SaaS 产品的 GEO：让你的软件被 AI 列进「推荐哪个工具」的清单
想找工具的人，行为已经变了。以前他们用 Google 搜「项目管理软件推荐」，点开十个蓝色链接自己比；现在他们直接问 ChatGPT 或 Perplexity「适合五人团队的项目管理工具有哪些、各有什么优缺点」，然后拿着 AI 给的三五个名字去试用。对 SaaS 来说，这是一道残酷的筛选关卡：被 AI 点名的工具，免费获得「值得一试」的背书；没被点到的，连进候选清单的机会都没有，而且你的增长团队完全不会在后台看到这次流失。SaaS 的 GEO，要解的就是怎么让你的产品稳定出现在「推荐哪个工具」那段答案里。
SaaS 的 GEO 战场，是「AI 帮用户列推荐清单」的那一刻
SaaS GEO 的核心战场，是用户请 AI 做「品类盘点」与「工具比较」的那一刻——「最好的 XX 软件有哪些」「A 和 B 哪个适合我」「有没有便宜一点的 C 替代方案」。这类问题的答案，几乎都是一份具名的工具清单加上各自的一句评语，而你的产品要么在清单上，要么不在，中间没有灰色地带。
和一般内容营销不同的是，这里 AI 给的不是「一篇文章的链接」，而是「一个已经帮用户筛选过的结论」。模型是从它读过的大量对比文、盘点清单、评论与讨论里，归纳出「这个品类通常会被推荐的是哪几家」。所以 SaaS GEO 的关键问题不是『我的官网够不够好』，而是『在 AI 读过的那些第三方来源里，我的产品出现得够不够多、定位够不够清楚』。
想尽办法挤进「对比文」与「盘点型清单」
结论先讲：SaaS 最该争取的版位，是各种「N 大 XX 工具」「X vs Y」「X 的替代方案」这类对比文与盘点清单，因为这正是 AI 归纳推荐名单时最主要的素材来源。如果你的产品在这些内容里几乎不存在，模型就没有理由把你补进它的答案。
做法要两条腿走，缺一不可。一条是自制：把这些查询自己写一遍，诚实地把自家产品放进对的位置；另一条是外部：让你的名字出现在别人做的盘点与比较里。值得注意的是，AI 对「愿意承认自己不适合某些情况、也提到竞品优点」的内容反而给更高信任——一面倒吹捧自己的页面，看起来就像广告，抽取价值很低。
- 自制品类盘点：写「20XX 年 N 大（你的品类）工具」，把自己和主要竞品都列上，每一家用两三句讲清楚适合谁、不适合谁。
- 自制对比页：针对用户真的会搜的「（你）vs（主要竞品）」做诚实对照表，列出各自强项与适用场景，连你输的项目也写。
- 替代方案页：经营「（知名竞品）的替代方案」内容，承接想换工具的需求——这是 SaaS 意图最高的查询之一。
- 争取外部收录：主动联系行业博客、媒体与内容创作者，争取被收进他们的盘点文；确保软件目录与分类页里有你且资料正确。
写足「使用场景」与技术文档，让 AI 知道你解决什么问题
结论：AI 推荐工具时，比对的不是「功能名称」，而是「这个工具能不能解决用户描述的那个具体问题」，所以你最该补的内容是使用场景（use case）与能被读懂的技术文档，而不是更多功能列表。一句「我们支持自动化工作流」对模型几乎没有抽取价值，因为它无法回答任何人的实际问题；但「如何用我们自动把每周销售报表寄给主管」这种以场景为标题的内容，就能被直接拿去当答案。
对 SaaS 而言，公开且结构清楚的文档本身就是强大的 GEO 资产。产品文档、集成教程、API 说明、常见问题，这些内容事实密度高、用语精确，正是 LLM 偏好引用的素材。把每一个使用场景写成独立、标题即问题、开头即答案的页面，并确保文档站对 AI 爬虫开放（别整站锁在登录后或塞进前端才渲染的组件里），让模型既知道你「能做什么」，也知道你「适合在什么场景被推荐」。
- 以「要解决的任务」为标题写场景页：「如何用（产品）做到（某个具体成果）」，而非「（某功能）介绍」。
- 把集成能力写清楚：「（产品）× Slack／Google Sheets／LINE 怎么对接」——用户常以「能不能接我现有工具」当筛选条件。
