什么是 GEO 优化？一文读懂 AI 搜索时代的品牌生存法则

什么是 GEO 优化？如何做 GEO 优化？一文读懂 AI 搜索时代的品牌生存法则

AI 搜索时代的到来，为什么 GEO 成为企业必做之事？

2025 年的某个下午，一家工厂的采购经理打开手机，对着 DeepSeek 问：“哪家激光切割机性价比高？”几秒钟后，AI 给出了 3 个品牌推荐，附带详细的参数对比和用户评价。采购经理没有打开任何网页，就完成了初步筛选。

这个场景，正在成为常态。

根据 Gartner 的预测，到 2026 年，25% 的传统搜索流量将转移至 AI 问答平台。Botify 的研究显示，AIO（AI Overviews）已经占据了搜索结果页 67% 的首屏空间，在移动端这一比例更是高达 75.7%。Bain 的调查发现，80% 的消费者在 40% 的搜索中依赖“零点击”结果 —— 也就是说，他们直接相信 AI 给出的答案，不再点击链接逐页查找。

更惊人的是，从 2024 年 7 月到 12 月，从 ChatGPT 接收流量的域名数量激增了 300%。这意味着，AI 搜索不再是“未来趋势”，而是“当下现实”。

对于 B2B 企业而言，这场变革带来的冲击尤为深刻。传统 SEO 投入的大量资源，换来的却是流量持续下滑。当采购经理向 AI 搜索 " 激光切割机供应商推荐 " 时，如果你的品牌根本没出现，那么你连竞争的机会都没有。更可怕的是，你的竞争对手可能已经开始布局 GEO，悄悄抢占 AI 推荐位。

简单来说，GEO（生成式引擎优化）就是：让 AI 在回答用户问题时，主动推荐你的品牌，而不是让用户自己在搜索结果中翻找。

 本文将用最通俗的语言，帮你搞清楚：什么是 GEO 优化、它与传统 SEO 有什么区别、B2B 企业如何落地、真实案例能带来什么启发。 读完这篇文章，你将掌握让 AI 主动推荐你品牌的完整方法。

GEO 是什么？如何让 AI 主动推荐你的品牌？

先说人话：GEO 就是“让 AI 推荐你”

GEO 的官方定义是 Generative Engine Optimization（生成式引擎优化）。但这个术语对于大多数企业主来说太专业了。

用人话说，GEO 就是：让 AI 在回答用户问题时，能看到你、读懂你、信任你，并把你作为答案推荐给用户。

核心目标不再是追求“网页在搜索引擎排名第一”，而是追求“成为 AI 的标准答案”。

一个比喻帮你秒懂

传统 SEO 像什么？

就像在图书馆的书架上争夺显眼位置。用户走进图书馆，看到你的书摆在最显眼的地方，然后拿起来翻阅，决定是否借走。这个过程中，用户得自己判断、自己翻书、自己找答案。

GEO 像什么？

就像把你的内容直接交给“图书管理员”（AI）。当用户向管理员提问“有没有讲激光切割机的好书？”时，管理员直接从书架上抽出你的书，说：“这本最适合你。”用户甚至不需要自己去书架翻找。

区别就在于：SEO 是“让用户找到你”,GEO 是“让 AI 推荐你”。

GEO 与 SEO 到底有什么不同？企业该如何选择？

下面这张表，能帮你快速理解两者的本质区别：

举个具体例子:

假设你是激光切割机厂商，在传统 SEO 时代，你会优化“激光切割机”“光纤激光切割机”这类短关键词，目标是让官网在百度首页排第一。

但在 GEO 时代，用户不再搜索“激光切割机”，而是直接问 AI:“哪家激光切割机适合钣金加工？性价比怎么样？”这时候，AI 会从全网内容中筛选信息，生成一段回答。如果你的内容被 AI 引用，用户会在回答中看到你的品牌；如果没被引用，用户根本不知道你的存在。

所以，GEO 的本质是：从“让用户找到你”变成“让 AI 推荐你”。

AI 为什么不推荐你的品牌？4 大隐身原因全解析

很多企业主问我：“我们官网内容很丰富，为什么 AI 从不提我们？”

