2026中国GEO行业实战白皮书｜第一章

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2026中国GEO行业实战白皮书｜目录

前言： 为什么2026年必须关注GEO ········2 研究发现：甲乙方市场温差和品牌心声 ····3

01 GEO行业现状及趋势··························4

CONTENT

• 1.1 全球GEO市场规模及中外市场差异 ······································5
• 1.2 中国GEO市场现状：最火公司和最火赛道 ·····························7

目录

• 02 玩家、能力模型、价格与工作流············9
• 03 品牌企业GEO应用现状与需求洞察·········18

• 3.1 自我诊断：品牌如何判断是否急需GEO ·······························19
• 3.2 四类甲方画像：你现在处于哪个阶段？································20
• 3.3 品牌需求驱动力及预算洞察 ···············································21
• 3.4 GEO在各行业渗透率情况 ··················································22
• 3.5 品牌和品类弯道超车的机会 ···············································24
• 3.6 品牌选择GEO服务商的关注点 ···········································25

• 04 GEO落地实战：效果衡量与避坑指南······26

市场扫描：

• 2.1 市场格局：2025-2026年GEO图谱变化情况 ··························10
• 2.2 五大GEO服务商派别与核心能力解析 ···································12
• 2.3 价格真相：十倍价差背后的服务差异 ···································13
• 2.4 “可信GEO”的构建：流程、原则与评判 ·····························15
• 2.5 典型GEO应用场景及应用方法 ··················································17

• 4.1 GEO实践效果监测指标 ····················································27
• 4.2 品牌四大发展阶段的GEO效果衡量 ······································28·
• 4.3 不同类型品牌衡量效果的侧重点差异 ···································28
• 4.4 GEO效果衡量的核心痛点：转化链路归因 ·····························29
• 4.5 品牌做GEO常见误区与避坑指南 ········································30

结语： GEO的终局是品牌资产重构 ········31 趋势展望：GEO是品牌营销大变局之一 ···32

附录和鸣谢 ··································· 33

• 附录A：标杆应用案例 ···························································33
• 附录B：典型服务商推荐 ························································39

• 附录C：鸣谢 ·················································································50

前言：为什么2026年必须关注GEO

在AI大模型逐渐取代传统搜索引擎成为用户获取信息的首选入口之后，品 牌的「被看到」逻辑正在被根本性地改写，能否被AI正确理解和推荐，成 了一个全新的生存命题。

GEO（生成式引擎优化）正是为回答这个命题而出现的赛道。近年市场快速涌入大量服务商，但 行业野蛮生长的副作用同样明显：

另一方面

一方面

服务定价混乱、能力参差不齐，品牌方付费买到的可 能只是批量生成的内容堆砌，而非真正的语义资产构 建。真正以内容策略为核心的优质GEO服务，反而在 价格战和噪音中被埋没。

部分从业者通过信息投毒、刷排名、虚假 传播等手段操纵AI输出，不仅拉低了消费 者对AI的信任，更让GEO整体被污名化。

2026年，AI搜索加速普及，GEO步入战略决胜期。品牌内容资产能否被AI引擎正确理解和调用， 将直接决定未来几年的市场格局。

直面市场变局与品牌刚需，在中广协国际传播委员会与广州市自媒体协会的指导下，我们着手编 撰了GEO实战手册，面向品牌方、市场决策者及从业者，致力于系统回答几个关键问题：

？

• 1.GEO是什么，为什么2026年是关键窗口期？
• 2.市场上有哪些玩家、花多少钱、怎么选、怎么避坑？
• 3.品牌甲方选型关注点是哪些？甲乙双方在业务核心和效果评判的分歧如何解决？
• 4.品牌如何从零搭建自己的GEO体系，并把它融入长期内容战略？

研究历时三个月，通过一对一深度访谈、专题研讨会等形式，与近百位业界人士进行了交流，覆 盖头部品牌方决策者、头腰部服务商创始人、高校学术专家。调研共覆盖文旅、零售连锁、本地 生活服务、3C数码、家用电器、食品饮料、教育培训、美妆护肤、汽车智驾等数十个行业品类， 力求呈现跨行业的GEO应用全景。

基于跨行业的一手调研，我们梳理了各行业品牌在AI搜索中的实际可见度，拆解甲乙双方的认知 落差，并给出一套从选型到落地的操作框架。信息分发的规则正在重写，先理解GEO逻辑的品牌， 将率先拿到新一轮增长的主动权。

弯弓研究院 2026年8月

研究发现：甲乙方市场温差下的品牌心声

AI搜索的普及，正在把品牌的内容资产推到台前。品牌在搜索结果里能不能被提到、被怎么描述， 取决于内容的语义质量。这让内容从一种模糊的营销素材，变成了可以并且必须被结构化管理的战 略资产。

本报告调研最突出的发现是甲乙方的情绪温差。赛道内热火朝天，品牌方却出现了两极分化：一部 分品牌尤其是中小品牌和部分头部品牌需求迫切，速度奇快，预算庞大，但另一部分品牌出奇冷静。 品牌方与服务商对GEO的判断出现了明显分歧。

分歧二，转化效果能否衡量以及怎么衡量。

分歧一，核心能力是技术还是内容。

服务商认为全行业还做不到精准的转化效果监测， 品牌方则认为没有可监测的转化效果，就不可能 大规模投入。不同服务商之间计算口径差异极大， 可见度、首推率这类指标的可信度本身就有疑问。

服务商普遍强调系统技术是GEO的核心。品 牌方则认为高质量的专业内容策略才是核心， 技术只是放大内容价值的手段。

分歧三，预算该不该独立设置，怎么花。

分歧四，怎么样的服务商值得信任。

品牌方预算多还在传统PR、SEO，包括社媒 的预算中进行局部迁移，尚未形成独立、持 续的预算。两类角色对这件事的投入方式还 没有形成共识。

品牌方选型主要看重四件事：内容深度、渠道 覆盖、交付稳定性、转化效果可溯。但市场上 大量服务商只长成了一侧，综合能力经不起持 续交付的检验。

由此，当前GEO价值兑现的矛盾逐渐清晰：品牌方已经在用真金白银探索GEO，但服务商的方案还 没有真正接上品牌方的决策逻辑。品牌方的需求明确，他们期望内容资产能被系统性地建起来、管 起来，这恰恰是GEO真正的机会所在。

品牌的专业内容、行业知识、产品信息、用户问答等分散材料，需通过结构化内容策略进入AI引擎 的理解体系，这一过程即为语义资产构建。内容策略的核心在于决定哪些内容值得转化为语义资 产、以什么结构存在、如何被调用。这正是品牌方重视GEO的底层原因，也是语义资产的战略价值 所在。

GEO已从可选项升级为战略必选项，但在标准缺失、市场混乱的当下，如何选型与落地，成为行业 亟待解决的关键难题。

2026中国GEO行业实战白皮书｜第一章

PART 01

GEO行业现状及趋势

01/第一章 2026ChinaGEO2026中国GEO行业实战白皮书IndustryPracticeWhitePaper

1.1 全球GEO市场规模及中外市场差异

AI让用户的决策入口发生改变，品牌竞争的底层逻辑也跟着改变。Gartner预测到2028年50%搜 索流量将迁移至AI。中国跑得更快，知乎研究院2025年数据显示83%用户已经通过AI获取消费 信息，35%每天多次用AI做消费咨询，决策周期从3.2天缩短到2.1小时。

用户AI使用行为数据 数据来源：知乎研究院2025年数据

这场用户行为的迁移，始于2023年。这一年，ChatGLM、文心一言等国产大模型相继发布并开 放商用，AI搜索开始从概念走向日常，品牌方第一次真正感受到搜索分发逻辑正在被重构。以 2023年为基准起点，基于《2026中国GEO（生成式引擎优化）营销智能图谱》100多家企业的 融资与销售规模数据，2025年中国GEO对应市场规模约15.37亿元，2026年预测值21亿元，增 速约37%，在营销服务细分赛道中极为罕见。

2023—2026中国GEO行业市场规模（单位：亿元人民币）

25

21

20

15.37

12.5

15

9.8

10

5

0

2023 2024 2025 2026E

2023—2026中国GEO市场规模（含预测） 数据来源：弯弓研究院基于《2026中国GEO(生成式引擎优化)营销智能图谱》企业融资及销售 规模测算，以2023年国产大模型正式商用为起点

中国GEO市场持续火热，特别是2026年“315”以来，品牌端需求显著增加。本报告访谈了30多 家服务商，集体反馈近两年签约普遍迎来增长，各家实现不同程度提升，部分甚至为多倍数增长。

近两年服务商GEO客户签约业绩增长分布情况 数据来源：弯弓研究院面向一线品牌及头腰部GEO服务商访谈整理

全球来看，GlobalInfoResearch统计2024年全球GEO市场约3.7亿美元，Valuates Reports宽口 径为8.9亿美元，共同指向2025年约12亿美元的体量，CAGR在34%至40.6%之间。中国市场目 前占全球约35%份额，但增速显著高于全球均值，这与国产大模型的密集落地和品牌方对AI流 量入口的高度敏感直接相关。

全球GEO市场规模增长趋势（2024-2026） 数据来源：Global Info Research，Valuates Reports

1.2 中国GEO市场现状：最火公司和最火赛道

GEO赛道正在吸引各方势力同时入局。GEO原生公司、SEO老牌服务商、上市营销集团、互联网平 台甚至央媒，都在2025至2026年密集进场。

2026年上半年，全球GEO领域投融资与并购显著加速。融资端，美国GEO平台Profound 2月完成 9600万美元C轮融资，估值达10亿美元，成为赛道首个独角兽；国内多家GEO服务商先后获投， pureblueAI清蓝两年完成三轮融资，钛镁AI获分众传媒数千万元战略控股，智推时代亦完成千万级 融资，中国项目活跃度占全球近三成。

2023—2026中国GEO领域投资金额及事件数量（金额：亿元）

20.59

10

25

9

8

20

6

15

5

金额未披露

7.00

4

10

2 1.81 1

2

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0

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2023年 2024年 2025年 2026年

已披露金额（亿） 融资件数

2026年上半年全球和中国GEO融资数据概览 数据来源：弯弓研究院根据公开融资信息整理

自2023年以来，17家公司累计融资17笔，披露总额29亿元。2023融资开始活跃，2024年陷入空窗期， 2025年起强势反弹，2026年持续攀升。2025-2026年早期的天使轮/种子轮占比居多，显示赛道仍处 于爆发前夜，具备较大增长潜力。

数据来源：弯弓研究院基于《2026中国GEO(生成式引擎优化)营销智能图谱》100多家企业融资 情况测算

融资节奏方面，以2023年为起点观察，中国GEO赛道呈现出清晰的"脉冲式爆发"特征，不是匀速增 长，而是跟着大模型技术里程碑走。每一轮融资放量，几乎都对应着AI底层能力的跃迁或应用场景 的验证，资本并非均匀布局，而是在关键节点集中下注，形成明显的阶梯式跳跃。

GEO原生公司是融资最活跃的群体，清蓝、钛镁AI、智推时代大多成立于2024至2025年，团队多 来自百度、阿里、字节的搜索或AI部门。上市集团里，迈富时2025年港股配股11亿元，明略科技 IPO融资9.24亿元，微盟推出星启GEO方案。多方力量入局，意味着GEO正在从服务层下沉到基础 设施层。

