作者：鄒叔

在過(guò)去的兩年里，我和我的團(tuán)隊(duì)還有合作伙伴，有幸一起服務(wù)了超過(guò)七十家企業(yè)，與超過(guò)五十位國(guó)內(nèi)外的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)與AI專(zhuān)家進(jìn)行了深入的交流，并系統(tǒng)性地研究了二百余份相關(guān)的學(xué)術(shù)論文和技術(shù)報(bào)告。

大家可能會(huì)以為我們研究的是營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的報(bào)告，但實(shí)際上，我們投入了更多精力在AI算法、大語(yǔ)言模型（LLM）的底層邏輯上。因?yàn)槲覀兩钚?，不理解新世界的?guī)則制定者，就無(wú)法在新世界里生存和發(fā)展。

在做了如此多的沉淀之后，直到上個(gè)月，我完成了《AIO和GEO實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)的全稿，才敢于今天站在這里，戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢地與各位做一個(gè)小小的分享。

今天，我們來(lái)聊一個(gè)全新的、卻又迫在眉睫的話題：

B2B企業(yè)GEO實(shí)戰(zhàn)，為什么AI不推薦你？

請(qǐng)大家花幾秒鐘回想一下，最近一次在做一個(gè)稍微重要一點(diǎn)的購(gòu)買(mǎi)決策時(shí)，整個(gè)過(guò)程是怎樣的？比如說(shuō)，要買(mǎi)一輛新車(chē)。

在十幾年前，我們的購(gòu)買(mǎi)路徑可能非常“古典”：看廣告，看宣傳冊(cè)，問(wèn)別人，去4S店，接著是試駕，最后，經(jīng)過(guò)一番討價(jià)還價(jià)，下單成交。

后來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及：我們通過(guò)短視頻、B站、知乎等等獲取性能參數(shù)、內(nèi)飾做工等等知識(shí)。

而現(xiàn)在，你甚至都懶得自己去搜集和對(duì)比了，直接打開(kāi)ChatGPT、文心一言或者KIMi，提出一個(gè)復(fù)雜的需求：“我們家有老人和小孩，預(yù)算30萬(wàn)左右，主要在城市通勤，偶爾長(zhǎng)途自駕，注重安全性和舒適性，請(qǐng)幫我推薦幾款SUV，并對(duì)比它們的優(yōu)缺點(diǎn)。”

幾秒鐘后，過(guò)去可能需要花費(fèi)三天三夜去研究、對(duì)比，最后依然一頭霧水的問(wèn)題，AI瞬間就給出了條理清晰的答案。AI不僅給出了一個(gè)好的對(duì)比表格，還會(huì)引用幾篇來(lái)自權(quán)威汽車(chē)網(wǎng)站的評(píng)測(cè)文章作為佐證。

我們看著這份由AI生成的“預(yù)調(diào)研報(bào)告”，心里已經(jīng)有了一桿秤，可能已經(jīng)將幾個(gè)選項(xiàng)從候選名單中劃掉了。

這個(gè)變化，對(duì)于我們B2B企業(yè)來(lái)說(shuō)，甚至更加劇烈和深刻。

因?yàn)槲覀兊目蛻?，那些企業(yè)的采購(gòu)負(fù)責(zé)人、技術(shù)總監(jiān)、CEO們，他們也在用同樣的方式為自己的生活做決策，并且已經(jīng)將這種全新的信息獲取和決策習(xí)慣，無(wú)縫地帶入到了他們的工作中。

我們精心策劃的許多傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)動(dòng)作，可能已經(jīng)完全失效了，因?yàn)檎嬲臎Q策者根本看不到?，F(xiàn)在是不是經(jīng)常出現(xiàn)這樣的場(chǎng)景：基層員工用AI撰寫(xiě)方案初稿，主管用AI修改和潤(rùn)色方案，最終老板讓AI來(lái)閱讀和評(píng)估方案？

當(dāng)公司板對(duì)說(shuō)：“你去用AI問(wèn)問(wèn)，現(xiàn)在市面上哪家營(yíng)銷(xiāo)SaaS做得最好。”

AI給出的對(duì)比分析報(bào)告，可能比我們一周時(shí)間做的市場(chǎng)調(diào)研還要詳細(xì)。它甚至?xí)N心地追問(wèn)：“需要我為您詳細(xì)對(duì)比一下A產(chǎn)品和B產(chǎn)品在客戶服務(wù)上的差異嗎？”“需要我深入解釋一下C產(chǎn)品在營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化流程設(shè)計(jì)上的核心功能嗎？”

拿著這份AI生成的“預(yù)調(diào)研報(bào)告”，你在聯(lián)系銷(xiāo)售顧問(wèn)之前，對(duì)他們價(jià)值主張、產(chǎn)品優(yōu)劣、市場(chǎng)地位已經(jīng)有了八成的把握。你開(kāi)口的第一個(gè)問(wèn)題，可能已經(jīng)不是“你們是做什么的？”，而是直擊要害的具體問(wèn)題。

過(guò)去，我們用盡力氣去“影響”客戶；現(xiàn)在，客戶帶著AI的“答案”來(lái)拷問(wèn)我們。

我們可以總結(jié)出幾個(gè)關(guān)鍵的用戶行為改變：

從“搜索關(guān)鍵詞”到“提出問(wèn)題”的轉(zhuǎn)變：客戶不再滿足于在搜索框輸入“營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化”，然后在一堆鏈接中大海撈針。他們現(xiàn)在直接向AI提問(wèn)：“如何有效解決SaaS公司線索轉(zhuǎn)化率持續(xù)低下的問(wèn)題，并請(qǐng)推薦幾款合適的工具？”他們想要的是一個(gè)經(jīng)過(guò)整合、提煉、對(duì)比和總結(jié)后的“答案”，而不是一堆原始材料。

“隱形決策”成為主流：研究機(jī)構(gòu)Gartner的數(shù)據(jù)早就警示我們，B2B的買(mǎi)家在主動(dòng)接觸銷(xiāo)售人員之前，已經(jīng)獨(dú)立完成了超過(guò)85%的購(gòu)買(mǎi)決策過(guò)程。他們?cè)诰€上閱讀白皮書(shū)、觀看網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)錄像、研究案例分析、查看同行評(píng)價(jià)……他們?cè)?ldquo;隱形”狀態(tài)下，已經(jīng)悄悄地把你和你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手里里外外研究了個(gè)遍。而現(xiàn)在，AI極大地加速和深化了這個(gè)“隱形決策”過(guò)程。如果AI的答案里都沒(méi)有你的身影，你可能連進(jìn)入候選名單的機(jī)會(huì)都沒(méi)有。