答案往往藏在 4 个问题里：

问题一：AI“没看见”你（存在感问题）

具体表现：你的官网、行业文章、产品信息，AI 根本没抓取到。

原因：你的内容散落在 AI 不常访问的小平台，或者官网的技术结构不友好（比如纯 JS 渲染、缺少 sitemap、没有结构化数据标记）。

后果：当用户问“激光切割机品牌推荐”时，你连候选名单都进不去。

类比一下：就像你开了家店，但没挂招牌、没开灯，顾客路过也不知道你在营业。

问题二：AI“没看懂”你（清晰度问题）

具体表现：官网全是“行业领先”“技术创新”“匠心品质”等空话，AI 提取不到任何关键信息。

原因：内容结构混乱，缺少清晰的标题、数据、结论。AI 擅长理解结构化信息，但你的内容像一篇散文，没有重点。

后果：AI 看了你的内容，但不知道你到底做什么、优势是什么、适合什么客户。

类比一下：就像你在电梯里遇到潜在客户，你说了 3 分钟，对方还是不知道你是干啥的。

问题三：AI“不相信”你（信任度问题）

具体表现：你说自己“性价比最高”“全国销量第一”，但全网找不到任何第三方验证。

原因：缺少权威媒体报道、客户案例、行业认证、真实评价等背书。AI 会交叉验证信息，如果只有你自己说自己好，AI 不敢推荐。

后果：AI 担心推荐你会“误导用户”，干脆不推荐。

类比一下：就像你去餐厅吃饭，老板说“我家菜最好吃”，但大众点评一条评价都没有，你敢吃吗？

问题四：你的内容“不是答案”（适配性问题）

具体表现：用户问“哪家激光切割机适合钣金加工”，你的内容只讲产品参数，不讲应用场景。

原因：你的内容是“产品宣传页”，不是“问题解决方案”。AI 要找的是“答案”，不是“广告”。

后果：AI 觉得你的内容“不够实用”，不会引用。

类比一下：就像你问朋友“这附近哪家餐厅好吃”，他却给你讲餐厅的装修风格，根本答非所问。

总结一句话：这 4 个问题，就是品牌在 AI 时代“隐身”的根源。接下来，我们看看 B2B 企业如何破局。

B2B 企业做 GEO 有什么用？6 大场景覆盖完整采购链路

B2B 企业的采购决策链路长，从认知到成交往往需要几个月甚至一年。GEO 能在这个链路的多个环节发挥作用，帮助品牌提前占据用户心智。

场景一：行业术语科普（认知阶段）

用户问题:“什么是光纤激光切割机？与 CO2 激光有什么区别？”

GEO 价值：如果你的科普内容被 AI 引用，用户在认知阶段就会接触到你的品牌，树立“行业专家”形象。

案例片段：某激光切割机厂商在官网发布了《光纤 vs CO2 激光切割技术对比白皮书》，详细解释了两种技术的原理、优劣势、适用场景。这篇文章被豆包、文心一言引用率达 60%，成为用户了解光纤激光技术的首选参考资料。

关键点：科普内容要客观、全面，不要只讲自家产品好，要讲清楚行业知识。

场景二：产品与方案对比（考虑阶段）

用户问题:“激光切割机哪个品牌性价比高？A 品牌和 B 品牌怎么选？”

GEO 价值:AI 会对比多家供应商的产品方案，如果你的对比内容客观、详实，AI 会优先引用。

关键点：不要只讲自己好，要客观对比优劣势。比如，你可以说“我们在精度上领先，但价格比竞品高 15%”，这种坦诚反而会赢得 AI 的信任。

为什么? 因为 AI 要给用户的是“决策参考”，不是“广告”。越客观的内容，越容易被引用。

场景三：行业报告与权威数据引用（决策阶段）

用户问题:“2025 年激光切割机市场规模多大？行业趋势如何？”

GEO 价值：发布原创行业报告，被 AI 作为权威数据来源引用。

数据支撑：根据白皮书数据，发布行业报告的企业，AI 引用率比普通企业提升 40%。

关键点：数据要有来源（自己调研或引用权威机构），不能凭空捏造。

场景四：操作指南与方法论（使用阶段）

用户问题:“激光切割机如何日常维护？切割不锈钢参数怎么设置？”

GEO 价值：详细的操作指南被 AI 直接引用，增强客户粘性，降低售后成本。

关键点：长尾问题覆盖越多，AI 推荐你的场景越广。建议梳理销售团队日常收到的所有客户问题，逐一撰写详细解答。

场景五：案例背书与客户故事（信任建立）

用户问题:“哪些大厂用过你们的设备？效果如何？”

GEO 价值：真实客户案例被 AI 引用，大幅缩短信任建立周期。

注意：案例必须有具体数据，比如“某汽车零部件厂使用我们的设备后，切割效率提升 30%，能耗降低 15%，不良品率从 3% 降至 0.5%”。不能只说“客户很满意”，这种空话 AI 不会引用。

场景六：垂直行业搜索（细分市场）

用户问题:“钣金加工用哪种激光切割机？汽车零部件加工设备推荐？”

GEO 价值：针对细分行业优化内容，精准触达目标客户。

趋势：未来会出现更多垂直领域的 AI 搜索工具（比如“工业制造 AI 助手”“汽配采购 AI 顾问”），提前布局细分市场内容，能抢占先机。

小结：这 6 个场景，覆盖了 B2B 采购的完整决策链路。越早布局 GEO，越能在用户决策的每个环节抢占心智。

GEO 优化怎么做？5 步法带你从 0 到 1 落地

很多企业主觉得 GEO" 很玄 "，不知道从哪里下手。其实，GEO 优化有清晰的方法论，只要按部就班执行，3 个月就能见效。

Step 1：调研诊断 —— 不监测就优化，等于瞎折腾

为什么调研诊断必须用工具？

如果你不知道自己现在在 AI 眼中是什么样子，就盲目优化，那就是 " 瞎折腾 "。就像体检，不体检就吃药，可能药不对症。

但问题来了：人工测试太低效。

假设你要测试 10 个核心问题（比如 " 激光切割机品牌推荐 "" 哪家激光切割机性价比高 "），在豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通义千问、腾讯元宝 6 个平台上逐个提问，你需要：

