AI搜索时代从GEO到AIBE的品牌新蓝图

中欧AI与营销创新实验室 x Xsignal 联合发布

《GEO白皮书|2026》

Contents

Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


Editor's Voice潮头而立，品牌新篇已启

我们正站在一个历史性的拐点上。

那个我们曾经无比熟悉的、由搜索框和蓝色链接构成的互联网，正在被重构，行业的核心范式正向一个由自然语言对话驱动的新世界演进。当我们的用户、消费者不再费力地敲击关键词，而是直接向AI发出“为我规划一个旅行方案”或“推荐一个适合我们品牌的社媒策略”的指令时，一场深刻的商业范式转移已经来临。

在这场变革中，最显著的冲击是流量入口的重构。传统的“首页排名”战，其基石地位正在动摇，因为AI生成的那个“答案”可能直接改变了用户的探索之旅。这绝非仅仅是营销渠道的增减，而是一场关乎品牌如何被发现、如何被认知、如何被信任的根本性规则的改变。

面对这场变局，许多人的第一反应是寻求新的“技术诀窍”——这正是GEO（生成式引擎优化）的价值所在。它教会我们如何优化内容，以成为AI信赖并引用的“信源”，将竞争从“点击之争”升维至“引用之争”。这本白皮书将深入探讨GEO的方法论，它是品牌在AI新世界赖以生存的战术基石。

然而，如果我们的视野仅仅停留在GEO，便无异于在浪潮中只专注于雕琢一朵浪花，而错过了整个海洋的澎湃。GEO引出了一个更为深邃的战略命题：在AI眼中，你的品牌究竟是谁？是什么？

为此，我们提出“AIBE（AI Brand Equity）”这一核心框架。它旨在为品牌构建一套在AI环境下的新型资产，其金字塔从底层的“可识别性”一直延伸到顶峰的“心智显著性”。构建AIBE，意味着你的品牌不再只是被动地等待被搜索，而是主动地成为AI无法忽视的权威回声。这要求我们从根本上重塑品牌战略。

进而，战略的变革必然牵引组织的进化。当营销人的角色从“内容工匠”转变为AI指挥家与教练，我们不得不思考：我们的组织架构、人才技能乃至核心竞争优势，是否已为这场“人机协作”的终极模式做好了准备？这已远非一个部门级的课题，而是关乎企业整体进化的CEO级议题。

本白皮书，正是我们对上述挑战的系统性回应。我们汇集了前沿的思想、实战的案例与富有前瞻性的框架，旨在为您提供一幅清晰的行动地图。它不仅解答“如何做”（GEO方法论），更致力于探讨“成为什么”（AIBE：AI世界的品牌资产），并最终叩问“如何蜕变”（组织进化）。

我们深信，未来不单单属于那些会使用AI工具的人，更属于那些能围绕AI重构其品牌战略与组织的先行者。希望这本白皮书能成为您在这场伟大进化中的蓝图，助力您的品牌不仅能在AI时代“被找到”，更能深刻地“被铭记”、牢固地“被信任”。

王琪教授

中欧国际工商学院市场营销学教授

中欧AI与营销创新实验室研究主任

中欧×特赞AI与商业创新研究基金执行委员会主席

《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图|GEO白皮书|2026》联合主编


Editor's Voice芳林新叶，GEO大势已至

在生成式AI与多模态搜索迅速崛起的背景下，用户的决策路径发生了根本性转变。传统SEO关注的“排名靠前”正在让位于AI驱动的“答案占位”。在这个新世界里，品牌的可见性不再取决于点击量，而取决于是否被AI引用与信任。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）由此应运而生。它不仅是一套技术方法论，更是一种品牌生存策略：让AI“看见你、选中你、信任你”。

这一白皮书为何至关重要？

在生成式AI驱动的新搜索时代，信息的生产、分发与消费逻辑正在被彻底改写。过去，品牌的可见性依赖于SEO排名与点击率，而今天，AI生成答案正在重构用户决策路径，“被引用”取代“被点击”，成为衡量品牌影响力的新标准。

· GEO是不可回避的趋势：

Google搜索在开启AI Overview情况下，搜索链接点击率下降超过 70%。Gartner预测：到2026年，传统搜索量将下滑约 25%，相应流量将被生成式引擎吸收。

· GEO与传统SEO完全不同：

在新一代检索体验中，点击率和排名不再是唯一标准，AI引用频次成为衡量内容影响力的新指标。GEO已经不是锦上添花，而是品牌存在的最低门槛，品牌必须从“被发现”迈向“被引用与信赖”。

· GEO具备实操性，不是空洞概念：

GEO的方法论包括结构化内容、权威背书、频次监测，以及对生成式平台友好的写作方式等等。这些都是可复制、可量化的策略环节。

"

AI搜索不是在分流，而是在聚合。它让用户停留，让答案更完整，让平台成为注意力的中心。我们不得不面对及应对，就像当年流量和粘性从web端迁移到移动端，不可阻挡，也无法置身事外。

刘震 博士，Xsignal（奇异因子）创始人&CEO

《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图|GEO白皮书|2026》联合主编

”

“SEO是一场关于可见性的游戏；而GEO是一场关于相关性和叙事的游戏。” Dr. Zhen Liu, Founder & CEO, Xsignal 《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图|GEO白皮书|2026》联合主编

本白皮书将为你解答：

1. AI应用趋势洞察：解析AI应用及AI搜索在全球范围的演进趋势；

1. GEO的定义与核心逻辑：系统解读GEO的核心概念以及与SEO的根本性差异；

1. GEO对品牌的价值和必要性：为什么现在是布局生成式引擎生态的窗口期；

1. GEO的监测和优化支持体系：全面介绍GEO执行前必须要经历的五大关键步骤；

1. GEO的实操策略与落地方法：GEO策略的核心执行要素有哪些。

这份白皮书的价值

生成式内容时代既赋予机遇，也提出挑战。品牌必须选择成为“被引用的声音”，而非“被略过的回声”。

本白皮书将引导你通过方法论、策略结构与实践路径，确保你的品牌不仅能“被找到”，更能“被AI引用并信赖”，在生成式时代中赢得第一回合红利：

·认知升级：

你将了解AI驱动搜索的内在运行逻辑，并通过拆解国内AI生态的发展趋势，帮助洞察品牌在生成式时代的竞争格局。

· 机遇捕捉：

白皮书系统分析了GEO带来的长期红利与战略必要性，帮助你判断品牌在AI生态中的风险与机会。

·体系化方法论：

我们首次完整呈现GEO的监测与优化支持体系，涵盖指标解读、引用源分析、用户意图剖析等核心路径。

· 可落地的实操指南：

通过结合案例、指标和策略，这份白皮书不仅提供方法论，还给出可复制的操作指南，帮助企业快速上手。

刘震 博士

Xsignal（奇异因子）创始人&CEO

《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图|GEO白皮书|2026》联合主编

Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


层澜奔腾：AI应用的普及

过去一年（2024.09-2025.09），AI应用进入全球加速期：海外市场在高基数上继续扩张、场景持续外溢；中国在“技术普惠+生态联动”带动下呈现脉冲式放量并快速进入稳态，与海外的体量差距显著收敛。

远洋长潮：持续攀升的高速扩张期

• 截至2025年9月，海外AI应用月活跃用户（MAU）已突破12亿，同比增长 76.7%，表明海外市场仍处于高速扩张区间。

• 趋势显示，2024年初至今海外AI应用市场整体呈台阶式上行：2024年4月与8月先后提速，随后在2025年4月进入新一轮加速期。

• 发展动因：OpenAI在生成式AI技术上的持续突破与全球企业对AI应用的加速拥抱，共同推动了海外AI应用市场的高速增长。其主要体现在：

1. 作为全球AI应用的引领者，OpenAI的模型技术突破成为海外AI应用爆发的技术基础。随着OpenAI在2024年中和年末分别发布GPT-4o（支持文本、图像与音频多模态）和Sora（根据文字描述生成短视频）两款模型，标志着AI不再仅限于文本生成，而是真正向“全媒体助手”进化，引发从企业到个人的应用格局跃升。

1. 同时，AI技术带来的降本增效作用吸引了大量企业布局AI应用。麦肯锡在2025年的AI市场调研中指出，企业在更多业务职能中开始使用人工智能， 71%的受访者表示，他们的组织至少在一项业务职能中定期使用人工智能，越来越多的受访者表示，业务部门使用新一代人工智能（GenAI）创造了价值，内部的成本显著降低。

国内跃潮：由现象引爆迈向稳态竞争

• 2025年9月，中国AI应用月活跃用户（MAU）达到4.9亿，同比增长172.3%，跻身全球增速最快的主要市场之一。

• 趋势上，2025年一季度为关键窗口，随着DeepSeek-R1模型的发布并迅速登顶下载榜，中国的AI应用市场正式进入到“全民尝鲜”阶段，其后月活冲顶企稳，显示用户习惯已形成，增长由爆发转为常态。

• 发展动因：国内AI应用行业在DeepSeek的引领下，不仅在GenAI技术的升级和应用上得到显著突破，同时通过良好的体验设计赢得了广泛认可，吸引了更多投资者的目光：

1. 生成式AI技术的迭代升级带来了模型能力、算力和多模态交互的全面提升，使AI应用能够处理更复杂的数据和任务，进一步拓宽了其应用场景；

1. 同时，通过更直观的操作界面与更智能的功能设计，极大提升了AI应用用户的交互效率与满意度。随着AI在信息检索、购物决策、知识Prompt等场景的渗透，用户依赖度持续攀升，推动了应用规模的快速增长。

中国和海外AI应用2025年9月MAU（月活跃用户规模）&年度增长率海外AI应用月活规模突破12亿，仍保持强劲增长；中国市场增速迅猛，活跃用户数接近5亿。

MAU


127324w

截至2025年9月，海外AI应用的MAU突破 12亿，用户规模基数庞大，反映出AI技术在海外市场的广泛应用和较高的普及程度。

增长率

1. 27%

在突破12亿量级体量下，海外市场的AI应用年度月活数增长超48%，表明市场成熟且仍具显著增长潜力。


MAU 49231w

2025年9月中国整体AI应用活跃用户数突破 4.9亿，用户规模实现大幅增长。

增长率 92.24%

中国市场AI应用年度活跃用户增长率高达 92.24%，显示出极强的市场活力和用户普及速度。

Source：Xsignal数据交互平台AI HOLO（AI全息）数据库时间：2025.1-2025.9


中国及海外市场AI应用整体MAU趋势


“每一个应用都将成为AI应用。” Satya Nadella，微软首席执行官

颠覆式创新：AI搜索

由AI聊天机器人和AI搜索引擎共同构成的AI搜索，已成为AI应用发展的核心引擎。DeepSeek的爆发与生成式AI技术的优化显著提升了AI搜索的交互体验，用户从“搜链接”转向“向AI要答案”。AI搜索正在重塑信息入口，购物推荐成为核心使用场景，品牌传播模式的变革刻不容缓。

大型语言模型兴起加速聊天机器人增长

• 中国市场：2024年年初至2025年第二季度，AI聊天机器人保持稳步增长。截止2025年9月，月活用户已达3.9亿。最显著的增量来自2025年一季度，受DeepSeek-R1模型的引爆和腾讯元宝等应用的加速接入，用户在对话框内即可通过深度思考的大型语言模型获取高质量答案，行业扩张显著提速。

• 海外市场：相较中国，海外月活基数更大，同时增长强劲。2025年第二季度环比+29.44%，月活已超10亿。驱动因素包括一系列大型语言模型技术的升级：如OpenAI于2025年1月发布GPT-4.5（推理能力大幅提升），xAI于2025年2月发布Grok-3并推进DeepSearch智能搜索引擎等。这些技术创新实现了搜索与聊天机器人相结合，显著提升了用户体验和回答质量，带来明显的用户新增与回流。

AI搜索应用正在蚕食传统搜索流量

• 中国市场：2024年1月至2025年6月，AI搜索应用月活由6929万提升至1.06亿，增幅超 50%。增长主要得益于夸克、纳米AI搜索等产品在AI算法优化和多模态交互（如语音、图片搜索）方面的创新，这些创新显著提升了用户粘性。

• 海外市场：同期海外AI搜索应用整体规模稳步抬升，2025年6月总体月活规模达到3.08亿。搜索向AI迁移的趋势已在海外各个人群中逐渐显现，据贝恩公司调查表明，目前约有 60%的搜索在用户未进入其他目标网站的情况下就结束了。

• 相对AI聊天机器人，AI搜索应用的发展相对缓慢，主要是因为聊天机器人推出DeepSearch功能造成的“虹吸效应”以及AI搜索应用在Web端功能的局限性和便捷性不足导致了部分用户的流失。

搜索新时代下的使用场景迁移

• AI搜索正在挤占传统搜索引擎的核心使用场景：据贝恩公司调研数据显示，大约 40%到 70%的AI搜索用户使用这些平台进行研究和总结信息（ 68% ）、了解最新新闻和天气（ 48% ）以及寻求购物建议（ 42% ）。更令人关注的是，ChatGPT上的购物类搜索在25年的6个月内从占比 7.8%增至 9.8% ，实现近 25%的增长，说明用户购物时的搜索行为正加速转向AI。