對(duì)“AI答案”的高度依賴：在信息爆炸的時(shí)代，傳統(tǒng)廣告的說(shuō)服力正在急劇下降。B2B的決策者們時(shí)間寶貴，他們更加相信由AI整合的、看似客觀中立的、引用了多方信源的綜合性答案。這種“AI背書(shū)”的答案，其可信度在他們心中，可能已經(jīng)超過(guò)了任何單一品牌的宣傳。

牛馬和管理者對(duì)AI的依賴，就像普通人對(duì)短視頻的依賴。

這就引出了我們今天必須面對(duì)的那個(gè)靈魂拷問(wèn)。

一、為什么AI不推薦你？

當(dāng)您的老板問(wèn)您：“為什么AI不推薦我們公司？”

我真的很想反問(wèn)一句：“您連一個(gè)專(zhuān)職的市場(chǎng)部都沒(méi)有，您對(duì)內(nèi)容的投入和重視程度足夠嗎？難道您期望AI去和您的銷(xiāo)售人員打個(gè)電話來(lái)了解您的公司嗎？”

這當(dāng)然是句玩笑話，在這里我要揭示了一個(gè)殘酷的真相：

AI的推薦，不是因?yàn)樗矚g某個(gè)品牌，而是他讀過(guò)的材料證明了該品牌值得推薦。GEO的本質(zhì)，就是去營(yíng)造和管理這種“信任指向”！

首先企業(yè)的有人去生產(chǎn)這些材料內(nèi)容，其次還需要取得AI的信任，這可不是一件容易的事！我們接下來(lái)的內(nèi)容都是圍繞這個(gè)目標(biāo)。

為了理解這句話，我們可以把AI（特別是大語(yǔ)言模型LLM）想象成一個(gè)極其聰明、博覽群書(shū)，但又有點(diǎn)“一根筋”的研究助理。他沒(méi)有個(gè)人情感，沒(méi)有品牌偏好，他的所有判斷和推薦，都完全基于他“讀過(guò)”的、遍布于整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的材料。

那么，當(dāng)一位潛在客戶問(wèn)他：“請(qǐng)為我推薦一款優(yōu)秀的B2B營(yíng)銷(xiāo)SaaS”時(shí)，他為什么沒(méi)有提到您的品牌呢？我們來(lái)一起“診斷”一下，原因無(wú)外乎以下四點(diǎn)：

1.AI“沒(méi)看見(jiàn)”你：存在感問(wèn)題

這就像那位研究助理，他的書(shū)架上壓根就沒(méi)有關(guān)于您的資料。AI在生成答案前，需要先通過(guò)檢索（RAG技術(shù)）去“尋找”相關(guān)信息。如果它找不到你，后續(xù)的一切都無(wú)從談起。

內(nèi)容被鎖在“黑箱”里：公司最核心、最有價(jià)值的白皮書(shū)、最深入的行業(yè)洞察報(bào)告，是不是都藏在一個(gè)需要用戶填寫(xiě)姓名、公司、手機(jī)號(hào)才能下載的PDF文件里？AI的爬蟲(chóng)可不會(huì)填寫(xiě)表單，這些寶貴的內(nèi)容對(duì)AI來(lái)說(shuō)是完全隱形的。它就像一座鎖在保險(xiǎn)柜里的金山，外面的人根本不知道它的存在。比如過(guò)去幾年，我寫(xiě)了幾本專(zhuān)業(yè)書(shū)（出版物和有版權(quán)的電子書(shū)），但是互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容發(fā)布的很少，因此在AI的存在感就很弱，因?yàn)锳I讀不到這些權(quán)威內(nèi)容。

技術(shù)架構(gòu)老舊不友好：官方網(wǎng)站技術(shù)架構(gòu)是不是還停留在十年前？加載速度緩慢如牛車(chē)，移動(dòng)端適配糟糕到文字重疊，URL結(jié)構(gòu)混亂不堪，甚至連一個(gè)告訴爬蟲(chóng)“我家地圖在這里”的站點(diǎn)地圖（Sitemap.xml）都沒(méi)有。這些都會(huì)導(dǎo)致AI的爬蟲(chóng)無(wú)法高效、完整地抓取和索引您的網(wǎng)站內(nèi)容，就像一個(gè)圖書(shū)館的書(shū)架擺放混亂，很多書(shū)永遠(yuǎn)也找不到。

競(jìng)爭(zhēng)過(guò)于激烈，你排不上號(hào)：你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能已經(jīng)生產(chǎn)了海量的高質(zhì)量?jī)?nèi)容，構(gòu)建了密不透風(fēng)的內(nèi)容矩陣。AI在推薦時(shí)，出于簡(jiǎn)潔性和有效性，通常只會(huì)列出3-5個(gè)最相關(guān)的選項(xiàng)。如果你內(nèi)容在質(zhì)量和數(shù)量上都處于絕對(duì)劣勢(shì)，就像一場(chǎng)演講比賽，別人準(zhǔn)備了萬(wàn)字講稿，而你只有幾句口號(hào)，自然就排不上號(hào)了。鄒叔提別提醒：這就是為什么我說(shuō)不懂邏輯，純粹鋪內(nèi)容，只能在缺乏競(jìng)爭(zhēng)的行業(yè)起作用的原因。

2.AI“沒(méi)看懂”你：清晰度問(wèn)題

就算AI“看見(jiàn)”了您的資料，但如果內(nèi)容寫(xiě)得云山霧罩、晦澀難懂，它也無(wú)法準(zhǔn)確理解您的價(jià)值，更無(wú)法向用戶清晰地轉(zhuǎn)述。