• 手动提问 60 次（10 个问题 × 6 个平台）

• 逐个截图保存 60 张图片

• 人工统计品牌出现次数、排名位置

• 整理成 Excel 表格，做数据对比

这一套流程下来，至少需要 4-6 个小时。而且，人工统计容易出错，数据一变化就得重新来一遍。

用 AIDSO 爱搜，3 分钟搞定。

第一步：快速搜索 —— 秒级诊断品牌表现

打开爱搜平台，输入一个问题（比如 " 激光切割机品牌推荐 "），勾选 6 个 AI 平台，点击搜索。

系统自动完成：

• 向 6 个 AI 平台提问，获取最新回答；

• 自动识别你的品牌是否出现，提及几次，排在第几位，引用来源是什么；

• 可以查看原始 AI 对话，分析不同模型的具体回复逻辑和结果。

1 个问题只需 30 秒。10 个问题，也就 5 分钟。

第二步：深度搜索 —— 系统化诊断品牌盲区

如果你要做更系统的诊断，可以用爱搜的 " 深度搜索 " 功能：

1. 输入你的品牌名和官网

2. 系统自动生成一套核心问题库（5 个核心问题，覆盖认知、对比、决策、使用等全链路）

3. 批量向各 AI 平台提问，生成完整诊断报告

报告包含：

• 品牌提及率

• 品牌提及次数

• 平均提及排名

• 引用来源

• AI 对话

这套流程，人工可能需要一整天，用爱搜只需 10 分钟。

第三步：竞品调研 —— 看看对手在 AI 中的表现

同时监测 3-5 个竞品，看看他们的内容发布在哪些平台？哪些问题上被 AI 优先推荐？引用了哪些内容来源？

全方位了解自己和竞品在 AI 眼中的现状，以及 AI 究竟喜欢采纳哪些信源文章，知彼知己。

人话总结：调研诊断不是 " 试试看 "，而是 " 体检报告 "。用工具，省时省力，数据精准。

Step 2：锚定关键问题 —— 用热度值筛选高价值问题

传统 SEO 关注什么？

关键词。比如 " 激光切割机 "" 光纤激光切割机 "" 激光切割设备 "。

GEO 关注什么？

问题。比如 " 激光切割机哪个品牌好？"" 切割不锈钢用什么设备？"" 激光切割机怎么维护？"

为什么从词库变成问题库？

因为用户不再搜索 " 激光切割机 "，而是直接问 AI" 哪家激光切割机适合我 "。AI 要理解的是 " 问题 "，不是 " 关键词 "。

问题从哪里来？

1. 销售团队日常客户咨询：销售每天接到的客户问题，就是最真实的需求。建议建立一个共享文档，让销售把客户问题记录下来。

2. 行业论坛、知乎、贴吧的高频问题：去知乎搜 " 激光切割机 "，看看大家都在问什么。

3. 爱搜深度搜索自动生成：输入品牌名和官网，系统会自动生成一套推荐问题库，覆盖认知、对比、决策、使用等全链路。

但问题来了：问题太多，优先做哪些？

假设你梳理出了 100 个问题，但资源有限，只能先优化 20 个。如何判断哪些问题值得优先做？

传统方法：靠经验猜。

销售说 " 客户经常问 A 问题 "，你就先做 A。但这个问题在 AI 搜索中是否真的热门？会有多少用户问？你不知道。

用 AIDSO 爱搜的 " 热度值 " 功能（即将上线）：数据驱动决策。

热度值是什么？

系统会使用算法计算每个问题在 AI 平台上的 " 被问频次 "，给出一个热度分数（0-100 分）。比如：

• " 激光切割机品牌推荐 "：热度值 95 分（高频问题，必做）

• " 激光切割机维护周期 "：热度值 60 分（中频问题，次优先级）

• " 激光切割机历史演变 "：热度值 15 分（低频问题，暂缓）

为什么热度值很重要？

因为 GEO 的本质是 " 押注用户会问什么 "。如果你优化了一个没人问的问题，就算 AI 100% 推荐你，也没有流量。

用热度值，你可以：

1. 聚焦高价值问题：资源有限时，先做热度值 80 分以上的问题

2. 避免无效投入：热度值低于 30 分的问题，暂时不做，节省预算

3. 发现新机会：看到某个细分问题热度突然上升（比如从 40 分涨到 75 分），说明用户需求在变化，可以快速跟进

实操建议：

1. 梳理出 20 个核心问题

2. 用爱搜的热度值功能，给每个问题打分

3. 按热度值排序，优先优化前 5 个高分问题

4. 每月重新评估一次热度值，调整优先级

人话总结：用户怎么问，你就怎么答。但要先搞清楚 " 用户最常问什么 "，不要靠猜，要靠数据。

Step 3：内容优化 —— 看爆款怎么写，你就怎么写

很多企业主问：" 我官网有很多内容，为什么 AI 不引用？"

