AI搜索時代的到來，為什麼GEO成為企業必做之事？

2025 年的某個下午，一家工廠的採購經理打開手機，對着 DeepSeek 問：“哪家激光切割機性價比高？”幾秒鐘後，AI 給出了 3 個品牌推薦，附帶詳細的參數對比和用户評價。採購經理沒有打開任何網頁，就完成了初步篩選。

這個場景，正在成為常態。

根據 Gartner 的預測，到 2026 年，25%的傳統搜索流量將轉移至 AI 問答平台。Botify 的研究顯示，AIO（AI Overviews）已經佔據了搜索結果頁 67%的首屏空間，在移動端這一比例更是高達 75.7%。Bain 的調查發現，80%的消費者在 40%的搜索中依賴“零點擊”結果——也就是説，他們直接相信 AI 給出的答案，不再點擊鏈接逐頁查找。

更驚人的是，從 2024 年 7 月到 12 月，從 ChatGPT 接收流量的域名數量激增了 300%。這意味着，AI 搜索不再是“未來趨勢”，而是“當下現實”。

對於 B2B 企業而言，這場變革帶來的衝擊尤為深刻。傳統 SEO 投入的大量資源，換來的卻是流量持續下滑。當採購經理向 AI 搜索"激光切割機供應商推薦"時，如果你的品牌根本沒出現，那麼你連競爭的機會都沒有。更可怕的是，你的競爭對手可能已經開始佈局 GEO，悄悄搶佔 AI 推薦位。

簡單來説，GEO（生成式引擎優化）就是：讓AI在回答用户問題時，主動推薦你的品牌，而不是讓用户自己在搜索結果中翻找。

**本文將用最通俗的語言，幫你搞清楚：什麼是 GEO 優化、它與傳統 SEO 有什麼區別、B2B 企業如何落地、真實案例能帶來什麼啓發。**讀完這篇文章，你將掌握讓 AI 主動推薦你品牌的完整方法。

GEO是什麼？如何讓AI主動推薦你的品牌？

先説人話：GEO 就是“讓 AI 推薦你”

GEO 的官方定義是 Generative Engine Optimization（生成式引擎優化）。但這個術語對於大多數企業主來説太專業了。

用人話説，GEO 就是：讓 AI 在回答用户問題時，能看到你、讀懂你、信任你，並把你作為答案推薦給用户。

核心目標不再是追求“網頁在搜索引擎排名第一”，而是追求“成為 AI 的標準答案”。

一個比喻幫你秒懂

傳統 SEO 像什麼？

就像在圖書館的書架上爭奪顯眼位置。用户走進圖書館，看到你的書擺在最顯眼的地方，然後拿起來翻閲，決定是否借走。這個過程中，用户得自己判斷、自己翻書、自己找答案。

GEO 像什麼？

就像把你的內容直接交給“圖書管理員”（AI）。當用户向管理員提問“有沒有講激光切割機的好書？”時，管理員直接從書架上抽出你的書，説：“這本最適合你。”用户甚至不需要自己去書架翻找。

區別就在於：SEO 是“讓用户找到你”,GEO 是“讓 AI 推薦你”。

GEO與SEO到底有什麼不同？企業該如何選擇？

下面這張表，能幫你快速理解兩者的本質區別：

舉個具體例子:

假設你是激光切割機廠商，在傳統 SEO 時代，你會優化“激光切割機”“光纖激光切割機”這類短關鍵詞，目標是讓官網在百度首頁排第一。

但在 GEO 時代，用户不再搜索“激光切割機”，而是直接問 AI:“哪家激光切割機適合鈑金加工？性價比怎麼樣？”這時候，AI 會從全網內容中篩選信息，生成一段回答。如果你的內容被 AI 引用，用户會在回答中看到你的品牌；如果沒被引用，用户根本不知道你的存在。

所以，GEO 的本質是：從“讓用户找到你”變成“讓 AI 推薦你”。

AI為什麼不推薦你的品牌？4大隱身原因全解析

很多企業主問我：“我們官網內容很豐富，為什麼 AI 從不提我們？”