充斥營(yíng)銷(xiāo)“黑話”：您的網(wǎng)站和宣傳材料上，是不是充滿了“賦能”、“拉通”、“頂層設(shè)計(jì)”、“生態(tài)化反”、“組合拳”這類(lèi)空洞的營(yíng)銷(xiāo)辭令？AI讀到這些詞時(shí)會(huì)感到困惑。它需要的是平實(shí)、準(zhǔn)確的語(yǔ)言，清晰地告訴它：您的產(chǎn)品到底是什么？為哪一類(lèi)客戶（比如，年?duì)I收在5000萬(wàn)到2億之間的制造業(yè)企業(yè)）解決了什么具體問(wèn)題（比如，銷(xiāo)售線索跟進(jìn)不及時(shí)導(dǎo)致流失率高達(dá)40%）？

3.AI“不相信”你：信任度問(wèn)題

這是最致命的一點(diǎn)。AI看到了你，也大致看懂了你，但它經(jīng)過(guò)內(nèi)部的評(píng)估系統(tǒng)評(píng)估后，覺(jué)得你“不靠譜”，因此在生成最終答案時(shí)選擇性地忽略了你。為什么？這直接關(guān)系到Google近年來(lái)反復(fù)強(qiáng)調(diào)的E-E-A-T原則，即經(jīng)驗(yàn)（Experience）、專(zhuān)業(yè)（Expertise）、權(quán)威（Authoritativeness）和可信（Trustworthiness）。

自說(shuō)自話，缺乏第三方佐證：您所有的內(nèi)容，從官網(wǎng)介紹到博客文章，翻來(lái)覆去都是在說(shuō)自己有多好，但沒(méi)有任何第三方的聲音來(lái)佐證。

缺乏專(zhuān)家背書(shū)，作者身份模糊：您所有文章的作者署名都是“市場(chǎng)部”、“小編”或“管理員”。沒(méi)有一篇是由您公司的CTO、首席科學(xué)家，或者行業(yè)內(nèi)知名的外部專(zhuān)家撰寫(xiě)的。當(dāng)AI評(píng)估內(nèi)容時(shí)，它會(huì)問(wèn)“這篇文章是誰(shuí)寫(xiě)的？”一個(gè)匿名的“小編”和一個(gè)擁有博士學(xué)位、15年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的首席科學(xué)家，在AI眼中的“專(zhuān)業(yè)性”和“權(quán)威性”權(quán)重是天壤之別。

信息陳舊或自相矛盾：您的官網(wǎng)上還掛著三年前的技術(shù)架構(gòu)文章，其中的觀點(diǎn)早已被業(yè)界淘汰?；蛘?，您在A文章里說(shuō)產(chǎn)品的核心技術(shù)原理是X，在B文章里又暗示是Y，信息之間相互矛盾。AI會(huì)像一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫商?，發(fā)現(xiàn)這些不一致之處，并判定您的信息源不可靠，從而降低對(duì)您整個(gè)網(wǎng)站的信任評(píng)級(jí)。

4.你的內(nèi)容“不是答案”：格式與價(jià)值問(wèn)題

您的內(nèi)容可能很有價(jià)值，但其呈現(xiàn)格式不符合AI的“閱讀”和“采納”習(xí)慣，導(dǎo)致AI難以利用。

內(nèi)容是“對(duì)話”而非“論述”：我經(jīng)常舉一個(gè)例子，為什么知乎上一個(gè)問(wèn)題的眾多回答，其權(quán)重通常不如一篇結(jié)構(gòu)清晰的知乎專(zhuān)欄文章？因?yàn)閱?wèn)答下的內(nèi)容往往是碎片化的、口語(yǔ)化的，甚至觀點(diǎn)對(duì)立、相互爭(zhēng)吵。AI不喜歡這種不確定的、充滿噪音的內(nèi)容。它更偏愛(ài)知乎專(zhuān)欄、B站專(zhuān)欄或您自己官網(wǎng)博客上那種結(jié)構(gòu)完整、論點(diǎn)明確、邏輯清晰、有頭有尾的“論述體”內(nèi)容。

缺乏“證據(jù)區(qū)塊”：AI在組織答案時(shí)，特別喜歡直接引用那些格式化的“證據(jù)區(qū)塊”（Evidence Blocks），比如一句話的精準(zhǔn)定義、要點(diǎn)清晰的項(xiàng)目符號(hào)列表、一目了然的HTML對(duì)比表格。如果您的長(zhǎng)篇文章中缺乏這些易于提取和重組的元素，AI“抄作業(yè)”的難度就會(huì)增加，它自然會(huì)傾向于那些已經(jīng)把答案“打包”好、喂到它嘴邊的信源。

AI的推薦，不是玄學(xué)，而是科學(xué)。它是一場(chǎng)面向AI的公開(kāi)演講競(jìng)賽，你的內(nèi)容，就是贏得演講的關(guān)鍵。

二、厘清SEO, AEO, GEO與AIO

面對(duì)AI帶來(lái)的變革，營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)涌現(xiàn)出了一系列新名詞：SEO、AEO、GEO、AIO、AI SEO……它們之間到底是什么關(guān)系？為了制定正確的策略，我們必須先厘清這些概念。

1.SEO (Search Engine Optimization) 是我們的“基本功”

是什么：搜索引擎優(yōu)化。這是我們都熟悉的領(lǐng)域。對(duì)于一家B2B企業(yè)來(lái)說(shuō)，就是當(dāng)潛在客戶在百度或谷歌搜索“SCRM系統(tǒng)”時(shí)，能讓自己的官網(wǎng)排在搜索結(jié)果的前列。

它的局限：SEO是數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的“地基”，不可或缺。但在AI時(shí)代，客戶不一定親自來(lái)搜索引擎“找”你，他們可能直接從AI那里“拿”答案。僅僅做好SEO，已經(jīng)不足以贏得未來(lái)的客戶。你的地基再穩(wěn)，但客戶已經(jīng)不走這條路了。

2.AEO (Answer Engine Optimization) 答案引擎優(yōu)化

是什么：我們優(yōu)化的目標(biāo)不再是“搜索”引擎，而是“答案”引擎。Google的AI概覽就是典型的答案引擎。

核心思想：讓你的內(nèi)容，直接成為某個(gè)特定問(wèn)題的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。當(dāng)AI被問(wèn)到“SCRM系統(tǒng)如何幫助企業(yè)提升客戶忠誠(chéng)度？”時(shí)，AEO的目標(biāo)就是讓AI在回答時(shí)，直接采納你文章中的要點(diǎn)列表或核心定義。AEO追求的是內(nèi)容被直接采納為答案的一部分。