答案是：你的内容不是 AI 爱看的样子。

那什么样的内容 AI 爱看？

最简单的方法：看爆款文章怎么写，你就怎么写。

传统方法：盲目模仿竞品官网。

去竞品官网看他们的产品介绍、技术文档，然后照着写。但问题是：** 你不知道这些内容是否被 AI 引用了。** 可能你费劲模仿的内容，AI 根本不看。

用 AIDSO 爱搜：精准找到 AI 最爱引用的爆款文章。

怎么操作？

1. 输入一个核心问题（比如 " 激光切割机哪个品牌好 "）

2. 查看 6 个 AI 平台的回答

3. 点击 " 引用来源 "，系统会展示 AI 引用了哪些文章

你会看到：

• 某篇知乎文章被 4 个 AI 平台同时引用（高频引用 = 爆款）

• 某篇搜狐号文章被豆包、DeepSeek 优先引用

• 某篇官网技术白皮书被文心一言、通义千问引用

这些就是 " 爆款文章 "。

然后呢？

第一步：打开这些爆款文章，逐篇分析。

看它们的：

• 标题结构：是 " 如何……" 还是 "XX 品牌推荐 " 还是 " 对比分析 "？

• 内容框架：开门见山吗？有没有数据表格？案例怎么写的？

• 篇幅长度：多少字？是 3000 字还是 5000 字？

• 多媒体元素：有没有配图、表格、视频？

第二步：提炼 " 爆款公式 "。

比如，你分析了 10 篇高频引用的激光切割机文章，发现它们有 3 个共同特征：

1. 标题都是问句开头（" 如何选……"" 哪家…… 好 "）

2. 第一段直接给结论（3 点选购要素）

3. 有对比表格（3-5 个品牌横向对比）

这就是你的 " 爆款公式 "。

第三步：按公式改写或创作新内容。

不是 " 抄 " 爆款内容，而是学习它们的结构和表达方式，结合自己的产品和数据，创作原创内容。

为什么这个方法有效？

因为 AI 的 " 偏好 " 是训练出来的。这些爆款文章之所以被 AI 高频引用，说明它们符合 AI 的 " 口味 "。你按照同样的结构写，被引用的概率会大幅提升。

爱搜的价值：

• 不再盲目写内容：知道哪些文章 AI 爱引用，就照着写

• 节省试错成本：不用写 10 篇文章测试哪种风格有效，直接看数据

• 持续优化：定期查看最新的爆款文章，跟上 AI 口味的变化

人话总结：AI 就像一个 " 严谨的编辑 "，你的内容得经得起推敲。看爆款怎么写，你就怎么写，成功率最高。

Step 4：平台发布 —— 每一分预算都花在刀刃上

很多企业主问：" 我把内容发在官网，AI 为什么不抓取？"

