GEO 關鍵詞研究新方法：從【問題庫】到【引用片段】的選詞與聚類流程

傳統的關鍵詞研究，很多人只看一個東西：搜索量。結果寫出來的內容往往很泛，“看起來有流量”，但離詢盤很遠。GEO（生成式引擎優化）時代，一個更實用的思路是：從問題出發。因爲 AI 摘要更容易提煉“問題→答案”，而不是提煉“關鍵詞→堆內容”。

這篇文章給你一套外貿B2B可執行的流程：從客戶問題庫出發，做聚類、定主頁面、寫引用片段（讓AI更容易抓到你的結論），同時避免站內文章互相競爭。

一、第一步：先做一個“問題庫”，別急着開工具

最快、最準的選題來源不是工具，而是你每天在看的東西：詢盤郵件、WhatsApp對話、銷售記錄、售後問題。把這些問題先整理出來，你會發現它們天然更接近成交。 建議你用一個表格記錄三列：問題原話、出現頻率、背後意圖（選型/對比/報價/合規/排查）。只要你能整理出 30～50 個高頻問題，你的內容方向就很清晰了。

二、第二步：把問題“聚類”，每類只留一個主頁面

聚類的目的只有一個：避免內耗。做法也很簡單：把看起來在問同一件事的問題放在一起，然後給這組問題起一個“主題名”。比如：

• “如何選擇XX材質” + “XX材質適不適合海運” + “XX材質會不會生鏽” → 主題簇：XX材質選型與風險
• “報價需要哪些參數” + “MOQ怎麼定” + “交期怎麼估” → 主題簇：詢盤到報價所需信息

每個主題簇建議只設一篇“主文章”，其餘做成子文章或主文章裏的章節，並用內鏈串起來。這樣你不會出現三篇文章搶一個詞，排名忽上忽下。

三、第三步：爲每個主題簇寫一個“引用片段”（答案段落）

所謂“引用片段”，就是一段結論前置的答案段落，最好 80～150 字，寫清楚：結論是什麼、在什麼條件下成立、下一步要做什麼。它的作用是：讓讀者快速得到答案，也讓 AI 更容易提煉引用。

你可以把它放在主文章的開頭，或者每個小標題下面先放一段“結論段落”，再展開解釋。這樣文章會更連貫，不會讓讀者在長篇鋪墊裏迷路。

四、第四步：把“可驗證信息”補齊，AI 纔敢採信

外貿B2B內容要被採信，最關鍵是“證據”。證據不一定是論文，可以是你業務裏常見的材料：規格參數表、測試報告摘要、標準編號、質檢流程、對比表、案例數據、工況邊界。你只要把這些寫清楚，內容就會從“觀點”變成“資料”。

一個簡單的寫法是：結論 → 證據來源 → 適用邊界 → 需要補充的參數。它會讓讀者和 AI 都更容易判斷你說的是否靠譜。

五、最後一步：把選題變成“內容地圖”，持續迭代

當你有了 10 個主題簇，你就已經有了一張內容地圖。接下來你只需要做一件事：每週從詢盤裏挑 1～2 個問題，把它補成主文章的一節或新增子文章，然後把內鏈補上。這樣內容會越做越像體系，越做越不容易內耗。

GEO 時代，內容不是越多越好，而是越“清晰、成體系、可驗證”越好。你從問題庫出發，基本就贏在起跑線上了。