3.GEO (Generative Engine Optimization)生成式引擎優(yōu)化（我們的核心議題）

是什么：面向在ChatGPT、文心一言這類(lèi)生成式AI的優(yōu)化。

核心思想：不僅要成為AI的“答案”，更要成為AI在撰寫(xiě)某個(gè)行業(yè)或領(lǐng)域的復(fù)雜答案時(shí)，最優(yōu)先參考、引用和推薦的**“權(quán)威信源”。

SEO讓你出現(xiàn)在‘搜索結(jié)果’里，而GEO讓你成為‘生成答案’的一部分。

決定性價(jià)值：當(dāng)一個(gè)SaaS創(chuàng)始人問(wèn)AI“如何設(shè)計(jì)一套完整的‘營(yíng)+銷(xiāo)一體化’增長(zhǎng)策略，并推薦相關(guān)工具？”時(shí)，GEO戰(zhàn)略的終極目標(biāo)是：讓AI在分析策略時(shí)，引用你公司的相關(guān)內(nèi)容和官網(wǎng)鏈接；在舉例說(shuō)明時(shí)，使用你公司的客戶成功案例；在最后推薦工具時(shí)，將你的品牌列為首選。

GEO的終極目標(biāo)，不是在AI的回答中被‘提及’，而是成為AI思考時(shí)離不開(kāi)的‘首選信源’。

4.AIO (AI Optimization)AI優(yōu)化

是什么：是實(shí)現(xiàn)AEO和GEO的基礎(chǔ)。

核心思想：以“贏得AI信任”為核心目標(biāo)，系統(tǒng)性地重構(gòu)企業(yè)所有的數(shù)字內(nèi)容、數(shù)據(jù)資產(chǎn)和對(duì)外觸點(diǎn)。它涵蓋了技術(shù)、內(nèi)容、品牌、公關(guān)等多個(gè)方面，是一個(gè)自上而下的戰(zhàn)略規(guī)劃。

它們的關(guān)系可以用一個(gè)建筑的比喻來(lái)理解：

SEO 是打地基，保證建筑的穩(wěn)固，確保道路通暢。

AEO 是砌磚瓦，把優(yōu)質(zhì)內(nèi)容建成一個(gè)個(gè)堅(jiān)固的、標(biāo)準(zhǔn)化的“答案模塊”。

GEO 是外部的精裝修和聲望建設(shè)，通過(guò)在權(quán)威地段展示、獲得名人推薦、贏得建筑大獎(jiǎng)，讓這棟房子成為人人信賴的“地標(biāo)建筑”。

AIO 則是整個(gè)項(xiàng)目的建筑藍(lán)圖和施工管理流程，它決定了要建什么樣的房子，如何建，以及如何讓它成為地標(biāo)，是一個(gè)完整的系統(tǒng)工程。

AISEO 則是指使用AI工具來(lái)提高上述所有工作的效率，比如用AI輔助生成內(nèi)容、分析關(guān)鍵詞、編寫(xiě)代碼等，它相當(dāng)于提升施工效率的各種先進(jìn)機(jī)械。

現(xiàn)在我們明白了，要想讓AI推薦我們，核心要做的就是GEO，而GEO的成功依賴于AIO的系統(tǒng)性規(guī)劃和AEO的具體執(zhí)行。

三、了解AI如何思考與選擇與生成內(nèi)容

要做好GEO，我們必須先了解AI是如何工作的。這里有兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，我用最簡(jiǎn)單的方式給大家解釋清楚。

1.核心引擎：大語(yǔ)言模型（LLM）是如何“思考”的？

大家普遍感覺(jué)AI能“理解”和“思考”，但其底層邏輯可能與我們的直覺(jué)不同。

本質(zhì)不是“思考”，而是“預(yù)測(cè)下一個(gè)詞” LLM的核心機(jī)制是基于海量文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言概率。簡(jiǎn)單說(shuō)，它通過(guò)閱讀互聯(lián)網(wǎng)上幾乎所有的書(shū)籍、網(wǎng)頁(yè)、論文、對(duì)話記錄，學(xué)習(xí)到了一個(gè)龐大的語(yǔ)言模式：“在這樣的上下文中，下一個(gè)詞最可能是什么？”

比如，當(dāng)輸入是：“北京是中國(guó)的” 模型內(nèi)部會(huì)進(jìn)行一次概率計(jì)算，預(yù)測(cè)：

“首都” 的概率是 0.91

“城市” 的概率是 0.06

“地方” 的概率是 0.02 模型會(huì)選擇概率最高的“首都”，于是生成了完整的句子：“北京是中國(guó)的首都。” 我們看到的AI洋洋灑灑的回答，就是由這樣一個(gè)詞一個(gè)詞（Token）的預(yù)測(cè)連接而成的。

為什么看起來(lái)像“理解”？ 因?yàn)樗鼘W(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，包含了人類(lèi)積累的幾乎所有知識(shí)、邏輯、推理和情感表達(dá)。在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言規(guī)律的過(guò)程中，模型也間接學(xué)會(huì)了語(yǔ)義、邏輯和結(jié)構(gòu)模式。當(dāng)我們提問(wèn)時(shí)，模型會(huì)在其內(nèi)部構(gòu)建的高維“語(yǔ)義空間”中找到一條最匹配的“思維路徑”，從而生成一個(gè)看起來(lái)非常合理、有邏輯的回答。

核心缺陷與解決方案：RAG的重要性

然而，單純的LLM有幾個(gè)致命缺點(diǎn)：

幻覺(jué)：“一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道”，因?yàn)樗举|(zhì)是預(yù)測(cè)，當(dāng)知識(shí)庫(kù)中沒(méi)有確切信息時(shí)，它會(huì)“編造”一個(gè)最像真話的答案。

知識(shí)截止日期：模型的知識(shí)停留在其訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止的那個(gè)時(shí)間點(diǎn)，無(wú)法獲取最新信息。

缺乏真實(shí)理解：它只是在模仿，并不真正“懂”物理定律或商業(yè)邏輯。

為了解決這些問(wèn)題，現(xiàn)代AI系統(tǒng)普遍采用了一種名為 RAG (Retrieval-Augmented Generation，檢索增強(qiáng)生成) 的技術(shù)。這對(duì)于我們營(yíng)銷(xiāo)人來(lái)說(shuō)，是最大的機(jī)會(huì)所在。

