GEO 揭秘：为什么 AI 对你的品牌“忽冷忽热”？
GEO 揭秘：为什么 AI 对你的品牌“忽冷忽热”？
导读：
传统搜索引擎的排名是固定的，但 AI 搜索引擎的答案却是“流动”的。本文将解析控制 AI 随机性的核心参数——Temperature（温度），以及品牌如何应对这种不确定性。
1. 消失的“绝对排名”
在 Google 时代，如果你的网站在关键词“CRM 系统”下排名第一，那么全世界上亿用户搜这个词，看到的永远是你。这是一种“确定性排名”。
但在 GEO 时代，这种确定性消失了。你可能会发现，对于同一个问题，AI 在上午给了你推荐，下午却推荐了竞争对手；或者给用户 A 推荐了你，却没给用户 B 推荐你。
这是因为生成式 AI（Generative AI）本质上是一个“概率模型”。它不是在数据库里翻找现成的答案，而是像掷骰子一样，根据概率逐字生成回复。
2. 幕后推手：Temperature（温度参数）
控制这个概率骰子的核心参数，叫做“Temperature（温度）”。
这是一个介于 0 到 1 之间的数值，用于控制 AI 生成内容的“创造力”与“随机性”。
参数解析：
- 低温度 (0.1 - 0.3)： AI 变得保守、严谨。它只选择概率最高的那个词。这种模式下，答案相对固定，适合事实性问答。
- 高温度 (0.7 - 1.0)： AI 变得奔放、有创意。它会尝试选择概率较低的词。这种模式下，每次生成的答案都不一样，适合创意写作。
目前的 AI 搜索产品（如 Bing Chat 或 SearchGPT）通常会根据用户的提问类型动态调整温度。这就导致了你的品牌在 AI 嘴里也是“薛定谔的品牌”——存在，又不存在。
3. 新的 KPI：从“排名”到“SOV（声量份额）”
既然单次的出现具有随机性，那么 GEO 的衡量标准也必须随之改变。我们不能再盯着“我排第几”，而应该关注“SOV（Share of Voice，声量份额）”。
假设我们让 AI 回答同一个问题 100 次：
如果你的品牌出现了 80 次，你的 GEO SOV 就是 80%。
GEO 优化的目标，就是通过增加内容的权威性、结构化程度和语义密度，提高你在概率分布中的“权重绝对值”。
当你的权重足够高时，无论 AI 的“温度”如何调节，你都是那个不可被忽视的“高概率选项”。这是对抗随机性的唯一方法。
结语：拥抱不确定性
不要因为一次搜索没有看到自己而焦虑，也不要因为一次搜索看到了自己而沾沾自喜。
在概率主导的 AI 时代，我们要追求的不是“唯一解”，而是成为“大概率解”。这是一个长期主义的游戏。