面向 SEO 的 Prompt Engineering（提示工程），在 GEO（生成式引擎优化）语境下更准确的叫法是 prompt 研究：分析用户在 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 引擎中输入的自然语言 prompt，再反向优化内容，让品牌出现在这些 prompt 生成的回答里。经典的 Prompt Engineering 研究「你如何指挥 AI」；这门学科研究「你的客户如何指挥 AI」，并倒推让品牌成为答案。它是 AI 时代的关键词研究。
核心要点
- Prompt 已取代关键词，成为 AI 搜索里的需求单位：10-50+ 词的对话式指令，自带人设、目标和明确约束。
- 高价值商业 prompt 通常由三部分组成——背景、目标、约束；同时覆盖三者的内容，被引擎匹配的概率显著更高。
- 引擎会把单条 prompt 扇出成多条隐藏子查询，赢下一条 prompt，实质是赢下它背后的 grounding queries。
- Prompt 研究 = 用 AI 反推 + 真实 prompt 数据库 + 竞品分析；效果用提及率和 Share of Model 衡量，而不是蓝链排名。
从关键词到 prompt：到底变了什么
传统关键词研究追逐短而破碎的字符串：「跑鞋 便宜」「best crm software」，2-5 个词，意图模糊，毫无上下文。Prompt 的差别是性质上的，不只是长度。一条真实的 ChatGPT 查询是：「我想找一双适合扁平足、价格不贵、还能穿去上班的跑鞋」——对话式、极度具体、层层叠加，一句话里同时给出预算、身体条件和使用场景。
拆解一条典型的商业 prompt，会看到三个组件：
- 背景/人设：「我经营一家小型电商……」
- 目标：「……在找一款财务软件……」
- 约束：「……要能对接 Shopify，月费低于 50 美元。」
一个针对关键词「财务软件」优化的页面，可以在 Google 排第一，却依然输掉这条 prompt。引擎匹配的是 Shopify 集成和小微企业定价；内容里从未写明这些细节，你就在用户做决定的那一刻隐身了。
还有一个机制不能忽略。引擎很少直接拿用户原话去检索。Google 的 AI 功能会把 prompt 分解成多条子查询——官方称为 query fan-out——再分别检索文档，Google 的 AI 功能文档对此有说明。一条 prompt 可能触发十几次检索，你的内容至少要在其中几次胜出，才有机会被引用。
为什么 2026 年它变得绕不开
第一，流量入口迁移：AI Overviews 已抢答了大量信息型查询，AI 助手直接给结论，越来越多的旅程以零点击收场。第二，prompt 压缩了整个漏斗：关键词只说明用户对某个品类模糊感兴趣，prompt 却直接交代预算、平台和一票否决项，而 AI 给出的推荐往往就是最终候选清单。第三，优势会复利：引擎倾向复用曾经答得好的信源，先把 prompt 空间摸清的品牌会筑起后来者难以跨越的语义护城河。
Prompt 研究怎么做
按投入从低到高，三种方法。
第一，用 AI 自己反推。问 ChatGPT：「用户会问什么问题来找到像 [我的品牌] 这样的产品？」再加压：「假设 TA 是预算有限的首次购买者。」快且免费，但产出的是「合理的 prompt」而非「真实观测到的 prompt」，只能当假设用。
第二，基于真实 prompt 数据库。GEOly AI 的行业数据库按品类和话题组织真实用户 prompt，覆盖 7 个引擎（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Grok、Google AI Mode、AI Overviews），底层超过 150 万条真实 prompt。对一个跑鞋品牌来说，就是打开鞋类品类，找出真正带商业意图的 prompt——比如 "best stability shoes for overpronation under $150"——再逐条查看它触发的 fan-out 子查询。