RAG的工作流程可以簡(jiǎn)化為三，就像一個(gè)“開(kāi)卷考試”的學(xué)生：

檢索：當(dāng)收到用戶問(wèn)題后，系統(tǒng)并不直接讓LLM回答。而是先將問(wèn)題轉(zhuǎn)換成搜索查詢，去一個(gè)外部的、實(shí)時(shí)更新的知識(shí)庫(kù)（比如整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)、公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)）中，檢索出一批最相關(guān)的信息片段。

增強(qiáng)：系統(tǒng)將用戶的原始問(wèn)題，與檢索到的“參考資料”中的核心內(nèi)容片段，整合成一個(gè)更豐富的“超級(jí)提示詞”

生成：AI嚴(yán)格依據(jù)給定的資料生成答案，并清晰地標(biāo)注出每一個(gè)關(guān)鍵信息的來(lái)源鏈接，確保答案可驗(yàn)證、可追溯。

RAG的引入，對(duì)我們做GEO來(lái)說(shuō)是決定性的！因?yàn)樗馕吨珹I的回答不再僅僅依賴于它“腦子里”固有的、陳舊的知識(shí)，而是實(shí)時(shí)依賴于它能從外部檢索到的、我們今天發(fā)布的內(nèi)容！這就給了我們一個(gè)直接影響AI答案的機(jī)會(huì)。我們的內(nèi)容，就是AI開(kāi)卷考試時(shí)能翻閱的“教科書(shū)”。

2.AI的選擇之道：尋找、評(píng)估、采納三部曲

理解了“LLM+RAG”的工作模式后，我們就能清晰地畫(huà)出AI選擇一個(gè)答案的“三步走”戰(zhàn)略了。

第一步：尋找 當(dāng)用戶提問(wèn)后，RAG的“檢索”環(huán)節(jié)啟動(dòng)。它會(huì)像搜索引擎的爬蟲(chóng)一樣，在互聯(lián)網(wǎng)上抓取大量與問(wèn)題相關(guān)的頁(yè)面和文檔。在這一步，您的內(nèi)容需要有良好的“可發(fā)現(xiàn)性”，即我們前面提到的，網(wǎng)站技術(shù)過(guò)關(guān)，能被順利抓取；內(nèi)容與用戶的問(wèn)題高度相關(guān)。

第二步：評(píng)估 這是最關(guān)鍵的一步！RAG抓回來(lái)一大堆材料后，并不會(huì)隨便使用。AI會(huì)啟動(dòng)它的“評(píng)估系統(tǒng)”，像一個(gè)嚴(yán)格的、不帶任何感情的審計(jì)官，對(duì)這些材料進(jìn)行打分和排序。評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)是什么？就是我們前面反復(fù)提到的 E-E-A-T！

這篇文章是誰(shuí)寫(xiě)的？作者有可驗(yàn)證的真實(shí)經(jīng)驗(yàn)嗎？(Experience)

內(nèi)容夠不夠深入？論證過(guò)程嚴(yán)謹(jǐn)嗎？數(shù)據(jù)準(zhǔn)確嗎？(Expertise)

有沒(méi)有其他權(quán)威網(wǎng)站也推薦或引用了這篇文章？(Authoritativeness)

這個(gè)網(wǎng)站看起來(lái)靠譜嗎？有清晰的聯(lián)系方式和關(guān)于我們頁(yè)面嗎？(Trustworthiness)

得分高的材料，會(huì)被優(yōu)先采納；得分低的，則直接被扔進(jìn)“回收站”

鄒叔提別提醒：這就是為什么AI在深度思考的時(shí)候好像提到了你，甚至信源里面有你的內(nèi)容，但是答案里面卻不提及你的原因之一。

第三步：采納 在評(píng)估篩選出幾份高質(zhì)量的“信源”之后，AI會(huì)進(jìn)入“生成”環(huán)節(jié)。它通常不會(huì)簡(jiǎn)單地復(fù)制粘貼某一篇，而是像一個(gè)高明的編輯，將這幾份材料的精華部分，比如A文章的精準(zhǔn)定義，B文章的最新數(shù)據(jù)，C文章的生動(dòng)案例進(jìn)行提煉、重組、總結(jié)，最終融合成一個(gè)流暢、完整、看起來(lái)像是自己原創(chuàng)的答案。

我們的目標(biāo)，不僅是讓AI在“尋找”時(shí)能找到我們，更要在“評(píng)估”時(shí)獲得高分，最終在“采納”時(shí)，成為那個(gè)被引用最多、占比最重的核心信源。

3.從關(guān)鍵詞到實(shí)體：AI如何真正理解世界

過(guò)去我們做SEO，核心是圍繞“關(guān)鍵詞”。但現(xiàn)在，AI的理解方式進(jìn)化了，它看的是 “實(shí)體” 以及實(shí)體之間的 “關(guān)系”（知識(shí)圖譜）。

什么是實(shí)體？一個(gè)實(shí)體，就是一個(gè)世界上獨(dú)一無(wú)二的東西，它可以是：

一個(gè)人：“雷軍”

一個(gè)組織：“小米公司”

一個(gè)產(chǎn)品：“小米SU7”

一個(gè)概念：“智能電動(dòng)汽車(chē)”

一個(gè)事件：“小米汽車(chē)發(fā)布會(huì)”

AI它能通過(guò)閱讀海量文本，理解這些實(shí)體之間的關(guān)系，構(gòu)建起一張復(fù)雜的“知識(shí)圖譜”。比如，它知道：“雷軍（實(shí)體）”是“小米公司（實(shí)體）”的“創(chuàng)始人（關(guān)系）”，在“小米汽車(chē)發(fā)布會(huì)（實(shí)體）”上發(fā)布了“小米SU7（實(shí)體）”，這是一款“智能電動(dòng)汽車(chē)（實(shí)體）”。

