它是为这个人写的吗？
- PFS人设匹配
- TSM语气与风格
优化引擎
把从 AI 答案里学到的东西，变成更好的内容。补齐信息缺口，讲清产品好在哪里，并用人们可以核查的证据支撑关键主张。
JefurryAxis 的一部分——Jeffery Asia 旗下的 AI SEO、GEO 与 AEO 产品。
回应决策。
用事实说话。
检测引擎告诉你，矩阵里哪些格子正在失守；这个引擎负责把它们补上。每份内容简报都从同样两个问题出发：谁在提问？他这一周正在经历什么？——这是把 B = f(P, E) 从论文用到了网页上。
然后再加一个大多数内容都会跳过的问题：这个人需要读到什么，才会放心选择你？
从空泛的宣称，到可被引用的内容
无可引用
“为有抱负的专业人士打造的最佳项目。”
AI 能引用的内容
上课时间。总费用。入学要求。去年毕业生的去向。标注日期、注明出处，具体到可以被证伪。
模型只引用能找到出处的内容。形容词无从引用——这就是它们失效的全部原因。
为人设而写。
不为提示词而写。
大多数 GEO 工作是挑出几个意图或提示词，然后一直写，直到品牌出现在它们下面。我们为提示词背后的买家而写，所以每篇内容都能触达一整群你想要的人，无论他们用什么措辞提问。这是有准头的传统 GEO：少把预算花在根本不会购买的读者身上。
提示词优先的内容，本身也有代价。靠猜措辞，只会产出单薄、几乎雷同的页面；措辞一变，成果就会消退；批量生产的提示词诱饵，还会污染每个 AI 都在读取的来源。
这一方法写成论文《Persona-Driven AI Engine Optimization in Zero-Click Search》，经同行评审，获 ANZMAC 2026 接收并受邀作口头报告。
追逐同一个答案的两种方式
提示词优先的 GEO
挑出二十条提示词。每条提示词写一个页面，反复堆砌这句话，直到被某个模型采用。有了可见度，却不知道触达了谁。
人设优先：JefurryAxis 的做法
选定买家及其所处的情境。写出他们在选择你之前需要看到的证据。只要这类人提问，就会被引用。
SMU 案例：AI 可见度得分在七天内从 69.1 升至 77.2，而且这些文章只在目标人设的提问下被引用。查看案例。
内容也要打分
VS 告诉你现在的位置，却无法告诉你该写什么。所以任何内容发布之前，我们都会用 HCI（人本洞察）为它打分：对的人、对的时机、值得信赖的方案，并以 AI 能引用的方式写成。
它懂这个人、懂这个时刻吗？
它值得被 AI 引用吗？
它能否回应对方此刻面临的决策？
- SC场景覆盖
- SRS回答核心问题
- SEA情绪契合
- MAD决策阶段
答案是否可信、坦承局限、客观公允？
- PPC解决痛点
- RAMS提示风险
- SO适合谁，不适合谁
AI 能否干净地摘取并信任它？
- SR结构清晰
- CVD信息密度
- ASC权威来源
四个层面，十二项检查。HCI 评的是投入，VS 量的是结果。在我们追踪的项目中，两者同向变动——这是一种实践中的关联，而非定律。
三类平台，三套规则。
用一套 GEO 方案通吃三者，是这个领域代价最高的错误。
开放网络 · 国际轨
ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity
读官网、主流媒体和排行榜。
你的官网Schema 标记行业媒体排行榜Reddit / LinkedIn
开放网络 · 中文轨
豆包 · DeepSeek · 通义千问 · Kimi
另一套语料，有它自己信任的平台。
内容平台长文问答垂直媒体你的官网
封闭平台
小红书“问一问” · 腾讯元宝
只认平台内的内容，外部内容一概进不来。
创作者内容用户内容
我们不猜 AI 喜欢什么。
我们读它引用了什么。
两个问题，按这个顺序：模型去哪里找内容？那个页面又凭什么值得引用？
引用次数来自同一位客户的一次诊断：同一周、同样的 30 个问题。在一条轨道上，自有域名就是主战场，而它正输给三个对手；在另一条轨道上，它根本没有入场。两套毫无交集的引用生态——所以方案要写两遍。
接着，我们把被引用的页面拆开来看
- 01调取页面
先读实际被引用的内容，再看它挂在谁的域名下。
- 02按买家归类
一个域名往往服务三类不同的人，其中只有一类是你的。
- 03拆解原因并打分
体裁、结构、可核查数字的密度、来源的权威性。
- 04写成规格
一份换个写手也能照做的简报——而不是一句“多写点”。
这不是抄袭。我们复现的，是一篇内容值得被引用的结构：体裁、证据密度，以及适用边界的写法。
一篇内容是怎样做出来的
- 输入
市场信号、来源格局、品牌规范、潜在客户的真实问题。
- 起草
整合成一份初稿，从一开始就符合品牌调性。
- 事实核查
每个数字都有出处。不过关就退回。
- 人工签发
由人来决定，而不是模型。
- 重新检测
同样的问题。数字动了吗？
积累下来的不是文章，而是“什么被引用了”的记录。它会成为下一轮的输入——这也是第十个月胜过第一个月的原因。
怎样的结果才值得一读
明确的受众
哪些人设、哪些情境——而不是笼统的“消费者”。
不变的基准
前后使用同样的问题、模型和评分方式。
诚实的边界
可见度就是可见度。不是报名人数，也不是营收。
关于这个引擎的常见问题
HCI 是什么意思？
HCI 即“人本洞察”。它在内容发布前为其打分，涵盖四个层面——人设契合度、场景契合度、方案成熟度和内容质量——共十二项检查。它告诉我们先修什么；内容是否真的被引用，则在下一次检测中验证。
你们能控制 AI 模型推荐什么吗？
不能。我们能改善人们和搜索系统可以获取的信息，再检测是否带来变化。检索和答案生成由 AI 平台自己掌控。
你们会自动在所有渠道发布吗？
发布渠道和审批流程会在合作中事先约定。官网更新、媒体公关刊发和社媒发帖是不同的工作。这并不意味着保证刊发、获得平台背书，或自动分发到所有渠道。
加上 Schema 或 llms.txt 就能保证效果吗？
不能。结构化数据有助于描述页面上的可见内容，llms.txt 可以提供一份阅读指引。但两者都不能保证被收录、被引用或被推荐。清晰的内容和可访问的页面，依然是根基。
成为 AI
推荐的品牌
AI 倾向于引用答案最清晰、最具体的品牌——而不一定是最大的那个。把对的内容放在对的地方，那个品牌就可以是你。