答案往往藏在 4 個問題裏：

問題一：AI“沒看見”你（存在感問題）

具體表現：你的官網、行業文章、產品信息，AI 根本沒抓取到。

原因：你的內容散落在 AI 不常訪問的小平台，或者官網的技術結構不友好（比如純 JS 渲染、缺少 sitemap、沒有結構化數據標記）。

後果：當用户問“激光切割機品牌推薦”時，你連候選名單都進不去。

類比一下：就像你開了家店，但沒掛招牌、沒開燈，顧客路過也不知道你在營業。

問題二：AI“沒看懂”你（清晰度問題）

具體表現：官網全是“行業領先”“技術創新”“匠心品質”等空話，AI 提取不到任何關鍵信息。

原因：內容結構混亂，缺少清晰的標題、數據、結論。AI 擅長理解結構化信息，但你的內容像一篇散文，沒有重點。

後果：AI 看了你的內容，但不知道你到底做什麼、優勢是什麼、適合什麼客户。

類比一下：就像你在電梯裏遇到潛在客户，你説了 3 分鐘，對方還是不知道你是幹啥的。

問題三：AI“不相信”你（信任度問題）

具體表現：你説自己“性價比最高”“全國銷量第一”，但全網找不到任何第三方驗證。

原因：缺少權威媒體報道、客户案例、行業認證、真實評價等背書。AI 會交叉驗證信息，如果只有你自己説自己好，AI 不敢推薦。

後果：AI 擔心推薦你會“誤導用户”，乾脆不推薦。

類比一下：就像你去餐廳吃飯，老闆説“我家菜最好吃”，但大眾點評一條評價都沒有，你敢吃嗎？

問題四：你的內容“不是答案”（適配性問題）

具體表現：用户問“哪家激光切割機適合鈑金加工”，你的內容只講產品參數，不講應用場景。

原因：你的內容是“產品宣傳頁”，不是“問題解決方案”。AI 要找的是“答案”，不是“廣告”。

後果：AI 覺得你的內容“不夠實用”，不會引用。

類比一下：就像你問朋友“這附近哪家餐廳好吃”，他卻給你講餐廳的裝修風格，根本答非所問。

總結一句話：這 4 個問題，就是品牌在 AI 時代“隱身”的根源。接下來，我們看看 B2B 企業如何破局。

B2B企業做GEO有什麼用？6大場景覆蓋完整採購鏈路

B2B 企業的採購決策鏈路長，從認知到成交往往需要幾個月甚至一年。GEO 能在這個鏈路的多個環節發揮作用，幫助品牌提前佔據用户心智。

場景一：行業術語科普（認知階段）

用户問題:“什麼是光纖激光切割機？與 CO2 激光有什麼區別？”

GEO 價值：如果你的科普內容被 AI 引用，用户在認知階段就會接觸到你的品牌，樹立“行業專家”形象。

案例片段：某激光切割機廠商在官網發佈了《光纖 vs CO2 激光切割技術對比白皮書》，詳細解釋了兩種技術的原理、優劣勢、適用場景。這篇文章被豆包、文心一言引用率達 60%，成為用户瞭解光纖激光技術的首選參考資料。

關鍵點：科普內容要客觀、全面，不要只講自家產品好，要講清楚行業知識。

場景二：產品與方案對比（考慮階段）

用户問題:“激光切割機哪個品牌性價比高？A 品牌和 B 品牌怎麼選？”

GEO 價值:AI 會對比多家供應商的產品方案，如果你的對比內容客觀、詳實，AI 會優先引用。

關鍵點：不要只講自己好，要客觀對比優劣勢。比如，你可以説“我們在精度上領先，但價格比競品高 15%”，這種坦誠反而會贏得 AI 的信任。

**為什麼？**因為 AI 要給用户的是“決策參考”，不是“廣告”。越客觀的內容，越容易被引用。

場景三：行業報告與權威數據引用（決策階段）

用户問題:“2025 年激光切割機市場規模多大？行業趨勢如何？”

GEO 價值：發佈原創行業報告，被 AI 作為權威數據來源引用。

數據支撐：根據白皮書數據，發佈行業報告的企業，AI 引用率比普通企業提升 40%。

關鍵點：數據要有來源（自己調研或引用權威機構），不能憑空捏造。

場景四：操作指南與方法論（使用階段）

用户問題:“激光切割機如何日常維護？切割不鏽鋼參數怎麼設置？”

GEO 價值：詳細的操作指南被 AI 直接引用，增強客户粘性，降低售後成本。

關鍵點：長尾問題覆蓋越多，AI 推薦你的場景越廣。建議梳理銷售團隊日常收到的所有客户問題，逐一撰寫詳細解答。

場景五：案例背書與客户故事（信任建立）

用户問題:“哪些大廠用過你們的設備？效果如何？”

GEO 價值：真實客户案例被 AI 引用，大幅縮短信任建立週期。

注意：案例必須有具體數據，比如“某汽車零部件廠使用我們的設備後，切割效率提升 30%，能耗降低 15%，不良品率從 3%降至 0.5%”。不能只説“客户很滿意”，這種空話 AI 不會引用。

場景六：垂直行業搜索（細分市場）

用户問題:“鈑金加工用哪種激光切割機？汽車零部件加工設備推薦？”

GEO 價值：針對細分行業優化內容，精準觸達目標客户。

趨勢：未來會出現更多垂直領域的 AI 搜索工具（比如“工業製造 AI 助手”“汽配採購 AI 顧問”），提前佈局細分市場內容，能搶佔先機。

小結：這 6 個場景，覆蓋了 B2B 採購的完整決策鏈路。越早佈局 GEO，越能在用户決策的每個環節搶佔心智。

GEO優化怎麼做？5步法帶你從0到1落地

很多企業主覺得 GEO"很玄"，不知道從哪裏下手。其實，GEO 優化有清晰的方法論，只要按部就班執行，3 個月就能見效。

Step 1：調研診斷——不監測就優化，等於瞎折騰

為什麼調研診斷必須用工具？

如果你不知道自己現在在 AI 眼中是什麼樣子，就盲目優化，那就是"瞎折騰"。就像體檢，不體檢就吃藥，可能藥不對症。

但問題來了：人工測試太低效。

假設你要測試 10 個核心問題（比如"激光切割機品牌推薦""哪家激光切割機性價比高"），在豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通義千問、騰訊元寶 6 個平台上逐個提問，你需要：