要讓AI讀懂這些內(nèi)容，就需要用到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。

四、信任的基石，AIO, AEO, GEO實(shí)戰(zhàn)篇

我們已經(jīng)知道，E-E-A-T是AI評(píng)估內(nèi)容質(zhì)量、決定是否信任你的核心標(biāo)準(zhǔn)?，F(xiàn)在，我們將E-E-A-T的四大原則，融入AIO、AEO、GEO的實(shí)戰(zhàn)框架中，一門(mén)一門(mén)地來(lái)看，作為B2B企業(yè)，具體要怎么“備考”，才能在這四門(mén)主課上拿到高分。

AIO的本質(zhì)，就是一場(chǎng)圍繞E-E-A-T展開(kāi)的、面向AI的“信任建設(shè)工程”。

4.1 AIO：戰(zhàn)略與技術(shù)基建，打造信任的骨架

AIO是所有工作的起點(diǎn)，是為AI“理解”你的品牌所做的底層鋪墊。它通過(guò)戰(zhàn)略規(guī)劃和技術(shù)部署，為你的品牌建立一個(gè)清晰、可信的“數(shù)字身份”，主要構(gòu)建可信度和權(quán)威性的基礎(chǔ)。

AIO的核心任務(wù)：

核心實(shí)體梳理與知識(shí)圖譜規(guī)劃：

做什么：召集市場(chǎng)、產(chǎn)品、高管團(tuán)隊(duì)，開(kāi)一個(gè)戰(zhàn)略會(huì)議，明確定義您公司的核心實(shí)體（公司名、產(chǎn)品名、創(chuàng)始人、核心技術(shù)、關(guān)鍵方法論等）以及它們之間的關(guān)系。

產(chǎn)出物：一份內(nèi)部的“品牌實(shí)體關(guān)系圖”和“官方話術(shù)表”，確保全公司在所有對(duì)外溝通中（官網(wǎng)、公關(guān)稿、銷(xiāo)售材料），對(duì)這些核心實(shí)體的描述都是統(tǒng)一、準(zhǔn)確的。

E-E-A-T戰(zhàn)略確立：

做什么：盤(pán)點(diǎn)公司內(nèi)外部所有可以用來(lái)證明E-E-A-T的資源。誰(shuí)是我們的技術(shù)專(zhuān)家？他們有什么履歷？我們有哪些標(biāo)桿客戶案例？我們可以發(fā)布什么行業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告？我們和哪些權(quán)威機(jī)構(gòu)有合作？

產(chǎn)出物：一份《E-E-A-T執(zhí)行路線圖》，規(guī)劃未來(lái)1-2個(gè)季度，要完成哪些內(nèi)容（如專(zhuān)家專(zhuān)欄、客戶深度案例、行業(yè)白皮書(shū)）和活動(dòng)（如行業(yè)會(huì)議演講、媒體專(zhuān)訪）。

官網(wǎng)技術(shù)優(yōu)化，部署結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) (Schema)：

為什么：這是AIO技術(shù)層面的重中之重。它就像給你的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容貼上一個(gè)AI能秒懂的“標(biāo)簽”。您需要使用Schema.org的標(biāo)準(zhǔn)化詞匯，在您網(wǎng)頁(yè)的HTML代碼中加入一段JSON-LD格式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用AI能“聽(tīng)懂”的語(yǔ)言告訴它這個(gè)頁(yè)面的核心內(nèi)容。

怎么做：例如，在一篇由您公司專(zhuān)家“Jane Doe”撰寫(xiě)的關(guān)于“人工智能”的文章頁(yè)面，您需要部署至少三種Schema，將“文章”、“作者（專(zhuān)家）”和“發(fā)布者（公司）”這三個(gè)實(shí)體深度綁定：

技術(shù)優(yōu)化，就是為你的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，鋪上了一條通往AI大腦的紅地毯。

4.2 AEO：核心答案資產(chǎn)生產(chǎn)，打造信任的血肉

在AIO打好的地基上，AEO的目標(biāo)非常純粹：直接為AI提供它所需要的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。這是內(nèi)容生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)，是向AI集中展示你經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)的主戰(zhàn)場(chǎng)。

AEO的核心任務(wù)：

創(chuàng)建“標(biāo)準(zhǔn)答案頁(yè)”：針對(duì)用戶高頻問(wèn)題、行業(yè)核心概念、產(chǎn)品關(guān)鍵特性，創(chuàng)建高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)清晰的專(zhuān)門(mén)網(wǎng)頁(yè)。這些頁(yè)面應(yīng)該是你知識(shí)庫(kù)的支柱。

在AEO的世界里，最好的答案，是那個(gè)不需要AI再做任何編輯的答案。

4.3 GEO：全網(wǎng)權(quán)威激活，放大信任的光環(huán)

如果說(shuō)AEO是在你的主場(chǎng)生產(chǎn)“彈藥”，那么GEO就是將這些彈藥進(jìn)行組合、發(fā)射，并在整個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)（全網(wǎng)）建立優(yōu)勢(shì)，贏得第三方的認(rèn)可，從而極大地提升你的權(quán)威性。

GEO的核心任務(wù)：

1.在第三方權(quán)威平臺(tái)部署內(nèi)容：你需要持續(xù)的產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，在AI的算法哪里建立信任和權(quán)威，而不同的內(nèi)容，又有不同的權(quán)威權(quán)重。

深度展示“經(jīng)驗(yàn)”：

案例研究深度化：不要只說(shuō)“我們幫助客戶提升了效率”。要寫(xiě)成一個(gè)故事：客戶在用我們產(chǎn)品前，工作流程是怎樣的（附上流程圖），遇到了哪些具體困難（比如，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)每天花費(fèi)2小時(shí)手動(dòng)錄入數(shù)據(jù)，錯(cuò)誤率15%）？

“來(lái)自一線”的博客文章：讓您的技術(shù)專(zhuān)家、產(chǎn)品經(jīng)理、資深顧問(wèn)來(lái)撰寫(xiě)文章，分享他們?cè)诮鉀Q實(shí)際問(wèn)題中遇到的挑戰(zhàn)、踩過(guò)的坑、以及最終的解決方案。例如《服務(wù)了100家制造業(yè)客戶后，我們總結(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型三大誤區(qū)》。這些內(nèi)容充滿了真實(shí)細(xì)節(jié)，是AI判斷“經(jīng)驗(yàn)”的絕佳材料。

展示產(chǎn)品使用過(guò)程：通過(guò)截圖、GIF或短視頻，清晰地展示產(chǎn)品的某個(gè)高級(jí)功能是如何在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中被操作和使用的。這比一萬(wàn)句“功能強(qiáng)大”的描述都有說(shuō)服力。