产业资本方面，蓝色光标、分众传媒、三七互娱投资GEO服务商最积极，抢位逻辑很直接——GEO 是SEO的替代叙事，早布局等于在新流量分配机制里卡位。高瓴、鼎晖、真格、英诺天使也已入场， 政府基金则通过克莱普斯、FoundByAI等项目发出信号，GEO被纳入新质生产力赛道已是明确方向。

投融资驱动因素方面，拆解融资结构会发现资本真正在筛选的是一套硬条件：可显效、可通用、可 长投。

效果数据是第一道门槛。

客 户 复 购 是 第 三 道 。

有大健康客户实施幻觉修复、 入榜、逻辑自洽三层优化后 全流量可见性提升，某平台 主动搜索量提升，服务结束 后半年仍维持高位，能拿出 这样的案例才有说服力。

平台适配能力是第二道。

GEO不是一锤子买卖，续 约率高说明效果可持续， 连续拿两轮的清蓝就是典 型。钛镁被分众控股，看 中的是它在线下场景数据 与AI搜索之间的打通能力。

豆包、DeepSeek、元宝、 Kimi各有信源逻辑，能同 时跑通多个平台的才具备 规模化交付的可能。

行业标准化程度低是绕不开的变量。每家方法论不同、效果衡量不同、报价不同，谁先建立可复制 的交付标准，谁就从混战中跑出来。

2026中国GEO行业实战白皮书｜第二章

PART 02

市场扫描： 玩家、能力模型、价 格与工作流

• 02/第二章 2026ChinaGEO2026中国GEO行业实战白皮书IndustryPracticeWhitePaper

2.1 市场格局： 2025-2026年GEO图谱变化情况

去年弯弓研究院做行业图谱时，从海量公司中甄选出不到40家。今年重新梳理，深度研究的已超过 100家，一年之间参与者数量翻了两三倍，图谱密度和复杂度都不可同日而语。

• 《2025-2026中国营销智能生态图谱》GEO板块-弯弓研究院
• 《2026中国GEO(生成式引擎优化)智能营销图谱》-弯弓研究院

增量最大的是两类，专注GEO的原生技术公司和从SEO延伸过来的老牌搜索服务商，前者数量多， 后者客户基础厚；另外，还有很大的体量是传统内容营销与数据营销的公司新增GEO业务，借助原 有客群，快速实现增购。

减少最多的是纯工具型公司，只卖监控或排名查询的，壁垒太低，大平台自身的数据开放正在把这 类产品边缘化。

也有公司从图谱上消失了，原因主要有两类：

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技术跟不上平台升级。

合规踩线。

2025年下半年主流AI平台的引用算法从 关键词匹配转向信源权威性评估，仍沿 用旧方法论的效果骤降，客户自然流失；

要么靠批量生成低质量内容铺量，被平 台识别后降权甚至封禁，业务直接中断； 要么以GEO名义伪造数据源操纵AI引用 机制，随着315监管持续收紧，合规风 险集中爆发，同样难以为继。

图谱在变大变密，但也在变清晰。纯粹靠信息差赚差价的越来越难存活。能留下来的公司越来越 集中在两条线上，要么有可验证的技术交付能力，要么有不可替代的行业资源。图谱膨胀不等于 格局混乱，淘汰机制已经开始运转。

2.2 五大GEO服务商派别与核心能力解析

目前市面上的GEO服务商大致可分为五大门派。各派之间互相交叉，多数服务商在向综合方案靠拢， 但真正做到全链条交付的仍是少数。

GEO服务商派别-弯弓研究院

最具代表性的是两派：

AI技术派

强项在于大模型的理解能力、意图识别和智能体训练，路子是“用AI对付 AI”，从底层去影响品牌被引用的概率。技术迭代快是优势，但懂算法怎么 抓取，未必懂用户凭什么相信，数据漂亮但内容不一定能建立品牌信任。

SEO转型派

靠的是关键词排名、外链建设这些老本行，路径上基本是把GEO当成SEO的 升级版来做。手上客户多，经验足，但GEO不是堆关键词就能解决的，外链 在AI引用里的权重远不如前，老办法的效果越来越有限。

另外几派各有路径但都有明显天花板：

平台资源型 手里有媒体、百科、问答、垂直社区这些渠道， 靠资源吃饭，往往是整合服务商拿来背书用的。 确实能把内容直接推到AI的信源池里，但渠道 关系会变，平台规则会调，今天好用明天未必 还能用。

内容营销派

长处是内容创作和PR资源，延续传统的内 容打法。做话题、搞种草，短期能见效， 但AI引用内容更看重权威性和结构，不是 发得多就会被采信，内容质量不够根本进 不了AI的答案池。

SaaS工具派 卖的是监测看板、排名追踪、体检报告这类标准产品，价格不贵，门槛也低，适合小公司先试试水。 但工具只能告诉哪里有问题，在解决内容和策略上存在一定短板。

而随着微信AI助手“小微”即将全量放开—微信14亿用户基数之下，GEO的竞争格局会发生重大变化，小 微会优先引用微信生态内的内容，微信生态内容的权重远高于 外部全网信源。这将催生专门面向微信私域生态的GEO服务商， 与现在面向豆包、千问的服务逻辑完全不同。

市场还将诞生第六大派别

——

新私域 GEO派

除了主要派别以外，市场上还有报表派、贴牌派、淘宝派、建站派、培训派等等多类非主流派别， 说明了GEO行业活力多元的同时，也让市场鱼龙混杂，品牌选型时更需穿透概念包装，回归对内容 策略与交付能力的实质评估。

2.3 价格真相：十倍价差背后的服务差异

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一种是SaaS订阅按月或按年，门槛低但功能有限，适 合内部团队自己做监测诊断。

市面上GEO服务的主要 存在三种收费模式。

第二种是项目制收费，灵活但缺乏连续性，效果难累 积。

第三种是年框，这也是主流，服务商承诺周期内的可 见度提升或排名占位，也是KA客户最常见的合作方式。

GEO服务报价跨度极大，从几百元到上千万元不等，价差背后对应的是完全不同的服务深度与交付 能力。

几十至数百元档位，通常仅涉及少量文章代发与基础问答铺设，缺乏策略支撑，实际价值有限。

五千至两万元区间，具备一定内容产出能力，但缺乏系统性的策略规划，适合个人或极小规模品牌 进行初步尝试。

五至十五万元为标准入门套餐，涵盖核心词优化、内容生产与基础监测，新锐品牌及DTC品牌多在此 区间完成初期验证。

二十至五十万元进入定制化阶段，服务范围扩展至意图优化、更多产品线及多平台矩阵布局，部分 机构还可覆盖海外市场，是腰部品牌的主力投入区间。

百万级乃至千万级的GEO服务，主要面向头部品牌与大型集团。这已非单一产品交付，而是覆盖最多 场景、最多意图词和最多平台的全案服务，同时承载品牌建设目标及集团旗下多款产品的协同覆盖， 是现阶段GEO服务的能力天花板。

不同价位能买到的服务和适合的品牌阶段，大致如下：

整体看来，十倍价差反映的不是溢价，而是完全不同的服务逻辑。不管选择哪一种版本，都需要注 意低价背后有隐性成本：

（2）造成决策延迟。 多个行业的GEO竞争已经进入白热化， 选错服务商浪费的不只是钱，还有窗 口期。

（1）花钱买负面。 内容质量和信源权威性越难保证， 被平台识别为低质内容后反而降权。

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2.4 “可信GEO”的构建：流程、原则与评判

GEO的本质，就是让品牌信息在AI世界的每一步都有更高的概率被选中。落到品牌服务链路上，一 个完整项目走8步，分两大阶段。

GEO服务链路流程-弯弓研究院

前期捕捉与评估。第一步调研监测，服务商模拟用户在AI中搜索品牌词、品类词、竞品词，摸清品 牌当前被引用的原因。第二步意图拆解，把提问掰成子问题，摸准AI对品牌业务的理解，占好关键 词矩阵的坑位。

这两步的核心是确定关键词：需要先做关键词洞察，把品牌侧、用户侧和AI侧三条信息线对齐，筛 选出核心词，再生成问题集，用核心词组合出用户真实提问方式。

关键词设置好了，进入第三步知识库构建，收集品牌内容和行业内容，与品牌方共同搭建。第四步 信源分析，从网页、数据库、内容池里找高引用权重信源，做渠道与内容分析。

后期监测与优化。第五步内容生成，通过AI系统自动化生成发布内容。第六步内容审核，经人工、 AI和品牌方三道审核。第七步信源发布，针对高权重信源进行全网发布，争取进入AI答案池。

第八步数据监测，按平台分发策略，周期性地监测数据变化，持续调优。品牌方主要在知识库搭建 和审核环节深度参与，保证执行不跑偏。

但能跑通流程不等于能做出可信GEO，主流AI平台的引用逻辑已经完成了一次关键转折，从"谁匹配 关键词"转向"谁更值得信任"，那些还抱着旧参数做优化的服务商，效果已经明显滑坡。

行业里将可信GEO的内容标准概括为DSS原则： 语义深度够、 数据支撑扎实、来源权威可追溯， 三者缺一不可。DSS原则同时也是白帽GEO与黑帽GEO的分界线。

内容达标只是第一步。要真正选出可信赖的GEO服务商，本报告综合整理了一套“可信GEO 5维优选 指标”：团队资金、服务交付、技术工具、内容策略、案例效果。五维缺一不可，方能验证服务商 是否具备可持续的交付能力。

可信GEO服务商优选指标-弯弓研究院

从实务角度，一家可信的GEO服务商通常会配置以下风控单元：

第一，自研防投毒、防幻觉 的风控系统团队， 从系统层面降低AI引用风险；

第二，独立风控团队， 专门为GEO负责，严格遵守GEO规则 而非传统广告规则；

第三，针对金融医疗等高风险行业， 可配置"AI生成+专家双审"流程， 多次把关能降低风险；

第四，可信制度考核。包含GEO相关 培训、考核与操作规范，确保执行不 偏离标准。

2.5 典型GEO应用场景及应用方法

GEO五大场景贯穿品牌竞争和发展的多个阶段，本质是将品牌信任体系从传统搜索与社媒延伸至AI 对话入口，抢占下一代流量分发的制高点。具体如下：

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品牌防御是最紧迫的。

新品牌要在投入市场之前就布局GEO。

防御的做法不是删帖，而是用高质量正向 内容抢占信源位，让AI优先引用权威来源 而非负面信息，纠正成本远高于预防。

传统推广依赖搜索广告和社媒投放，但新品牌在 AI搜索中往往零声量，用户一问AI只推老品牌。 GEO的做法是在新品牌投入市场前提前搭建好品 牌内容资产，让AI在回答相关问题时能够抓取并 引用新品牌的信息。