• 手動提問 60 次（10 個問題 × 6 個平台）

• 逐個截圖保存 60 張圖片

• 人工統計品牌出現次數、排名位置

• 整理成 Excel 表格，做數據對比

**這一套流程下來，至少需要 4-6 個小時。**而且，人工統計容易出錯，數據一變化就得重新來一遍。

用 AIDSO 愛搜，3 分鐘搞定。

第一步：快速搜索——秒級診斷品牌表現

打開愛搜平台，輸入一個問題（比如"激光切割機品牌推薦"），勾選 6 個 AI 平台，點擊搜索。

系統自動完成：

• 向 6 個 AI 平台提問，獲取最新回答；

• 自動識別你的品牌是否出現，提及幾次，排在第幾位，引用來源是什麼；

• 可以查看原始AI對話，分析不同模型的具體回覆邏輯和結果。

**1 個問題只需 30 秒。**10 個問題，也就 5 分鐘。

第二步：深度搜索——系統化診斷品牌盲區

如果你要做更系統的診斷，可以用愛搜的"深度搜索"功能：

1. 輸入你的品牌名和官網

2. 系統自動生成一套核心問題庫（5個核心問題，覆蓋認知、對比、決策、使用等全鏈路）

3. 批量向各 AI 平台提問，生成完整診斷報告

報告包含：

• 品牌提及率

• 品牌提及次數

• 平均提及排名

• 引用來源

• AI對話）

這套流程，人工可能需要一整天，用愛搜只需 10 分鐘。

第三步：競品調研——看看對手在 AI 中的表現

同時監測 3-5 個競品，看看他們的內容發佈在哪些平台？哪些問題上被 AI 優先推薦？引用了哪些內容來源？

全方位瞭解自己和競品在AI眼中的現狀，以及AI究竟喜歡採納哪些信源文章，知彼知己。

人話總結：調研診斷不是"試試看"，而是"體檢報告"。用工具，省時省力，數據精準。

Step 2：錨定關鍵問題——用熱度值篩選高價值問題

傳統 SEO 關注什麼？

關鍵詞。比如"激光切割機""光纖激光切割機""激光切割設備"。

GEO 關注什麼？

問題。比如"激光切割機哪個品牌好？""切割不鏽鋼用什麼設備？""激光切割機怎麼維護？"

為什麼從詞庫變成問題庫？

因為用户不再搜索"激光切割機"，而是直接問 AI"哪家激光切割機適合我"。AI 要理解的是"問題"，不是"關鍵詞"。

問題從哪裏來？

1. 銷售團隊日常客户諮詢：銷售每天接到的客户問題，就是最真實的需求。建議建立一個共享文檔，讓銷售把客户問題記錄下來。

2. 行業論壇、知乎、貼吧的高頻問題：去知乎搜"激光切割機"，看看大家都在問什麼。

3. 愛搜深度搜索自動生成：輸入品牌名和官網，系統會自動生成一套推薦問題庫，覆蓋認知、對比、決策、使用等全鏈路。

但問題來了：問題太多，優先做哪些？

假設你梳理出了 100 個問題，但資源有限，只能先優化 20 個。如何判斷哪些問題值得優先做？

傳統方法：靠經驗猜。

銷售説"客户經常問 A 問題"，你就先做 A。但這個問題在 AI 搜索中是否真的熱門？會有多少用户問？你不知道。

用 AIDSO 愛搜的"熱度值"功能（即將上線）：數據驅動決策。

熱度值是什麼？

系統會使用算法計算每個問題在 AI 平台上的"被問頻次"，給出一個熱度分數（0-100 分）。比如：

• "激光切割機品牌推薦"：熱度值 95 分（高頻問題，必做）

• "激光切割機維護週期"：熱度值 60 分（中頻問題，次優先級）

• "激光切割機歷史演變"：熱度值 15 分（低頻問題，暫緩）

為什麼熱度值很重要？

因為 GEO 的本質是"押注用户會問什麼"。如果你優化了一個沒人問的問題，就算 AI 100%推薦你，也沒有流量。

用熱度值，你可以：

1. 聚焦高價值問題：資源有限時，先做熱度值 80 分以上的問題

2. 避免無效投入：熱度值低於 30 分的問題，暫時不做，節省預算

3. 發現新機會：看到某個細分問題熱度突然上升（比如從 40 分漲到 75 分），説明用户需求在變化，可以快速跟進

實操建議：

1. 梳理出 20 個核心問題

2. 用愛搜的熱度值功能，給每個問題打分

3. 按熱度值排序，優先優化前 5 個高分問題

4. 每月重新評估一次熱度值，調整優先級

人話總結：用户怎麼問，你就怎麼答。但要先搞清楚"用户最常問什麼"，不要靠猜，要靠數據。

Step 3：內容優化——看爆款怎麼寫，你就怎麼寫

很多企業主問："我官網有很多內容，為什麼 AI 不引用？"