- 文档公开可爬：核心说明文档、FAQ、入门教程放在无需登录即可读取的网址，避免关键内容只存在于登录后或纯前端渲染。
- 标明适用与不适用对象：明确写「适合几人团队／哪种行业／哪种需求」，帮 AI 把你对应到正确的提问。
用 SoftwareApplication 结构化数据，把产品「翻译」给机器看
结论：SaaS 产品页应该加上 SoftwareApplication（或 WebApplication）结构化数据，用机器能直接解析的方式，把「这是什么软件、属于哪个类别、跑在什么平台、怎么收费」标清楚。人类看页面靠版面与图片就懂，但 AI 与搜索引擎更依赖明确标记来确认事实，标好等于降低被误解或被略过的风险。
实作上，在产品主页的 JSON-LD 里填齐关键字段：名称、应用类别（applicationCategory，例如 BusinessApplication）、操作系统或平台、简短描述，并用 offers 标出方案与价格。如果你收集了真实且具代表性的用户评价，可审慎加上 aggregateRating——但务必对应页面上真实可见的评价，不要为了星级而灌水，造假的结构化数据一旦被判定不实，伤害远大于好处。把 schema 当成「给机器的产品规格说明书」，标记越诚实精确，AI 越敢引用你。
让「定价」与「功能」可被机器解析，而不是藏在图片里
结论：用户问 AI 的问题里，极高比例和「多少钱」「有没有免费版」「某功能哪个方案才有」有关，所以你的定价与功能信息必须是 AI 读得到、读得懂的纯文本结构，而不是切成一张漂亮的图片或藏在交互组件里。AI 无法 OCR 你的定价图、也未必会执行你的前端脚本；对它而言，图片里的价格等于不存在。
把定价页与功能对比表做成清楚的文本与表格：每个方案的名称、价格、计费周期、包含的核心功能、人数或用量上限，都用实际文字写出来。功能对照用真正的 HTML 表格（而非纯图片），让「哪个方案才有某功能」一目了然。这么做有双重好处：一是 AI 回答「（产品）多少钱、免费版能做什么」时能准确引用你而不是猜测或引用过期信息；二是减少用户因为查不到价格就直接被 AI 换成别家的风险。
- 定价以纯文本呈现：方案名称、金额、币种、月付／年付都写成文字，不要只放一张定价图。
- 功能对比用 HTML 表格：每行一个功能、每列一个方案，让「谁有谁没有」可被机器逐格读取。
- 免费／试用条件讲明白：有没有免费方案、试用几天、要不要绑卡——这些是筛选工具的高频判据。
- 价格变动即时更新文本内容：避免 AI 引用到旧价格，定价调整时连同页面文字一起改。
经营评论平台与社区的「第三方提及」
结论：AI 推荐你，往往不是因为你官网写得好，而是因为你的名字「在别人会信任的地方被反复提到」——对 SaaS 来说，这些地方包括各类软件评论平台、技术社区、论坛与创作者内容。模型给第三方来源的信任权重通常高于你的自卖自夸，因为这些更难造假。一个只在自家官网存在、外部几乎查无评价的工具，AI 很难有底气把它放进推荐名单。
把这些来源当成一份要长期经营的清单。在主流软件评论平台（国际上如 G2、Capterra 这类站，国内则含本地的软件目录与社区口碑）建立并维护真实的产品档案，鼓励满意的客户留下具体、诚实的评价；在开发者与目标用户会逛的社区、论坛与问答帖里，以真正有帮助的方式参与讨论，而不是贴广告。当你的产品名在多个独立来源被一致地、正面但真实地提及，AI 才有足够依据在用户问「推荐哪个」时主动点到你。
- 建立并更新评论平台档案：产品说明、分类、定价、截图务必正确完整，这些页面常被 AI 当权威来源。
- 系统化邀评：在用户体验到价值的时刻（例如完成某个成果后）邀请真实评价，重质不重量、严禁造假或买评。
- 经营社区真实提及：在目标用户聚集的社区与问答帖提供有用解答，自然带到产品，而非硬推。
- 监看你被怎么描述：定期问 AI「（你的品类）有哪些工具」「（你的产品）适合谁」，看模型对你的认知是否正确、有无该修正的误解。
对应免费试用漏斗，做「分阶段、长期积累」的内容布局