• 在中国市场，对品牌营销和市场部门而言，最关键的洞察在于购物推荐正从传统搜索（百度，小红书和抖音等平台）转向AI搜索，AI搜索对话将成为品牌种草最佳的土壤。

中国及海外市场AI聊天机器人行业MAU趋势

AI聊天机器人赛道增长节奏长期向上，中国市场增长于2025年一季度现拐点，AI搜索对话成为品牌种草的最佳土壤。


中国及海外市场AI搜索引擎行业MAU趋势

海外AI搜索引擎市场持续活跃，规模稳步推进，中国AI搜索引擎市场随着AI算法的升级不断扩张，传统搜索流量迁移的趋势不可阻挡。


“生成式AI正在快速改变受众发现信息的方式。” Roger Lynch，Condé Nast CEO

格局概览：中国头部AI聊天机器人应用

相对AI搜索应用，具备AI搜索功能的AI聊天机器人因满足“深度交互+即时决策”需求，正成为增长速度最快的AI应用赛道。从中国市场头部五款AI聊天机器人（豆包、腾讯元宝、DeepSeek、Kimi、文心一言）的发展中我们可以看到AI搜索正逐步取代传统搜索，从“功能补充”加速演进为“日常入口”。

为什么选择这五款应用作为国内头部代表？

月活用户规模大：

这五款产品的月活跃用户（MAU）均处于国内AI应用的第一梯队，整体在千万级到上亿级不等，覆盖用户面广。

应用通用性强：

它们并非垂直型AI，而是面向大众的信息检索、对话、生产力等多元场景，能代表中国主流AI应用的发展趋势。

行业影响力高：

五款产品背靠国内AI龙头（字节、腾讯、月之暗面、深度求索、百度），不仅在国内外媒体讨论中频繁出现，也在技术和生态上对整个行业的创新与发展有显著推动作用。

国内头部AI聊天机器人应用用户规模趋势


Source：Xsignal数据交互平台AI Holo（AI全息）数据库时间：2024年1月-2025年9月

X SIGNAL

"

“DeepSeek这种聊天机器人将彻底取代传统搜索引擎。”

朱啸虎，金沙江创投主管合伙人

头部聊天机器人的发展动能与节奏：深度思考模式上线促进用户拉新与留存

随着国内头部AI聊天机器人应用逐步上线并优化“深度思考”模式，用户不仅能拿到最终答案，还能看到推理路径与分步逻辑，极大地提升了复杂问题场景下的信任度与复用率，进而带动留存与日活走高。

豆包（加速增长）：

字节借助多渠道分发与协同生态（如办公/内容平台）联动，将豆包与自身庞大的用户流量有机结合，通过精准推荐、功能交互场景创新等方式，为用户提供了更加优质、便捷的AI体验。尤其在2025年3月5日豆包上线“深度思考”推理模式（覆盖问答、搜索、写作、阅读等场景）后，表现明显走强，并在4一6月维持高增速，月度渗透率由 8.20%升至11.56%。

DeepSeek（高位盘整）：

DeepSeek凭借“出生自带”的技术民主化路径和深度思考模式，一经推出便引发了国内的广泛关注， 2025年第一季度的用户增速达到同期行业均值的20倍，用户规模遥遥领先。随后在热度消退和同质化应用增多的情况下，自4月起稍有回落，进入盘整期。

腾讯元宝（稳步提升）：

腾讯元宝主要增长期在2025年第一季度，借助接入“满血版”DeepSeek-R1模型火爆全国，成功打开大众市场，验证了“外部技术+内部生态”可行性，作为腾讯体系内的“超级入口”，其后续节奏预计将与生态入口策略协同推进。

Kimi（发展承压）：

Kimi虽然起步较早，但却未将早期优势转化为生态壁垒，尽管在长文本处理和深度推理方面表现出色，但由于未能有效拓展应用场景和构建生态系统，导致增长不及预期。

文心一言（失去光环）：

文心一言作为国内最早一批面向大众发布并开放使用的AI应用，早期无论是用户规模还是社媒声量都稳居第一梯队，但随着DeepSeek崛起，自身模型能力的落后劣势凸显，同时也没有利用好自带的流量生态，月活呈显著的下降趋势。

Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


什么是生成式引擎优化（GEO）？

生成式引擎优化是一种前瞻性的数字营销策略，通过优化品牌内容以提高其在AI搜索平台中的可读、可信、可用程度。其核心目标是确保品牌内容能够在生成式引擎中被精准理解、有效引用并以最优形式呈现。

如何理解生成式引擎优化（Generative Engine Optimization）？

• 生成式引擎（GE）的运作原理：生成式引擎通过多模型协作实现“从问题到答案”的全过程。用户输入查询语句后，系统先通过查询重构模型解析意图并优化表达，再由AI驱动搜索引擎跨源检索网页、文档、数据库等信息。返回的数据会交给总结模型进行聚合、去冗余和提炼，最后由问题响应模型生成可读、可信、可解释的自然语言答案。

• GEO优化在哪一个环节起作用：GEO中的“O”对应的是优化AI对内容的“引用和生成”环节。当AI在生成答案时，会从海量内容中挑选“高置信度、强相关、权威性高”的信息源引用。因此，GEO优化就是让品牌内容在AI引用数据池中具备更高的可见度与可信度，让生成式引擎在总结答案时更倾向于“引用你”，而不仅仅是“找到你”。

"

“生成式引擎优化（GEO）是通过优化媒介内容，让内容在ChatGPT、 Perplexity、Gemini等AI搜索中获得更高可见度”

Christina Adame,Intero Digital SEO副总裁

GEO优化的本质

干预：对数据链路的定向干预

以品牌营销目标为导向，对AI驱动搜索引擎抓取的数据源进行结构化优化，通过训练数据清洗、引用媒体权重重构等方式，定向校准AI内容生成的偏好轨迹，使品牌信息输出更符合营销场景需求。

增强：对曝光概率的增强

利用AI生成的概率模型特性，将数据干预转化为品牌曝光的确定性增长策略。通过精准调控内容生成概率，实现品牌/产品在AI输出中的“优先提及权”，在信息过载的传播环境中抢占用户注意力高地。


看似，但我你不同：GEO vs. SEO

GEO不是换写法的SEO，而是把“正确事实+溯源+行动”送入答案位。从目标到内容形态、从排序信号到指标体系，整套方法论的全面换轨。在“生成答案”的模式下，品牌能否被提及、以及如何被描述（中立/积极/权威/相关），直接影响用户认知与决策，其重要性已超越单纯排名。

SEO追求让品牌榜上有名，而GEO则确保品牌在AI“口”中是可信赖、相关的名字。这是从“找到我”到“相信我”的进化。

一、GEO与SEO的根本区别

1. 优化焦点

• SEO：核心是品牌内容在搜索结果页（SERP）中的排名。只要位置靠前，就能获得可见性与流量。

• GEO：核心是品牌/实体在AI生成内容中的提及，要求内容需要被AI理解和信任后进入AI生成的答案中。即便传统搜索排名高，未被AI采纳为答案就等于对日益增长的用户群体“隐形”。

2. 内容策略

• SEO：通过优化关键词、元数据、反向链接提升内容匹配度。

• GEO：需要提供清晰、结构化且与上下文强相关的事实内容（参数/价格/适用条件/版本/FAQ/对比表等），让模型在解读用户意图后能准确、完整地生成响应。

3. 效果追踪

• SEO：追踪关键词效果、排名和其他可见性指标，指标直观且可直接读取。

• GEO：要求追踪来自AI搜索平台的引用流量、引用来源和响应结构等，因为AI会输出结构化、嵌入式的答案并将引用融入观点，同时不同平台间存在差异，这使得衡量可见性变得复杂且多维。

二、SEO vs. GEO 案例介绍

案例1：A品牌护肤品（敏感肌）

品牌背景：A品牌是一家针对敏感肌设计的小众护肤品牌，在过去的营销预算中，小红书SEO一度占据 60%以上，但品牌的内容排名却一直上不去，成功转化的客户十分有限。

1. 在媒介推广内容中明确包含：“这款精华特别适合敏感肌，核心成分是透明质酸和积雪草。”

GEO策略：

1. 内容添加结构化数据（成分、功效、适用人群），方便AI精准引用。

1. 在产品介绍的内容中采用对话式示例，如“什么是适合干燥敏感肌的快速舒缓方案”。

GEO效果：在豆包等主流平台中，当用户询问“敏感肌推荐面霜”或“快速修复干燥肌”时，A品牌被AI模型频繁推荐或引用为“最佳选择”。尽管小红书上的内容点击量未显著提高，但品牌认知和信任度在AI回答中大幅提升，构建了强劲的AI虚拟货架位置，品牌月度销量实现阶段性爆发。这是传统SEO无法做到的“先入为主”的答案式曝光路径。

可以这样理解：SEO能把人们引到你的门前，而GEO能将你的专业知识直接传递给人们，无需他们敲门。这种从“点击量”到“引用量”的根本性转变，为内容的成功构建了一种截然不同的营销模式。


案例2：某国外跑鞋品牌B

品牌背景：B品牌是一家专注专业跑鞋的运动品牌，在北美和欧洲市场竞争激烈。由于耐克、阿迪达斯等大牌占据了搜索引擎首页，传统SEO很难获得自然流量。

挑战：在ChatGPT、Gemini等生成式搜索场景中，用户越来越倾向直接提问如“最适合马拉松的专业跑鞋”，但B品牌过去的内容因缺乏结构化优化，长期未被AI答案引用，品牌曝光几乎为零。

GEO策略：

1. 内容重构：针对用户常见的跑鞋问题（缓震性能、轻量化、适合场景），重写所有产品文案，采用自然语言问答形式，如“适合长跑的轻量缓震跑鞋”；

1. 结构化标注：在官网和博客中使用Schema标记技术，为产品特性（重量、材质、适合场景）添加结构化标签，让AI模型更易识别和引用；

1. 生成式反馈优化：持续监测ChatGPT和Gemini的答案内容，调整关键词与上下文逻辑，使品牌产品更频繁地被生成答案包含。

GEO效果：当用户在ChatGPT中询问“马拉松最佳轻量跑鞋”时，B品牌被列为前三推荐品牌之一。在AI搜索答案中，B品牌的旗舰款出现频率提高了 210%，远超品牌SEO排名带来的可见性。

生成式时代下的点击流失（1）

AI Overview 对自然与付费流量的影响

随着生成式搜索（Generative Search）的兴起，用户的搜索行为正在经历结构性改变。

在AI生成结果直接呈现答案的情况下，用户越来越少点击传统搜索结果或广告，而是倾向于从AI生成内容中直接获取信息。这种变化对企业的自然流量（Organic CTR）和付费流量（Paid CTR）造成了深远影响。

本章节采用Seer interactive公司对于Google上的AI Overview（AIO）对自然搜索和付费搜索的点击率（CTR）影响的研究数据，来量化说明AI搜索对于传统搜索的影响。Seer interactive公司系统分析了在有无AIO情况下点击率（CTR）的变化趋势，揭示了品牌在生成式时代所面临的全新挑战。

自然点击率：AI Overview的流量分流效应

（1）未出现AIO的情况

当搜索结果中没有显示AI Overview时，自然点击率整体保持稳定，波动区间约为 2%-5%。尽管中期略有下滑，但在2024年底至2025年初有所回升，说明传统搜索结果仍具备一定的用户吸引力。

（2）出现 AIO 的情况

一旦搜索结果中出现AI Overview（AIO SHOWN），自然点击率立即显著下降，仅维持在 1.0%-1.3% 左右，且呈持续下滑趋势。这意味着生成式结果的出现，直接分流了用户点击行为，使传统网页的曝光和访问量显著减少。

关键结论

AI Overview的出现正在系统性地蚕食自然流量。用户越来越倾向于直接阅读AI生成摘要，而不再点进网站查看原始内容。

付费点击率：全面下滑的趋势

在付费广告领域，CTR同样出现显著下降。无论是否出现AIO，付费点击率均呈现持续下滑趋势：从2023年初约 20-25%降至2025年初不足 10%。

（1）带有AIO的环境

在显示AIO的搜索界面中，付费广告的点击率明显下降。AI生成答案占据了主要可见区域，削弱了广告的曝光度和点击意愿。

AI Mode All Images Videos Short videos Forums Shopping More Tools

AI Overview

Generative Engine Optimization (GEO) is the practice of optimizing content so it can be effectively understood, discovered, and used by AI-driven generative search engines and large language models (LLMs). Unlike traditional SEO, which focuses on keywords and links for human searchers, GEO is about ensuring content is structured, clear, and authoritative enough to be cited and included in an AI's generated conversational responses. Key aspects include clear, direct answers, structured content like lists and bullet points, brand authority, and strong technical foundations that make content easy for AI to parse and extract.

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Oct 3, 2025 — Generative Engine Optimization, or GEO, is the practice of optimizing a company's online presence to cause its products or services to be recommended by generative AI chatbots.

Videos


What Is Generative Engine Optimization?

YouTube Northwoods

May 10, 2025

Generative Engine Optimization (GEO) is optimizing content to rank for AI search results on platforms like Google's AI overview & AI tools like Chat GPT & Perplexity.

Generative engine optimization


Generative engine optimization is the practice of adapting digital content and online presence management to improve visibility in results produced by generative artificial intelligence. The term was first introduced in November 2023 by six researchers in an academic paper.