答案是：你的內容不是 AI 愛看的樣子。

那什麼樣的內容 AI 愛看？

最簡單的方法：看爆款文章怎麼寫，你就怎麼寫。

傳統方法：盲目模仿競品官網。

去競品官網看他們的產品介紹、技術文檔，然後照着寫。但問題是：**你不知道這些內容是否被 AI 引用了。**可能你費勁模仿的內容，AI 根本不看。

用 AIDSO 愛搜：精準找到 AI 最愛引用的爆款文章。

怎麼操作？

1. 輸入一個核心問題（比如"激光切割機哪個品牌好"）

2. 查看 6 個 AI 平台的回答

3. 點擊"引用來源"，系統會展示 AI 引用了哪些文章

你會看到：

• 某篇知乎文章被 4 個 AI 平台同時引用（高頻引用 = 爆款）

• 某篇搜狐號文章被豆包、DeepSeek 優先引用

• 某篇官網技術白皮書被文心一言、通義千問引用

這些就是"爆款文章"。

然後呢？

第一步：打開這些爆款文章，逐篇分析。

看它們的：

• 標題結構：是"如何……"還是"XX 品牌推薦"還是"對比分析"？

• 內容框架：開門見山嗎？有沒有數據表格？案例怎麼寫的？

• 篇幅長度：多少字？是 3000 字還是 5000 字？

• 多媒體元素：有沒有配圖、表格、視頻？

第二步：提煉"爆款公式"。

比如，你分析了 10 篇高頻引用的激光切割機文章，發現它們有 3 個共同特徵：

1. 標題都是問句開頭（"如何選……""哪家……好"）

2. 第一段直接給結論（3 點選購要素）

3. 有對比表格（3-5 個品牌橫向對比）

這就是你的"爆款公式"。

第三步：按公式改寫或創作新內容。

不是"抄"爆款內容，而是學習它們的結構和表達方式，結合自己的產品和數據，創作原創內容。

為什麼這個方法有效？

因為 AI 的"偏好"是訓練出來的。這些爆款文章之所以被 AI 高頻引用，説明它們符合 AI 的"口味"。你按照同樣的結構寫，被引用的概率會大幅提升。

愛搜的價值：

• 不再盲目寫內容：知道哪些文章 AI 愛引用，就照着寫

• 節省試錯成本：不用寫 10 篇文章測試哪種風格有效，直接看數據

• 持續優化：定期查看最新的爆款文章，跟上 AI 口味的變化

人話總結：AI 就像一個"嚴謹的編輯"，你的內容得經得起推敲。看爆款怎麼寫，你就怎麼寫，成功率最高。

Step 4：平台發佈——每一分預算都花在刀刃上

很多企業主問："我把內容發在官網，AI 為什麼不抓取？"