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竞品攻防是让品牌从被知道到被信任。

行业权威建设是长线投入，结构化内容优先。

当竞品已经在AI回答中高频出现，品牌要做 的不只是追平，而是找到竞品内容的知识缺 口，用更深的语义覆盖和更权威的信源填补 上去。

目标是让AI在回答行业通用问题时优先引用品牌内 容。白皮书、数据报告、技术解读比软文更容易被 AI采信，因为它们天然符合DSS原则。

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新私域阵地：GEO是私域资产的AI升级。

当AI应用成为国民级入口，品牌与用户的连接方式随之重塑。AI私域建设作为GEO的延伸阵地，与传统 公众号、小程序、企微运营一脉相承，只是把运营阵地从微信生态延伸到了AI对话入口。

2026中国GEO行业实战白皮书｜第三章

PART 03

品牌企业GEO应用现状 与需求洞察

• 03/第三章 2026ChinaGEO2026中国GEO行业实战白皮书IndustryPracticeWhitePaper

3.1 自我诊断：品牌如何判断是否急需GEO

大多数品牌判断GEO需求的方式是搜品牌名，但这只能看到AI认不认识品牌，搜品类问题才能看到 AI推不推荐品牌，后者才是真正该关心的。

品牌自检可围绕五个维度：

AI平台品牌提及率，模拟真实用户问品类，统计品牌被提及的概率和位置；

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

竞品GEO动作，对方是否已在AI推荐中高频出现；

用户搜索行为迁移，目标用户从传统搜索转向AI搜索的比例；

内容资产成熟度，现有内容体系能否被AI理解和引用；

负信息风险，是否已有不实信息出现在AI回答中。

品牌GEO需求自检五维度-弯弓研究院

五个维度不需要全亮红灯，两个以上出现明显问题就意味着品牌在AI渠道里的表现已偏离预期。自 检的核心不是问AI认不认识品牌，而是问AI推不推荐品牌。

3.2 四类甲方画像：你现在处于哪个阶段？

自检之后品牌对现状有了判断，但知道有问题和知道怎么动手之间还有距离。从市场调研来看，品 牌方对GEO的投入动机可分为四类：

对应的，品牌在GEO上的行动节奏基本落在四类里，每一类都有典型的触发信号和必须跨过的门 槛。

（1）“观望型”激发点——被一句提问点醒

（1）“试水型”激发点——竞品在AI里冒出来了

决策层在会上突然问品牌在AI里什么样，或者 客户主动说在AI里找不到。跨过门槛的方式就 是做一次完整诊断，用数据把感觉变事实。

竞品曝光突然暴增，品牌发现自己从没出现在品类 推荐里，于是赶紧动手。试水期真正该验证的只有 一件事，核心品类意图上能不能从不在答案里变成 被推荐。

（4）“领跑型”激发点——新品上线AI搜索零声量

（3）“成长型”激发点——负面信息进了AI 回答

新品上线后，用户在AI中完全找不到，只推老品牌， 这将推动领跑型品牌从效果导向转向体系化，需要 把GEO纳入年度计划，预算百万级以上，关注持续 性和标准化。

不实信息出现在AI回答中，AI引用有惯性，进 入知识网络很难推出来，紧迫感陡然升级。应 对方式是先把评估从转化率调整为可见度和引 用率，再逐步关联业务指标，按场景优先级逐 个推进。

新品上线后，用户在AI中完全找不到，只推老品牌，这将推动领跑型品牌从效果导向转向体系化， 需要把GEO纳入年度计划，预算百万级以上，关注持续性和标准化。

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3.3 品牌需求驱动力及预算洞察

GEO的预算流向、决策层级、未来占比和品类分化，正在快速改写传统营销的资源配置逻辑，以下 几个趋势已经清晰。

• （1）现阶段商业模式尚未自洽，未能单独设置预算。部分品牌的GEO还是短期投入，没能形成持 续服务模式，所以很难设置独立预算，大多塞在PR或SEO的盘子里挂一个GEO指标。相关需求嵌在 原有常规服务中，要求原服务商在服务范围内新增对应能力。
• （2）价格分层已形成，50万是分水岭。头部品牌年投入数千万元，中型品牌试点期十几万至几十 万，小型品牌几万元诊断算起步。服务商端同样分层：3万以下轻量服务跑得最快，50万是项目能 力门槛，头部机构30万以下年单不接，市场锚点已接近百万级。
• （3）GEO不是市场部的事，是一把手的决策。决定投入力度的核心变量不是预算体量，取决于决 策者对GEO效果的信任程度，信任到位的单独批预算，不够的从旧渠道挤一点试水。SEO是执行层 决策，GEO越来越常见一把手直接拍板。
• （4）未来大模型预算将吃掉60%的营销盘子。品牌预算未来分三块：硬广、社媒品牌建设、大模 型品牌建设。硬广不会消失，但角色从获客退到证明品牌地位。目前大模型仅占约10%，随豆包、 千问等AI平台与电商深度打通，传统SEO向GEO、GEM演进，这一比例将向60%迁移。

• （5）舆情是需求最大、也最难做的品类。舆情类需求突出，多为老板拍板，但服务难度最大、案 例最少、价格最高、客户接受度最低，这是典型的高需求、高门槛、低成交。

2026年GEO行业迎来标志性节点：

据业内消息，国内某央企金融集团放 出GEO优化千万级招标，单笔中标金额 高达1800万元，刷新行业单笔项目纪 录，宣告头部大厂正式把AI搜索布局上 升至企业战略层面。

不止金融行业，2026年上半年公开数 据显示：国内GEO全行业公开招标项目 累计23个，项目总金额突破6000万元。 此外，有行业消息显示，东风本田、 smart、美团、平安惠普、五粮液、海 信、美的等一众消费龙头接连发布GEO 采购公告，覆盖金融、汽车、家电、快 消全品类。

不同规模的品牌预算投放-弯弓研究院

3.4 GEO在各行业渗透率情况

GEO的行业渗透不是齐头并进的，决定渗透速度的只有一个变量，即用户的购买决策有多依赖信息 比较和信任建立。

搜索集中度（用户 先搜再买的强度）

落到行业层面，可以把渗透速度拆成三个可量化的维度： 三者叠加可以划出三块不同性质的品类。气泡越大，意 味着该品类同等投放下的回报放大效应越显著，AI回答 对报名、成交等终端动作的驱动力越直接。合规约束强 的品类气泡会被压住，决策链长但品牌建设周期短的品 类则是另一种形态。

AI搜索覆盖度（决策 时使用AI的人群密度）

GEO投入产出比 （投放资源与回报的程度）

GEO行业布局渗透矩阵-弯弓研究院

三图合在一起，可以看到一条清晰的高/中/低分布带：

（1）家电3C、汽车、美妆/化妆品、金融保险、医疗健康、教育培训六类在三个维度上同时居于 前列，是2026年GEO资源投放的主战场。

在面向3C品牌方的调研发现，这些高竞争行业的GEO渗透率已达30%-50%，部分红海赛道甚至接 近100%，几乎没有品牌敢不做。行业竞争节奏也在加快，去年单篇报道或信源内容还能维持三个 月有效覆盖，今年缩窄到仅三小时。

｜ 22 ｜

• （2）旅游出行、工业制造、本地生活、母婴、B2B/企业服务是突破口，搜索集中度或AI覆盖度单边 领先，是结构性窗口品类。工业制造的询盘导向和技术参数类意图密度很高，预算充裕；母婴品类用 户决策谨慎，对AI引用的专业性要求强；旅游出行的搜索集中度高，AI覆盖度正在攀升。
• （3）零食饮料、日用家清处于后置市场，搜索弱、AI渗透低，不过这类行业并非整体无需求。在差 异化知识点和专业细分程度高的板块，比如无糖饮料、特定功能性成分等方向，知识门槛较高，品牌 对AI引用的占位诉求同样强烈。
• （4）汽车出现了抢跑现象。本报告调研中，汽车是提及密度最高的行业。车企把GEO当成新的信息 战渠道，愿意付高预算，投入百万级甚至是千万级预算。品牌方对GEO的诉求始终围绕效果，但是对 "效果"的定义已不再停留于排名和曝光，而是指向更深处的触达决策用户、转化链路等要求。
• （5）金融保险、医疗健康是带合规风险表达约束的品类。金融保险单笔预算最大，医疗健康专业背 书要求高，AI的答案直接影响购买决策。AI覆盖度没有拉到高位的原因不是消费者不转向AI，而是这 两类在AI回答中受到监管表述的硬性约束，行业需要在合规框架下做GEO，效果上限因此被压住。
• （6）教培和美妆这两类的GEO渗透率正在快速上升。教育培训的信息甄别成本高，AI搜索成为绕开 软文的一道筛选。美妆化妆品中的产品成分、功效对比类问答是AI高频引用场景。
• （7）后置市场是可能的GEO蓝海。下一个GEO增长点可能在搜索集中度与AI覆盖度均低、品牌建设 周期长、但客单价一旦突破阈值就高度忠诚的品类，这需要品牌方主动教育市场。

高渗透和低渗透的行业存在的机会点和困难点：

3.5 品牌和品类弯道超车的机会

AI搜索的流量逻辑已从拼投放转向拼信源，也给品牌带来了品类占位的窗口期。传统搜索靠历史权 重和投放，AI时代则更看重谁能更精准地回答用户问题，这让各类品牌都有了弯道超车的可能。

不同体量的品牌在GEO中都有机会，但突围策略各不相同：

01

02

中大品牌:

新锐品牌:

资源多、信源强、品牌认知基础更强。推荐 类场景占优，内容定制空间大。中腰部品牌, 行业前五（部分可达到前20）的头腰部机会 更大。

这类品牌需要带上多个标签，比如"事实资产清 晰、垂直定位明确、产品有独特优势、用户意图 识别精准"等。标签只是入场券，真正跑出来的， 是那些能把产品力转化为持续内容生产力、把差 异化固化为语义资产的品牌。

03

04

普通小品牌:

私域深耕品牌：

预算有限、声量不足，难以在通用赛道上与 大品牌正面对抗，更适合聚焦长尾细分场景 或区域化、本地化需求，在垂直窄带中建立 “小而精”的语义标签，以小切口抢占AI推 荐的一席之地。

私域GEO的转化链路开始跑通，随着微信AI助手 “小微”的全量放开，这个背靠14亿用户的超级私 域入口将接通AI搜索。在微信生态积累了大量内容、 评分和私域运营体系的品牌，将在微信AI开放后率 先受益，沉淀的生态资产将大幅降低GEO落地门槛。

3.6 品牌选择GEO服务商的关注点

品牌在选择GEO服务商时，关注点集中在多个维度：

• （1）策略能力。考察服务商能否基于品牌知识库打造差异化内容体系，提升品牌在AI引擎中的识 别度和被引用概率，而非简单的文章代发。
• （2）渠道资源。评估服务商是否具备权威、高权重的信源网络，能否触达主流AI引擎的信息源， 这是硬门槛，资源不是一朝一夕能建起来的。
• （3）交付能力。回归执行本身，内容是否按时、按量、保质产出，流程是否稳定可靠。策略和资 源最终要落到每一次交付上，执行力跟不上，前面都是空谈。
• （4）转化效果。最终的商业价值是决定性指标，GEO的投入能否带来可量化的业务增长，是品牌 判断是否扩大预算的核心依据。前几个维度做得再好，转化出不来，品牌不会持续买单。

