AI PROMPT SIMULATOR
AI 提示词模拟：看用户会怎么问 AI
传统 SEO 研究关键词，GEO 要研究的是完整提问。用户在豆包、元宝、Kimi 里敲的是「儿童游乐场设备投资大概多少钱」，不是「游乐设备 价格」——生成式引擎理解的是意图，不是词频。这个工具输入一个核心词，把用户可能问出口的问题按认知 / 对比 / 决策 / 使用四个阶段铺开，直接产出可用的选题库与监测词库。
约需 10-25 秒。每个访客每天 5 次免费额度（全站 AI 工具合计 500 次/天，用完即止）。结果缓存 7 天——同一个词重复查询不占额度，AI 出错也不占额度。
正在模拟用户提问…
为什么按四个阶段分组
同一个词，处在不同阶段的用户问出来的话完全不同，商业价值也差着量级：
| 阶段 | 用户在做什么 | 提问特征 | 对你的价值 |
|---|---|---|---|
| 认知 | 刚听说，还不清楚有哪些选项 | 「什么是…」「有哪些…」 | 量大、离成交远，靠长文铺覆盖面 |
| 对比 | 手上有两三个方案在比 | 「A 和 B 哪个好」「怎么选」 | 直接影响是否进入候选名单 |
| 决策 | 准备定了，在挑供应商 | 「多少钱」「哪家靠谱」 | 商业意图最强，被竞品抢走最亏 |
| 使用 | 已经买了，关心怎么用 | 「怎么维护」「出故障怎么办」 | 体现专业度，影响复购与口碑 |
分开的价值在于：你能清楚知道自己在哪个阶段被 AI 提到了。很多企业的情况是认知阶段有提及、决策阶段完全缺席——那说明内容只解决了「知道你是谁」，没解决「为什么选你」。
这份清单怎么用
- 固定成词库。挑出 20 条左右（决策类优先），存成表格，之后每周都用同一批，不要每次换词——纵向对比才有意义。
- 每周测一遍。在豆包、元宝、Kimi、微信搜一搜 AI 里逐条提问，记录三件事：有没有提到你、引用了哪些来源、信息准不准。
- 按结果补内容。哪个阶段完全没被提及，优先补那个阶段的页面；被提及但引用了竞品或错误信息，说明第三方平台上的口径需要统一。
- 配合分析工具用。GEO 网站分析看的是你官网自身的可引用程度，这份清单看的是你在 AI 回答里的实际存在感，两边对照才能定位问题在内容层还是来源层。
和海外同类工具的差别：海外工具的问题模板是英文 Google 语境（"best X near me"那类），直译过来会水土不服——中文用户不说「我附近最好的民宿」，说「英德有哪些值得住的民宿」。本工具的中文提问习惯与国内 B2B 采购链路是内置的，不做英译中转。
常见问题
这个工具和关键词工具（百度指数、5118）有什么区别？
关键词工具给的是「搜索词」——几个字的短语，对应传统搜索的匹配逻辑；AI 搜索里用户输入的是完整句子，带意图和上下文，对应生成式引擎的语义理解逻辑。两者形态完全不同，把关键词直接搬去问 AI 是无效的，得改写成提问句式。本工具生成的就是提问语句。
生成的问题可以直接用吗？
可以直接当选题库和监测词库用。但注意：不要每次都用新生成的问题去测——固定词库、每周重测，才能看出趋势。这也是为什么工具会把结果缓存下来。
为什么有的问题看起来很口语、不够正式？
因为真人就是这么问的。这是刻意的——AI 引擎处理的是自然语言，你按书面语造问题，测出来的结果和真实用户遇到的情况会不一致。
每个问题都要做内容吗？
不用，也做不到。先覆盖决策类和对比类问题（商业意图最强、最容易被抢走），认知类用量大但可以用一到两篇结构化长文统一承接。
使用边界：本工具生成的是「用户可能怎么问」的推演清单，不是真实搜索量数据——国内 AI 引擎的提问数据不对外开放。它的用途是帮你把内容覆盖面想全，不是替代数据工具。真实效果要靠你自己每周提问、记录、对比。
设计与来源说明：本工具的功能设计参考自 SEO 技术流博客的《AI 提示词模拟工具》。提问模型改为面向中文 AI 引擎的四阶段分类，中文提问习惯与国内 B2B 采购链路为本站重新设计，界面与代码均为本站独立实现。感谢原作者公开分享思路。若原作者认为署名方式需要调整，欢迎联系我。