Source Wikipedia

Generative engine optimization

Organic CTRs dropped when AIO shows


生成式时代下的点击流失（2）

（2）不带AIO的环境

即使在传统搜索界面中，付费CTR也出现持续下降。这表明，除了AIO带来的结构性变化外，用户整体的搜索行为也在演变，他们对广告内容的关注度与信任度正在减弱。

付费点击率的下滑是一种结构性变化，而非单一由AIO引起。随着用户更依赖AI生成结果，传统广告的可见度与转化效率同步下降。

对品牌与营销策略的启示

自然与付费流量的双重下滑揭示出一个核心事实：生成式AI已成为信息触达的第一入口。

对于品牌而言，这意味着：

1. 传统SEO/SEM模式的边界被打破。优化策略需要延伸至AI生成结果层面。

1. GEO（Generative Engine Optimization）生成式引擎优化成为新的核心能力，品牌不再只需在搜索结果中“可见”，而要在AI生成内容中“被引用”。

1. 数据权威性与内容可信度将成为AI选择引用来源的关键标准。

在新的信息生态中，品牌的“被AI推荐率”将直接决定其在用户心智中的存在度。生成式时代正在重构数字传播逻辑。品牌若想在AI主导的搜索环境中保持竞争力，必须从优化“搜索引擎曝光”转向优化“生成引擎引用”。GEO（Generative Engine Optimization）不仅是新的营销术语，更是品牌在生成式时代获得数字主权的战略基础。

”

“重新评估关键绩效指标（KPI）：你的SEO团队和付费推广团队可能非常努力地执行正确的策略、提升曝光度，但如果他们获得的点击量在下降，你不该再让他们继续围绕一个已时效的指标再进行优化。”

Tracy McDonald, Product Development Lead, seer interactive

ORGANIC CTR WHEN AIO ISN'T SHOWN



Google Q2财报揭示的GEO战略启示

一、AI搜索革新：功能突破与入口重塑正驱动用户规模新一轮爆发

核心观点

Google在Q2财报中明确表示，AI搜索的功能创新与入口多元化显著提升了用户活跃度。通过AI Overview和AI Mode两条产品路径，AI驱动的搜索体验正加速渗透到更多人的日常当中，推动查询量与商业化指标的双向增长，品牌亟需理清新搜索下的流量逻辑。

事实支撑

1. AI Overview（概览式AI搜索）：

• 月活跃用户（MAU）已突破20亿，覆盖200+国家/地区、40种语言。

• 全球范围内，AI Overview驱动的查询量增长超过 10%，相关查询带动付费点击增长 4%。

• 借助Gemini2.5，AI Overview能实现业内最快响应。同时多模态入口加速渗透，Lens（图像搜索）与 Circle to Search（圈选搜索）已部署在3亿+台Android设备上，推动年轻用户群体显著增长。

2.AI Mode（端到端AI搜索模式）：

• 在美国与印度上线后，如今月活跃用户已超过1亿。

• AI Mode能够将用户的一个问题拆解成多个子主题，并同时展开多项查询，在复杂、长问题的搜索上表现突出，获得了用户的高度好评。同时将快速迭代新功能：包括Deep Search与更个性化的答案生成优化。

对品牌的GEO战略启示

1. AI重构了搜索流量的入口，品牌需主动适配新的触点机制

随着Lens、Circle to Search与AI Overview的整合，用户触达信息的方式更加轻量、自然，搜索行为变得无感化。品牌需要重新理解“被搜索”与“被引用”的入口逻辑，提前布局可被AI识别和推荐的内容素材。

2. AI搜索深入拓展用户意图，内容质量与结构决定曝光机会

AI搜索不再仅依赖关键词匹配，而是理解用户背后的真实需求，调取深层内容。品牌内容必须具备以下特征，才能获得优先引用与推荐：

• 语义上下文完整：便于模型理解信息背景与用途

• 结构清晰、权威标注：提升模型调取效率与可信度

• 持续更新与覆盖长尾：适应AI对长尾、垂类、高频内容的调用偏好

3. AI搜索商业化加速落地，GEO策略正成为自然流量的新支点

• AI Overview驱动的查询量增长 $+10\%$ ，带动付费点击 $+4\%$ ，显示AI搜索的流量红利已经显现。

• 品牌应将GEO与媒体投放联动设计，通过优化可见度提升自然流量，进而降低获客成本，打通从搜索到转化的商业链路。

二、AI搜索应用与AI聊天机器人的定位差异

核心观点

虽然AI搜索应用（如Google AI Mode）和AI聊天机器人（如Gemini）都依赖生成式引擎，但二者的定位与价值路径不同：

• AI搜索：以信息探索为核心，聚焦帮助用户找到相关性最高的优质内容，强调内容覆盖广度与搜索深度。

• AI聊天机器人：定位为个人助手，更强调主动性、个性化和交互体验，满足日常任务、创作、学习等多元需求。

对品牌的GEO战略启示

1. 明确平台定位，调整GEO策略

• 在AI搜索应用场景下，品牌应聚焦高质量信息供给，优化内容结构、语义相关性与多场景覆盖，以提升在搜索结果与AI Overview中的可见度。

• 在聊天机器人场景下，品牌更需关注对话式交互内容与多轮问答逻辑，确保在AI助手生态中能够被有效引用。

三、投资加速将推动AI搜索应用快速演进

核心观点

Google正在大幅增加在云基础设施和AI算力上的投资，这将显著加快AI搜索应用的能力升级与产品形态创新。对于品牌而言，AI搜索生态的演进意味着GEO内容策略需要前置规划与深度优化。

事实支撑

1. Cloud需求爆发：

• Q2 Google Cloud未交付订单（backlog）环比+18%、同比+38%，总额高达1,060亿美元，驱动力来自AI驱动型服务与客户需求增长，客户粘性高，流失率低。

2. 资本支出（CapEx）大幅上调：

• 2025年CapEx预算由750亿美元上调至850亿美元，增幅 $ + 13\% $ 。

• Google还预计2026年继续提升CapEx投入，以支持更高算力需求与多模态AI产品扩容。

对品牌的GEO战略启示

1. 提前布局AI搜索内容资产

• Google在基础设施上的重金投入，意味着AI搜索演进周期会加快，品牌若被动跟随将错失流量红利。

• 品牌需提前在核心业务、用户高频问题、细分场景上积累可供AI引用的高质量内容素材。

2. 提前准备适配多模态搜索场景的内容素材

• CapEx的持续投入也意味着AI搜索将加快图文、语音、视频等多模态融合趋势，品牌内容不能仅停留在纯文本形态，而应开始部署可供模型理解和重组的多模态内容资产，如图示讲解、短视频解析、结构化图谱等。

AI搜索在中国如何颠覆传统搜索

与海外以Google为核心的单一搜索生态不同，中国用户的搜索起点更多在社交和内容平台。AI搜索把多平台的口碑与信息汇成一页的“结论+出处+可执行建议”，用户不必再跨平台来回比对。同时随着深度思考上线，能够针对旅行路线、设备选型、就医流程等复杂决策给出定制化方案，搜索由“找内容”升级为做决策的入口。

中国用户搜索行为特征：入口多样化、决策驱动但链路冗长

• 搜索入口多样化：尽管百度等传统搜索的用户基础坚实，但由于使用场景的局限，中国用户更多在微信生态、短视频和内容社区（如小红书、知乎）等入口完成信息检索与决策前置。

• 决策驱动性强：相较传统搜索引擎，社交和内容平台的搜索增速更快、意图更强、转化更近。据小红书官方数据显示，小红书 70%月活用户存在搜索行为，9成用户表示消费决策会被小红书搜索内容影响。

• 搜索到决策的链路长：因为信息碎片化严重、社交和内容平台的噪音多（推广/刷量/控评）、价格与优惠分散等困扰，中国消费者的常见决策路径是先在内容社区搜索看口碑（小红书/抖音/知乎），再到电商平台查价格（淘宝/京东/美团等），同时对比优惠券与活动，最后再回到内容社区搜索补充参数与评测，多次跳转与重复检索易丢关键信息，耗时高、转化断点多。

生成式引擎对中国用户传统搜索行为的颠覆

• 一次输入便获得完整答案：生成式引擎不再提供一页的搜索链接/内容流，而是把多平台多链接的信息结构化后生成唯一的答案，同时支持用户在同一页面二次追问和对比筛选，显著压缩“搜索→决策”的路径。

• 更值得取信的中立视角：生成式引擎会自动合并与去重不同平台观点，对矛盾点给出解释与依据，并通过来源可靠度、信息一致性和可复现性等信号，降低推广/刷量/控评贴的影响，用户不必在真假难辨的帖子里反复筛选，即可在同页获得更中立、可核验的答案。

• 更场景化和个性化的方案：生成式引擎会基于地点/时间/预算/对话历史的偏好等信息识别用户意图，结合实时供给（活动、优惠）等信号，跨平台抽取关联信息并定制“此人此时此地”的可执行方案（结论+理由+出处+一键动作），让搜索流量的转化更高效。

”

“这是一场重置，如果你的商业模式是依靠流量广告和点击获利，那将会发生巨大变化。”

Dr. Zhen Liu, Xsignal创始人和CEO

“你无需再翻阅广告和被SEO夸大的网站排名。你只需与人工智能对话，就像与人交谈一样，它就会告诉你想知道的内容。”

Ralph Losey, Losey AI LLC 创始人


Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


来自AI世界里的红利和机遇

在生成式AI浪潮推动下，品牌获得流量和实现投放转化的逻辑正发生深刻变革。对于希望在人工智能时代占据增长高地的品牌来说，GEO带来的不仅是曝光，更是用户心智、运营成本与内容策略的重塑机遇。

1. 用户搜索习惯迁移，搜索流量入口重构

随着AI驱动的生成式搜索逐渐取代传统搜索引擎，用户不再需要翻阅链接/碎片化的社交平台内容，而是直接获取总结性答案。这意味着品牌内容在传统搜索结果页的可见性价值下降，在生成式答案中被引用成为品牌寻求流量增量的核心指标。

2. AI搜索直连交易，打通“搜索-商品”路径

购物更加依赖AI搜索：根据贝恩公司的调研，约 80%的用户至少在 40%的搜索中依赖AI生成的结果。其中， 42%的用户使用AI搜索获取购物推荐，成为最主要的应用场景之一。

AI搜索正逐步接入电商：正如下图示例，当用户在对话中提问“意式咖啡机推荐”时，ChatGPT可以直接展示带图商品以及价格等参数，并附带电商平台的跳转链接。AI搜索正从信息中介，转型为交易引导者和新入口。

生成式AI带来的实际购买流量激增：Adobe Analytics追踪了美国零售网站的访问数据，发现来自生成式AI的购物流量在2024年假日季（11-12月）同比暴涨1300%，而在2025年2月也保持约1200%的增长率，这表明越来越多用户通过ChatGPT、Perplexity等AI工具进入购物流程。

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“目标没有改变一一帮助人们找到他们需要的东西，但方法改变了。对于营销领导者来说，这是一个重塑的时刻。那些拥抱变革、调整战略并适应人工智能的人，不仅能保持曝光度，还能成为人工智能想要放大的声音。”

Lochan Surana, Everest Group 实践总监

心智抢占：成为AI答案中的首选品牌

1. 赢得AI信任即赢得用户信任

相较传统SEO中“靠排名露出”，GEO更强调内容被AI系统“采信”。这不仅要求信息真实、结构清晰，更强调内容在语义、逻辑和场景上的可信度。一旦品牌被AI纳入回答链条，用户会默认其是优质、权威、可信的来源，从而建立品牌信任。

2. 实现高潜意图场景的品牌植入

用户在AI搜索中的提问多为决策前置问题，如“适合油皮的护肤水”“适合会议用的笔记本”等。GEO让品牌在这些高意图场景中实现精准露出、潜移默化的心智植入，比传统曝光更具战略价值。

降本增效：低门槛高回报，重塑内容杠杆

1.GEO是更普惠的营销策略

生成式引擎优化（GEO）打破了传统SEO对预算与时间投入的强依赖，在AI搜索环境中，以更低的内容生产与维护成本，撬动长期稳定的结构化曝光，对大小品牌都具备“降本增效”的价值。

2.对大品牌而言：内容即优势，优化几近零成本

大品牌往往已具备完备内容资产与组织内容生产流程，不需新增预算，即可将原有权威内容进行结构重构、信源溯源、语言中立等轻量优化，即有望被AI系统纳入高质量答案源，实现以极低边际成本获得长期曝光的“内容复利”。

3. 对小品牌而言：“以小博大”的机会窗口

小品牌过去因预算有限，难以在SEO和广告营销中与大品牌竞争；但在GEO体系下，只要内容结构清晰、语义明确、真实可信，就可能被AI选中为“最佳答案”，与行业巨头并列展示。

转化增强：缩短决策链路，激活购买意图

1. 一步直达方案，大幅压缩从搜索到下单的链路

与传统搜索需跳转多个页面、比对多个结果不同，AI搜索平台能在同一答案中整合出内容理解、商品筛选和比价推荐，一步聚合核心决策要素，加速用户完成“从问题到交易”的意图闭环。

2. 内容即触点，转化效率远超传统链路

在AI搜索平台中，品牌内容直接嵌入用户高意图的对话/问答上下文中，具备更强的语义相关性与即时性转化率相较传统广告流量有明显提升。尤其在如“最佳选择”“适合我吗”类的场景中，AI给予的答案会具有更强的引导力。

生成时代的品牌起跑线从“公平竞争”到“智能领先”，品牌的机会属于主动变革者

在AI主导的信息获取时代，GEO成为品牌抢占新流量红利的关键武器。AI搜索尚处发展初期，先入者能抢占内容稀缺期的曝光红利，成为AI优先推荐的品牌，从而获得用户心智中的信任背书与行业地位，同时通过占据认知高地、主导叙事节奏，品牌能够赢得下一轮增长的决定权。简而言之，谁先行动，谁就能定义未来。

