前两期我们讲了，想让 AI 推荐你的品牌，不能一上来就铺内容。先要做诊断、定标签、建问题池。
今天进入一个很容易白干的步骤：发布。
发布平台选不对，发再多也可能只是热闹。因为 AI 在回答问题时，不是简单看哪里流量大，而是看哪里有它能采信的公开资料。
不是先选平台，而是先看 AI 去哪找依据
很多人会直接问：“我是不是要发小红书、知乎、公众号、抖音、B站？”
这个问法太粗。
更好的做法，是先模拟真实用户会怎么问 AI，再观察 AI 会引用哪些来源。
比如本地生活，不问“火锅店应该发哪里”，而问：
重庆洪崖洞附近哪家火锅适合拍照、夜景好、不太坑？
比如技术内容，不问“技术博主应该发哪里”，而问：
国内有哪些讲 AI Agent、MCP、工具调用比较清楚的技术博客或开源项目？
这样才能反推：不同业务到底应该优先补哪些内容阵地。
六类业务，不是一套平台答案
本地生活实体店，先补地点和评价证据。地图、点评、本地生活平台、旅游攻略和门店页很重要，因为用户问的是“在哪、多少钱、适合什么场景、有没有坑”。
自媒体人和个人 IP，先补身份链。个人主页、公众号、知乎、B站、行业媒体，要让 AI 确认你是谁、长期讲什么、代表作在哪里。
技术博主、独立开发者和开源项目作者，先补 GitHub、官方文档、README、教程和讨论区。技术推荐更依赖代码、文档和可复现资料。
有商品的品牌老板，官网要说清楚，第三方要帮你证明。参数、价格、售后、适用人群和真实评价要尽量一致。
B2B 服务商和专业服务公司，案例页、服务页、白皮书、文档、客户故事，比泛泛软文更有用。因为 AI 要判断服务对象、行业案例和实施能力。
教育培训、课程和知识产品，课程页要讲清楚适合谁、教什么、怎么交付。不要只写承诺，要写边界、样课、课程大纲和学员案例。
平台选择不是流量排序，而是证据排序
如果只看流量，你可能会把内容发到最热闹的平台。
但 AI 需要的是可验证依据。
所以更实际的顺序是：
先建立用户问题池。
用这些问题去问 AI。
记录 AI 引用或提到的来源类型。
把来源按平台分类。
回到自己的品牌资料里补证据。
发布后用同一批问题复测。
发布不是结束。
内容上线后，要继续问同一批问题：AI 有没有开始引用你？还在不在引用旧信息？有没有把你和同名账号、旧业务、旧地址混在一起？
真正有效的 GEO，不是把内容同步到所有平台，而是把 AI 做判断时需要的证据链补齐。