结论：SaaS 多采免费试用或免费方案的自助式漏斗，用户从「意识到有这类工具」到「决定试用」往往会问 AI 好几轮不同问题，所以 SaaS GEO 不能只押一种内容，而要覆盖整段决策路径。从「这类问题有哪些工具能解」的品类认知，到「A 和 B 怎么选」的比较，再到「（产品）怎么上手、能不能接我的工具」的落地疑虑，每一阶段都要有对应的可被引用内容，AI 才能在用户任何一个提问节点找到你。
同时要把它当成持续工程而非一次性项目。新内容通常需要数周才被爬取与纳入，第三方评论与提及更要靠数月积累。务实的起手式是先盘点现状：你的内容是以使用场景还是以功能列表为核心？定价与功能是纯文本可解析、还是藏在图片里？产品页有没有 SoftwareApplication 标记？在主流评论平台是否有正确且活跃的档案？把这些缺口用一份免费的 GEO 体检量出起点，再依漏斗阶段逐项补齐，会比盲目多写文章有效得多。
常见问题
Q. 为什么用户会用 ChatGPT 或 Perplexity 来找软件，而不是直接搜索？
因为比起点开十个链接自己一个个比，直接问 AI「适合我这种情况的 XX 工具有哪些、各有什么优缺点」可以一次拿到已经筛选并比较过的结论，省下大量调研时间。AI 会直接给出几个具名工具加上一句评语，用户再拿这份短名单去试用。对 SaaS 的风险在于：这场筛选发生在用户进你网站之前，若 AI 的清单里没有你，你连被试用的机会都没有，而且后台完全看不到这次流失。
Q. 我要怎么让我的 SaaS 产品被 AI 列进推荐清单？
关键是让你的产品大量、清楚地出现在 AI 用来归纳名单的素材里。具体做法：一、自制并争取外部的对比文、盘点清单与「替代方案」内容，把自己诚实放进去；二、写足以使用场景为标题的内容与公开可爬的技术文档，让 AI 知道你解决什么问题、适合谁；三、在主流评论平台与目标社区积累真实的第三方提及。当你在多个独立来源被一致地提及、定位清楚，AI 才有依据把你点名。
Q. SoftwareApplication 结构化数据对 SaaS 真的有差吗？
有差。SoftwareApplication（或 WebApplication）schema 用机器能直接解析的方式，把产品名称、应用类别、平台、描述与定价标清楚，降低 AI 与搜索引擎误解或略过你的概率。人类看版面就懂，但机器更依赖明确标记来确认事实。实作时填齐关键字段、用 offers 标出方案与价格；若加 aggregateRating，务必对应页面上真实可见的评价，切勿灌水——造假的结构化数据一旦被判定不实，伤害远大于好处。
Q. 为什么我的定价页不能只放一张定价图？
因为 AI 通常不会去 OCR 你的图片、也未必会执行你的前端脚本，图片里或交互组件里的价格对它而言形同不存在。用户问 AI 的问题有极高比例和价格、免费版、某功能在哪个方案有关，如果这些信息不是纯文本结构，AI 回答时就只能猜测、引用过期信息，或干脆推荐信息更透明的竞品。把方案名称、金额、计费周期、功能对照都写成文字与 HTML 表格，AI 才能准确引用你。
Q. 评论平台上的评价，对 AI 推荐我有帮助吗？
帮助很大，而且常被低估。AI 给第三方来源的信任权重通常高于你的官网自述，因为评论平台与社区口碑更难造假。一个外部几乎查无评价的工具，模型很难有底气放进推荐名单。做法是在主流软件评论平台建立并维护正确完整的档案，在用户体验到价值的时刻邀请真实、具体的评价，并在目标社区以有帮助的方式参与。重点是真实——买评、灌评一旦被识破，代价远高于短期星级。
Q. 做了这些事，多久才会看到 AI 开始推荐我？
这是持续工程，不是一次性项目，通常以月为单位积累。新内容往往需要数周才被爬取并纳入模型可用的数据，第三方评论与提及更要靠数月堆叠。比较务实的做法是先盘点现状找出最大缺口——内容是否以使用场景为核心、定价功能是否可解析、有没有 schema、评论平台档案是否完整——再依免费试用漏斗的各阶段逐项补齐。可以用一份免费的 GEO 体检量出起点，并定期问 AI「（你的品类）有哪些工具」追踪模型对你的认知变化。