答案是：AI 有自己的"偏好"，不是所有平台都愛去。

傳統方法：廣撒網。

把內容發到 10 個平台（知乎、搜狐號、百度百家號、今日頭條……），期待總有一個平台被 AI 抓取。

問題是：

• 10 個平台，每個平台都要註冊、審核、排版、發佈，耗時耗力

• 不知道哪個平台有效，可能 10 個平台發了，只有 2 個被 AI 引用

• 預算浪費：有些平台根本不被 AI 抓取，你卻花了大量資源

用 AIDSO 愛搜：看數據，精準投放。

怎麼操作？

1. 監測競品在哪些平台發佈內容

2. 查看這些平台的內容是否被 AI 引用

3. 統計各平台的引用率

你會發現（以下表格僅作為舉例）：

數據告訴你：

• 知乎、搜狐號、百度百家號：引用率高，必須重點投入

• 今日頭條：引用率中等，可以適量發佈

• 某小眾平台：引用率為 0，果斷放棄，節省預算

對比傳統方法：

• 傳統方法：10 個平台平均分配預算，每個平台 1 萬元 = 總預算 10 萬元，但只有 3 個平台有效，浪費 7 萬元。

• 用愛搜：看數據，3 個高效平台各投 3 萬元 = 總預算 9 萬元，效果不變，省了 1 萬元，且每一分錢都花在刀刃上。

實操建議：

1. 前期測試（第 1 個月）：選 5-8 個平台，每個平台發 5 篇內容

2. 用愛搜監測各平台引用率

3. 數據驅動決策（第 2 個月起）：集中資源在引用率前 3 名的平台，放棄引用率低於 20%的平台

人話總結：不要廣撒網，要看數據。哪個平台被 AI 愛引用,就重點投哪個平台,每一分預算都花在刀刃上。

Step 5：監測迭代——每天盯數據，才能保持領先

很多企業主做完內容發佈，就以為"大功告成"了。但 GEO 不是"一錘子買賣"，AI 算法每天都在變，競品每天都在發內容，你不持續監測，就會被超越。

傳統方法：每月人工抽查。

每個月花半天時間，人工測試幾個問題，看看品牌是否還被 AI 推薦。

問題是：

• 頻率太低：每月測一次，中間 29 天發生了什麼，你完全不知道

• 數據不連續：無法看到品牌表現的變化趨勢（是上升還是下降？）

• 反應太慢：發現問題時，可能競品已經領先你 3 周了

用 AIDSO 愛搜：每天自動監測，及時調整策略。

怎麼操作？

1. 設置品牌監測任務

   2. 輸入你的品牌名

   3. 設置 5-10 個核心問題

   4. 選擇 6 個 AI 平台

   5. 設置監測的競品詞

2. 系統每天自動執行

   2. 向各 AI 平台提問

   3. 統計品牌提及率、排名、引用來源

   4. 對比昨日數據，標記變化（↑上升 ↓下降）

3. 生成可視化報告

   2. 趨勢圖：過去 30 天品牌提及率變化曲線

   3. 排名變化：在各平台的排名是上升還是下降

   4. 競品對比：你和競品的差距在縮小還是拉大

你能實時看到：

• 機會：某個問題你的排名從第 5 升到第 3，説明優化有效，可以加大投入

• 危機：某個問題你的提及率從 60%降到 40%，説明競品在發力，你需要跟進

• 新趨勢：某個新問題突然引用率上升，你可以快速佈局內容

實際案例：

某激光切割機廠商用愛搜監測，發現"激光切割機性價比排行"這個問題上，自己的排名從第 2 位掉到第 5 位。

立即排查原因：競品 B 發佈了一篇新的對比文章，被 AI 高頻引用。

當天就安排內容團隊，撰寫了一篇更詳細的對比文章（增加了 5 個品牌的對比、10 個真實用户評價），3 天后發佈，1 周後排名重回第 2 位。

如果沒有每天監測，可能 1 個月後才發現排名下滑，那時競品已經搶走大量客户了。

監測頻率建議：

• 初期（前 3 個月）：每天監測，快速調整策略

• 穩定期（3 個月後）：每週監測，保持優化節奏

• 重要節點（新品發佈、大促前）：每天監測，確保品牌曝光最大化

人話總結：GEO 不是"發了就完事"，要像"養孩子"一樣持續關注。每天盯數據，才能保持領先。

實際案例：

某激光切割機廠商用愛搜監測，發現"激光切割機性價比排行"這個問題上，自己的排名從第 2 位掉到第 5 位。

立即排查原因：競品 B 發佈了一篇新的對比文章，被 AI 高頻引用。

當天就安排內容團隊，撰寫了一篇更詳細的對比文章（增加了 5 個品牌的對比、10 個真實用户評價），3 天后發佈，1 周後排名重回第 2 位。

如果沒有每天監測，可能 1 個月後才發現排名下滑，那時競品已經搶走大量客户了。

監測頻率建議：

• 初期（前 3 個月）：每天監測，快速調整策略

• 穩定期（3 個月後）：每週監測，保持優化節奏

• 重要節點（新品發佈、大促前）：每天監測，確保品牌曝光最大化

人話總結：GEO 不是"發了就完事"，要像"養孩子"一樣持續關注。每天盯數據，才能保持領先。

5 步法總結：

最關鍵的一句話：

GEO 不是"玄學"，而是"數據科學"。用工具，用數據,用系統化方法,3 個月就能見效。

GEO優化真的有效嗎？激光切割機廠商3個月提及率從0到60%

説了這麼多理論，你可能還是覺得“太抽象”。下面我們看一個真實的案例，看看一家激光切割機制造商是如何通過 GEO 優化，在 3 個月內實現從“AI 搜索隱身”到“被推薦為首選”的。

案例背景

5 步法總結：

最關鍵的一句話：

GEO 不是"玄學"，而是"數據科學"。用工具，用數據,用系統化方法,3 個月就能見效。

企業名稱：某激光切割機制造商（為保護客户隱私，以下簡稱“A 公司”）

企業規模：成立 15 年，年營收 5000 萬，員工 150 人，主攻鈑金加工市場

核心痛點:

1. 據客户反饋，傳統 SEO 投入大（每年 30 萬廣告費），但流量持續下滑，2024 年官網流量比 2023 年下降 35%

2. 銷售團隊反饋，客户越來越多通過 AI 搜索瞭解產品，但 A 公司品牌從未被 AI 推薦過

3. 競品已經開始佈局 GEO，在 AI 搜索中頻繁出現，搶走了大量潛在客户

優化目標：讓品牌在 AI 搜索“激光切割機推薦”“鈑金加工設備”等問題時被推薦，提升品牌曝光和銷售線索。

優化前的現狀診斷

第一步：用愛搜快速搜索測試 3 個核心問題

A 公司的市場負責人打開愛搜平台，輸入 3 個核心問題：

1. "激光切割機哪個品牌好？"

2. "鈑金加工用什麼設備？"

3. "激光切割機性價比排行"

勾選豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通義千問、騰訊元寶 6 個主流 AI 平台，點擊搜索。

勾選豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通義千問、騰訊元寶 6 個主流 AI 平台，點擊搜索。