观望者将成为背景板

低竞争窗口期，先行品牌可快速脱颖而出

• 抢先布局者享受到最多红利：当前大量AI搜索结果仍未充分结构化，优质内容供给严重不足，在其他品牌未布局GEO时，AI搜索几乎是无干扰流量池，率先采用GEO的品牌有更大概率被AI优先采纳。

• 建立“AI惯性”的先发壁垒：AI生成式搜索不同于传统搜索，它更倾向于引用固定的“可信内容”，并形成持续推荐惯性。一旦先入驻内容被AI采信，即可长时间稳定出现在首屏响应中，远高于后入局品牌的可见机会。


”

如果您的品牌没有出现在人工智能生成的答案中，那么您已经失败了而且大多数人甚至还没有意识到这一点。

Will Melton, Xponent21 CEO

成为AI优先推荐的行业代言人

率先进入用户心智的“AI推荐品牌”，天然具备信任背书与思想领导力。

• 谁先出现，谁就拥有信任起点：最先被AI提及的品牌，会被用户视为最权威、最安全的选择。这种“首提效应”天然具有信任赋能，类似于搜索引擎时代的“第一条结果即最优解”，但其影响更加深远。

• 率先被AI引用，意味着主导行业语境：当品牌内容持续被AI系统作为行业知识的结构性材料引用，它就不仅仅是一个产品或服务提供者，而成为该领域的知识贡献者和话语塑造者。率先进入AI语境的品牌，将拥有定义行业趋势、教育用户预期的能力，这正是传统意义上“思想领导力”的AI化升级。

不定义自己，就等着被定义

品牌只有率先布局，才能在AI语境中占据叙事主动权

• 避免被竞品“替你说话”：AI生成式语境的构建高度依赖已有语料与结构性认知。如果品牌缺乏GEO内容布局，不但错失曝光机会，还极易被AI“借用”同品类竞品的内容来填补回答空缺。

• 掌控品牌叙事：通过主动优化内容结构与表达方式，能够引导AI理解品牌定位、优势与场景，就等于提前告诉AI：“我是谁、我能解决什么问题、我适合谁”。反之AI可能通过不完整或外部信息拼凑品牌印象，结果极易失真。

先跑一步，才知道往哪跑

越早落地GEO，才能越早理解AI逻辑并优化策略

• 积累AI搜索行为数据：GEO不是一次性投放，而是持续博弈。抢先进入者可以率先积累AI引用路径、生成逻辑、用户提问偏好等关键数据资产，迅速反哺内容策略与结构优化。

• 越早试错，越少走弯路：不同于SEO的规则已经趋向稳定，AI搜索尚在快速发展期，先行者能参与探索，先一步获取方法论红利，后进者则将只能套用既定路径。

"

“黄金机会：现在就要建立你的能力。大多数品牌即将失去与消费者的直接连接，生成式搜索正在掌控叙事”

James Berry，LLMrefs创始人 & CEO

Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm{TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


GEO之困丨GEO运营的四大动态变量

在生成式AI的浪潮中，许多GEO的先行者发现，他们的努力与产出之间似乎总隔着一层看不见的屏障，导致结果难以预测、成功难以复制。这种运营困境并非源于策略的失误，而是来自AI模型内在的、难以掌控的动态变量。这些变量相互交织，共同构成了一个难以精准预测的复杂系统。理解并适应这些变量，是成功实施GEO战略的首要前提。

• AI与用户的交互并非简单的关键词匹配，而是一场基于上下文的即时对话。用户提问的措辞、对话历史、甚至隐含的情感，都会动态组合成一个独特的“需求切片”，这些动态变化会直接影响AI对用户真实需求的理解方向，极易形成“理解偏差”，因此，AI对同一核心问题的反应和输出结果可能截然不同，呈现出难以预测的模式。

变量一：语境的随机性 (Randomness of Contextual Interference)

对话即场景，每一个提问都是独特的“需求切片”

• 宽泛提问：“推荐一款适合家庭的SUV。”AI会基于市场销量、品牌声量等普适数据，给出多款合资SUV车型等主流答案。

· 以汽车推荐为例：

• 具体提问：“家有二孩，爱露营，丈夫重驾驶，我重内饰和智能，预算30万。”在此语境下，AI的推荐池会立刻收窄并重排，优先考虑更精准匹配的新势力车型。

• 核心洞察：语境的高度不确定性，是影响GEO结果一致性的首要变量。它要求品牌必须将运营颗粒度从“关键词”细化到“用户场景”，深度覆盖无数个长尾的、具体的、非结构化的用户提问。

变量二：内容生成的波动性 (Volatility of Content Generation)

• AI模型在技术架构中内置了随机性机制（如“temperature”参数），以确保生成内容的多样性和自然度，避免机械重复。同时神经网络的内部处理存在“随机噪声”，这使得AI的输出质量与一致性不完全可控。这意味着，即使面对完全相同的输入，其输出在内容选取、侧重点和结构上也可能存在差异。

AI的“创造性”，让100%复现成为不可能

· 假设连续两次询问“‘特斯拉’这个品牌的特点”：

• 第一次输出可能聚焦于品牌使命：“特斯拉的核心特点是其颠覆性的使命一一‘加速世界向可持续能源的转变’。”

• 第二次输出则可能转向产品技术：“特斯拉的品牌特点体现在其产品的技术领先性上。例如其自动辅助驾驶（Autopilot）系统和全球超级充电桩网络。”

• 核心洞察：内容生成过程的内在随机性，是决定GEO产出可复现性的核心变量。品牌的运营目标应从追求“最佳范本”的稳定复现，转向提升品牌信息被正面引用的“整体概率”。

“每次与人工智能模型互动时，我们看到的不仅仅是一个答案；更是在体验一种与结构性，随机性、逻辑与无序的交互。”

Stephen Wolfram, Wolfram Research创始人兼CEO

变量三：数据源的实时演进 (Real-time Progression of Data Sources)

模型的知识库如“流沙”，昨日的真理或被今日的数据覆盖

• AI大模型并非静态的知识库，而是持续从全球互联网中学习新知识、新观点的动态系统。这些新数据会实时更新模型的认知与逻辑，从而动态地改变其输出偏向。一篇权威报告、一则重大新闻、甚至一个热点讨论，都可能实时更新模型的“事实”数据库。

· 以某款新药为例：

• 2025年9月：AI基于官网临床数据，称其“安全有效”。

• 2025年10月28日：权威期刊《柳叶刀》发布一篇指出其潜在风险的最新研究，并被主流媒体报道。

• 2025年10月30日：此时AI的回答会立刻整合最新信息，结论变为“整体有效，但需警惕对特定人群的风险”。

• 核心洞察：数据源的持续流动性，是定义GEO策略时效性的关键变量。它从根本上否定了“一劳永逸”的可能性，要求品牌运营必须转变为一种持续性的信息治理工作，实时监测与品牌相关的全域信息，并快速做出响应。

变量四：持续的微调 (Sustained Fine-tuning Effect)

AI的“游戏规则”由开发者定义，且在持续进化

• 为了优化性能或对齐价值观，AI模型在持续不断的训练和参数微调中被动地优化，这种微调使其输出策略形成一种“渐进演化”和难以预知的“周期性波动”。这意味着AI的整体表现不是固定的，而是随其版本迭代而不断变化。

· 假设某次大模型版本更新：

• 更新前：更偏爱高频出现的网络内容，使得善于制造UGC（用户生成内容）的品牌更占优势。

• 更新后：为了提升权威性，模型被调整为优先引用政府网站、学术论文、上市公司财报等信源。

• 核心洞察：模型的持续微调，是决定GEO环境稳定性的外部变量。品牌无法控制规则的改变，但可以通过布局高权重、抗周期的信息资产，来提升自身策略的“反脆弱性”。



GEO监测与行业洞察

(GEO Monitoring)

GEO落地执行的路径

目标：识别AI搜索与生成平台的行业趋势与算法变化。

• 追踪豆包、Deepseek、文心一言、Kimi等主流生成AI搜索平台的更新节奏。

• 建立“GEO观察雷达”，定期分析AI平台的内容推荐逻辑、引用来源与权重调整。

• 输出《GEO趋势报告》，作为策略输入。

Steps for GEO Implementation and Execution



关键词与Prompt生态研究

(Prompt Mapping)

目标：理解用户在AI对话中“如何提问”与“如何表达需求”。

执行要点：

• 采集目标领域中高频Prompt样本。

• 分析Prompt中隐含的意图（如品牌、产品、功能、情绪、场景）。

• 识别“高转化Prompt”，形成Prompt库。


03 Prompt解析与意图识别

( Prompt Parsing & Interpretation )

目标：提炼与业务最相关的核心需求维度。执行要点：

• 建立Prompt语义分层模型（如“问题→场景→动机→品牌需求”）。

· 区分功能型、价值型与情感型提问。

• 输出“用户AI提问图谱（Prompt-to-Need Map）”。


04 AI回答分析与品牌缺口识别

( Response Assessment )

目标：分析大模型的回答内容，判断品牌在AI生态中的可见度与竞争力。执行要点：

• 对TOP50相关Prompt进行多平台实测。

• 记录模型回答中提及的品牌与语义倾向。

• 识别品牌被忽略、误解或定位错误的点。


05 引用来源分析

(Citation Source Analysis)

目标：找出AI模型生成内容的“知识来源”与被频繁引用的内容类型。执行要点：

• 分析AI回答中出现的外部来源（如媒体、论文、网站、百科）。

• 量化引用频次与权重。

• 建立品牌在权威信息源中的“引用渗透率”指标。


06引用内容解析

(Citation Content Parsing)

目标：针对高价值引用源优化内容结构与表达，使其更易被AI学习与引用。执行要点：

• 优化内容标题、摘要与语义密度。

• 构建“权威+结构清晰+问答导向”的内容格式。

• 通过网站、媒体、白皮书等多渠道发布。



GEO内容创作与分发

(GEO Content Creation & Distribution)

目标：以AI友好的方式生产与分发内容，让品牌“被AI说出来”。执行要点：

• 结合GEO原则设计内容模板（如QA型、比较型、解释型）。

• 定期更新、发布AI供引用的内容。

• 建立“AI索引内容池”，供各平台算法抓取。



( Performance Monitoring & Iteration )

目标：追踪品牌在生成引擎中的曝光度与语义占位，形成闭环优化机制。

执行要点：

• 监测Prompt提及率、AI推荐频率、引用增长率等关键指标。

• 持续A/B测试不同内容与Prompt策略。

• 每季度迭代GEO策略，更新Prompt库与内容矩阵。

GEO大成之CREATE $ ^{\mathrm{TM}} $模型

1

GEO竞争监测 Competitive Monitoring

从宏观行业到微观竞争，从对象排名到平台动态，构建多维人工智能应用监测体系，为企业在人工智能应用领域的战略规划、竞争对手分析及市场布局提供数据与洞察支持。



用户问题解析 Request Interpretation

通用评估与优化（GEO）引用源分析：剖析不同大模型平台的引用源。通过梳理各平台的引用源偏好，能够精准匹配并整合高价值数据，避免冗余，适配模型特征，挖掘优质数据源，提升生成内容的质量与创新性。

解析引用源 Attribution of Sources

解析与目标研究对象相关的提示，识别用户在品牌，产品，使用，价格，安全等核心关注点，进而洞悉用户的核心关切。

探究AI回答 Exploration of Response



针对大语言模型（LLM）对特定提示的响应进行评估。识别模型响应中的缺陷，明确优化方向与目标。

TOP引用内容分析 Textual Analysis of TOP Citation Content

TOP原文分析：该框架通过“权威支撑→主题聚焦→结构拆解→优化推演”的闭环，为通用评估与优化（GEO）解决方案的分析、设计或迭代，提供清晰的方法论。


内容创作 Execution of Content Creation

落地执行内容创作，实现GEO优化。通过权威、最新、问题导向的内容，主动引导AI搜索在用户提问时引用有利于品牌的叙事，从而掌控品牌在生成式AI生态中的曝光与话语权。

GEO是全数据驱动、以AI为核心的新兴技术，要求系统化的多维度分析，每一环节都必须基于精准的数据评估，通过生成式 AI（GenAI）进行深度解析。此次白皮书发布的“CREATE模型”，是行业首次全面揭示GEO分析与运营体系，旨在为踏上GEO之路的品牌和服务公司提供指引、参考和基准。

Dr. Zhen Liu, Xsignal创始人和CEO


1 GEO竞争监测：品牌从此出发，据此前行

GEO监测是什么？

GEO监测是一套面向生成式AI搜索场景的全新观测体系，通过结构化提示方式，对AI模型回答中的品牌提及进行持续追踪，旨在帮助品牌洞察AI世界中的可见性与竞争力。它用于追踪品牌在AI答案中的曝光、信任、来源与传播路径，既关注行业整体演进趋势，也聚焦单一品牌在多模型、多场景下的呈现，为品牌在生成式时代的优化与决策提供数据驱动的支持。

• 监测从是否“被点击”转向是否“被引用”：GEO监测关注的不是网站排名，而是品牌内容是否被AI引用，以及在AI回答中出现的位置和频率。

一、GEO监测的核心逻辑

• 围绕AI搜索流量的来源和去向进行监测：一方面，识别模型在生成答案时主要引用哪些平台与内容来源，帮助品牌了解AI的认知基础；另一方面，分析品牌内容被引用到哪些问题场景、出现在何种上下文，以及与竞争对手相比的可见度差异。这种双向监测既揭示了流量的来源结构，也洞察了品牌在AI语境中的分发路径与竞争位置。