極致彰顯“專(zhuān)業(yè)” ：

打造“定義級(jí)”內(nèi)容：針對(duì)您所在行業(yè)的核心概念（如“CDP”、“營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化”、“ABM”），撰寫(xiě)全面、深入、準(zhǔn)確的終極指南（Ultimate Guide）。這篇文章應(yīng)該包含：清晰的定義、發(fā)展歷史、核心功能、應(yīng)用場(chǎng)景、常見(jiàn)誤區(qū)、未來(lái)趨勢(shì)等，力求成為該領(lǐng)域的“參考詞典”。

發(fā)布行業(yè)白皮書(shū)/研究報(bào)告：基于您公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或?qū)π袠I(yè)的調(diào)研，發(fā)布包含獨(dú)家數(shù)據(jù)和原創(chuàng)觀點(diǎn)的深度報(bào)告。例如，《2025年中國(guó)B2B企業(yè)內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀及趨勢(shì)報(bào)告》。這直接向AI展示了您的研究能力和行業(yè)洞察力，是極強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)信號(hào)。

提供詳盡的技術(shù)文檔：對(duì)于技術(shù)型B2B企業(yè)，開(kāi)放、清晰、詳盡的技術(shù)文檔、API文檔和開(kāi)發(fā)者中心，是展示專(zhuān)業(yè)性的最佳方式，也是吸引開(kāi)發(fā)者社群、建立技術(shù)生態(tài)的基石。

鄒叔提別提醒：不要把這些內(nèi)容再轉(zhuǎn)化成不友好的圖片了，最好是圖文和未加密的PDF份文檔!

2.在第三方權(quán)威平臺(tái)部署內(nèi)容：這是GEO的核心戰(zhàn)術(shù)。您需要有策略地在不同層級(jí)的權(quán)威信源上“播種”您的內(nèi)容和品牌信息。我們可以參考下面的“國(guó)內(nèi)權(quán)威信源分級(jí)模型（AI視角）”。

3.完善企業(yè)實(shí)體與打造專(zhuān)家：通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，專(zhuān)家書(shū)頁(yè)面，內(nèi)部連接等，持續(xù)加強(qiáng)AI的信任，獲得權(quán)威認(rèn)證。

五、企業(yè)GEO實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)：從檢測(cè)到權(quán)威的四步法（以B2B為例）

好了，理論講了很多，現(xiàn)在我們進(jìn)入最核心的實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)。一個(gè)完整的企業(yè)GEO項(xiàng)目，可以分為四個(gè)緊密相連的步驟：

第一步：現(xiàn)狀檢測(cè)與診斷

在開(kāi)始任何優(yōu)化工作之前，我們必須先知道自己身在何處。這一步的核心目標(biāo)是：全面審計(jì)品牌在當(dāng)前主流大模型中的“數(shù)字身份”和“知識(shí)形象”，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、差距和機(jī)會(huì)。

關(guān)鍵任務(wù)：

定義核心問(wèn)題域：梳理出與您的業(yè)務(wù)最相關(guān)的核心問(wèn)題集合(一般為50-200個(gè))。這不僅包括產(chǎn)品功能問(wèn)題，更要涵蓋客戶在整個(gè)購(gòu)買(mǎi)旅程中可能遇到的所有問(wèn)題。

選擇目標(biāo)AI平臺(tái)：選擇您目標(biāo)客戶最可能使用的3-5個(gè)主流AI模型進(jìn)行測(cè)試，如文心一言、KIMi、豆包、ChatGPT等。

設(shè)計(jì)并執(zhí)行“提問(wèn)矩陣”：這是檢測(cè)的核心。您需要模擬真實(shí)用戶，從不同角度、用不同口吻向AI提問(wèn)。為了系統(tǒng)性地設(shè)計(jì)問(wèn)題，我們可以借鑒下面這張“圍繞客戶購(gòu)買(mǎi)旅程的問(wèn)題”圖表。您需要做的，就是將這些通用問(wèn)題替換成您自己行業(yè)的具體問(wèn)題，然后逐個(gè)去問(wèn)AI。

量化分析與診斷：記錄下AI的每一個(gè)回答。然后從以下四個(gè)維度進(jìn)行分析和打分：

可見(jiàn)率：在相關(guān)問(wèn)題的回答中，您的品牌被提及的頻率。

引用率：AI在回答時(shí)，是否引用了您官網(wǎng)或白皮書(shū)的內(nèi)容作為信源。

推薦率：在推薦類(lèi)問(wèn)題的回答中，您品牌被列為推薦選項(xiàng)的頻率和排名。

負(fù)面率：AI生成的關(guān)于您的內(nèi)容中，是否存在負(fù)面、錯(cuò)誤或過(guò)時(shí)的信息。

完成這一步，您會(huì)得到一份《GEO競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估報(bào)告》，清晰地指明了后續(xù)工作的方向。

第二步：基礎(chǔ)建設(shè)與執(zhí)行

這是整個(gè)GEO工程的核心，我們將遵循 AIO-AEO-GEO 的三環(huán)遞進(jìn)模型來(lái)展開(kāi)。下面的“GEO執(zhí)行核心三環(huán)任務(wù)表”清晰地展示了這三者的關(guān)系：

第三步：監(jiān)測(cè)評(píng)估與迭代

GEO不是一勞永逸的項(xiàng)目，而是一個(gè)需要持續(xù)反饋、動(dòng)態(tài)調(diào)整的閉環(huán)過(guò)程。

定期監(jiān)測(cè)AI回答效果：按周或按月重復(fù)第一步的“提問(wèn)矩陣”，觀察AI的回答是否向著預(yù)期的方向改變。跟蹤可見(jiàn)率、引用率、推薦率的變化。

追蹤引用來(lái)源：當(dāng)AI開(kāi)始引用您的內(nèi)容時(shí)，記錄被引用的頁(yè)面和內(nèi)容，分析其共性（是定義、列表還是案例？），放大成功經(jīng)驗(yàn)。

內(nèi)容迭代優(yōu)化：根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果，回頭去更新和優(yōu)化AEO的“標(biāo)準(zhǔn)答案頁(yè)”，或創(chuàng)建新的內(nèi)容來(lái)填補(bǔ)新發(fā)現(xiàn)的知識(shí)缺口。