尽管在内容和技术谁更核心的问题上，品牌方和服务商各有侧重，但技术和行业经验也成为品牌方 选型考虑的因素：

• （5）技术能力。服务商有没有 自研算法模型、能不能测试不 同内容结构被AI采信的概率、 是否具备多平台适配的技术架 构，决定了效果能否持续。靠 人工铺量的服务商，算法一升 级效果就断崖下跌。
• （6）行业know-how（经验）。 做没做过同行业案例、对行业 的用户意图和竞争格局有没有 理解，没有行业经验的服务商 只能拿通用方案套，而GEO的 效果高度依赖对品类意图的精 准判断。

品牌选型服务商关注点-弯弓研究院

2026中国GEO行业实战白皮书｜第四章

PART 04

GEO落地实战： 效果衡量与避坑指南

• 04/第四章 2026ChinaGEO2026中国GEO行业实战白皮书IndustryPracticeWhitePaper

4.1 GEO实践效果监测指标

传统指标难以直接衡量GEO效果，需要专门的评估体系。行业已有的模型包含以下核心指标：

品牌可见度：

首推率：

衡量用户搜索行业或场景问题时，品 牌是否出现在AI回答中，反映GEO在试 水期的“触达能力”。

监测AI在回答中首位推荐该品牌的次数 占比，是成长期争夺“第一心智”的 关键指标。

品牌搜索正面率：

前三推荐率：

分析AI对品牌的整体描述是否正面、准 确，贯穿GEO全阶段，保障品牌声誉安 全。竞争胜率：对比竞品被推荐频次， 衡量成熟期相较对手的竞争优势。

统计品牌进入AI回答前三位推荐的频次， 适用于成熟期评估稳定占位水平。

这些指标构成从触达到深度的完整评估链，帮助品牌判断GEO投入是否有效转化为AI推荐体系中的 优先位置。同时，可结合实际需要，补充其他扩展维度，进一步提升评测的全面性与精细化水平。

GEO监测指标-弯弓研究院

4.2 品牌四大发展阶段下的GEO效果衡量

——试水期、成长期、成熟期、领先期

做完GEO之后的效果评价，需要看品牌处于哪个阶段，不同阶段该看的指标完全不同。

GEO效果衡量四阶段指标体系：

• （1）试水期看"在不在"。首先要看品牌提及率，另一个容易忽略的是品牌搜索正面率。出现在AI回答 里但参数全是错的，这种"有毒曝光"比不被提到更危险。这个阶段的核心动作就是确保品牌的基础信息在 各主流AI平台中被正确收录

• （2）成长期看"被不被推荐"。首推率是核心。被提及和被推荐差一个量级，还要看持续性，服务结束 后还能不能维持。能维持说明AI真正把品牌纳入了知识网络，而不是仅仅对内容做了临时索引。

• （3）成熟期看"有没有转化"。这是当前最难验证的一环。GEO到商业转化之间还没有全链路的归因闭 环。实务做法是先跑稳可见度和引用率趋势线，再通过回访问卷间接验证，逐步建立关联。
• （4）领先期看“竞争压制比”。品牌在前三个阶段站稳脚跟后，下一步就是主动压制竞品的曝光空间。 常见陷阱是满足于现有成绩、忽视竞品反扑、策略单一，或AI迭代后没及时调整。

4.3 不同类型品牌衡量效果的侧重点差异

品牌型客户核心诉求是“被看见且被正向推荐”。关注的是品牌提及率、Top3推荐率、信息准确 率和时效性以及正负面舆情的占比变化。

效果型客户核心诉求是“离转化更近”。如律所、家居建材、小工业品、留资类等强转化导向行业， 则更关注询盘量变化、到店到访情况以及意图词条下的GMV提升。

一个普遍的现实困境是，很多品牌方并不清楚自己被AI“怎么看”。他们在传统媒体渠道和官网上 投入了大量预算，但AI并没有采纳这些内容，甚至可能基于错误信息形成认知偏差。因此品牌通过 知识图谱诊断还原AI对真实的认知现状。

针对这些情况，服务商可能会提供的服务模式有：

保排名模式 保指定AI平台前三，达成率80%， 剩余20%因AI个性化推荐机制导 致触不到；

保收录模式 面向中等预算客户保障每周被指 定AI平台的新增收录词条数量；

核心数据基建围绕“诊搭查行验”五步展开。诊断环节输出四份关键报告：品牌可见度分析、可信性 分析、权威媒体布局分析、用户心智健康度评分。

在监测维度上，除了看浅层指标，重点关注两个更贴近结果的进阶指标：“AI曝光深度”和“决策词 条胜出率”。前者衡量品牌在AI回答中的渗透层级，后者衡量品牌在用户决策关键时刻的曝光优势。

4.4 GEO效果衡量的核心痛点：转化链路归因

品牌选GEO服务商，核心诉求是“被推荐后能否成 交”，过去多数服务商只能交付到"被引用"，如今国 内外AI平台正在补齐这最后一环：

国外ChatGPT等已形成初步闭环，国内豆包已跑通 GEO后链路，订单来源可识别为独立成交渠道，并 对酒店行业收取约12%渠道服务费，千问接入淘宝、 元宝打通美团京东，各平台均在构建各自闭环。

但整体上，在国内GEO生态闭环尚未完整的阶段，可通过以下方式近似验证GEO效果：

• （1）客户回访问卷：成交后询问了解渠道，跟踪"AI推荐/AI搜索"选项占比变化趋势。
• （2）品牌词搜索量监测：GEO曝光提升通常带动品牌词在传统搜索引擎的搜索量增长，可通过百度 指数、Google Trends持续追踪。
• （3）官网直访流量分析：AI平台推荐后部分用户会直接访问官网，直访流量趋势可作为参考指标。
• （4）豆包ROI统计：抖店已支持豆包订单来源归因，商家可直接核算ROI，作为最直接的验证手段。

此外，GEO布局中积累的结构化产品信息、内容资产及客户决策数据，也是未来品牌Agent建设的核 心资源。验证GEO效果的同时，也在为下一阶段储备资产。

对服务商而言，光交“被引率提升”的报告不够了。甲方要的是从推荐到成交的完整数据链。豆包已 证明国内可做到，谁先跑通闭环，谁拿下下一张门票。

4.5 品牌做GEO常见误区与避坑指南

4.5.1 低阶陷阱：操作层踩过的陷阱

品牌对GEO有顾虑，顾虑导致的决策陷阱，往往存在几个高频坑。

01 用SEO思维做GEO。

02

盲目堆关键词。

外链权重在AI引用里近乎零，关键词密度不构 成信号，一篇软文发十个媒体不计入有效信源。

AI不按关键词密度排序，它判断内容值不值得 被引用。

解决：GEO的竞争单位不是关键词而是意图， 核心资产不是外链而是信源权威性。内容标准 需要从"SEO可读"升级到"GEO可引用"：数据标 注来源、结论有证据、表述结构化。

解决：核心是从关键词逻辑切到意图逻辑，从" 我要被什么词搜到"扭成"用户会问什么问题、AI 回答时需要什么信息"。

03 04

忽视内容质量。

低价套壳。

AI有判断力，来源不明会标注"未经证实"，信息 密度太低直接跳过。官网技术白皮书被反复引 用，一百篇自媒体软文一字不进答案池。

几千块一年的GEO套餐包收录包推荐，本质是 SEO批量发稿换壳。 解决：验真只需拿出同一平台同一问题连续三 个月的真实回答。

解决：发之前自检和自审，如果品牌自己是AI， 敢不敢在答案里推荐这个品牌。

4.5.2 高阶误区：决策层容易走偏的误区

• （1）把GEO当一次性项目。做完一期截图好看就停，产品迭代了AI还在引旧参数，等于被过去的 自己误导。 解决：将GEO纳入月度运营，核心指标固定追踪、事实按季度更新、算法变化持续关注。
• （2）观望等"行业成熟再说"。AI引用有马太效应，等标准体系都稳了再进不是便宜而是贵了。 解决：前期先不考虑全力投入，但需要完成零到一的验证。
• （3）认为GEO等于买工具。不少品牌方误以为采购一套监测工具就能自动提升AI识别度。但工具 只能呈现数据，真正驱动改变的，是内容质量升级，以及围绕品牌知识体系构建的差异化策略。 解决：监测告诉的是行业现状，改变现状靠内容和策略。工具价值的兑现依赖三个前提，需要有人 解读、有人定策略、有人执行。

2026中国GEO行业实战白皮书｜结语

结语： GEO的终局是品牌资产重构

当所有品牌都会做GEO之后，真正拉开差距的，不在技术层。优 化工具会趋同，算法逻辑会透明，技术优势迟早被拉平。但内容 的差距拉不平的，内容不是批量生产的，是一个品牌对行业的理 解、对用户的洞察、对数据的积累，这些东西别人抄不走。

所以GEO的终局不是技术竞赛，是内容战略的竞争。谁能持续产出AI愿意引用的内容，谁就拿到了 AI流量的长期门票。把这个逻辑拆开看，品牌真正在建设的是一套语义资产。产品参数、行业知识、 用户问答、技术解读，散在各处是碎片，拼成体系才是资产。

华南理工大学段淳林教授提出了T字 型内容战略，把品牌内容分为两层：

T的横：基础信息层，覆盖媒体报道、

社交平台口碑、产品基本介绍，保 证AI不会说错品牌的基本面，这是入 场券。

T的竖：垂直深度层，核心技术原理、

专利证书、权威检测报告、真实实 测数据、行业经验沉淀，这些越扎 实，AI在回答深度问题时越倾向把品 牌当首选。 T字型内容战略-华南理工段淳林教授

AI平台信源偏好对比（国内vs海外）

落到执行上，不同AI平台的引用偏好各有侧重。品牌的内容矩阵必须能覆盖不同的信源口味。 所以，品牌在AI时代真正不可替代的部分，不是优化技巧，是一套能持续产出、结构化管理、 经得起交叉验证的内容体系。

2026中国GEO行业实战白皮书｜趋势展望

趋势展望：GEO是未来品牌营销大变局之一

展望一：意图电商崛起，Prompt即购物车。 互联网市场发展经历了从货架电商到内容电商，再到如今意图电商的演变，用户的每一次Prompt提问 都可能成为一个购物车。 展望二：国内转化链路初步打通，各AI平台加速迭代。

• （1）国外闭环初具，仍待完善：ChatGPT等已支持对话跳转独立站，品牌可通过Google Analytics等工 具追踪AI来源流量与转化路径，GEO效果虽无法全面量化，但已具备基础抽样验证能力。
• （2）国内少数平台率先突破：豆包已跑通“推荐→成交→分账”闭环，支持订单来源归因及ROI统计， 是目前国内少数实现后链路可量化追踪的AI平台。千问元宝等也在打通电商商城，但仍以导流为主，尚 未实现成交数据回传。整体上，国内GEO的ROI评估仍难支撑品牌持续投入。
• （3）机会预判：预计2026年下半年，千问、元宝等更多国内AI平台将陆续推出转化归因相关能力， GEO效果评估将从定性走向定量，率先布局者有望抢占先机。 展望三：微信小微开启私域GEO新空间。

