Generative Engine Optimization

全球 AI 平台定向 GEO 优化

当用户开始向 AI 提问,让答案里出现你的品牌。

GEO(生成式引擎优化)关注的是品牌在 AI 回答中的可见度。我们针对 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、文心一言、腾讯元宝、Perplexity、Gemini 等主流 AI 平台,梳理用户真实会问的问题,建设能被模型理解和引用的内容与信源,并持续监测品牌的被提及情况。

  • ChatGPT
  • DeepSeek
  • 豆包
  • Kimi
  • 通义千问
  • 文心一言
  • 腾讯元宝
  • Perplexity
  • Gemini

核心能力

01

提问场景与关键词研究

还原目标用户向 AI 提问的真实方式,建立品牌需要覆盖的问题清单。

02

可被引用的内容建设

围绕问题清单产出结构清晰、事实准确、可验证的内容,让模型愿意引用。

03

信源与站点优化

优化官网结构、结构化数据与 llms.txt,并在模型常引用的平台上建立一致的品牌信息。

04

多平台可见度监测

定期在各 AI 平台检测品牌的提及率、排序与表述准确性,用数据指导下一步优化。

服务流程

  1. 01

    现状诊断

    检测品牌当前在各 AI 平台的可见度与表述。

  2. 02

    策略制定

    确定目标平台、问题清单与内容规划。

  3. 03

    内容与信源建设

    持续产出内容,优化官网与外部信源。

  4. 04

    监测与迭代

    按周期复测,调整内容与分发策略。

交付内容

  • AI 可见度诊断报告
  • 目标问题与关键词清单
  • 官网 GEO 技术优化
  • 持续的内容产出与发布
  • 周期性监测与复盘报告

GEO 解决的是什么问题

越来越多的人在做决定之前,会先问一句 AI:「惠州有哪些靠谱的宣传片公司?」「某某产品和竞品哪个更好?」AI 给出的回答里提到谁、怎么描述,正在变成新的品牌入口。

GEO 要做的,是让品牌的信息被 AI 找得到、读得懂、信得过、愿意引用。它不是对模型的操纵,而是把真实、清晰、有据可查的信息放到模型会去读取的地方。

我们如何评估效果

  • 提及率:在目标问题下,品牌被 AI 提到的比例
  • 排序:品牌在回答中出现的位置
  • 准确性:AI 对品牌的描述是否与事实一致
  • 引用来源:AI 的回答是否引用了品牌的自有内容

常见问题

GEO 和 SEO 有什么区别?

SEO 优化的是网页在搜索结果列表中的排名,目标是让用户点击进入网站;GEO 优化的是品牌在 AI 生成的回答中被提及和引用的情况,目标是让 AI 在回答相关问题时准确地提到你。两者在内容质量与技术基础上是相通的,但 GEO 更强调内容的结构化、可验证与跨平台的一致性。

GEO 优化多久能看到效果?

不同平台更新信息的方式和速度不同:支持联网检索的平台通常反应较快,依赖模型训练数据的部分则需要更长周期。我们会在诊断阶段给出各平台的预期节奏,并通过周期性监测来跟踪变化。

可以保证品牌一定出现在 AI 的回答里吗?

不能,也不应该有人这样承诺。AI 的回答由模型决定,没有任何服务方可以控制。我们能做的是通过扎实的内容与信源建设,持续提升品牌被准确提及的概率,并用监测数据说明进展。

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