測試結果：

• 豆包:0 次提及（A 公司品牌完全沒出現）

• DeepSeek:0 次提及

• 文心一言:0 次提及

• Kimi：偶爾出現，但排名第 8-10 位（基本被用户忽略）

• 通義千問:0 次提及

• 騰訊元寶:0 次提及

競品表現：

• 豆包:0 次提及（A 公司品牌完全沒出現）

• DeepSeek:0 次提及

• 文心一言:0 次提及

• Kimi：偶爾出現，但排名第 8-10 位（基本被用户忽略）

• 通義千問:0 次提及

• 騰訊元寶:0 次提及

同時監測了 3 個競品，發現競品 B 在 6 個平台的平均提及率達 50%，排名前 3。

優化動作（歷時 3 個月）

第一步：官網內容重構（2 周完成）

動作 1：新增《激光切割機選購指南》（5000 字長文）

內容框架：

• 第一部分：激光切割機 3 大核心參數解讀（功率、切割厚度、精度）

• 第二部分：光纖 vs CO2 激光技術對比

• 第三部分：5 個常見應用場景分析（鈑金加工、廣告製作、汽車零部件、電梯製造、廚具生產）

• 第四部分：10 個選購常見問題解答（價格、售後、培訓、維護……）

動作 2：新增《光纖 vs CO2 激光切割技術對比白皮書》（3000 字）

內容框架：

• 技術原理對比

• 切割效果對比（精度、速度、能耗）

• 適用材料對比（不鏽鋼、碳鋼、鋁合金……）

• 成本對比（設備價格、運營成本、維護成本）

• 選購建議

動作 3：新增 3 個真實客户案例

案例 1：某汽車零部件廠（切割效率提升 30%，能耗降低 15%，不良品率從 3%降至 0.5%）

案例 2：某鈑金加工廠（投資回收期縮短至 14 個月，訂單量增長 50%）

案例 3：某廣告公司（切割精度提升，複雜圖案一次成型率從 70%提升至 95%）

動作 4：內容結構化優化

所有內容做好 H2/H3 標題、表格、加粗、列表，方便 AI 提取信息。

第二步：多平台內容分發（4 周完成）

平台 1：知乎（發佈 15 篇問答）

選擇知乎上的高頻問題，撰寫詳細回答。比如：

• “激光切割機怎麼選？老師傅總結 3 個要點”（獲贊 300+）

• “光纖和 CO2 激光切割機哪個好？5 個維度對比”（獲贊 200+）

• “激光切割機哪個品牌售後好？真實用户評價”（獲贊 150+）

平台 2：搜狐號（發佈 20 篇行業科普文章）

比如：

• “2025 年激光切割機行業趨勢報告”

• “鈑金加工企業如何選擇激光切割設備”

• “激光切割機日常維護 10 大要點”

平台 3：百度百家號（發佈 10 篇技術對比文章）

比如：

• “3000W vs 6000W 激光切割機性能對比”

• “國產 vs 進口激光切割機性價比分析”

平台 4：今日頭條（發佈 12 篇應用案例）

比如：

• “某汽車零部件廠引進激光切割機後，效率提升 30%”

• “某鈑金加工廠的數字化轉型之路”

第三步：持續監測優化（8 周）

每週監測：

用愛搜的品牌監測功能，設置好 10 個核心問題（比如“激光切割機品牌推薦”“鈑金加工設備”“激光切割機性價比”），系統每週自動生成監測報告。

根據監測結果調整策略：

• 第 2 周：發現豆包平台引用率偏低，增加今日頭條內容發佈頻率

• 第 4 周：發現“激光切割機維護”這類使用類問題 AI 引用較少，補充了 5 篇維護指南

• 第 6 周：發現 DeepSeek 偏愛引用權威行業網站，聯繫了 2 家行業媒體發佈軟文

優化效果（3 個月後）

第一組數據：AI 平台提及率

用愛搜深度搜索再次測試 10 個核心問題，統計品牌提及率和排名：

在 10 個核心問題中，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，在通義千問被提及 6次，在騰訊元寶被提及 5 次。平均排名從優化前的第 8-10 位，提升至第 2-5 位。

第二組數據：業務影響

指標 1：官網流量增長 40%

據後台數據統計，官網流量增長 40%。來源分析：30%來自 AI 平台引用鏈接（用户看到 AI 回答中的鏈接，點擊進入官網）,10%來自品牌搜索量增長（用户在 AI 中看到品牌名，然後主動搜索）。

指標 2：銷售線索增長 35%

根據客户CRM系統記錄，銷售線索增長 35%。其中 30%的新線索明確提到"在 AI 搜索看到推薦"。銷售團隊反饋，這類線索的轉化率比傳統線索高 20%，因為客户已經通過 AI 瞭解過產品，信任度更高。

指標 3：品牌搜索量增長 50%

百度指數顯示，A 公司品牌詞的搜索量從優化前的日均 50 次，增長至日均 75 次。

案例總結

3 個月，投入成本約 5 萬元（內容創作+平台分發），但帶來的效果是：

1. 品牌在 AI 搜索中從“隱身”到“被推薦為前 3”