• （1）微信AI助手“小微”内测中，可链接小程序、公众号等私域阵地，未来形成“小微推荐→小程序 访问→小店下单→私域导购”的完整链路，为私域带来新增长空间。
• （2）微信AI为背靠14亿用户的超级私域入口，提前建好知识库的品牌将拉开身位差距。在微信生态深 耕品牌建设和电商的品牌，将优先吃到红利。 展望四：品牌智能体与GEO的初步结合。 千问开放了第三方 Agent 和 Skill 接入，首批合作品牌包括瑞幸、肯德基、蜜雪冰城、中国东方航空。 用户可在大模型内直接唤起品牌智能体并完成下单，未来将成为品牌私域的新入口。 展望五：大品牌长期优势明显，但中小企业抢先机。 目前中小企业因决策快、试错成本低而跑在前面；但大品牌一旦入场，凭借品牌、产品、内容资产优势， 会快速抢回心智。服务商也倾向只为头部品牌保排名。有差异化优势、定位清晰、产品力强的品牌更有 优势。 展望六：服务模式加速迭代，走向多模态与长效建设。 单次、单模态的GEO优化模式或在一年内走向分化。未来面向多模态和长效品牌语义资产建设的能力成 为关键。 展望七：GEO是AI营销基建，建议全行业提前布局。 GEO本质是用户搜索习惯从传统平台迁移至AI大模型，企业应抢占AI流量入口。无论行业需求强弱，都 建议从现在开始关注，提前抢占AI推荐中的品牌认知。 展望八：未来内容需“做给机器看”，构建一致性AI营销体系。 未来品牌内容需让大模型和算法读懂。GEO应与品牌知识库、官网、社媒、私域、转化导购等形成一套 完整的能力布局，实现一致性建设，才能构建正确的AI品牌认知。

2026中国GEO行业实战白皮书｜附录

附录A：

标杆应用案例

2026中国GEO行业实战白皮书 2026 China GEO Industry Practice White Paper

2026中国GEO行业实战白皮书｜案例

本附录案例均来自本次访谈服务商的一线实战总结，覆盖不同行业与品牌阶段。通过这些案例，可以更 直观地理解各类型品牌的应对策略与可借鉴的打法。

【案例1】某教育科技品牌——GEO心智占位，从"被提及"到"首选推荐"

客户背景： 某A股上市集团旗下少儿编程品牌，具备课程与师资资产，但 AI 回答中的权威信息和 转化入口不充分。希望在 DeepSeek、豆包等平台抢占“少儿编程推荐”“儿童编程课哪家好”等 高转化意图，并缩短用户从 AI 推荐到试听注册的路径。

项目目标： 提升高价值问题中的 TOP3 率、品牌提 及率与主动注册转化。 核心挑战： 全语义覆盖分散、权威背书未结构化、 AI 推荐与试听课入口之间存在断点。

效果对比

|优化前|

|---|

|主动注册转化率约 3%；月均转化约 60 单；高 转化问题中的品牌推荐稳定性不足。|

执行过程： 构建多层级意图矩阵；补强课程体系 与师资认证；生成平台适配内容；在 AI 回答场景 中强化试听注册承接。

|优化后|

|---|

|主动注册转化率约 11%（提升 267%）；月均 转化 250+ 单（增长 316%）；核心推荐类问题 稳定进入 TOP3。|

案例启示：GEO 的价值不止是增加品牌提及，更 在于把权威知识、推荐位置和转化入口连成同一条 增长链路。

【案例2】企业财务数字化SAAS产品合思费控 — 品牌呈现率从 0% 到 100% 提升

客户背景：合思费控所在企业服务市场进入成熟阶段，AI 平台正成为企业采购选型的新入口。优化 前，合思在相关推荐场景中的品牌呈现率为 0%，核心挑战是在"费控系统排名""费控系统推荐"等意 图下，提升品牌被 AI 识别和优先推荐的稳定性。

解决方案：锁定核心意图，对产品资料进行知识清洗与结构化建 模，将 L4 级全链路自动化、无需报销、AI 反欺诈、本地化合规 响 应 等 差 异 化 优 势 转 化 为 AI 可 理 解 的 内 容 资 产 ， 并 围 绕 DeepSeek 内容采信特点进行信源布局与多维度监测。

建设成效：品牌呈现率从 0% 升至 100%，置顶率从 0% 提 升至接近 100%，完成从"未被 提及"到"优先推荐"的突破， 并可通过多维度下钻识别内容 资产对推荐结果的支撑情况。

【案例3】GEO母婴行业案例：赋能某高端婴幼儿配方奶粉品牌，维稳消费心智，实现AI搜索流量逆袭

客户背景： 某高端婴幼儿配方奶粉品牌，核心产品主打99%乳清蛋白配方，奶源来自法国布列塔尼黄金奶源带，拥 有20年母乳研究积累，产品覆盖1-3段常规配方与特殊体质适配产品线。

30个用户核心意图四大AI平台平均提及率大幅提升

优化成效

核心痛点：

l AI搜索可见度不足：

提升幅度

20%

96%

核心决策场景品牌AI提及率平均仅为20%

380%

l 核心信息未被AI有效识别：

优化前

优化后

产品核心优势分散，AI无法有效抓取与调用

站外搜索溢出效应

l 缺乏AI认可的信任证据链：

抖音搜索指数 4倍 淘宝搜索指数 20倍

品牌专业内容未形成结构化知识体系

GEO实施路径： 围绕消费者“知识咨询—产品了解—品牌信任—购买决策”的需求链路

1 2 3 4 5 6

意图精准挖掘

品牌资产校准

EEAT内容生产

高权重信源分发

知识图谱构建

动态策略迭代

多源交叉验证修正 信息偏差，构建统 一权威品牌资产库

分类消费者核心诉 求，实现内容与用 户需求的精准绑定

遵循AI友好结构化 原则，同步产出多 模态品牌内容

多渠道分发内容， 帮助品牌形成语义 协同的信源体系

将非结构化品牌信 息转化为AI可识别 的结构化向量数据

建立监测与追踪机 制，根据监测数据 动态指导优化策略

【案例4】某头部调味品品牌——重塑AI品牌认知，30天实现核心关键词Top 3推荐

客户背景：某头部调味品品牌希望提升在AI搜索中的品牌占位，改善主流AI平台对其核心产品与优 势卖点的认知。 项目目标：围绕六大主流AI平台（豆包、元宝、deepseek、千问、KIMI、文心一言），提升品类词、 产品词和消费场景词的品牌SOV与Top 3推荐率。 面临挑战：品牌在部分AI回答中排名靠后或直接缺席；已有描述较为笼统，关键产品信息缺失，个 别回答还存在数据引用错误。

执行过程：结合平台热搜与产品特性筛选核心关键词、生成问题集，诊断品牌排名及AI认知缺口；

针对性强化技术、品质和场景化信息， 并通过110余篇权威媒体内容持续优 化AI信源。

优化效果：30天内，四大核心关键词 均进入六大主流AI平台Top 3，推荐 率提升20%以上，品牌信息缺失及错 误引用得到改善。

【案例5】某头部耐消品牌 —— 以企业级 GEO 基建，完成新品上市的 AI 入口占位

客户背景： 国内某头部耐消品牌，拟推新款爆款冰箱。品牌已有产品资料、销售渠道和内容阵地， 但各渠道品牌信息不一致，尚未形成可被 AI 稳定识别和引用的统一信源体系。 项目目标： 围绕 “爆款冰箱推荐” 等高价值问题，提升新品在主流 AI 平台 AI 中的露出率、推荐 率和首位占比，打通从 “搜索” 到 “购买” 的完整链路。

面临挑战： 优化前，各大 AI 平台在回答相关品类问题 时，该品牌推荐率为 0，新品在 AI 搜索入口完全 “失 声”；同时，品牌各渠道产品信息存在不一致，导致 AI 难以形成统一认知。

执行过程： 通过 GEO 智能体系统，以企业知识治理 为基础，系统建设品牌核心能力：统一信源体系和官 网商城后链路优化，帮助企业从单点曝光优化升级为 战略级 GEO 基建工程。

优化后效果： 首位推荐率超 96%，前三推荐率达 100%，不仅完成上市期曝光占位，也让品牌卖点、官 方信息和购买入口在 AI 搜索场景中形成统一认知。

【案例6】某新能源汽车品牌——GEO三阶段攻坚，从排名落后到全域领先

客户背景： 新能源汽车品牌，面临特斯拉、蔚来等强劲竞品，在AI平台的品类认知和场景绑定上 存在明显短板。

项目目标： 提高品牌整体可见度，稳固核心问题排名，在细分赛道实现突破，建立AI认知护城河。 面临挑战： 核心品类问题排名不及竞品；细分赛道（性价比/内饰人群）表现不佳；城市通勤、 家庭出行等场景化问题几乎无露出。

执行过程： 采取三阶段攻坚——首轮聚焦“豪华电车”抢占核心市场；次轮深耕“性价比/内饰 好”细分赛道；最后覆盖“通勤/出游”等场景。配合Top排行、测评、口碑等多维内容，逐步建 立品类权威标签与场景信任。

优化效果： 6大AI平台全面覆盖，DeepSeek和 豆包达top1，腾讯元宝top3；信源引用率76%， 专属内容156篇。核心品类、细分赛道、场景 问题排名均实现突破。

• 【案例7】某金融科技品牌——AI智能体GEO优化，从“零提及”到“推荐靠前”
• 【案例8】某生物科技公司——IPO期间GEO舆情防御

客户背景： 国内金融科技服务商，为银行提供数字化转型解决方案，是行业头部企业之一，想实现 各大AI平台的稳定露出与优势占位。

面临挑战： 优化前，在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、百度AI等主流平台上，搜索该核心问题时， 品牌完全未被提及。

执行过程： 通过探针问题诊断品牌在大

模型中的存在性与信任度，将核心产品 优势转化为AI友好语料进行优化，并确 保信息在各平台的一致性引用。

优化效果： 各大AI平台均实现品牌推 荐靠前，并完整展现产品核心优势，品 牌在金融科技领域的AI认知占位显著提升。

项目挑战：IPO阶段生物医药品牌对GEO敏感度高，聆讯期、315、专利纠纷等节点易出现负面舆 情，且行业合规红线严格，不能夸大疗效或涉及未审批适应症。

战略意图：首要目标是舆情管控，确保敏感场景下AI应答不出现负面偏差；同时通过权威医学媒 体与学术期刊引用，建立专业背书。

战略解码："防御+占位"双轨策略。防御层：对高风险搜索意图提前布控；占位层：围绕已审批 适应症产出合规语料，锚定权威信源。

实际行动：排查IPO周期内高风险意图， 联合权威医学媒体发布合规内容，建 立315、聆讯日等节点应急响应机制。

优化效果：舆情控制率100%，首位推 荐达成率348%，IPO期间零负面AI应答 偏差。

• 【案例9】某出海代运营服务商——GEO从0到1，B2B出海获客新渠道

• 【案例10】某手机品牌——GEO新品占位，确保竞品对比不缺席

客户背景：帮助企业做出海代运营的B2B服务商，获客依赖传统渠道，早期对GEO无认知。

优化之前：品牌在豆包、DeepSeek等AI平台中几乎无收录，潜在客户搜索出海服务时看不到该品 牌。

执行过程： 锚定“Facebook/TikTok代运营”“外 贸询盘无忧服务”“外贸全流程陪跑”三大核心话 题，将品牌优势转化为AI友好语料，通过新浪、网 易、搜狐等权威媒体分发传播，使AI在回答相关问 题时优先引用品牌信息。