• 强调多模型、多场景可见性：GEO监测不仅局限于某个单一搜索引擎，而是跨豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi等多个生成式AI平台，形成全局视角。

二、GEO监测哪些方面？

• Trend：追踪AI搜索平台用户的规模变化与行为动向，描绘AI搜索生态的流量全貌。通过AI大盘以及AI搜索行业的用户总量与增长曲线，结合AI搜索流量在行业内的来源和去向，帮助品牌了解行业内AI搜索应用的总体趋势与机会窗口，帮助品牌判断“是不是该入场”。

• Visibility：品牌可见度是GEO监测体系中最核心、最具战略意义的指标。它不仅衡量品牌在AI搜索平台中被提及的次数，更关注品牌在整个AI生态中的整体知名度与影响力。通过对品牌在AI生成答案中不同提及次序的占比和表现进行系统评估，GEO监测能够精准刻画品牌在用户心智中的“可见度地图”。

• Emotion：品牌AI情感度是衡量品牌在AI生态中影响力与声誉的关键指标。通过持续追踪AI对品牌的推荐倾向、情感态度及其趋势变化，GEO能够动态监测品牌在AI世界的“信任度曲线”。同时，通过分解不同大模型生成的答案，企业可以洞察各模型间对品牌信任度的差异，从而找到最具效率的切入点，实现资源最优配置。

• Source：引用来源是GEO监测中不可或缺的核心指标，用于追踪AI生成答案的“信息源头”。通过监测AI在回答品牌相关问题时所引用的内容来源，品牌可以洞察AI的认知基础，从而明确应该在哪些平台、渠道或媒体重点布局内容。

“品牌可见度不只看出现与频次，更关键在于品牌在AI工具给出的答案与引用来源中被如何描述与呈现。”

Shannon Reedy，Terakeet 首席品牌官


GEO监测指标体系

指标划分

指标名称

定义

功能作用

价值

AI搜索引擎流量监测

AI用户趋势

统计周期(周/月)内至少启动过一次AI应用的设备数

反映AI总体市场规模与用户活跃度

帮助品牌判断AI大盘发展节奏，制定进入AI生态的战略节奏

AI搜索引擎用户规模趋势

统计周期(月)内启动AI搜索或聊天机器人应用的设备数

衡量AI搜索用户基盘和渗透率

为品牌提供量化依据，判断GEO布局窗口期

品牌AI情感度监测

AI推荐度

品牌关键词在细分行业AI回答中的推荐力度

量化AI对品牌的“背书”程度

揭示AI模型对品牌的信任水平，指导优化策略

AI推荐度分布

品牌关键词在不同AI模型中的推荐力度及与竞品的对比

识别不同模型的表现差异和竞争优势

帮助品牌选择高性价比平台投入资源，提高GEO投放效率

品牌AI知名度监测

AI提及率

品牌相关关键词在AI回答中的出现频率

衡量品牌在AI生成答案中的整体可见度

揭示品牌在AI搜索生态中可见度的基石，是GEO最核心指标之一

AI提及份额(SOV)

品牌提及频率相对竞争对手的占比

量化品牌在AI答案中的竞争地位

AI SOV越高，品牌越容易在AI摘要中被优先呈现，抢占用户注意力

1st/2nd/3rd提及率

衡量品牌在AI答案中首三位被提及的概率

识别品牌是否进入“核心答案”

AI答案中引用位置第一的内容将吸引超70%注意力，是衡量核心可见度的关键指标

AI知名度

综合AI提及率与提及位置计算品牌的知名度指数

提供跨品牌的可比性数据

帮助品牌评估自己在AI生态中的“基本盘”与行业差距

引用来源监测

来源权重

某引用媒体在AI生成回答中被引用的总频率

量化不同媒体在AI答案构建中的影响力

指导品牌选择高权重平台投放内容，提高被引用概率

来源偏好度

某AI模型对某引用媒体的偏好程度

分析模型引用来源的差异化策略

帮助品牌明确在哪些AI平台上强化高效投放

来源趋势

引用率和偏好度的变化趋势

洞察不同引用源被引用热度的变化

帮助品牌提前发现主流AI引用渠道的变化方向，优化内容分发策略

Top引用文章

细分行业AI回答中引用次数TOP10的文章

找到高频被AI引用的内容

为品牌优化内容生产提供模板，提升AI引用率和可见度

为什么一定要做GEO监测？

在AI驱动的搜索与内容分发生态中，“AI引用”正在取代传统排名成为流量和用户心智的核心入口。GEO监测是品牌洞察AI模型决策逻辑、调整内容策略、抢占可见度的唯一数据抓手。

GEO监测不仅关注单一品牌，还可追踪细分行业内AI引用率的大盘表现：

品牌通过GEO监测可以获得：

1. 把握行业AI流量竞争格局，发现“心智缺口”

• 用户在AI搜索中的行为趋势

• 案例：在咖啡饮品行业，通过GEO监测发现“0糖饮品”场景下，品牌C的提及率落后于主要国际竞品和本土头部竞品，调整话术并结构化产品信息后，对应Prompt下的提及率半年内提升2.2倍。

2. 揭示AI引用偏好，优化投放与内容布局

AI模型在构建答案时会对不同平台和来源有“偏好”，GEO监测帮助品牌识别：

• 哪些平台更容易被AI引用

• 哪种类型的内容更受青睐

• 哪些问题场景中品牌存在可见度缺口

• 案例：运动鞋品牌B通过监测发现，AI在回答“马拉松跑鞋推荐”时偏好知乎和公众号测评而非电商页面，因此调整策略，投入知乎内容创作，最终在DeepSeek的“首屏提及率”从 12%提升到 38%。


“人工智能搜索正飞速发展，若不关注品牌在AI搜索中的呈现情况，无异于盲人摸象。”

Laurence O'Toole，Authoritas首席执行官兼创始人

现在不启动GEO监测，你将面临：

1. 无法验证内容策略有效性，导致资源投放低效

即便投入大量内容生产，如果缺乏GEO监测，品牌无法知道：

• 哪些内容在AI答案中被高频引用？

• 哪些关键词的提及率和推荐度最高？

• 哪些平台和模型更青睐自身内容？

结果就是资源分配失衡，高质量内容可能被“埋没”，而低效策略仍在持续投入，导致投放回报率下降。

1. 无法量化心智竞争格局，容易被“弯道超车”

在AI搜索中，用户更信任AI生成的答案而非广告。没有GEO监测，品牌就无法了解：

• 我的品牌在核心问题场景下的可见度如何？

• 我的竞争对手被哪些AI优先推荐？

• 哪些平台和来源正在主导该行业的AI回答？

一旦错过核心场景的可见度窗口，品牌可能在用户心智中被边缘化，被更早布局GEO的竞争者超越。

3. 无法管控AI生成舆论，品牌声誉风险加剧

在AI生成内容快速渗透的时代，用户越来越依赖AI答案形成对品牌的第一印象。没有GEO监测，品牌就无法了解：

• AI在回答中是否引用了关于我的不准确信息？

• 哪些负面或过时内容正在被AI持续传播？

• 哪些核心来源正在影响用户对我品牌的认知？

如果缺乏对AI引用和生成答案的监测，品牌可能在不知情的情况下陷入“负面心智”，虚假信息难以及时纠偏，甚至在危机公关爆发前失去最佳应对窗口。

案例AAI提及率的竞争格局监测一一婴儿奶粉行业


排名

品牌关键词

AI提及率

1

皇家美素佳儿

60.6%

2

a2至初

40.2%

3

飞鹤星飞帆

34.6%

4

惠氏启赋

26.3%

5

佳贝艾特

26.2%

6

飞鹤

25.6%

7

爱他美

25.3%

8

君乐宝

24.1%

9

伊利金领冠珍护

20.2%

10

爱他美卓萃

17.8%

11

美素佳儿

16.9%

12

君乐宝优萃有机

16.1%

13

美赞臣蓝臻

16.0%

14

雅培

15.9%

15

佳贝艾特悦白

15.7%

16

伊利金领冠

15.2%

17

伊利

14.9%

18

合生元派星

14.6%

19

雀巢能恩

13.4%

20

伴宝乐

13.3%


腾讯元宝

测量指标：AI提及率，指品牌在大模型针对特定行业场景的Prompt触发下，其在AI回答内容中被提及的比例。 Source：Xsignal xGEO数据库，2025.06.01-06.26

“不同的AI搜索平台就是不同的认知世界，品牌在不同的平台中被提及排位差异巨大。解决方案是多平台运营，持续运营，基于数据精准运营。”

JoJo Gong, Xsignal GEO研究院院长

案例AAI提及率的竞争格局监测婴儿奶粉行业

一、研究背景

以2025年6月婴儿奶粉行业为例，通过分析飞鹤、美素佳儿、爱他美等主流品牌在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi四大AI搜索平台的提及率表现，以突出其在解读AI语境下的品牌存在感与竞争格局上的价值。

二、数据范围

时间范围：2025.06.01-2025.06.26

平台范围：国内四款头部大模型（DeepSeek、豆包、元宝、Kimi）

三、核心洞察

1. AI提及率揭示了品牌在AI内容生态中的“存在感”，不同平台间存在差异

案例显示，皇家美素佳儿在DeepSeek（60.6%）与腾讯元宝（64.7%）中提及率均居首位，显著高于同类品牌，表明其在这两大平台中已构建起稳固的模型认知优势，具备高度“AI存在感”。然而，其提及率在豆包中仅排名第5，在Kimi中更降至第13，显示出品牌在不同模型中被提及的概率存在明显差异。

这说明了：AI提及率不仅衡量品牌“是否被记住”，更揭示其在AI内容生态中“在哪些平台被更多提及”。若品牌在关键模型中的“存在感”不足，将直接影响其在AI搜索场景中的被推荐概率与用户可见性。

a2奶粉同样也是典型代表之一，其在DeepSeek中“存在感”极强（排名第2），但在其他模型中几乎“隐身”。进一步说明了单一平台强势并不代表全平台均衡认知，提示品牌一方面需要保持对多平台品牌AI可见度的监测，另一方面需避免“单平台依赖”带来的内容孤岛风险。

2. 揭示不同平台的行业竞争格局，识别真实竞争对手

除了揭示单一品牌的“存在感”，AI提及率还可作为竞争格局分析的重要依据，帮助品牌识别在不同平台中的“实际对手”。

以飞鹤为例，在DeepSeek（25.6%）和腾讯元宝（39.1%）中，其提及率明显低于皇家美素佳儿（分别为60.6%和64.7%），需视其为核心对手；而在豆包（47.3%）和Kimi（58.0%）中，飞鹤排名第一，主要对手则是爱他美、美赞臣等提及率相近品牌。

意义在于：不同平台的竞品格局不同，品牌需因地制宜制定GEO策略，在强对手平台提升存在感，在主导平台巩固领先地位。


案例AAI提及率分布监测婴儿奶粉行业

以2025年6月婴儿奶粉行业为例，通过深度剖析飞鹤、美素佳儿、爱他美等品牌在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi四大AI搜索平台不同提及位置的提及率表现，旨在更加清晰地了解品牌在不同平台中的话语权格局。

一、案例背景

二、核心洞察

1. 自我审视：高提及≠高优先度，品牌应关注“提及层级结构”

品牌在某AI搜索平台的总提及率可能居高，但若主要集中在2nd/3rd位甚至更后的位置，说明模型并未将



其视作优先推荐的答案。以本案例为例，飞鹤在Kimi平台的总提及率排名第一，但1st提及率仅排在第三和第一名的a2存在接近一倍的差距，说明飞鹤可能只是被“顺带提到”的多，而非“核心推荐”。

进一步说明品牌应意识到“被频繁提及≠被优先推荐”，需进一步优化模型语义中“首位推荐”的建构路径，提升GEO质量。

2. 对手防范：需要警惕提及率较低的隐藏对手或占据更优先的提及位置

在AI搜索平台中时常也存在“低总提及、高首位提及”的品牌，即使总提及率一般，却频繁在用户查询中被模型优先推荐。

例如爱他美虽然在腾讯元宝中的总提及率（38.44%）上和皇家美素佳儿（60.55%）相差甚远，却在1st提及率上远高于对方，实际话语权可能更强。

这类竞对的“暗势力”易被忽视，但其真实影响力或已通过更优先的提及次序超越其余品牌，是GEO策略必须警惕的对象。



Source：Xsignal xGEO数据库，2025.06.01-06.20

案例B特定Prompt下的AI提及率监测 ——某品牌手机

本项目以“折叠屏手机推荐”这一典型消费推荐类Prompt为分析对象，选取2025年7月2日某品牌发布新品一个月后的数据样本，系统监测其在主流AI搜索平台中的提及表现。通过量化分析品牌关键词的提及率、被引用位置、引用媒体及高频引用内容等维度，旨在全方位评估品牌在生成式引擎的特定语境下的曝光度、曝光来源及载体。

