现在换一个场景：

你不再自己翻评价，而是直接问一个懂吃的本地朋友：“这附近哪家面馆值得去？”

他大概率不会给你 10 个选项，而是直接说：“就去 XX，那家凌晨两点还排队，而且是你喜欢的辣味。”

这就是 GEO 的工作方式。

  • 不展示过程

  • 直接给结论

  • 背后完成一次“信息压缩”

而压缩时，被保留下来的，只能是最有“信息增量”的那部分。

泛科普内容和共识观点在GEO时代几乎没有价值

1、泛科普内容，举个例子：

你已经会开车了，这时有人再对你说：“开车要系安全带，红灯停绿灯行。”

这些话对不对？完全正确。

但对你有用吗？几乎没有。

泛科普内容，在 GEO 里的处境完全一样：

  • 模型训练时早就“学会了”

  • 即便你不提供，它也能说出来

  • 所以你的内容，对最终回答没有任何影响

没有影响力，就不会被采纳。

2、共识观点，举个例子

你问十个朋友：“熬夜对身体好不好？”

十个人都会回答你：“不好，伤身体。”

这个答案是共识，所以你根本不会记住“是谁说的”。

在 GEO 里也是如此：

  • 共识观点，模型已经内化

  • 重复一遍，只是噪音

  • 模型不会“引用”你来复述常识

共识，不等于价值。

真正有用的三种“信息增量”

1、经验修正

定义：
对“大家都知道的结论”，进行基于经验的修正。

生活例子：

大家都说：“早起效率高。”

但一个长期早起的人告诉你：“前提是你晚上 11 点前睡，否则早起只是在透支第二天。”

这个信息，会直接改变你的行为。

在 GEO 里，模型会优先吸收这种内容，因为它能修正原有判断。

2、边界条件

定义：
告诉系统：某个结论在什么情况下不成立。

生活例子：

大家都说：“健身一定要练力量。”

但教练会补一句：“如果你 BMI 偏高，先减脂再练力量，否则膝盖风险很大。”

这句话，决定了你该不该照做。

模型同样极度重视这种信息，因为它能避免“误导性答案”。

3、反直觉结论

定义：
打破常识，但能自洽、可解释。

生活例子：

很多人觉得：“加班越多，产出越高。”

但管理者会告诉你：“团队产出最高的那段时间，往往不是加班最狠的时候。”

这种结论之所以被记住，是因为它改变了认知路径。

在 GEO 里，反直觉信息非常容易被模型采纳，因为它能提升回答的“信息密度”。

在 GEO 时代：

  • 你首先要说服模型

  • 模型替用户完成判断

而模型唯一关心的问题是：这段内容，会不会改变我最终要给出的答案？如果不会，哪怕写得再好，也会被无声过滤。

搜索系统始终只关心一件事：在有限的输出中，谁提供了更高密度的信息增量。

过去，这个位置是搜索结果页；现在，这个位置是模型的回答。

位置变了，逻辑没变，即提供“信息增量”。