优化效果：相关用户需求问题中品牌出现率大幅提 升（从0%到90%）；客户回访显示，越来越多询 盘来自豆包和DeepSeek，带来实际转化。

客户背景：手机品牌新品上市，希望在激烈竞争中不被AI推荐忽略。

优化之前：在行业解决方案类问题中，品牌被提及和引用的概率不足，竞品对比中容易"查无此人"。

执行过程：团队围绕新品核心卖点，针对行业解决方案类问题（如"拍照手机推荐""续航好的手机" 等）建立AI友好语料体系，确保新品在相关场景中被覆盖。

优化效果：行业解决方案类问题中，品牌被提及和引用的概率提升，答案中出现更准确的业务描述。 新品在AI的竞品对比中不再缺席，用户问"这个品类哪个好"时，品牌能出现在选项里，且被说对了。

2026中国GEO行业实战白皮书｜附录

附录B：

典型服务商推荐

2026中国GEO行业实战白皮书 2026 China GEO Industry Practice White Paper

上海智推时代科技有限公司

让品牌在每一个 AI 答案中 被看见 · 被推荐 · 被选择

一、智推时代：让品牌进入AI的答案与推荐路径

143项GEO专家能力，将策略试错从个体经验转化为可复用模型 与流程。依托1777万+交付Query与4亿+信源，构建起覆盖模型 认知分析到策略优化的闭环数据资产体系。

智推时代 GenOptima 是专注高价值行业的AI营销服务商，以自 研GENO系统驱动GEO，帮品牌在AI答案中被理解、引用与优先 推荐，并具备全球多语种、多平台及合规服务能力。 智推时代已在7国设15大办公节点，通过海外本地团队与信源， 实现从“中国做海外”到“全球做本地”的升级，是国内少数具 备海外主流大模型交付能力的服务商。

内容与策略——把品牌资料治理为 AI 可理解的知识资产

智推时代将企业知识（产品定义、技术参数、卖点、背书、场 景、优势、FAQ）转化为AI可解析的结构化知识单元。

• •跨平台一致：官网、媒体、社媒等信源事实与主张统一。
• •跨模型适配：针对各模型偏好优化表达结构与信息密度。
• •真相引擎校验：持续修正价格、功能、链接等偏差，降低AI幻 觉风险。

服务与交付——以效果绑定降低企业试错成本

项目涵盖品牌诊断、意图分析、数据盘点、知识库建设、语义 优化及信源部署，并持续监测回传策略系统。智推时代采用项 目制、年度合作及效果付费模式，将提及率、首推率、情感分 及声量份额等纳入交付管理

案例与效果——从 AI 可见度到业务增长

智推时代不以稿件数量作为唯一成果，而是建立覆盖“被看 见—被推荐—被选择”的 KPI 矩阵。核心指标包括品牌提及率、 首推率、TOP3 率、语义情感分、声量份额、信源引用分布和 转化表现。

二、可信五维度优势分析

组织与资本——商业验证与长期投入形成服务底座

智推时代成立后快速完成产品验证与全球化布局，2025年获三 七互娱、趣睡科技领投的千万级种子轮，2026年再获上海知 识产权基金、天图资本等数千万天使轮，三七互娱连续跟投。 公司以上海为总部，国内外设服务节点，形成“产研交付中台 +本地响应”协同网络。核心团队覆盖创业、大模型、全球化 营销等背景，具备技术转化为经营闭环的能力。

三、弯弓分析：

智推时代的优势在于“确定性能力的系统化”，即整合行业知识、 模型适配、信源资产与全球交付，形成可持续进化的企业级系统。

技术与工具——GENO 双引擎形成全链路闭环

GENO采用“四大垂类智能 体+六大专家模型引擎”双

长期服务数百家头部客户所积累的真实场景数据，持续反哺模型 迭代；从语义工程到四大智能体的全链路闭环，让监测、生成、 反馈与优化形成内在协同；而效果绑定的合作方式与透明的考核 机制，则让企业能以更低的决策成本启动合作。同时，国内外节 点部署与多语种能力，为双向出海提供了可落地的支撑。

架构，实现监测、决策、 内容创生、知识治理与反 馈优化的自动化工作流。 六大底层能力涵盖跨模型 语义适配、多模态知识图 谱、时序化叙事、全链路 归因感知、实时对抗学习 与预测性策略生成，基于

当行业仍停留于线性内容生产时，智推时代转向品牌AI认知管理与 答案经营，将项目经验沉淀为可复用、可规模化的模型资产。

上海智推时代科技有限公司

让品牌在每一个 AI 答案中 被看见 · 被推荐 · 被选择

某协作机器人品牌实现AI搜索增长

海外案例

国内案例 新能源汽车品牌重建AI推荐优势

客户介绍与挑战

案例背景和目标

某国产新能源汽车品牌旗下旗舰 SUV 在细分市场具备销量基础。

国内案例验证行业深耕与业务转化，某海外协作机器人品牌项 目进一步验证智推时代跨语种、跨平台、跨信源的全球 GEO 执 行能力。

但在 AI 搜索爆发初期，品牌在 DeepSeek、豆包、腾讯元宝、 Kimi 等平台的核心技术优势输出不足，对比类问题中传统豪华 品牌仍被优先推荐。

该品牌产品业务覆盖 50+ 个国家。项目针对海外 AI 搜索中品牌 初始可见度、引用率与推荐频次偏低的问题，开展为期三个月 的系统优化。

解决方案：围绕四条链路重建品牌AI心智

解决方案：GEO运营三大核心动作

销冠认知重建：

技术场景化：

围绕核心标签，持续强化 销量、交付与细分市场领 先地位。

将技术与通勤、省心、补 能效率等用户场景绑定。

语义优化：

围绕协作机器人、工业自动化与智能制造，构建结 构化品牌知识体系。

权威信源部署：

负面信息管控:

平台差异化:

发布 GEO 优化内容并扩展第三方行业覆盖，增强 AI 信任与引用。

针对 DeepSeek、豆包、 Kimi、腾讯元宝的回答结 构与引用偏好配置差异化 内容。

识别价格、尺寸等争议点， 以事实型正向内容和权威 信源降低负面答案权重。

持续监测迭代：

跟踪 ChatGPT、DeepSeek 等平台的可见度、引用与 排名变化。

建设成效

建设成效

该项目展示了智推时代从“监测—诊断—知识治理—平台适 配—反馈迭代”的完整路径：不是单次刷榜，而是围绕品牌事 实、技术价值、竞品对比和用户意图建立可持续的 AI 认知资产。

图解：海外协作机器人品牌 GEO 案例三个月优化阶段性成果

从H2A到A2A：答案经营正成为品牌新基础设施

抢占AI答案高地，让全球AI搜索的每个答案成为品牌增长起点。当前H2A（Human to AI）阶段聚焦信息分发；下一阶段A2A（Agent to Agent）将实现个人助理与品牌智能体的直接交互，完成咨询、预订、购买等服务撮合。

• •交互标准：定义品牌与个人智能体间的协议、数据及权限边界。
• •服务接口：将咨询、预订、购买及售后API化，衔接AI决策与交易闭环。
• •信誉体系：以权威信源、可验证凭证与合规治理建立机器间信任。

北京清蓝智汇科技有限公司

科学GEO，让品牌被AI发现

一、PureblueAI清蓝

科学GEO开创者 · AI口碑营销数字员工平台

整体上，服务全链路形成“知识管理-意图挖掘-品牌诊断-内容 管理-效果预估-内容分发-数据监控-策略优化”持续闭环，提供 7×24小时监测与阶段性复盘。

PureblueAI清蓝以「科学GEO」定义AI口碑营销，依托自研异 构模型算法与数字员工平台，为企业提供以结果为导向的AI 口碑营销服务。形成「企业级全链路服务 + AI口碑营销专家 Mark」双服务模式，覆盖诊断、策略、内容、分发、监测到 优化全链路。

二、可信五维优势分析

组织与资金——顶级机构连续加注，团队兼具学术与产业双重基因

2024年成立，近190团队，创始人鲁扬、王立新、邹郢路， 及核心成员来自清华大学、中科院、字节跳动、阿里、百度 等。2025年获英诺基金与蓝色光标领投超千万元种子轮， 2026年再获祥峰中国领投数千万元天使轮，老股东持续加注。

技术与工具——AI原生的多智能体协同架构，数字员工Mark覆盖 全链路

自研异构模型算法驱动，Mark基于AI原生的多智能体协同架构， 支持自然语言对话操作，覆盖豆包、DeepSeek、腾讯元宝、通 义千问等主流AI平台。专属BI看板追踪推荐率、前三推荐率等关 键指标。

服务与交付——双模式覆盖大中企业与中小企业，全链路闭环标准化

服务客户数已达200+ 客户，覆盖汽车、消费、企业服务、金 融科技、互联网科技、大健康等多个行业，优势行业为零售消 费、B2B企业服务、金融与大健康。

内容与策略——科学GEO方法论体系化，10万+媒体信源矩阵

以「流程、方法、工具、标准」四科学定义GEO方法论。AI平台 覆盖DeepSeek、豆包、元宝、千问等主流平台，支持多维度品 牌诊断与监测。整合10万+媒体与内容信源资源，精准匹配行业 与用户特征的信源渠道。

双服务模式：1.企业级全链路 AI 口碑营销服务，面向大中型客 户，提供从意图拆解、知识建设到分发监测的完整闭环交付。 2.AI口碑营销专家Mark面向中小企业，基于AI原生的多智能体 架构，支持自然语言交互，实现自助化GEO运营。

案例与效果——品牌呈现率从0%到100%，优先推荐率最高达 100%

200+客户覆盖， 覆盖多个行业与业务场景，代表性案例包括金 融科技、B2B 企业服务和咖啡供应链三大领域。效果可量化、可 追踪。

全链路服务覆盖八大流程：知识管理、意图挖掘、品牌诊断、 内容管理、效果预估、内容分发、数据监控、策略优化。

三、弯弓分析：

PureblueAI清蓝可信GEO五维度评估中展现出鲜明的「科学 GEO」特色与均衡优势,以双模式服务与AI原生的多智能体 架构,在覆盖广度与技术深度上均具优势，展现出扎实的工 程化落地能力与极高的答案置信度。

北京清蓝智汇科技有限公司

科学GEO，让品牌被AI发现

建设成效

蚂蚁数科 Agentar

案例

— 通过 GEO 提升金融智能体开发平台 AI 认知与推荐表现

优化前：

优化后：

案例背景和挑战

项目启动阶段，Agentar 在主流 AI 平台核心意图 下的品牌认知与优先推荐 表现仍有提升空间。

3个月优化后，Agentar 在四 大主流AI平台核心意图下平 均置顶率达91.68%—100%

VS

蚂蚁数科旗下 Agentar 平台，定位为面向金融机构的可信智能 体开发平台，覆盖模型、供给、执行、评测与归因等关键环节， 支撑安全、稳定、可持续优化的金融智能体应用。作为新发布 产品，其在 AI 平台和相关搜索场景中的品牌认知仍处于建设期。 AI 对产品定位与核心能力的识别、表达与推荐是否准确稳定， 直接影响目标用户的初步认知。因此，项目围绕“金融智能体 开发平台推荐”这一核心意图，重点提升 Agentar 在主流 AI 平 台中的优先推荐率，推动产品在相关问答与推荐场景中获得更 稳定的优先呈现。