一、案例背景

二、数据范围

时间范围：2025.07.28-2025.08.03（品牌新品折叠屏发布一个月后）

平台范围：国内四款头部大模型（DeepSeek、豆包、元宝、Kimi）

Prompt：“折叠屏手机推荐”Prompt下品牌关键词的提及情况

三、核心洞察

1. AI曝光不仅关乎“有没有”，更关乎“出现在哪”

通过分析品牌在特定Prompt下的AI提及率及其在回答中的排序位置，品牌可判断自身是否真正进入用户的决策视野，以本案例为例，在“折叠屏手机推荐”的Prompt下，品牌虽在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi等主流模型中均实现了AI曝光，但提及顺序存在明显差异：在DeepSeek和Kimi中位于第4位，而在豆包与腾讯元宝中位列第2位。这说明即使实现全面覆盖，不同模型对品牌的推荐排序仍存在落差。品牌需从“是否出现”与“出现层级”两个维度审视曝光质量，从而更准确评估AI内容中的影响力强度。

2. 高频引用媒体揭示AI提及背后的源头阵地

借助特定Prompt的追溯性监测，可追踪品牌关键词在AI回答中所引用内容的主要来源媒体。以“折叠屏手机推荐”为例，品牌频繁被引用自微信公众号、淘宝百科网、知乎专栏，且主要调用这些平台的AI模型是Kimi。这一发现可为品牌优化该Prompt下的内容投放策略以及媒介协同布局提供方向支撑。

3. 找准被AI高频引用的原文，是构建推荐语境的关键抓手

在特定Prompt之下，进一步对引用原文的具体文章进行频率统计，可识别出品牌被高频提及的具体“内容容器”。以当前监测周期为例，品牌关键词被集中引用自三篇文章，均为Kimi和腾讯元宝调用的微信公众号文章，涵盖“折叠屏手机排行”、“选购指南”等热门选题。藉此可以帮助品牌明确哪些原始内容正在持续为AI提供“品牌证据”，为未来内容创作与权威背书铺路。

2025-07-28~2025-08-03

AI曝光度

TOP引用媒体

TOP引用文章

Source：Xsignal xGEO数据库，2025.07.28-08.03

2用户问题解析：知问，知需，知思

从Prompt中，了解客户之关注，传播之空缺，产品之热度

随着用户越来越多地通过生成式AI询问品牌与产品，这些提问（Prompts）本身就揭示了真实的消费意图。通过分析高频提问，企业能够理解用户如何搜索、评价和比较自己，从而凸显出生成式引擎优化 （GEO）的战略必要性。

解析高频提问的重要性

• 例如“某品牌靠谱吗？”或“2025年替代某品牌的最佳选择是什么？”，直接呈现出用户最关心的议题。与SEO关键词不同，Prompt捕捉的是完整的问题和语境。

塑造品牌叙事

• AI会基于公开数据、评价及既有输出生成回答。若缺乏GEO，品牌叙事往往碎片化、滞后甚至带有偏见。

实时声誉信号

• 高频涌现的问题（如“某产品是否过热？”）可能迅速影响AI的回答，从而直接左右消费者认知。

分析维度

通过梳理品牌或产品的高频提问，企业可以评估：

a. 提问频率与占比——哪类问题最常出现（性能、安全、价格等）。

b.提问情绪倾向——用户是更多提出正向问题（如“最好的功能有哪些？”），还是负向问题（如“常见问题有哪些？”）。

c. 对比性提问 —— 用户在问题中将品牌与哪些竞争对手放在一起比较。

d. 叙事缺口 —— 用户提出的问题是否超出了品牌已有传播内容。

案例说明

案例：某高端咖啡机品牌“X-Coffee”（虚拟品牌）

背景：“X-Coffee”是一个以意式浓缩咖啡机闻名的高端品牌。在过去，他们的营销团队主要关注传统的 SEO，比如在官网和社交媒体平台上发布“如何制作意式咖啡”之类的文章。然而，当他们开始分析用户对AI助手的提问后，发现了全新的洞察。

用户高频提问分析：

1. “X-Coffee”的XX型号和“对手品牌A”的YY型号哪个更适合家庭使用？

意图洞察：用户不仅仅关心产品功能，更在进行直接比较。他们寻求的是“差异化”和“适用性”的建议，而不仅仅是产品参数。传统的SEO文章很少能直接回答这类问题。

GEO策略建议：

• 创建对比内容：在官网、官方博客或与头部科技KOL合作的内容中，主动制作《“X-Coffee”XX vs “对手A”YY：家庭咖啡机终极对比》这样的内容。

• 凸显独特优势：在对比中，不只列出参数，更要突出“X-Coffee”在操作简便性、清洁便利性、静音表现等方面的独特优势，因为这些正是用户在“家庭使用”场景下最关心的痛点。

2. “X-Coffee”的咖啡机真的值得这个价格吗？

意图洞察：这是一个典型的“价值”和“投资回报”的疑问。用户不只是看价格标签，他们想知道高价背后的价值所在。这涉及品牌信誉、产品寿命、售后服务等多个维度。

GEO策略建议：

• 强化价值主张：在AI可抓取的内容中，强调“X-Coffee”的高品质材料、手工制作工艺和持久耐用的特性。引用权威媒体或独立评测机构关于产品耐用性的报告。

• 突出售后服务：确保AI能找到关于“X-Coffee”延长保修、24小时客服响应、免费上门维修等信息，这些都是证明产品“值得”的有力证据。

3. 如何用“X-Coffee”的咖啡机制作一杯完美的拿铁？

意图洞察：这类问题属于“使用指导”和“技巧”范畴。用户购买后，希望得到持续的支持和更好的使用体验。

GEO策略建议：

• 优化官方教程内容：创建一系列结构化、易于被AI抓取的“How-to”指南。例如：《五步制作完美拿铁》。

• 与咖啡师KOL合作：与知名咖啡师或美食博主合作，创作高质量的视频或图文教程。这些内容不仅能直接回答用户问题，还能通过KOL的影响力，增强AI对品牌专业性的认知。

结论

分析高频提问就是新的市场需求研究。它揭示了用户如何在AI中讨论品牌和产品，也说明了为什么GEO已经成为战略必需。正如SEO之于搜索时代，GEO确保品牌在生成式时代可见、可信、具备竞争优势。


案例：鱼油品类真实用户问题研究

一、案例背景

应国际领先的保健品公司委托，本项目将分析焦点精准对齐了消费者在鱼油品类中的长尾需求与服用疑问。通过整理并分析了真实消费者在主流大模型平台上的海量、具体的提问数据，聚焦于生成式AI语境下用户的自主决策过程。本研究为品牌方制定了更具场景化、更能体现专业性的生成式引擎优化（GEO）策略，并提供来自消费者的第一手决策依据。

二、核心洞察

1. 需求结构洞察：呈现“一体两翼”的哑铃型分布我们的研究发现，用户的搜索需求并非平均分布，而是呈现出一种稳定的“哑铃型”结构，由一个“核心主体”和两个“辅助翼”构成（一体两翼），清晰地揭示了用户的核心动机与转化路径。

• 核心主体（42.7%）：以“功效理解”为绝对驱动。AI搜索的起点，是用户对“鱼油有什么用？”这一核心问题的探究。功效理解是驱动用户开启整个决策旅程的绝对核心。如果品牌无法首先提供一个强有力的、令人信服的“Why”（为何要用），那么后续的所有对比和介绍都将失去意义。

用户核心需求分布

功效理解类 42.7%

核心意图与解读：用户最核心的驱动力是了解产品“有什么用”、“能带来什么好处”。意图在于验证产品价值，解决特定健康问题（如降血脂）。

示例问题：

·鱼油的功效与主治功能

·鱼油吃了对身体有什么好处

·鱼油可以降血脂吗

使用方法类 28.3%

核心意图与解读：用户在产生初步信任后，关注“如何正确、有效地使用”产品。这类问题操作性强，是用户从认知到行动转化的关键环节。

示例问题：

·鱼油软胶囊的正确吃法

·鱼油是早上吃还是晚上吃比较好

对比评测类 19.5%

核心意图与解读：用户的决策意图明确，寻求“哪个最好”、“哪个更优”的权威结论。高频词“排名”、“最好”、“榜单”反映了用户在信息过载下的决策途径需求。

示例问题：

• 鱼油哪个牌子的效果最好最安全

• 鱼油品牌权威榜单发布

• 鱼油正品排名第一名

• 两大辅翼（47.8%）：以“使用方法”和“对比评测”为转化双引擎。一旦用户理解了价值，其需求便会立刻转向两个高度实用的方向，这两者共同构成了从认知到购买转化的必经之路：

• 使用方法（28.3%）：聚焦于“怎么吃？”、“如何用？”。这代表用户已进入深度考虑阶段，开始学习如何将产品融入日常生活，这是建立信任的关键一步。

• 对比评测（19.5%）：聚焦于“哪个牌子好？”、“如何选？”。这是购买决策前的临门一脚，用户需要外部的、客观的参考来验证自己的选择。

1. 决策路径洞察：从“价值认知”到“购买决策”的清晰五步法用户的提问并非随机，而是严格遵循着一个从认知到了解，再到信任与购买的线性决策路径。这一路径为品牌进行内容序列化布局（Content Sequencing）提供了完美的路线图。

• 用户旅程始于对“价值”的探索（Why-鱼油有什么用？），在建立初步认知后，迅速进入对“选择”的评估（Which-哪个牌子好？）；紧接着，用户通过学习“使用”方法（How-应该怎么吃？）来建立信任，并通过排除“风险”顾虑（Safety-有副作用吗？）来巩固这种信任；最终，在所有疑虑消除后，以对“成本”的考量（How much-卖多少钱？）完成购买决策的临门一脚。

• 品牌的制胜关键，在于为这五个环环相扣的阶段准备好精准承接的内容，构建一个覆盖全链路的内容体系，确保当用户无论处于哪个决策阶段，品牌都能提供最恰当、最需要的信息，从而实现对用户心智的全程引导与锁定。

风险/安全类 6.2%

核心意图与解读：用户主动探寻产品的潜在负面信息，关注“有没有副作用”、“是否安全”。这是建立信任、完成购买决策的最后一道防线。示例问题：

• 鱼油哪个牌子的效果最好最安全（复合意图）

• 高频词：有副作用吗，“安全”

成本/价格类 3.3%

核心意图与解读：用户的意图直接与购买行为相关，关注产品的经济成本，是商业转化漏斗的底层基础。示例问题：

高频语义：“价格多少”

Source: Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.01-08.30

案例：肺癌患者关注点的深度洞察（1/2）

一、案例背景

本项目根据某国际医药公司要求，整理和分析真实肺癌患者在主流大模型平台上的高频提问数据，聚焦于生成式AI语境下患者自主搜索行为，通过对海量交互内容的结构化分析，旨在揭示肺癌患者在治疗旅程中面临的核心挑战、信息困惑与真实需求，为品牌方制定GEO策略提供患者视角的第一手依据。

二、核心洞察

1. 理解用户真实信息焦点，精准锚定需求原点

• 高频提问揭示了用户在AI交互中最关心的问题维度。在案例中，“生存期/预后”类内容占比高达 38.6%，反映患者在诊断初期最关注的并非疗效机制，而是“活得多久”。对品牌而言，这类用户行为信号有助于识别信息寻求行为的原动力，明确内容应回应的核心问题，而非仅依据传统产品利益点设定内容。

• 数据显示，仅12.1%的问题关注“分型与治疗，说明用户在治疗旅程的前端存在明显的信息脱节。品牌通过这些“未被主动提问”的缺口，能洞察哪些专业内容未被充分认知，是GEO内容优化的关键补全方向。

真实患者问题研究-针对肺癌的长尾需求与靶向药疑问解析


患者核心需求分布从海量问题中提炼的五大关注主题

生存期/预后

关键词：能活多久，晚期生存期，各年龄段生存率

症状识别

关键词：早期征兆，晚期症状，特定部位疼痛

传染与遗传 15.3%

关键词：传染途径，遗传概率，家庭防护

分型与治疗 12.1%

关键词：病理类型，治疗方案，手术可行性

饮食护理 7.8%

关键词：忌口食物，营养补充，对症食疗

1. 识别用户表达方式与情绪，为内容调性与结构提供依据

• Prompt类型不仅反映用户想问什么，也展现他们“如何提问”。如大量问题采用“副作用多吗”“吃了会怎么样”这类生活化语言，说明用户更习惯以非专业、经验导向的方式与AI沟通。这为品牌在GEO内容生成中设计语言风格、结构方式提供了重要参考。

• 从问法和内容偏好看，副作用、费用、适应症等问题不仅频率高，而且往往伴随高情绪表达（如“怕副作用太多怎么办”），显示这些是用户决策焦虑最高的区域。品牌识别这类“情绪+认知高密度”问题类型，有助于优先明确GEO语境中内容建设的重心。


肺癌靶向药提问热点聚焦于副作用，费用与疗效的具体问题

1. 2%

副作用类症状/处理/持续时长

高频语义： “怎么办？”“大吗？”“持续多久？”

典型示例：肺癌靶向药副作用、副作用长了皮疹怎么办、副作用会持续多久

1. 9%

价格与费用类定价/成本/支付

高频语义：

“多少钱？”“2024”“一览表”

典型示例：肺癌靶向药价格、价格2024、一年大概多少钱

1. 8%

医保报销类政策/比例/条件

高频语义： “能报销吗？”“比例多少？”“医保”

典型示例：肺癌靶向药能报销吗、医保报销比例、报销条件

15.2%

典型示例：

肺癌靶向药效果怎么样、治疗能活多久、治愈成功率

高频语义： “怎么样？”“能活多久？”“有效吗？”