2. 官網流量增長 40%，銷售線索增長 35%

3. 品牌知名度提升，搜索量增長 50%

**ROI（投資回報率）遠超傳統廣告。**傳統廣告每年投入 30 萬，但效果持續下滑；GEO 優化投入 5 萬，但效果持續增長，且有長期複利（內容會持續被 AI 引用，不像廣告停投就沒效果）。

**這個案例證明：**B2B 企業做 GEO,3 個月就能見效，且投入遠低於傳統廣告。

做GEO容易踩哪些坑？5大誤區幫你少走彎路

GEO 是新領域，很多企業在嘗試過程中踩過不少坑。下面總結 5 個最常見的誤區，幫你少走彎路。

誤區一：簡單複製 SEO 內容

錯誤做法：

把 SEO 文章直接複製粘貼到各平台，期待 AI 會引用。

為什麼錯？

AI 喜歡的內容結構、長度、深度都與傳統 SEO 不同。SEO 文章往往 1000-1500 字，淺嘗輒止；而 AI 喜歡 5000 字左右的深度內容，能一次性講透一個問題。

正確做法：

針對 AI 重寫內容，增加數據、案例、結構化表達。比如，SEO 文章説“我們的激光切割機性價比高”,GEO 內容要説“我們的激光切割機比同功率競品價格低 20%，能耗降低 15%，某汽車零部件廠使用後投資回收期縮短至 14 個月”。

誤區二：100%保證 GEO 效果

錯誤認知：

認為“花錢做 GEO 就一定有效果”“某某服務商承諾 3 個月讓我排第一”。

真相：

AI 算法每天都在迭代，沒人能 100%保證結果。就像傳統 SEO，誰也不敢保證“3 個月讓你百度排第一”。

正確認知：

GEO 是“概率遊戲”，優化後能提升被推薦的概率（從 0%提升至 60%已經是很好的效果），但不是 100%。要警惕那些“承諾 100%有效”的服務商，這種承諾本身就不專業。

誤區三：大批量 AI 生成內容

錯誤做法：

用 ChatGPT、文心一言等 AI 工具批量生成文章，快速鋪量。比如，一天生成 100 篇文章，發佈到各個平台。

為什麼錯？

AI 生成的內容千篇一律，缺少真實案例和獨特見解，反而會被 AI 識別並降權。就像你去餐廳吃飯，發現所有菜都是預製菜，口味一模一樣，你還會來第二次嗎？

正確做法：

內容為王，人工撰寫或深度編輯。可以用 AI 輔助生成大綱，但核心內容（數據、案例、專業見解）必須人工撰寫。

誤區四：GEO 完全取代 SEO

錯誤認知：

“傳統 SEO 已死，只做 GEO 就夠了。”

真相：

根據白皮書數據，75%的 AIO 鏈接來自搜索引擎排名前 12 的網站。也就是説，SEO 是 GEO 的基礎。如果你的官網 SEO 基礎很差（收錄少、排名低、權重低），那麼 AI 也不會優先引用你的內容。

正確策略：

SEO+GEO 並行。SEO 做基礎（提升官網權重、收錄量）,GEO 做增量（優化內容結構、拓展多平台分發）。

誤區五：觀望等成熟

錯誤心態：

“GEO 還不成熟，等技術成熟了、市場規範了再做。”

真相：

AI 會優先引用“訓練數據”中的內容。如果你 2024 年就開始佈局 GEO，你的內容會成為 AI 的“早期訓練數據”，後來者很難追趕。

數據支撐：

根據行業觀察，2024 年佈局 GEO 的企業，2025 年 AI 曝光量是後來者的 3 倍。因為 AI 已經“記住”了這些早期內容，形成了“路徑依賴”。

正確心態：

越早佈局，越能搶佔 AI 的“認知高地”。等市場成熟了再做，你只能撿別人剩下的。

小結：

避開這 5 個坑，你的 GEO 之路會更順暢。記住：GEO 不是“一夜暴富”，而是“長期主義”。

GEO是短期紅利嗎？4大趨勢揭示AI搜索的長期價值

很多企業主問我：“GEO 會不會是短期紅利？過兩年 AI 算法變了，是不是又得重新來？”

我的答案是：GEO 不是“短期紅利”，而是“長期趨勢”。未來幾年，AI 搜索會在 4 個方向深化，B2B 企業要提前做好準備。

趨勢一：多模態內容興起

現狀：

目前 AI 搜索以文本為主。你問“激光切割機哪個好”,AI 給你的是文字回答。

未來：

圖表、視頻、3D 模型將在 AI 回答中佔更大比重。比如，你問“激光切割機怎麼操作”,AI 不僅給你文字教程，還會直接播放操作視頻。

B2B 應對：

提前佈局產品演示視頻、技術對比圖表、設備 3D 模型。比如，激光切割機廠商可以製作：

• 產品 360 度展示視頻

• 切割過程慢動作視頻

• 不同材料切割效果對比圖表

• 設備內部結構 3D 模型

這些多模態內容，未來會大幅提升 AI 引用概率。

趨勢二：垂直行業 AI 搜索

現狀：

豆包、DeepSeek 等通用 AI 平台主導市場。

未來：

會出現專注某個行業的垂直 AI 搜索工具。比如：

• “工業製造 AI 採購助手”（專門幫採購經理找設備供應商）

• “醫療器械 AI 顧問”（幫醫院採購醫療設備）

• “建築材料 AI 推薦”（幫工程公司選建材）

B2B 應對：

在垂直領域提前佈局內容，搶佔細分市場。比如，激光切割機廠商可以重點優化“鈑金加工”“汽車零部件”“電梯製造”等細分場景的內容，在垂直 AI 搜索工具中佔據優勢。

趨勢三：企業內部 AI 搜索

現狀：

AI 搜索主要面向 C 端用户。

未來：

大型企業會部署內部 AI 搜索系統，輔助採購決策。比如，某汽車集團部署了“內部採購 AI 顧問”，採購經理問“哪家激光切割機適合我們的生產線”,AI 會從企業內部知識庫（歷史採購記錄、供應商評價、技術文檔）和外部公開信息中綜合分析，給出推薦。

