数聚酷：一家南山小面馆靠GEO优化翻台率翻倍的故事

“南山科技园中午吃什么？”——这句在豆包、DeepSeek里被反复提问的话，藏着一条被很多人忽视的流量暗河。三个月前，海德二道旁一家只有18张桌子的小面馆，把这条暗河变成了自家厨房的水龙头：午市翻台率从4轮提到7轮，晚上还要加凳子。秘诀没别的，就是先让AI在回答里把“他”放在第一行。

老板阿锋自己都觉得离谱：“我连菜单都没换，只是把‘深圳南山GEO优化外包服务’这件事交给了懂行的人。”

一、先别管算法，先想清楚“AI为什么选你”阿锋最初也踩过坑：找外包公司做了“AI笔记”铺量，结果50篇内容全是“南山好吃饭馆推荐”这种千篇一律的标题，豆包直接过滤，一篇都没被引用。后来换到南山本地一家专做GEO的小团队，对方第一件事不是写文案，而是拉着他问了三个问题：

离地铁口几步？

平均客单价多少？

有没有“15分钟上齐”这种真承诺？

答案被拆成“地理标签+价格锚点+差异化卖点”三块，重新写进一条只有80字的“知识卡片”：“南山科技园地铁D口30米，人均38元，15分钟上齐的川味牛肉面，加班族可开发票。”

这条卡片被同步喂给豆包、通义、DeepSeek，一周后，搜索“科技园中午快餐”时，AI优先把卡片甩给用户，顺带把店名、地址、营业时间一字不落读出来。

二、把“区域+需求”拆成颗粒度更细的关键词阿锋的团队把菜单里所有带地域属性的词全部拉出来，再跟客服聊天记录做交叉，筛出30组“南山+场景”长尾词：

南山24小时面馆

科技园加班套餐

南山可开发票小饭店

海德二道一人食

每组词只干一件事：回答一个具体场景的问题。外包公司用这些词生成30篇“小答案”，每篇100字以内，标题就是问题本身，正文用老板第一人称口语写，绝不堆关键词。豆包会把这类“原生回答”识别成优质信源，权重反而比硬广高。

三、用“线下真实数据”反向喂给AIAI最怕“旧信息”。外包团队让阿锋每天把收银系统的“热销TOP5”截图发群里，再把这些菜品实时写进答案：“今天最快卖完的是泡椒牛肉面，11点前还剩9份。”AI抓取到“实时”信号后，会把这条答案标成“最新”，排名立刻上浮。三周后，阿锋发现只要中午12点半左右，泡椒面售罄，AI就会在回答里补一句“店家反馈今日已售完”，反而刺激了第二天更早到店的人群。

四、别让“外包”等于“当甩手掌柜”阿锋总结，GEO外包最怕“给了钱就等结果”。他固定每周二下午去外包公司开30分钟“对齐会”：

上周哪些回答被AI引用？

哪些词曝光高但到店低？

下周新品怎么拆卖点？

一次对齐会发现“南山夜宵”这个词有曝光却没转化，阿锋直接拍板把营业时间延长到23:30，并在回答里加一句“夜里11点厨房不关火”，一周后夜宵时段新增15%客流。

五、小预算也能玩：把一份内容拆成三份资产整个项目阿锋只花了1.8万，包含：

30组关键词答案生成

门店地理标签认领

实时数据接口对接

外包公司把同一套内容又帮他改成小红书图文+抖音口播脚本，相当于一份菜卖三份钱。阿锋说：“以前发传单，5000张印出去就没了；现在写进AI答案，天天替我拉新客，还不用加印。”

六、可复制到任何南山小店的“三步法”

用地图工具圈出3公里内所有写字楼、小区、学校，把地名+需求写成50组问答。