在AI眼里到底存不存在。我觉得这其实是一件事的两面，是某种程度上的延续。
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这两件事接上，BrandGEO的轮廓在我脑海里就清晰了。帮出海品牌的官网做GEO优化，让AI搜索能看见你、引用你。
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如果你也在想做什么产品，可以回头看看你过去积累了哪些能力，找到两个甚至三个领域的交叉点。
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交叉点上的东西往往别人复制不了，因为很少有人跟你有一样的经验组合。
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同时可以多迭代一下这个最初的想法，想清楚这个产品最终交付的价值是什么？如果答案只是一个过程、一份方案、一个报告，那大概率还需要再想想。
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02.为什么做这个？
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我开始研究GEO的时候，发现了一件挺让我意外的事。
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有一次我试着在ChatGPT里搜一个我服务过的品牌，结果AI给出的回答里完全没有提到它。倒是它的几个竞品被引用得明明白白。那个品牌的官网内容其实做得不差，产品也有竞争力，但在AI的世界里，它就像不存在一样。
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越来越多人在AI那里直接拿答案了。如果你的品牌信息没有被AI抓取到，你在这些用户面前就是「隐身」的。
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如果说我之前做品牌是帮客户解决「你是谁」的问题，那BrandGEO做的就是「让AI也知道你是谁」。
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用户获取信息的方式在变，品牌触达用户的方式也得跟着变。而且这是一个必然的趋势，这也是我为什么对GEO感兴趣的原因。而且据普利斯顿的研究来说，GEO优化是有据可循的，有具体的路径可以落地的。
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如果你也想转型AI相关的工作，或者自己创业，不妨也可以看看自己之前积累了哪些行业的Know how，再结合AI，看看之前的旧流程有没有可能进行创新或优化，这样总会组合出一些新的属于你的机会。
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03.产品具体环节的设计，根据用户旅程串联
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BrandGEO的产品设计拆开来就四个环节，检测、修复、内容、追踪。这四步不是各干各的，它们串起来才能跑通整个GEO优化的过程。
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检测。你输入一个网站URL，系统给你生成一份GEO现状的分析报告，技术层面和内容层面各有哪些缺陷，全部列出来。这一步解决的是「知道哪里有问题」。
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修复。技术层面的优化。系统根据检测结果直接生成修复代码，一键下载，让Agent部署就行。用户不需要懂GEO技术的细节，拿到代码部署上就完事了。我一直觉得好产品一定要傻瓜式的，能少一步就少一步。
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内容优化。这个环节花了最多时间设计。AI生成的GEO文章不能是通用水文，必须充分理解你的品牌之后才能写。品类、卖点、品牌愿景这些上下文都需要拿到。
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这里设计的品牌上下文也不是让用户手动填的。我设计了一套自动爬取机制，通过你输入的URL直接把品牌信息抓下来，生成一个品牌档案。系统还会根据你现有博客文章的写作风格去设定一个写作人设。然后基于这些信息来创作对比文、博客文这些AI高频引用的内容类型。
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这个时候你可能会问，这跟我自己用AI写有什么区别？
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几个差异。我们抓到的品牌上下文比你手动给ChatGPT的要完整很多。不同类型的文章模板是现成的，你不需要自己判断什么内容类型更容易被AI引用。文章结构遵循被验证过的GEO框架，摘要、分点表达、表格、FAQ这些对提升AI抓取概率有帮助的元素都会自动加上。
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追踪。优化做完了，效果怎么样？
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拿我自己的网站来说，最开始测出来GEO分数是27分，优化之后变成了62分。
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你还可以设定具体的Prompt来追踪，比如你想知道用户问ChatGPT “推荐一个GEO优化工具” 的时候，回答里有没有你的品牌。另外还能监控AI来爬你网站的次数和频率。
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检测告诉你哪里有问题，修复和内容帮你解决问题，追踪让你看到结果。四步串起来，就是一套从发现问题到验证效果的完整流程。