B2B 應對：

讓你的產品資料、技術文檔、案例庫更結構化，便於企業內部 AI 調用。比如，提供標準化的產品參數表、API 文檔、案例數據包，方便客户的內部 AI 系統抓取和分析。

趨勢四：GEO 專業化分工

現狀：

企業自己摸索 GEO，效率低、試錯成本高。

未來：

會出現專業的 GEO 服務商、GEO 監測工具、GEO 培訓體系。就像傳統 SEO 一樣，形成完整的產業鏈。

B2B 應對：

選擇專業工具（如愛搜）和服務商，提升效率。不要什麼都自己做，專業的事交給專業的人。

小結：

AI 搜索才剛剛開始，未來還有更多可能。提前佈局，才能贏在未來。

看完就能動手，如何3步開啓你的GEO之旅？

讀到這裏，你應該對 GEO 有了清晰的認知。我們來做個總結，並給出 3 步立即行動指南。

核心觀點回顧

1. GEO 是什麼？

讓 AI 在回答用户問題時推薦你的品牌。不是追求“網頁排名第一”，而是追求“成為 AI 的標準答案”。

2. 為什麼重要？

到 2026 年，25%的搜索流量會轉移至 AI 平台。不做 GEO，就是主動放棄未來 25%的市場。

3. 如何落地？

5 步法：調研診斷→錨定問題→內容優化→平台發佈→監測迭代。

4. 真實效果？

激光切割機案例證明，3 個月就能把品牌提及率從 0%提升至 60%+，官網流量增長 40%，銷售線索增長 35%。

立即行動 3 步走

第一步：現狀診斷（本週完成）

打開手機，向豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi、通義千問、騰訊元寶 這幾個 AI 工具提問你的核心業務問題，記錄你的品牌是否出現、排名如何。

**推薦工具：**AIDSO 愛搜 GEO

免費版即可使用快速搜索功能，輸入問題，一鍵查看 6 大 AI 平台的回答及品牌露出情況。立即診斷你的品牌在 AI 中的真實表現。

第二步：內容優化（本月啓動）

梳理用户常問的 10 個核心問題，針對每個問題，撰寫或改寫一篇 5000 字左右的深度內容。

內容要求：

• 開門見山，第一段給結論

• 有清晰結構（H2/H3 標題、表格、列表）

• 有具體數據和真實案例

• 信息完整，一篇文章講透一個問題

第三步：持續監測（長期堅持）

每週監測品牌在 AI 中的表現變化，根據數據調整內容和渠道策略。

建議使用專業工具，提升效率。人工測試 10 個問題、6 個平台，需要 60 次操作；用愛搜的品牌監測功能，設置好問題和品牌詞，系統每週自動生成監測報告，你只需要看報告、做決策。

AIDSO 愛搜：你的 GEO 雷達系統

產品定位：

國內首批專注 GEO 監測與優化的 SaaS 平台，覆蓋豆包、DeepSeek、文心、Kimi、通義千問、騰訊元寶 6 大主流 AI 平台。

核心功能：

1. 快速搜索：輸入問題，一鍵查看各 AI 平台回答及品牌露出，秒級診斷品牌 AI 表現。

2. 深度搜索：輸入品牌名和官網，系統自動生成核心問題庫，批量監測品牌在 AI 中的提及率、排名、引用來源，生成完整診斷報告。

3. 品牌監測：持續追蹤品牌提及率、排名變化、情感傾向，數據可視化呈現，一目瞭然。

差異化優勢：

• 數據實時更新：非人工測試，系統自動抓取 AI 平台最新回答

• 功能閉環：監測+診斷+優化建議一站式解決

• 定價親民：個人版 126 元/月，企業版 331 元/月，還有免費試用

團隊背書：

創始人波波博士，GEO 領域資深專家，曾打造抖查查等爆款數據產品。團隊深耕數據監測領域多年，服務過眾多知名品牌，積累了豐富的 B2B 和 B2C 行業經驗。

立即開始

• 訪問官網:https://geo.aidso.com/

• 免費試用：註冊即可使用快速搜索功能，立即診斷你的品牌 AI 表現

• 加入社羣：關注公眾號“AIDSO 愛搜”，獲取最新 GEO 實戰技巧和行業案例

最後一句話：

AI 搜索時代，品牌要麼被推薦，要麼被遺忘。現在開始，讓 AI 看見你、推薦你。