答案是：AI 有自己的 " 偏好 "，不是所有平台都爱去。

传统方法：广撒网。

把内容发到 10 个平台（知乎、搜狐号、百度百家号、今日头条……），期待总有一个平台被 AI 抓取。

问题是：

• 10 个平台，每个平台都要注册、审核、排版、发布，耗时耗力

• 不知道哪个平台有效，可能 10 个平台发了，只有 2 个被 AI 引用

• 预算浪费：有些平台根本不被 AI 抓取，你却花了大量资源

用 AIDSO 爱搜：看数据，精准投放。

怎么操作？

1. 监测竞品在哪些平台发布内容

2. 查看这些平台的内容是否被 AI 引用

3. 统计各平台的引用率

你会发现（以下表格仅作为举例）：

数据告诉你：

• 知乎、搜狐号、百度百家号：引用率高，必须重点投入

• 今日头条：引用率中等，可以适量发布

• 某小众平台：引用率为 0，果断放弃，节省预算

对比传统方法：

• 传统方法：10 个平台平均分配预算，每个平台 1 万元 = 总预算 10 万元，但只有 3 个平台有效，浪费 7 万元。

• 用爱搜：看数据，3 个高效平台各投 3 万元 = 总预算 9 万元，效果不变，省了 1 万元，且每一分钱都花在刀刃上。

实操建议：

1. 前期测试（第 1 个月）：选 5-8 个平台，每个平台发 5 篇内容

2. 用爱搜监测各平台引用率

3. 数据驱动决策（第 2 个月起）：集中资源在引用率前 3 名的平台，放弃引用率低于 20% 的平台

人话总结：不要广撒网，要看数据。哪个平台被 AI 爱引用, 就重点投哪个平台, 每一分预算都花在刀刃上。

Step 5：监测迭代 —— 每天盯数据，才能保持领先

很多企业主做完内容发布，就以为 " 大功告成 " 了。但 GEO 不是 " 一锤子买卖 "，AI 算法每天都在变，竞品每天都在发内容，你不持续监测，就会被超越。

传统方法：每月人工抽查。

每个月花半天时间，人工测试几个问题，看看品牌是否还被 AI 推荐。

问题是：

• 频率太低：每月测一次，中间 29 天发生了什么，你完全不知道

• 数据不连续：无法看到品牌表现的变化趋势（是上升还是下降？）

• 反应太慢：发现问题时，可能竞品已经领先你 3 周了

用 AIDSO 爱搜：每天自动监测，及时调整策略。

怎么操作？

1. 设置品牌监测任务

• 输入你的品牌名

• 设置 5-10 个核心问题

• 选择 6 个 AI 平台

• 设置监测的竞品词

2. 系统每天自动执行

• 向各 AI 平台提问

• 统计品牌提及率、排名、引用来源

• 对比昨日数据，标记变化（↑ 上升 ↓ 下降）

3. 生成可视化报告

• 趋势图：过去 30 天品牌提及率变化曲线

• 排名变化：在各平台的排名是上升还是下降

• 竞品对比：你和竞品的差距在缩小还是拉大

你能实时看到：

• 机会：某个问题你的排名从第 5 升到第 3，说明优化有效，可以加大投入

• 危机：某个问题你的提及率从 60% 降到 40%，说明竞品在发力，你需要跟进

• 新趋势：某个新问题突然引用率上升，你可以快速布局内容

实际案例：

某激光切割机厂商用爱搜监测，发现 " 激光切割机性价比排行 " 这个问题上，自己的排名从第 2 位掉到第 5 位。

立即排查原因：竞品 B 发布了一篇新的对比文章，被 AI 高频引用。

当天就安排内容团队，撰写了一篇更详细的对比文章（增加了 5 个品牌的对比、10 个真实用户评价），3 天后发布，1 周后排名重回第 2 位。

如果没有每天监测，可能 1 个月后才发现排名下滑，那时竞品已经抢走大量客户了。

监测频率建议：

• 初期（前 3 个月）：每天监测，快速调整策略

• 稳定期（3 个月后）：每周监测，保持优化节奏

• 重要节点（新品发布、大促前）：每天监测，确保品牌曝光最大化

人话总结：GEO 不是 " 发了就完事 "，要像 " 养孩子 " 一样持续关注。每天盯数据，才能保持领先。

实际案例：

某激光切割机厂商用爱搜监测，发现 " 激光切割机性价比排行 " 这个问题上，自己的排名从第 2 位掉到第 5 位。

立即排查原因：竞品 B 发布了一篇新的对比文章，被 AI 高频引用。

当天就安排内容团队，撰写了一篇更详细的对比文章（增加了 5 个品牌的对比、10 个真实用户评价），3 天后发布，1 周后排名重回第 2 位。

如果没有每天监测，可能 1 个月后才发现排名下滑，那时竞品已经抢走大量客户了。

监测频率建议：

• 初期（前 3 个月）：每天监测，快速调整策略

• 稳定期（3 个月后）：每周监测，保持优化节奏

• 重要节点（新品发布、大促前）：每天监测，确保品牌曝光最大化

人话总结：GEO 不是 " 发了就完事 "，要像 " 养孩子 " 一样持续关注。每天盯数据，才能保持领先。

5 步法总结：

最关键的一句话：

GEO 不是 " 玄学 "，而是 " 数据科学 "。用工具，用数据, 用系统化方法,3 个月就能见效。

GEO 优化真的有效吗？激光切割机厂商 3 个月提及率从 0 到 60%

说了这么多理论，你可能还是觉得“太抽象”。下面我们看一个真实的案例，看看一家激光切割机制造商是如何通过 GEO 优化，在 3 个月内实现从“AI 搜索隐身”到“被推荐为首选”的。

案例背景

5 步法总结：

最关键的一句话：

GEO 不是 " 玄学 "，而是 " 数据科学 "。用工具，用数据, 用系统化方法,3 个月就能见效。

企业名称：某激光切割机制造商（为保护客户隐私，以下简称“A 公司”）

企业规模：成立 15 年，年营收 5000 万，员工 150 人，主攻钣金加工市场

核心痛点:

1. 据客户反馈，传统 SEO 投入大（每年 30 万广告费），但流量持续下滑，2024 年官网流量比 2023 年下降 35%

2. 销售团队反馈，客户越来越多通过 AI 搜索了解产品，但 A 公司品牌从未被 AI 推荐过

3. 竞品已经开始布局 GEO，在 AI 搜索中频繁出现，抢走了大量潜在客户

优化目标：让品牌在 AI 搜索“激光切割机推荐”“钣金加工设备”等问题时被推荐，提升品牌曝光和销售线索。

优化前的现状诊断

第一步：用爱搜快速搜索测试 3 个核心问题

A 公司的市场负责人打开爱搜平台，输入 3 个核心问题：

1. " 激光切割机哪个品牌好？"

2. " 钣金加工用什么设备？"

3. " 激光切割机性价比排行 "

勾选豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通义千问、腾讯元宝 6 个主流 AI 平台，点击搜索。

勾选豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通义千问、腾讯元宝 6 个主流 AI 平台，点击搜索。