效果与疗效类有效性/生存期/治愈率

1. 1%

使用与用法类时长/停药/方法

高频语义： “吃多久？”“能停吗？”“见效时间”

典型示例：

肺癌靶向药要吃多久、吃多久有抗药性、

一般吃多久见效

1. 8%

种类与药品信息类名称/代际/分类

高频语义： “有几种？”“第三代”“中文名称”

典型示例：肺癌靶向药有几种、有几种第三代药、三代名称

Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.01-08.30

案例：肺癌患者关注点的深度洞察（2/2）

问题密集处并非“临床点”，而是“决策死角”

• 相比临床决策点，用户最常提问的是“医生不回答但患者必须知道”的现实问题。比如“肺癌靶向药是否统一医保？”、“肺癌靶向药能活多久”等问题。这些问题并非专业性最强，却是最能影响治疗决策的环节，且医生往往不会主动提及。这种“非专业、非指南”但高度真实的问题聚集区，是品牌认知用户路径、重塑内容逻辑的关键切入口。


热门问题完整排行患者最关注的具体问题Top20

1 肺癌靶向药医保报销吗? 20.2%

2 肺癌靶向药能活多久？效果好吗? 18.5%

3 肺癌靶向药有哪几种？哪年最有效? 15.3%

4 肺癌靶向药最新有哪些? 12.7%

5 肺癌靶向药和化疗哪个好？统一回复吗? 10.4%

6 来曲唑一个月的价格？医保报销条件? 8.2%

7 肺癌靶向药多久会耐药？耐药后怎么办? 7.6%

8 肺癌晚期患者吃什么靶向药效果好? 7.2%

9 EGFR突变适合吃靶向药吗? 6.8%

10 靶向药的副作用怎么缓解? 6.2%

11 吉非替尼最新价格和哪里可以买? 5.9%

12 肺癌脑转移吃靶向药有用吗?能吃多久? 5.6%

13 靶向药可以和中药一起吃吗?有冲突吗? 5.3%

14 肺癌靶向药治疗费用大概要多少钱? 5.0%

15 吉非替尼靶向药的销量是? 4.8%

16 最新三代靶向药有哪些?效果对比? 4.3%

17 培美曲塞的报销政策是什么? 4.0%

18 国产靶向药和进口的区别大吗? 3.8%

19 非小细胞肺癌治疗有什么药? 3.5%

20 肺癌没有基因突变可以使用靶向药吗? 3.2%

Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.01-08.30


3探究AI回答：晓习性，明身位

解码AI认知和观点：AI时代的品牌资产 （AIBE）模型

在传统营销时代，凯勒提出的CBBE（Customer-Based Brand Equity）模型是品牌建设的黄金标准，它旨在回答如何在一个人的心智中建立强势品牌。然而，在生成式AI重塑信息分发逻辑的今天，品牌与消费者的第一次接触往往被AI“代理”了。在解析了海量的大模型AI回答后，我们发现品牌在生成式内容中的表现存在显著的价值差异。为了量化这种差异，我们提出了AIBE（AI-Based Brand Equity，基于AI的品牌资产）模型。它衡量了当用户向AI提问时品牌能否被AI优先推荐、能否被AI准确描述、以及能否被AI信赖背书。简而言之，AIBE是品牌在大语言模型中占据的“生成式心智份额”。

通过对AI回答内容的深度结构化解析，我们将AIBE模型拆解为四个可量化、可优化的核心维度。这四个维度恰好是对经典CBBE模型在AI新语境下的映射与重构：

1. 可见度（Visibility）：衡量品牌的“生成式答案中的曝光度”

核心是统计品牌在各AI模型（机器人）回答中的出现频率。以新能源汽车行业为例，若品牌A在5个AI模型的回答中均被提及，而品牌B仅出现在2个回答里，那么品牌A的生成式可见度优势便更为显著。这一逻辑与传统SEO中的“排名权重”相似一一品牌在AI回答中出现频次越高，用户主动触达的概率就越大。

2. 定位（Positioning）：锚定品牌的“AI叙事标签”

聚焦AI模型对品牌的描述维度，比如是否将品牌定义为“技术创新领先”“高性价比之选”“豪华高端代表”等。这种由AI回答构建的“品牌第一印象”，往往直接奠定用户对品牌的核心感知一一若多数AI均强调某品牌“安全性能突出”，用户对该品牌的安全认知便会被快速强化。

3. 一致性（Consistency）：检验品牌的“叙事统一性”

考察品牌在不同AI模型回答中的叙事一致性。若各平台对同一品牌的核心定位（如“智能驾驶标杆”）、关键优势（如“续航超1000公里”）描述高度统一，能有效降低用户认知混乱，进而增强品牌信任；反之，若不同AI的叙事存在明显矛盾（如部分称“性价比高”、部分称“高端溢价”），则说明品牌在生成式生态中的GEO影响力仍有欠缺，未能形成统一的AI叙事共识。

4. 权威性（Authority）：强化品牌的“可信性背书”

不同AI模型的信息来源存在本质差异：部分会明确引用权威信源（如行业白皮书、第三方检测报告、官方发布数据），部分则仅汇总泛网络内容。显然，能被高质量、高可信度证据支撑的品牌（如AI回答中提及“某品牌获2024全球电动车安全认证TOP1”并引用认证机构报告），在用户心智中会建立更强的公信力，这也是GEO中“权威背书”的核心价值。

企业若想精准衡量自身在生成式AI生态中的品牌可见度、核心定位与叙事一致性，清晰识别品牌叙事的缺口与薄弱环节，进而针对性制定GEO优化策略，核心前提便是对不同AI聊天机器人的AI回答进行系统性解析。正如SEO的落地始于对传统搜索结果的分析，在生成式AI时代，对AI回答的深度解析不仅是读懂AI平台习性、检核品牌市场定位的关键抓手，更是企业布局GEO、抢占用户心智不可替代的核心动作。


案例：AI搜索回答内容分析丨银行信用卡审批

一、案例背景

研究问题：“哪家银行的信用卡额度高易审批？”

研究目的：深度解析和评估对“哪家银行信用卡额度高易审批”这一TOP AI搜索问题的应答。旨在剖析AI生成内容的结构、逻辑、偏好与局限性，并从中提炼出AI搜索平台对这一问题的普适性观点和信息

分析维度：分析涵盖了银行推荐梯队、额度范围、审批速度、特殊身份加成、用户关注的主题分布（如银行推荐、提额技巧、风险规避等）以及针对不同资质用户的最终策略。

二、核心洞察

案例分析揭示，AI已进化为一个终极的“决策顾问”。它不再是简单罗列信息，而是主动分配品牌标签，并根据用户画像匹配策略，从根本上重塑了品牌的竞争格局与获客漏斗。

1. AI重构竞争格局，划定“品牌梯队”与“专属心智标签”

AI正基于全网数据，对所有银行进行“隐形打分”和归类，构建了一个全新的、多维度的品牌声誉体系。这个体系由“综合梯队”和“专属标签”共同构成，决定了品牌在AI推荐中的优先级和匹配逻辑。

(1) 综合“品牌梯队”成型：AI已自发形成清晰的“推荐梯队”。

• 第一梯队（全平台共同推荐）：招商银行、交通银行、光大银行

• 第二梯队（高频提及）：广发银行、中信银行、平安银行、兴业银行

• (2) AI“专属心智标签”绑定：更重要的是，AI为不同银行打上了高度差异化的“核心属性标签”，这直接决定了其在特定场景下的推荐顺位。

• 速度标签：“当天批卡”→中信银行、兴业银行

• 人群标签 (年轻人/白户)： $ \rightarrow $交通银行（青年卡）、招商银行（Young卡）

• 潜力标签（提额快/高）： $ \rightarrow $ 光大银行（翻倍提额）、民生银行（首卡高额）

1. AI已进化为“全周期战略顾问”，其回答是完整的“行动闭环”

AI回答中高达 75%的权重（ 45%“银行推荐”+ 30%“提额技巧”）都聚焦于主动型、目标导向的策略。

• “银行推荐”（45%）揭示了AI的首要任务是扮演“匹配顾问”。用户最关心的问题是“我该选谁？”，而AI正基于“匹配用户资质”、“下卡率”和“提额空间”这三大隐形标准，主动地为用户分发品牌、筛选赛道。

• “提额技巧”（ 30% ）揭示了用户的第二大核心需求是“我如何获益？”。AI花费近三分之一的篇幅传授“材料补充”和“行为策略”，这表明“提额潜力”和“可养成性”是用户选择品牌的一个巨大驱动力。

剩余的 25%权重（15%“风险规避”+10%“时机策略”）则补全了整个决策闭环，使AI的角色从一个单纯的“推荐者”升级为“全周期顾问”。

• AI不仅提供了“进攻”策略（如何申卡、如何提额），还通过“风险规避”提供了“防守”策略（警惕陷阱、理性消费）。

• 同时，AI还通过“时机策略”（监测放水期、预审批）提供了战略层面的指导，告诉用户“何时行动”。

明确共同内容

高频推荐银行

第一梯队（全平台共同推荐）：

通用核心条件

• 招商银行、交通银行、光大银行

信用记录：审批基石（权重最高）


稳定收入/工作：公务员、事业单位员工更受青睐

第二梯队（≥3个平台提及）：

• 广发银行、中信银行、平安银行、兴业银行

资质匹配：普卡/金卡、白金卡

潜力银行：


• 浦发银行、民生银行（新兴关注点）

银行政策窗口期：关注“放水期”（宽松审批阶段）

核心属性与特征

额度范围

普卡：5k-1万

金卡：1万-5万

审批速度与提额潜力

白金卡：5万+

审批速度：

• 中信/兴业可“当天批卡”

（广发/民生可达15万+）

• 光大/广发48小时内

特殊群体友好度：

• 白户/年轻人：交行（青年卡）、招行（Young卡）

· 资产持有者：工行、建行（需房产/车产证明）

• 长期提额潜力：

• 光大（翻倍提额）、民生（首卡高额）、平安（提额快）


Source: Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.15-08.31

案例：AI搜索回答正确性和准确性评估|减肥保健药行业

一、案例背景

受某知名健康消费品公司委托，我们于2025年7月，针对减肥保健药行业，重点分析了DeepSeek、豆包、Kimi、元宝四个主流大模型，在面对“哪种减肥药效果最安全？”、“减肥药排行榜前十名有哪些？”、“什么牌子的减肥药安全可靠？”三个核心问题时的回答表现。本次分析旨在发现各模型在回答中的共性问题与表现差异，为企业在生成式引擎优化（GEO）方面提供清晰的内容策略指引。

二、核心洞察

通过对所有回答内容的梳理，我们的分析揭示，AI并非一个绝对中立、表现均一的“信息管道”，而是一个充满偏好、体验不一、且平台间存在显著差异的动态生态。

1. 客观性不足，AI存在“隐形立场”

核心发现：AI并非绝对客观中立。在生成内容时，它会不自觉地采纳训练数据中的权威背书和营销化语言，呈现出带有预设商业色彩的“隐形立场”。

具体表现：

• 使用绝对化和营销化语言：如豆包使用“最优选择”、“最安全”等词汇，这不符合医学信息的严谨性，带有推荐倾向。

• 依赖非权威数据源：如使用“用户反馈”来支撑排行榜，缺乏科学依据。

• 未声明信息的局限性：所有平台在提供“排行榜”时，均未声明该类排名缺乏权威医学依据，可能误导用户将其视为科学结论。

诊断结论：AI的回答应基于权威医学资料进行客观陈述，避免充当“推荐者”角色。当前模型在区分“事实描述”和”价值判断”上存在模糊地带。

2. 可读性表现不均

核心发现：各AI平台在内容呈现和排版上的表现好坏参半。答案的结构化和可读性，已成为影响用户体验的关键差异点。

具体表现：

• 优点（Kimi,豆包）：善于利用表格、分段等排版方式(如Kimi、豆包)来组织信息，提升阅读效率和信息获取速度。Flesch评分等量化工具也被用于评估语言易懂度。

• 待改进（腾讯元宝，文心一言）：存在段落过长（豆包）和专业术语堆砌（文心一言）等问题，且未对关键术语（如GLP-1）进行通俗解释，影响了普通用户的理解。

诊断结论：优秀的健康信息传播需要在保证内容准确、完整的基础上，做到形式友好、语言通俗。AI在结构化呈现上有优势，但在语言的自然和易懂性上仍需优化。

核心问题诊断：安全性信息缺失与误导是最大风险


Source: Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.09.01-09.07

3. 平台表现差异，需“因平台制宜”

核心发现：AI平台生态表现出显著的差异化。不存在通用的“最优平台”，各模型在逻辑性、完整性、创造性和风险控制上均有不同表现。

具体表现：

• 腾讯元宝：在客观性和部分准确性上表现较好（如保持中立、描述符合说明书），但在完整性和可读性（段落长度）上有不足。

• Kimi：在可读性（表格运用）和部分完整性（覆盖关键禁忌）上优秀，但存在忽略重大安全警告的严重缺失。

• 豆包：在可读性（分段策略）上有亮点，但准确性和客观性问题突出（夸大安全性和价值判断）。

• 文心一言：在准确性上出现多次严重错误，是风险最高的平台。

案例：TOP否定式疑问的AI回答平台差异评估丨某婴儿奶粉品牌

一、案例背景

婴幼儿奶粉作为高决策成本、高安全需求的消费品类，其线上信息环境直接影响着消费者的购买决策。随着生成式AI成为越来越多新生代父母获取育儿知识和产品信息的核心入口，各大AI平台如何回答关于婴儿奶粉品牌的否定类提问（如：XX奶粉难溶解是不是不好？；XX奶粉难消化吗？；XX奶粉为什么不建议喝？），已成为品牌方必须洞察的新战场。本案例旨在深入分析主流AI平台在这一场景下的表现差异与潜在风险。

