这个问题来自很多刚开始接触GEO的团队：既然GEO是AI相关的事情，那写GEO内容是不是也得用AI工具？人工写的内容会不会天然劣势？这篇说说我的看法，以及什么时候用AI写作、什么时候用人工写作。
先说结论：GEO内容里，人工写作是必需的，AI写作是可选的。真正高价值的GEO内容，必须有人类经验在里面。原因是AI在选择引用来源的时候，会评估这个来源有没有「AI无法替代的一手经验」。如果你写一篇「如何选择海外代理IP」，AI能生成一篇结构完整的指南，但如果你能在这篇文章里加入「我自己用过的三家代理服务商实际对比、哪些在2024年已经跑路了、哪家的客服响应最快」这种真实使用经验，这篇文章的引用价值就超过了AI能生成的内容上限。AI无法编造这种一手经验，这是人工写作不可替代的价值点。
但AI写作在GEO场景里也有它的用武之地，我把它用在三个地方。第一是「框架搭建」。写一篇长文之前，我会让AI给我生成一个「这个问题通常的答案结构是什么样的」，参考这个框架来设计我的内容大纲，但不直接用AI生成的正文内容。第二个用途是「资料整理」。我要写一个我不熟悉的话题，AI可以帮助我快速了解这个话题的基本概念、行业术语、主流观点，帮我建立写作的背景知识。第三个用途是「语言润色」。人工写的初稿有时候表达不够流畅，我会用AI做一轮语言优化，但前提是核心观点、数据、案例全是人工的，AI只是帮我把话说得更通顺。
那AI直接生成的内容在GEO里有没有价值？有，但价值有限。AI生成的内容有一个根本缺陷：它在AI的训练数据里已经存在了。AI生成的内容跟训练数据里已有的内容高度同质化，而AI在引用的时候倾向于选择「有增量信息」的来源，AI同款内容在AI眼里是重复内容，引用价值接近于零。
所以我看到有些团队用AI批量生成GEO内容然后发布，结果一个AI引用都没有，原因就在这里。AI写、AI读、AI引用，最后形成一个闭环，外部内容进不去。这种打法唯一的例外是：如果这个词的AI引用生态还没有被充分覆盖，即使是AI同款内容也可能被引用——因为引用池里没有更好的选择。但这种机会窗口正在快速收窄，随着GEO内容供给的增加，纯AI内容会越来越难获得引用。
最佳实践是「AI辅助+人工主导」的混合模式。核心观点来自人工，AI负责框架和润色；一线经验来自人工，AI负责资料整理和语言优化；内容结构由人工设计，AI负责填充标准化的部分。这个比例我自己的设定是七三开——七成人工内容、三成AI辅助。如果你写的是高度依赖个人经验积累的垂直领域，人工比例应该更高；如果是偏知识普及类的通用话题，AI辅助的比例可以适当提高。