测试结果：

• 豆包:0 次提及（A 公司品牌完全没出现）

• DeepSeek:0 次提及・文心一言:0 次提及

• Kimi：偶尔出现，但排名第 8-10 位（基本被用户忽略）

• 通义千问:0 次提及

• 腾讯元宝:0 次提及

竞品表现：

• 豆包:0 次提及（A 公司品牌完全没出现）

• DeepSeek:0 次提及・文心一言:0 次提及

• Kimi：偶尔出现，但排名第 8-10 位（基本被用户忽略）

• 通义千问:0 次提及

• 腾讯元宝:0 次提及

同时监测了 3 个竞品，发现竞品 B 在 6 个平台的平均提及率达 50%，排名前 3。

优化动作（历时 3 个月）

第一步：官网内容重构（2 周完成）

动作 1：新增《激光切割机选购指南》（5000 字长文）

内容框架：

• 第一部分：激光切割机 3 大核心参数解读（功率、切割厚度、精度）

• 第二部分：光纤 vs CO2 激光技术对比

• 第三部分：5 个常见应用场景分析（钣金加工、广告制作、汽车零部件、电梯制造、厨具生产）

• 第四部分：10 个选购常见问题解答（价格、售后、培训、维护……）

动作 2：新增《光纤 vs CO2 激光切割技术对比白皮书》（3000 字）

内容框架：

• 技术原理对比

• 切割效果对比（精度、速度、能耗）

• 适用材料对比（不锈钢、碳钢、铝合金……）

• 成本对比（设备价格、运营成本、维护成本）

• 选购建议

动作 3：新增 3 个真实客户案例

案例 1：某汽车零部件厂（切割效率提升 30%，能耗降低 15%，不良品率从 3% 降至 0.5%）

案例 2：某钣金加工厂（投资回收期缩短至 14 个月，订单量增长 50%）

案例 3：某广告公司（切割精度提升，复杂图案一次成型率从 70% 提升至 95%）

动作 4：内容结构化优化

所有内容做好 H2/H3 标题、表格、加粗、列表，方便 AI 提取信息。

第二步：多平台内容分发（4 周完成）

平台 1：知乎（发布 15 篇问答）

选择知乎上的高频问题，撰写详细回答。比如：

• “激光切割机怎么选？老师傅总结 3 个要点”（获赞 300+）

• “光纤和 CO2 激光切割机哪个好？5 个维度对比”（获赞 200+）

• “激光切割机哪个品牌售后好？真实用户评价”（获赞 150+）

平台 2：搜狐号（发布 20 篇行业科普文章）

比如：

• “2025 年激光切割机行业趋势报告”

• “钣金加工企业如何选择激光切割设备”

• “激光切割机日常维护 10 大要点”

平台 3：百度百家号（发布 10 篇技术对比文章）

比如：

• “3000W vs 6000W 激光切割机性能对比”

• “国产 vs 进口激光切割机性价比分析”

平台 4：今日头条（发布 12 篇应用案例）

比如：

• “某汽车零部件厂引进激光切割机后，效率提升 30%”

• “某钣金加工厂的数字化转型之路”

第三步：持续监测优化（8 周）

每周监测：

用爱搜的品牌监测功能，设置好 10 个核心问题（比如“激光切割机品牌推荐”“钣金加工设备”“激光切割机性价比”），系统每周自动生成监测报告。

根据监测结果调整策略：

• 第 2 周：发现豆包平台引用率偏低，增加今日头条内容发布频率

• 第 4 周：发现“激光切割机维护”这类使用类问题 AI 引用较少，补充了 5 篇维护指南

• 第 6 周：发现 DeepSeek 偏爱引用权威行业网站，联系了 2 家行业媒体发布软文

优化效果（3 个月后）

第一组数据：AI 平台提及率

用爱搜深度搜索再次测试 10 个核心问题，统计品牌提及率和排名：

在 10 个核心问题中，A 公司品牌在豆包平台被提及 6 次，在 DeepSeek 被提及 7.5 次，在文心一言被提及 5 次，在 Kimi 被提及 7 次，在通义千问被提及 6 次，在腾讯元宝被提及 5 次。平均排名从优化前的第 8-10 位，提升至第 2-5 位。

第二组数据：业务影响

指标 1：官网流量增长 40%

据后台数据统计，官网流量增长 40%。来源分析：30% 来自 AI 平台引用链接（用户看到 AI 回答中的链接，点击进入官网）,10% 来自品牌搜索量增长（用户在 AI 中看到品牌名，然后主动搜索）。

指标 2：销售线索增长 35%

根据客户 CRM 系统记录，销售线索增长 35%。其中 30% 的新线索明确提到 " 在 AI 搜索看到推荐 "。销售团队反馈，这类线索的转化率比传统线索高 20%，因为客户已经通过 AI 了解过产品，信任度更高。

指标 3：品牌搜索量增长 50%

百度指数显示，A 公司品牌词的搜索量从优化前的日均 50 次，增长至日均 75 次。

案例总结

3 个月，投入成本约 5 万元（内容创作 + 平台分发），但带来的效果是：

1. 品牌在 AI 搜索中从“隐身”到“被推荐为前 3”