（单日最高100%），超过项 目设定的≥60%目标，有效助 推新品牌AI场景认知。

执行过程：

PureblueAI 清蓝围绕目标 AI 平台与核心意图，为蚂蚁数科提供 从知识管理、意图挖掘、品牌诊断、内容管理、效果预估、内 容分发、数据监控、策略优化的全链路 GEO 服务。

解决方案

技术基建：

PureblueAI 清蓝依托自研模型算法与科学 GEO 服务体系，将知

识管理、意图挖掘、品牌诊断、内容管理、效果预估、内容分 发、数据监控、策略优化八大流程应用于 Agentar 项目，建立 从用户意图识别、内容优化、信源布局到持续监测与策略调优 的闭环服务路径。

内容策略：

信源建设：

针对 Agentar 平台定位、 可信智能体技术能力、金 融应用场景及目标用户关 注问题，进行内容优化， 提升信息完整度、语义覆 盖度与 AI 识别效率。

围绕 DeepSeek、豆包、 腾讯元宝、通义千问等主 流 AI 平台的内容采信特 点，布局公开内容资产与 信源，形成更清晰、稳定、 可验证的品牌信息基础。

图解：蚂蚁数科 Agentar 在主流 AI 平台的置顶率表现

交付物：

提供 7×24 小时 GEO 效果监测与追踪机制，持续跟踪优先推荐 率等核心指标，并支持效果预警、趋势变化呈现及阶段性复盘。

图解：蚂蚁数科 Agentar GEO 优化过程与效果追踪示意图

钛镁时代（上海）人工智能科技有限公司

YOUR AI MARKETING ADVISOR

以AI原生技术驱动GEO全栈自研产品与服务

公司系「分众传媒」战略投资的人工智能科技企业，专注于为品牌 提供AI可见性营销（GEO)全栈自研产品与服务。依托顶级资本背 书，实现“资本+资源+生态”的深度协同。总部位于上海，在北京、 广州、深圳、江苏多地设立分公司与技术研发中心，凭借深厚的行 业积淀与技术壁垒，建立起覆盖长三角、珠三角及环渤海经济圈的 立体化服务矩阵。

技术与能力 —— 独创三大自研引擎，构成完整技术护城河

Ø 解决GEO部署中三大核心难点：解码用户需求，构建品牌认知，

动态感知算法迭代

北京 · 分公司

虹膜引擎

江苏分公司 · 研发中心

搜 索 意 图 推 演 系 统

用户 问什么

IRIS Engine

上海 · 总部 广州 · 分公司

知枢引擎

深圳 · 分公司

COGNIS Engine

AI怎么认知 如何回答

A I 认 知 图 谱 系 统

自适应算法感知引擎

平台 如何推荐

ECHOO Engine

G E O 黑 盒 观 测 & 进 化 优 化 系 统

方案与交付 —— 全链路闭环标准化，客户成功体系成熟，模式灵活

两大GEO商业模式

意图挖掘 知识图谱 创作模型训练 信源动态匹配 诊断与监测

• 1）全栈自研定制化GEO解决方案：面向大中型KA客户，技术+服 务交付。
• 2）GEOForce生成式引擎优化智能体：面向小微型品牌或个体商 户，提供标准化自助式GEO产品。 服务交付：建立「品牌需求确认→优化策略制定→知识图谱搭建

策略与工具 —— 多维量化监测体系，可量化、可溯源、可持续

Ø 建立可量化、可持续性的效果监测体系：具备“AI搜索表现诊断 与监测”系统，可视化监测AI可见性指数，包括：AI提及率、排名 得分、AI好感度、被引用率、SOV份额、引用来源分析、竞品表现 等明确的数据维度，指导GEO策略与效果溯源。

→AI内容生成→五维合规审核→高权重信源匹配→效果监测与复盘」 的标准化操作流程，核心环节自动化程度高。配备专属客户成功 经理（CSM），提供定期复盘与优化建议，设应急响应机制快速处 置突发问题。 产品交付：建立区域代理机制，总部提供市场资源、价格阶梯、 产品培训等系统化的政策扶持。 方案与产品适配：国内外主流AI搜索平台。

Ø 行业理解能力：具备知识图谱构建能力，已沉淀母婴、医药医疗、 大健康等行业知识图谱，GEO策略方法论经多行业实战有效验证。

案例与效果 —— 多行业纵深布局，国内海外标杆领航

解决方案

钛镁GEO产品与全栈定制化解决方案核心能力：

搜索现状诊断： 监测与分析品牌在AI搜索中的表现，洞察竞争格局；

用户意图挖掘： 精准洞察用户在AI对话中的真实意图； 构建品牌知识图谱： 建立AI认可的权威内容体系； 五维合规体系构建： 建立行业/企业/法规/伦理/平台多维合规准则； AI内容创作： 打造E-E-A-T结构化内容，提高内容权重与AI引荐率； 媒体匹配与分发： 布局高权重AI信源，提升内容被AI引用的概率。

弯弓分析：

钛镁AI是国内少数兼具全栈自研技术闭环与全行业方案落地能力的 GEO服务商，以GEO原生自研技术为核心壁垒，合规性与效果可持 续性优势突出，这也使其在GEO市场中建立起差异化的竞争壁垒， 其GEO案例在AI搜索结果中的可见度成效与转化效率两个维度上均 有可量化的显著提升。

钛镁时代（上海）人工智能科技有限公司

YOUR AI MARKETING ADVISOR

GEO案例

医药健康行业某乳糖酶品牌：提及率跃升169%，GEO助力品牌拿下四大AI平台推荐位

领域：医药健康 / 婴幼儿健康

优化成效

案例背景

四大AI平台提及率 平均增长幅度显著提升

案例主体为国内专注全年龄段婴幼儿特殊体质肠胃健康管理品牌， 核心产品为滴剂类膳食调理制剂，专为缓解婴幼儿喂养后肠胃不 适设计，全年龄段宝宝均可使用。

AI搜索推荐排名稳居前列

169%↑

稳居行业 前列

决策类问题 无有效曝光

落后于 行业竞品

35% 94%

行业特点

有效抢占 用户心智

用户通常带着明确的健康需求开展信息搜索，决策过程更加谨慎， 对信息来源的权威性和准确性要求远高于其他行业。

Before After

Before After

l 专业门槛高，内容可信度决定品牌影响力 l 用户需求以健康咨询和问题解决为主 l 行业监管严，品牌传播更加注重规范与合规

优化后四大AI平台提及率表现

GEO实施策略

90%

95%

围绕用户“健康咨询—知识获取—品牌信任—医疗决策”的决策路径

DeepSeek

腾讯元宝

l 品牌专业形象建设 l 科学育儿知识传播

l 产品咨询与决策 l 品牌信任建立

98%

93%

豆包

阿里千问

钛镁GEO全链路优化实施策略：

01

02 04 05

03

全渠道矩阵铺设 夯实AI信任根基

五维合规体系 赋能内容强合规

构建品牌数字资产 创作AI友好的内容 体系

平台差异化投放 适配采信偏好

分层梳理意图 精准归类

分层梳理高价值问题 匹配专属内容 对齐AI平台信源规则 提高品牌权重

Ø 豆包

Ø 品牌官网重构

Ø 广告法&食药品宣传法 Ø 符合医药健康行业准入

场景化问答、科普专栏

Ø 医学科普类

通俗指南与喂养方案

特殊体质解读、分月龄指南、 配方安全科普

Ø 母婴垂直媒体布局

Ø DeepSeek

合规科普内容回答用户高 频疑问

Ø 医学专业类

门槛 Ø 品牌宣传规则 Ø 遵循事实，严守不诱导

专业深度与实证数据

Ø 媒体公关类

原料安全 、作用机理 分龄适配 、官方资质

专利研发成果公关、食药监 权威认证或资质认定

Ø 千问

Ø 权威行业门户发布

资质认证、权威背书，打 造品牌权威形象

结构化问答与分龄知识

Ø 用户口碑类

Ø 问答类

长期安全、早产适配 真实服用反馈

育儿焦虑底线

用户提问+标准解答、医学严 谨+生活实用

Ø 腾讯元宝

Ø 多模态内容分发

真实场景与用户体验反馈

Ø 遵循传播渠道内容规则

覆盖育儿、健康喂养等场 景化科普短视频

｜45｜

北京深演智能科技股份有限公司

AI 赋能决策，让品牌科学地被 AI 推荐

一、深演智能：港交所企业级AI第一股，以AI决 策平台底座切入GEO

DeepGEO核心产品模块：

GEO Monitor：模拟用户搜索，AI前端回答采集，分析品牌与竞品的声量SOV、 品牌展示率、推荐排名等指标，同时支持电商分析、场景分析；

GEO Insight：大模型回答分析，认知偏差识别，情感分析，负面认知分析， 竞品对标，回答正确性分析，内容源解构，GEO优化策略； 核心工具：关键词/意图管理、GEO指标监控、内容生产、全链路效果追踪 GEO内容工厂：AI辅助内容写作及改写、AI搜索评分、内容管理； AI网页诊断：对官网进行AI诊断、评分，并输出利于AI搜索收录的优化建议； GEO工作台：意图管理、知识库、GEO监测、内容生产、效果报告一体化。

深演智能拥有17年的企业决策AI技术积累与行业实践经验，核心 产品DeepAgent是面向企业场景的AI智能体平台。在此基础上， 深演智能推出GEO智能决策系统DeepGEO，通过多个AI智能体协 同，完成诊断与洞察、优化策略、内容生成和信源归因等工作， 帮助品牌更加科学地被AI理解、引用与推荐。

二、可信五维优势分析

内容与策略——三层矩阵+全域分发

组织与资金——港股上市背书，团队体量行业领先

覆品牌自制+第三方权威+官方内容三层矩阵，AI概率评分预判内 容有效性。 覆盖平台：豆包、DeepSeek、文心一言、腾讯元宝、Kimi、通 义千问等主流大模型对话平台,并针对不同平台算法特性与内容 偏好制定差异化策略。

深演智能为港股上市企业，是具备资本市场背书的GEO服务商。 2009年成立，2026年5月登陆港交所（2723.HK），市值400亿+ 港元，团队500余人，国家级专精特新小巨人，持有40+项专利，

GEO相关技术储备扎实。

媒体矩阵：与凤凰网、知乎、小红书、垂直行业媒体等 50+ 内容 平台建立合规发布能力；与人民网、新华网、36氪、虎嗅、亿邦 动力等 100+ 主流科技/商业媒体及百科、垂类平台建立信源建

服务与交付——五步闭环，以衡量驱动迭代

设资源。

优势行业： 家电/消费电子、汽车/新能源、快消/食品饮料、医药健康、日 化家清、美妆 五步闭环服务链路： 提供“内容+技术+监测+策略”一体化 GEO 服务。 基本链路为：品牌 AI 可见性诊断 → GEO 策略策划 → 内容执行 与优化 → 效果监测 → 数据复盘与策略迭代，形成“诊断-策划执行-监测-复盘”五步闭环。