GEO的戰(zhàn)場(chǎng)瞬息萬(wàn)變，唯有持續(xù)監(jiān)測(cè)，才能從“跟跑”變?yōu)?ldquo;領(lǐng)跑”。

第四步：持續(xù)優(yōu)化與權(quán)威確立

這是GEO的最高階段，目標(biāo)是從一個(gè)被動(dòng)的“信息提供者”轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)主動(dòng)的“權(quán)威定義者”。

建設(shè)公司品牌，打造“定義級(jí)”內(nèi)容：不僅要回答問(wèn)題，更要?jiǎng)?chuàng)造問(wèn)題，提出新的概念框架和方法論，讓AI在解釋這些新概念時(shí)，只能引用你作為“源頭”。

構(gòu)建引用飛輪：當(dāng)多個(gè)T1/T2級(jí)權(quán)威信源，都在討論或引用您的同一個(gè)實(shí)體（公司、產(chǎn)品或?qū)＜遥r(shí)，AI的信任度會(huì)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這就是“權(quán)威共鳴”，它會(huì)驅(qū)動(dòng)一個(gè)正向循環(huán)的“信任飛輪”。

填補(bǔ)信息真空：主動(dòng)去發(fā)現(xiàn)和回答那些目前互聯(lián)網(wǎng)上還沒(méi)有高質(zhì)量答案的、與您領(lǐng)域相關(guān)的長(zhǎng)尾問(wèn)題，成為這些細(xì)分領(lǐng)域的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”。

當(dāng)你的品牌名、你的專(zhuān)家名，開(kāi)始頻繁出現(xiàn)在AI的回答中，你的GEO策略才真正奏效了。

結(jié)論：成為答案，而不僅僅是回答問(wèn)題

B2B企業(yè)的GEO實(shí)戰(zhàn)，走到最后，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)它遠(yuǎn)不止是一種營(yíng)銷(xiāo)技巧。

本質(zhì)上，它是將您公司多年積累的專(zhuān)業(yè)勢(shì)能，系統(tǒng)性地轉(zhuǎn)化為數(shù)字世界中的品牌權(quán)威。

經(jīng)常有朋友問(wèn)我：鄒叔，有個(gè)“GEO服務(wù)商”說(shuō)可以保證我們的在AI上可見(jiàn)，他們可以發(fā)很多內(nèi)容和注入AI等等。

如果大家遇到這樣的服務(wù)商，鄒叔特別提醒一下：

“注入AI”是偽命題。首先不管是否可能，破壞計(jì)算機(jī)協(xié)議罪可以了解一下，AI公司的人為了你這幾千塊錢(qián)幫你在后臺(tái)注入？這在技術(shù)上和商業(yè)邏輯上都是行不通的。

“發(fā)很多內(nèi)容”有效嗎？ 在很多低競(jìng)爭(zhēng)度的細(xì)分行業(yè)是暫時(shí)有效的，因?yàn)槟莻€(gè)行業(yè)沒(méi)什么企業(yè)做SEO，做內(nèi)容營(yíng)銷(xiāo)，更別提做GEO了。你多發(fā)內(nèi)容，AI在發(fā)現(xiàn)和選擇階段沒(méi)有更好的資料支撐，只能暫時(shí)將這些內(nèi)容列為信源，所以可以實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)。但是，這不代表這些內(nèi)容就是權(quán)威了。

思考其不可復(fù)制性。如果只是發(fā)內(nèi)容，特別都是AI生產(chǎn)的內(nèi)容就有效，那請(qǐng)這個(gè)服務(wù)商，幫我的白牌手機(jī)和“蘋(píng)果”“華為”“小米”一樣被推薦，我的白牌運(yùn)動(dòng)相機(jī)和“大疆”“影石”一樣被推薦，大家認(rèn)為可能嗎？所有堆內(nèi)容的案例，幾乎都不適合有競(jìng)爭(zhēng)度和有品牌企業(yè)的行業(yè)。

警惕長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)。AI暫時(shí)選擇的這些垃圾內(nèi)容，不代表會(huì)一直選擇。當(dāng)有競(jìng)品更加規(guī)范地做好GEO的時(shí)候，你可能就會(huì)被拋棄，甚至因?yàn)榘l(fā)布了太多低質(zhì)量?jī)?nèi)容而被AI的選擇和評(píng)估系統(tǒng)列為“低信任度信源”的黑名單，再想翻身就難了。

AI的繼續(xù)迭代和底層邏輯，要求我們從根本上轉(zhuǎn)變內(nèi)容生產(chǎn)的思維模式：從“我們想說(shuō)什么”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;客戶和AI需要知道什么”；從追求短暫的流量曝光轉(zhuǎn)變?yōu)闃?gòu)建長(zhǎng)期的、可信的數(shù)字資產(chǎn)。

最后，我想用四個(gè)指標(biāo)來(lái)總結(jié)GEO戰(zhàn)略的價(jià)值，這四個(gè)率共同構(gòu)成了您品牌在AI時(shí)代的健康度儀表盤(pán)：

可見(jiàn)率是入場(chǎng)券：這是最基礎(chǔ)的，如果AI的答案里完全沒(méi)有你，你就已經(jīng)被淘汰出局了。

引用率是話語(yǔ)權(quán)：當(dāng)AI開(kāi)始引用你的內(nèi)容作為佐證時(shí)，說(shuō)明你已經(jīng)從一個(gè)普通選手，變成了它信賴的“專(zhuān)家顧問(wèn)”。

推薦率是轉(zhuǎn)化器：當(dāng)AI在做最終推薦時(shí)把你列為首選，這直接影響著潛在客戶的購(gòu)買(mǎi)決策，是離商業(yè)轉(zhuǎn)化最近的一步。

負(fù)面率是安全閥：持續(xù)監(jiān)控并管理AI生成的關(guān)于你的負(fù)面、錯(cuò)誤信息，是品牌聲譽(yù)管理的底線。

今天的分享，其實(shí)還不足AIO和GEO完整內(nèi)容的十分之一。希望能為您打開(kāi)一扇新的窗戶，看到在AI時(shí)代構(gòu)建品牌權(quán)威的全新路徑。