2. 官网流量增长 40%，销售线索增长 35%

3. 品牌知名度提升，搜索量增长 50%

ROI（投资回报率）远超传统广告。 传统广告每年投入 30 万，但效果持续下滑；GEO 优化投入 5 万，但效果持续增长，且有长期复利（内容会持续被 AI 引用，不像广告停投就没效果）。

 这个案例证明：B2B 企业做 GEO,3 个月就能见效，且投入远低于传统广告。

做 GEO 容易踩哪些坑？5 大误区帮你少走弯路

GEO 是新领域，很多企业在尝试过程中踩过不少坑。下面总结 5 个最常见的误区，帮你少走弯路。

误区一：简单复制 SEO 内容

错误做法：

把 SEO 文章直接复制粘贴到各平台，期待 AI 会引用。

为什么错？

AI 喜欢的内容结构、长度、深度都与传统 SEO 不同。SEO 文章往往 1000-1500 字，浅尝辄止；而 AI 喜欢 5000 字左右的深度内容，能一次性讲透一个问题。

正确做法：

针对 AI 重写内容，增加数据、案例、结构化表达。比如，SEO 文章说“我们的激光切割机性价比高”,GEO 内容要说“我们的激光切割机比同功率竞品价格低 20%，能耗降低 15%，某汽车零部件厂使用后投资回收期缩短至 14 个月”。

误区二：100% 保证 GEO 效果

错误认知：

认为“花钱做 GEO 就一定有效果”“某某服务商承诺 3 个月让我排第一”。

真相：

AI 算法每天都在迭代，没人能 100% 保证结果。就像传统 SEO，谁也不敢保证“3 个月让你百度排第一”。

正确认知：

GEO 是“概率游戏”，优化后能提升被推荐的概率（从 0% 提升至 60% 已经是很好的效果），但不是 100%。要警惕那些“承诺 100% 有效”的服务商，这种承诺本身就不专业。

误区三：大批量 AI 生成内容

错误做法：

用 ChatGPT、文心一言等 AI 工具批量生成文章，快速铺量。比如，一天生成 100 篇文章，发布到各个平台。

为什么错？

AI 生成的内容千篇一律，缺少真实案例和独特见解，反而会被 AI 识别并降权。就像你去餐厅吃饭，发现所有菜都是预制菜，口味一模一样，你还会来第二次吗？

正确做法：

内容为王，人工撰写或深度编辑。可以用 AI 辅助生成大纲，但核心内容（数据、案例、专业见解）必须人工撰写。

误区四：GEO 完全取代 SEO

错误认知：

“传统 SEO 已死，只做 GEO 就够了。”

真相：

根据白皮书数据，75% 的 AIO 链接来自搜索引擎排名前 12 的网站。也就是说，SEO 是 GEO 的基础。如果你的官网 SEO 基础很差（收录少、排名低、权重低），那么 AI 也不会优先引用你的内容。

正确策略：

SEO+GEO 并行。SEO 做基础（提升官网权重、收录量）,GEO 做增量（优化内容结构、拓展多平台分发）。

误区五：观望等成熟

错误心态：

“GEO 还不成熟，等技术成熟了、市场规范了再做。”

真相：

AI 会优先引用“训练数据”中的内容。如果你 2024 年就开始布局 GEO，你的内容会成为 AI 的“早期训练数据”，后来者很难追赶。

数据支撑：

根据行业观察，2024 年布局 GEO 的企业，2025 年 AI 曝光量是后来者的 3 倍。因为 AI 已经“记住”了这些早期内容，形成了“路径依赖”。

正确心态：

越早布局，越能抢占 AI 的“认知高地”。等市场成熟了再做，你只能捡别人剩下的。

小结：

避开这 5 个坑，你的 GEO 之路会更顺畅。记住：GEO 不是“一夜暴富”，而是“长期主义”。

GEO 是短期红利吗？4 大趋势揭示 AI 搜索的长期价值

很多企业主问我：“GEO 会不会是短期红利？过两年 AI 算法变了，是不是又得重新来？”