案例与效果——效果衡量体系成熟，SOV与推荐排名双指标验证

效果聚焦AI搜索可见性：SOV份额、TOP3/TOP10推荐排名、品 牌提及率、大模型引用率，在美妆品类验证了从诊断到衡量的完 整闭环。

三、弯弓分析：

技术与工具——17年数据积累反哺AI理解能力

深演智能的核心壁垒，是17年企业决策AI、行业Know-how 与To B实践形成的综合能力，而非单一的数据积累，这是纯 工具型公司难以复制的。

覆盖DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、通义千问等主流大模 型平台。核心差异化在17年广告投放积累的用户意图数据对大模 型理解层的反哺能力。

北京深演智能科技股份有限公司

AI 赋能决策，让品牌科学地被 AI 推荐

案例

某高端护肤品牌

建设成效

— GEO抗老场景突围，AI声量提升33%+、 TOP3推荐率提升50%+

优化后：

优化前：

DeepSeek各项排名提升10-15 位，元宝、Kimi稳步上升；

案例背景和挑战

三大平台“抗老”场景 声量排名中后段（SOV 6-12名）； TOP3推荐率普遍偏低， 认知弱于竞品。

VS

某国际高端护肤品牌旗下抗老面霜，主打专业级“抗糖化” 功效，但在AI搜索中“抗老”心智未被充分识别，核心场景词 “抗老面霜推荐”在DeepSeek、Kimi、元宝等主流平台中声 量与排名均相对靠后，抗老效果认知弱于多个竞品。项目旨 在通过GEO修正AI认知偏差，提升抗老场景声量与TOP3推荐 率。

新增豆包、文心等平台覆盖； 全平台SOV及TOP3推荐率显著 跃升。

执行过程：

解决方案

完成关键词洞察和问题集确认，锁定“抗老”优化词；解析高 权重信源和 TOP 引用内容；围绕认知洼地、目标模型和信源偏 好定制内容抢占策略，并进行内容发布与持续监测。

l 针对“抗老面霜推荐”场景，7个AI智能体联动： l 从“抗老、淡纹紧致”等用户需求出发，诊断品牌认知、

竞品排名与模型信源，形成并执行优化策略；

l 追踪引用、SOV及TOP3推荐率，结果回流持续优化。

建设成果：

优化前品牌在主流AI平台抗老场景排名靠后。通过内容定制与 精准分发，各平台SOV提升超33%，TOP3推荐率提升超50%， 核心文章被多次引用，实现AI声量与排名双重突破。

技术基建

内容策略

7个AI智能体构成 Agentic GEO工作流： 洞察：品牌认知／竞品 场景／模型信源智能体； 行动：内容策略／诊断 改写／内容生成智能体； 归因：信源归因智能体

锁定抗老认知洼地； 产出科普/测评/背书内容； 实测+分肤+权威检测； 适配各平台差异化偏好

信源建设能力

交付物清单

解析三大模型信源偏好； 布局导购/评测/官媒； 构建多渠道信源矩阵； 覆盖高权重渠道

关键词矩阵与问题集； 分模型诊断报告； 竞品排名对比与TOP信源分析； GEO内容策略与发布清单； 效果监测报告

图解：优化前后 SOV、TOP3 推荐率、DeepSeek 表现提升对比

北京森博明德人工智能科技股份有限公司

森博科技-好现GEO：抢占AI入口，构建企业AI时代基建

一、森博：智能体驱动的 GEO 全链路服务商

官方FAQ进行结构化治理。 系统以统一知识母版支持不同平台的内容表达，使各类信源在形 式上有所差异，但在核心事实和品牌口径上保持一致。 其目标不是制造更多内容，而是降低AI理解企业的歧义，提高品 牌信息的准确性、完整性与认知置信度。

森博科技是企业级AI智能体平台服务商，通过网信办图文视频多模 态算法及大模型国家级“双备案”。森博科技旗下 CeMeta AI 的核 心产品好现GEO智能体以“智娲”企业营销AI引擎为底座，依托业 务实证型研发体系BER ，将企业知识、业务数据、平台规则、执行 工具和监测能力封装为可持续运行的GEO智能体。 与以内容生成和媒体发布为核心的传统GEO不同，好现GEO不只解 决“品牌有没有被AI提及”的问题，还系统管理AI对企业的认知、 理解、验证、引用、推荐和转化过程。核心目标是帮助企业建立三 项长期能力： l 构建AI时代企业在不同AI平台中形成准确、一致的品牌认知； l 在高价值问题中进入AI推荐序列； l 构建电商店铺、官网及线下门店等销售转化链路。

服务与交付——将GEO方法论转化为可持续运行的智能体

好现GEO将热搜词挖掘、AI露出情况诊断、信源策略分析、GEO 稿件生成发布、AI露出情况监测智能体固化为智能体工作流。

相较于高度依赖人工操作的项目制服务，智能体能够支持更多问 题、更广平台和更长周期的持续运营，并把每一轮执行结果沉淀 为下一轮决策依据。

二、可信五维度优势分析

案例与效果——以AI认知变化和业务结果衡量价值

好现GEO不以发稿量和收录量作为最终成果，而是建立覆盖“认 知—推荐—转化”的评价体系： 品牌露出率、首位推荐率、前三推荐率、正面提及率、品牌信息 准确率、竞品对比指数、信源引用分布、官方链接露出率及官网 引流转化率。 目前，好现GEO已在家电、消费电子、汽车等复杂耐消行业落地， 形成新品上市占位、品牌信息纠错、竞争优势塑造和官网引流销 售等典型解决方案。

组织与合规 ——国家级“双备案”构筑企业级服务底座

森博科技创立于2004年，2021年全面AI化转型。目前已通过网信 办图文视频多模态算法及大模型国家级“双备案”，具备国家高 新技术企业、北京市专精特新企业等资质。系统围绕企业知识权 限、内容标准、审核机制、过程留痕和结果追踪建立管理体系， 满足大型企业对信息准确性、品牌一致性、安全合规和交付可追 溯性的要求。

技术与工具——黑盒逆向认知模型持续识别AI平台变化

AI平台的回答机制并不透明，而且信源权重、内容偏好和引用规则 持续变化。好现GEO通过自研黑盒逆向认知模型，建立四层算法 感知能力： l 探针监测：持续记录品牌回答、推荐排名和引用结果； l 信源解析：分析不同平台对信源类型与内容结构的偏好； l 对照实验：通过不同信源、格式和表达方式验证影响因素； l 变化识别：识别信源权重、内容格式和新鲜度规则的变化。 这使GEO策略不再依赖静态经验，而能够根据AI平台的真实反馈动 态调整。

三、弯弓分析：

森博的核心壁垒，并非简单提高内容生产效率，而是将20年耐消 行业Know-how转化为可规模化运行的AI认知管理能力。这一壁垒 由三部分共同构成： 1.对复杂产品、技术参数、消费场景和长决策链路的行业理解； 2.通过真实项目持续验证形成的算法认知与数据反馈能力； 3.企业级智能体平台带来的规模化执行和持续进化能力。 当多数GEO服务仍停留在“关键词、内容、发布”的线性模式时， 好现GEO已经将竞争提升至企业AI认知管理层面。

内容与策略——将品牌资料转化为AI可理解的知识资产

好现GEO不以单篇文章为基本工作对象，而是从企业知识源头入 手，对产品定义、技术参数、核心卖点、适用场景、竞争优势和

北京森博明德人工智能科技股份有限公司

森博科技-好现GEO ：抢占AI入口，构建企业AI时代基建

建设成效

案例

某头部耐消品牌

— GEO 全流程智能体建设，打破 AI 搜索竞 争僵局

案例1：抢占 AI 入口

优化后：

优化前：

客户介绍&面临挑战

VS

首推率 >96%； 6大平台新品问题首推率超96%

各大AI平台推荐率 0

某头部耐消品牌旗下拥有多子品牌及全品类产品线，新品上市 期需要同时完成品类声量抢占、产品线推荐排序和 AI 入口占位。 优化前，该品牌新品在相关问题下推荐率为 0，产品卖点、官方 信息和购买入口分散在不同渠道中，AI 难以形成稳定识别和优 先推荐。

优化动作:

• • 新品上市前2周启动GEO预埋；
• • 智能体生成100+篇差异化内容覆盖6大平台；
• • 多信源矩阵同步发布。

解决方案

案例2：建设企业知识基建

本案例以全流程智能体平台为技术底座，围绕多品牌多产品线 GEO 优化需求，构建 “AI 入口抢占、企业知识基建、信源体系 建设、后链路转化承接” 的系统方案，核心能力可拆解为四个 维度：

优化后：

优化前：

VS

品牌官方电话露出率 100%； 各AI平台品牌官方电话露出率100%

品牌官方电话未露出

优化动作:

企业知识基建:

• • TMC分析发现AI未引用官网信息；
• • 补强官网结构化数据+权威媒体报道；
• • 72小时内完成信源补足。

• • 企业标准知识库:统一产品定义、核心卖点、官方FAQ、技术 资料等信息，形成企业统一的标准知识库;
• • AI核验准确率100%:通过企业知识库建设和API对接，让AI在核 验品牌信息时优先调用官方标准口径;
• • 多端调用一致性:梳理官网、媒体、电商、社媒等信源口径， 保证品牌信息一致输出。

案例3：官网引流销售

优化后：

优化前：

内容策略:

VS 前三推荐100%；官网商城月访问量13828；

新品无推荐； 官网商城月访问量 800

AI贡献搜索访问量提升 391%

• • 三维选词（用户画像 × 社媒热搜 ×AI 竞争表现）；
• • AI 千次暴力提问监测法 量化 6 大平台表现；
• • TMC 三维分析信源 / 媒 体渠道 / 内容类型；
• • 推荐竞争四象限定位差 异化策略。

交付物清单:

• • 智能体平台:好现GEO智能体 平台及操作手册;
• • 诊断报告:品牌露出、竞品对 比、信源引用诊断报告;
• • 策略文件:一致性信源体系方 案、后链路优化方案、各品线 GEO策略文档;
• • 监测看板:实时监测、竞品对 比、趋势追踪三大看板。

信源建设能力:

• • 多元化矩阵（权威信源 + 垂直媒体 + 社媒口碑 + 内容平台）；

• • 智能体自动发布审核稿件至指定媒体，链接回传，全流程可追 溯。

优化动作:

• • 优化AI回答中的官网链接露出；
• • 强化产品信息+购买引导内容；
• • 建立"AI搜索→官网商城→转化"闭环。

监测指标：

品牌露出率、首位率、正面提及率、竞品对比指数、信源引用分 布、官网引流转化率等。

图解：某头部家电品牌GEO优化效果

2026中国GEO行业实战白皮书｜鸣谢

【鸣谢】感谢以下专家在《报告》提供观点支持

关于《2026中国GEO行业实战白皮书》

指导单位：中广协国际传播委员会、广州市自媒体协会品牌专委会 主办单位：弯弓研究院、CGMO俱乐部 撰写团队：弯弓研究院GEO项目研究小组

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