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（如果你也想看看自己品牌的GEO分数，也可以去 brandgeo.app 测一下。）
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04.从0到1，我做一个产品最关键的4件事
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聊完产品设计，说说我觉得从0到1最关键的几件事。
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1.做你知道且擅长的东西。
我做BrandGEO能做出来，是因为品牌和GEO这两个领域我都有积累。我知道品牌构建需要什么，也一直在研究GEO的具体路径。这两件事我是做过的。
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我也看过很多黑客松和创业的项目，有些方向我根本不了解或者不擅长，那我就不会去碰。做产品最怕的就是做你自己都不懂的东西，连AI做出来好不好都没法判断。
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2.拼命研究竞品。
我见过太多人（也包括之前的我），觉得自己有一个特别棒的Idea，好像没有人做过，然后非常热血的就直接上手做了。结果做到一半发现别人早就做了一样的东西，而且实力、推广、运营都比自己强太多。自己很难追上。
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还有一种情况是调研了半天确实没人做。那得反过来想，为什么？
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大概率这个需求根本不成立。但凡有真需求、有市场价值的方向，一定会有人在做。如果你没调研到，要么是伪需求，要么是你还没调研到位。
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竞品研究还有一个渠道是GitHub和各类Skill平台。直接让你的Agent去搜同类型的开源项目，找到一个合适的对标，可能省你几周甚至几个月的开发成本。我自己就是这么干的。
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3.找到适合你的AI工具搭配工作流。
我自己是没有任何技术背景的，写代码这件事完全是靠AI。做下来发现一个很有效的搭配，Claude做方案制定，Codex做具体的执行。
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为什么要分开？Claude比较有全局观，你跟它讨论产品方案的时候，它不会一味认同你的决定，会有自己的判断和反馈。但到了代码执行层面，它有时候会漏掉一些东西。Codex就更适合执行，对于工程实现来说每一步都做得非常细致，偶尔还能发现方案当中的错误，及时帮你纠正。
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遇到不确定的技术问题，我会在两个模型之间交叉验证，确保方向和执行没有跑偏。对于没有技术背景的人来说，这个习惯特别重要。你不需要自己懂技术，但你需要有办法验证AI给你的答案是对的。
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4.不断不断打磨。
BrandGEO从黑客松Demo到现在中间改了无数版。像我这个产品在Git仓库的提交就有140多次。最核心的一件事就是自己用自己的产品。哪里体验不好？哪里有卡点？用户操作是不是太复杂？然后一点点优化流程。
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比如修复代码那个功能，一开始我是按缺陷类型分开下载的，自己用了一圈觉得太麻烦，才改成了现在的一键下载。这种改动只有自己实际使用才会发现。
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也可以把产品发给朋友或者目标用户去试，看看他们碰到什么问题。这些反馈每一条都值钱。一个产品好不好，不是你自己说了算的，用的人才知道。
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最后的话
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但回看这三个月，我最大的感受是，AI在抹平技术门槛这件事上，走得比我想的要快得多。
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我没有任何技术背景，不会写代码，但靠着Claude和Codex的搭配，一个人就把整个产品从想法落到了线上。
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这个时代最不缺的就是工具和能力。稀缺的是你有没有一个想做的方向，以及有没有那个愿力去把它做出来。很多人停在了「想一想」的阶段，觉得自己还没准备好，技术不够、资源不够、经验不够。但AI已经把这些门槛降到了很低很低。
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你需要的就是一个方向，加上动手去做的决心。剩下的，AI会帮你补上。
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但你做完从0到1之后会发现，这只是刚开始…怎么跑通第一笔支付？海外的支付渠道怎么选？冷启动又怎么做呢？这些可能才是占一个产品80%成功因素的部分。这块我也还在摸索，踩了不少坑，感兴趣的话，我们下一期来聊。
另外，brandgeo.app 这次入选了「观猹 × 亚马逊云科技 | 创业复兴 Top 100」，感兴趣可以点击原文链接查看，顺手投上你宝贵的一票。
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https://aws-opc.watcha.cn/top100?p=brandgeo&a=vote
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