我的答案是：GEO 不是“短期红利”，而是“长期趋势”。未来几年，AI 搜索会在 4 个方向深化，B2B 企业要提前做好准备。

趋势一：多模态内容兴起

现状：

目前 AI 搜索以文本为主。你问“激光切割机哪个好”,AI 给你的是文字回答。

未来：

图表、视频、3D 模型将在 AI 回答中占更大比重。比如，你问“激光切割机怎么操作”,AI 不仅给你文字教程，还会直接播放操作视频。

B2B 应对：

提前布局产品演示视频、技术对比图表、设备 3D 模型。比如，激光切割机厂商可以制作：

• 产品 360 度展示视频・切割过程慢动作视频

• 不同材料切割效果对比图表・设备内部结构 3D 模型

这些多模态内容，未来会大幅提升 AI 引用概率。

趋势二：垂直行业 AI 搜索

现状：

豆包、DeepSeek 等通用 AI 平台主导市场。

未来：

会出现专注某个行业的垂直 AI 搜索工具。比如：

• “工业制造 AI 采购助手”（专门帮采购经理找设备供应商）

• “医疗器械 AI 顾问”（帮医院采购医疗设备）

• “建筑材料 AI 推荐”（帮工程公司选建材）

B2B 应对：

在垂直领域提前布局内容，抢占细分市场。比如，激光切割机厂商可以重点优化“钣金加工”“汽车零部件”“电梯制造”等细分场景的内容，在垂直 AI 搜索工具中占据优势。

趋势三：企业内部 AI 搜索

现状：

AI 搜索主要面向 C 端用户。

未来：

大型企业会部署内部 AI 搜索系统，辅助采购决策。比如，某汽车集团部署了“内部采购 AI 顾问”，采购经理问“哪家激光切割机适合我们的生产线”,AI 会从企业内部知识库（历史采购记录、供应商评价、技术文档）和外部公开信息中综合分析，给出推荐。

B2B 应对：

让你的产品资料、技术文档、案例库更结构化，便于企业内部 AI 调用。比如，提供标准化的产品参数表、API 文档、案例数据包，方便客户的内部 AI 系统抓取和分析。

趋势四：GEO 专业化分工

现状：

企业自己摸索 GEO，效率低、试错成本高。

未来：

会出现专业的 GEO 服务商、GEO 监测工具、GEO 培训体系。就像传统 SEO 一样，形成完整的产业链。

B2B 应对：

选择专业工具（如爱搜）和服务商，提升效率。不要什么都自己做，专业的事交给专业的人。

小结：

AI 搜索才刚刚开始，未来还有更多可能。提前布局，才能赢在未来。

看完就能动手，如何 3 步开启你的 GEO 之旅？

读到这里，你应该对 GEO 有了清晰的认知。我们来做个总结，并给出 3 步立即行动指南。

核心观点回顾

1. GEO 是什么？

让 AI 在回答用户问题时推荐你的品牌。不是追求“网页排名第一”，而是追求“成为 AI 的标准答案”。

2. 为什么重要？

到 2026 年，25% 的搜索流量会转移至 AI 平台。不做 GEO，就是主动放弃未来 25% 的市场。

3. 如何落地？

5 步法：调研诊断 → 锚定问题 → 内容优化 → 平台发布 → 监测迭代。

4. 真实效果？

激光切割机案例证明，3 个月就能把品牌提及率从 0% 提升至 60%+，官网流量增长 40%，销售线索增长 35%。

立即行动 3 步走

第一步：现状诊断（本周完成）

打开手机，向豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通义千问、腾讯元宝这几个 AI 工具提问你的核心业务问题，记录你的品牌是否出现、排名如何。

 推荐工具：AIDSO 爱搜 GEO

免费版即可使用快速搜索功能，输入问题，一键查看 6 大 AI 平台的回答及品牌露出情况。立即诊断你的品牌在 AI 中的真实表现。

第二步：内容优化（本月启动）

梳理用户常问的 10 个核心问题，针对每个问题，撰写或改写一篇 5000 字左右的深度内容。

内容要求：

开门见山，第一段给结论

有清晰结构（H2/H3 标题、表格、列表）

有具体数据和真实案例

信息完整，一篇文章讲透一个问题

第三步：持续监测（长期坚持）

每周监测品牌在 AI 中的表现变化，根据数据调整内容和渠道策略。

建议使用专业工具，提升效率。人工测试 10 个问题、6 个平台，需要 60 次操作；用爱搜的品牌监测功能，设置好问题和品牌词，系统每周自动生成监测报告，你只需要看报告、做决策。

AIDSO 爱搜：你的 GEO 雷达系统

产品定位：

国内首批专注 GEO 监测与优化的 SaaS 平台，覆盖豆包、DeepSeek、文心、Kimi、通义千问、腾讯元宝 6 大主流 AI 平台。

核心功能：

1. 快速搜索：输入问题，一键查看各 AI 平台回答及品牌露出，秒级诊断品牌 AI 表现。

2. 深度搜索：输入品牌名和官网，系统自动生成核心问题库，批量监测品牌在 AI 中的提及率、排名、引用来源，生成完整诊断报告。

3. 品牌监测：持续追踪品牌提及率、排名变化、情感倾向，数据可视化呈现，一目了然。

差异化优势：

• 数据实时更新：非人工测试，系统自动抓取 AI 平台最新回答

• 功能闭环：监测 + 诊断 + 优化建议一站式解决

• 定价亲民：个人版 126 元 / 月，企业版 331 元 / 月，还有免费试用

团队背书：

创始人波波博士，GEO 领域资深专家，曾打造抖查查等爆款数据产品。团队深耕数据监测领域多年，服务过众多知名品牌，积累了丰富的 B2B 和 B2C 行业经验。

最后一句话：

AI 搜索时代，品牌要么被推荐，要么被遗忘。现在开始，让 AI 看见你、推荐你。