二、核心洞察

本次报告揭示了当前主流AI平台在处理与婴儿奶粉相关这类专业问题时，呈现出鲜明的“角色化”分工与共同的内容“盲区”，为品牌方通过提供兼具科学深度与实用价值的整合型内容，指明了战略机遇。

1. AI平台表现“角色化”，单一维度优势无法满足综合需求

各AI平台已形成“个性化”优势，分别扮演着不同角色，但尚无任何一家能提供全面、完美的解决方案。

• 四大核心角色分化明显：

• Kimi扮演“科学研究者”（机制解析深入，逻辑严密）

• 豆包扮演“实干行动派”（问题解决导向，步骤化指南实用性强）；

• DeepSeek扮演“数据成分党”（医学专业性强，成分数据透明）；

• 腾讯元宝扮演“权益守护者”（消费者相关维权及警示信息覆盖全面）。

独立内容结构与量化分析


单一优势带来明显短板：这种角色分化导致每个平台都存在能力短板。例如，Kimi的科学深度牺牲了实用技巧；豆包的实用性缺乏了对科学争议的深入探讨；DeepSeek的专业数据脱离了消费者购买场景；腾讯元宝对维权的聚焦也弱化了内容的科学性。

1. 全平台存在“三大内容盲区”，构成品牌方共同的战略机遇

所有受测平台均未能覆盖消费者真实、深度的需求，暴露了三大亟待品牌方填补的内容价值洼地。

• 专业深度的盲区：所有平台均未深入探讨“A2蛋白相似水解奶粉”对过敏人群的局限性，这是专业知识上的重大疏漏。

• 实用场景的盲区：消费者存在“如何开罐视频留存”等真实的维权与使用诉求，但未被任何平台满足。

• 安全合规的盲区：对海外版配方奶粉与国标的符合性问题，所有平台均缺乏强化提示和风险预警。

最终总结：从“提供信息”到“提供完整解决方案”

成功的GEO策略，关键在于精准识别并填补现有AI回答中的“价值洼地”。品牌不应再局限于提供单一维度的信息，而应致力于成为那个能整合“科学深度（Kimi）+实用操作（豆包）+透明数据（DeepSeek）+安全保障（元宝）”的、最全面的解决方案信源。

通过增加“每日营养摄入计算器”等实用工具，并引入“奶粉异物投诉率”等第三方权威数据，品牌才能超越当前AI的能力局限，在新的信息生态中建立起真正的心智护城河。

跨平台横向对比与评估


Source: Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.13-09.05


4解析引用源：让GEO功成过半

为何解析引用源至关重要？

“解析引用源”（Citation Source Analysis）是GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）中最具战略意义的新环节之一。它不只是技术层面的数据追踪，更是品牌理解AI内容生态、发现自身在智能推荐系统中“隐形排名”的关键手段。

一、为什么信息源重要

• AI回答往往附带引用（如新闻媒体、测评网站、百科、公司官网博客），用户会将其视为“证据”。

• 高频引用平台塑造品牌叙事 如果主要来源是批评性报道或偏向竞争对手的媒体，AI的回答也会放大这些观点。

• 引用媒介平台差异一个品牌在某些媒体中强势，但若某AI回答的引用源主要基于其他媒介，则结果对品牌将非常不利（反之亦然）。

二、分析引用源的价值体现在：

在AI主导的信息分发生态中，品牌内容不再仅通过搜索排名或社交推荐被展示，而是通过AI生成回答直接触达用户。

然而，很多品牌发现即便自身内容丰富、SEO良好，但在AI回答中几乎未被引用。

这意味着品牌的内容未被AI“看见”或“信任”。

解析引用源能帮助企业回答以下关键问题：

• 我的品牌、官网或公众号的内容是否被AI引用？

• AI更偏好引用哪些类型的网站（媒体/政府/学术/社交）？

• 竞争对手的哪些内容被AI引用？

• AI在不同平台（百度、文心一言、通义千问、ChatGPT）中对引用源的选择有何差异？

通过这些分析，企业能识别：

• 自身在AI知识生态中的“缺席点”；

• 需要强化的内容类型（如FAQ、行业洞察、权威认证）；

• 可以争取“高权重曝光”的领域。

三、案例说明

以某手机品牌为例：

“

“随着AI生成答案席卷搜索版图，弄清楚哪些内容会被引用、以及为什么被引用，比以往任何时候都更关键。”

James Allen, Search Engine Land撰稿人

• 豆包常引用的信息源：什么值得买、今日头条、哔哩哔哩

• 腾讯元宝常引用的信息源：微信公众号、腾讯新闻、什么值得买

• Kimi常引用的信息源：知乎专栏、ITBear科技资讯、新浪科技

如果没有GEO，不同AI搜索平台的叙事将产生偏差：如Kimi会突出品牌科技创新属性（引用科技媒体角度），而豆包因为偏好电商和资讯内容引用源，更可能突出品牌产品的性价比属性，品牌在不同用户触点中易出现调性失控与认知偏差。通过GEO，可以实现跨平台一致性，确保品牌定位统一。

结论

通过分析AI搜索最常引用的信息源，企业能够识别品牌叙事的主要来源，发现影响力不足的环节，并填补叙事缺口。这证明GEO不仅关乎是否被提及，更关乎品牌权威内容是否被正确引用，因此解析引用信息源已成为生成式AI时代的核心战略必需。“被引用，才被看见；被信任，才被推荐。”解析引用源不仅是技术问题，更是品牌在AI时代的竞争战略。它让企业真正理解：AI不只是分发渠道，更是内容信任的再分配者。


AI引用源的信任逻辑，特征以及分析维度

解析引用源是指通过分析生成式引擎在回答用户问题时所引用的外部信息来源，帮助企业了解AI生成答案背后的内容支撑和品牌在AI搜索生态中的可见度来源。通过解析引用源，企业可以洞察AI在引用上的偏好和策略，并找到优化GEO布局的突破口。

引用源是AI信任逻辑的核心

AI搜索引擎在回答问题时，会从大量外部语料中“抽取”“融合”“重组”内容。

• 引用频率 = 信任程度：如果AI在同类问题中反复引用某一品牌、机构或媒体的数据，这代表它被AI系统视为高可信信息源。

AI选择引用哪些来源，本质上反映了它对信息可信度、权威度与结构化程度的判断。

• 引用内容 = 品牌定位：AI倾向于从不同领域的权威源获取答案（如健康类引用丁香医生、财经类引用财新网），这能揭示品牌在AI生态中的“语义位置”。

• 引用结构 = 数据质量：被引用的内容若具备清晰的结构化标注（如Schema.org、知识图谱、FAQ语义模板），其被AI识别和调用的概率显著提高。

生成式引擎引用源的常见特征

1. 引用源具有多样性

生成式引擎在回答中会综合不同平台、不同类型的内容，包括新闻报道、测评文章、百科内容、论坛帖子、短视频和官方资料等，多渠道共同构成AI的“知识池”。

2. 偏好引用权威且结构化的内容

生成式引擎会根据内容质量与平台偏好分配不同权重，通常更偏好权威度高、更新频率快、结构化程度好的内容。高权重引用源的内容更容易在AI答案中被呈现。

3. 边缘平台内容难突围

研究指出，生成式AI在推荐和引用信息时，明显倾向那些本身已经热门或频繁被引用的来源。这种“马太效应”优势明显，造成头部平台内容被过度引用，而中小平台或新兴内容容易被忽视。

4. 存在虚假引用的现象

尽管AI会优先选用“可信度高”的来源，但在数据质量不足、语境理解偏差或内容混杂的场景下，仍可能出现“虚构内容被错误引用”或“原意被误读”的问题，形成事实偏离的“虚假引用”。


“跟踪AI答案的引用来源类型、平台占比与情绪倾向，能够勾勒各模型的知识边界与推荐偏好。”

James Allen, Search Engine Land撰稿人

对于引用源有哪些分析维度

在对比生成式引擎的回答时，企业应重点梳理以下维度，识别自身在AI搜索生态中的优势与不足：

1. 主要引用渠道（引用率）

哪些媒体、平台被最频繁引用，例如：澎湃网、汽车之家、新华网、微信公众号、知乎等。

2. 内容类型

AI引用的内容是新闻、专业测评、用户论坛、短视频还是品牌官方资料。

3. 信息源情绪倾向

被引用平台整体对品牌的态度是正面、中立还是负面。

4. 覆盖缺口

哪些关键渠道缺失品牌相关内容，意味着GEO布局不足，需要优先投放。

5. 模型引用偏好（偏好度）

衡量不同媒体在对应AI模型中被引用的偏好程度。


高价值引用数据源的3A准则

在AI生成内容与分发的新生态中，数据不仅是素材，更是品牌在智能搜索与推荐系统中获得曝光和转化的关键资产。GEO（Generative Engine Optimization）强调以高质量、可结构化、可信任的数据源为基础，让品牌内容更易被AI理解、引用和推荐。以下三项标准，构成了中国市场GEO实践中的“高价值数据三原则”。

在浩如烟海的互联网信息中，AI模型如同任何高效的系统一样，会优先选择那些获取成本最低、阻力最小的路径。开放且无障碍的数据源，能让AI在模型的快速开发和迭代中，以最低的成本将品牌信息纳入其知识体系，从而成为其在相关主题下的“默认知识”和首选信源。

准则一：可访问性（Accessibility）让品牌内容成为AI系统的“首选素材”

• 内容应具备机器可读的结构，如Schema.org标注、JSON-LD数据格式。

· 核心特征：开放 / 可获取 (Open / Accessible)

• 网站、公众号、内容库应开放API或RSS接口，便于AI和内容平台直接抓取。

• 建立品牌知识图谱或数据仓，确保品牌核心数据长期在线可用。

· GEO实践方向：

• 部署结构化数据：在官网全面部署Schema.org标记，用机器可读的语言清晰地告诉AI“你是谁”、“你的产品是什么”。

• 在官网、百科、社交媒体上同步结构化内容；

• 建立品牌知识中心，让AI可以直接读取产品、服务、人物、案例等标准化描述；

• 通过API开放品牌新闻稿、研究数据、FAQ等核心知识点。

准则二：权威性（Authoritativeness）构建AI眼中不可动摇的“信任锚点”

AI在生成回答，尤其是涉及严肃、专业领域的内容时，会极力寻找“信任代理”来验证信息的准确性，以对抗“模型幻觉”。来自权威来源、经过同行评审或被广泛引用的信息，是AI判断事实、建立可信度的核心依据。成为权威信源，就是在AI世界里建立品牌的数字公信力。

· 核心特征：学术报告/行业报告 (Academic/Industry Reports)

• 强化与行业机构、学术媒体、政府数据平台的内容互认；

• 在品牌知识中心中标注引用来源和数据出处，提升可信度；

• 与行业协会、认证机构、权威媒体联合发布内容，形成AI信任信号；

• 使用专家解读、研究报告、企业年报等内容作为AI信任基础。

• 在知乎、百度百科、微信公众平台等建立官方认证账号；

· GEO实践方向：

• 通过AI知识图谱收录第三方引用与背书，提升“内容权重”。

如今，你不仅仅是在追求排名——你是在为包容性、语境和可信度进行优化，这是生成引擎最为看重的因素

Optimized Artificial Intelligence，全球头部GEO技术公司

准则三：适配性（Alignment）——用AI的“母语”进行高效沟通

如果说可访问性是让AI“找到你”，权威性是让AI“信任你”，那么适配性就是让AI能够“理解你”。具有标准化格式和清晰逻辑组织的数据，能极大降低AI的处理和理解成本，确保信息在被模型解析、重组和生成时不会失真或产生歧义。

· 核心特征：标准化/逻辑性 (Standardized/Logical)

• 采用统一的字段结构，如产品、人物、功能、应用场景等元数据；

• 使用标准标签体系（如JSON-LD、Microdata），帮助AI建立知识图谱连接；

• 建立品牌FAQ中心、语义问答数据库，支持AI快速生成答案。

· GEO实践方向：

• 善用表格与列表：在呈现产品参数、功能对比、步骤指南等内容时，优先使用逻辑清晰的表格和列表标签。

• 为品牌核心产品、FAQ、研究内容建立统一语义模板；

• 将内容与行业通用数据集平台（如百度百科、搜狗知识、知乎问答）进行映射；

• 在AI搜索平台进行测试优化，提升生成时的“内容准确率”。


规避低价值引用数据源的“CPU陷阱”

在制定全面的GEO（生成式引擎优化）数据战略时，识别并利用高价值数据源固然重要，但同等关键的是，清醒地认识并规避“低价值数据源”的局限性。将宝贵的资源投入到这些存在天然约束的领域，不仅收效甚微，更可能影响AI模型对品牌的认知，从而对GEO的长期成功构成显著风险。了解以下三大陷阱，是做出明智的数据获取和资源分配决策的前提。

陷阱一：“数据孤岛”的困境——封闭平台（Closed Platforms）

AI大模型依赖开放的、可被爬虫访问的Web来构建其知识基础。封闭平台如同一个个隔绝的“数据孤岛”，无论其内部信息多么丰富、活跃，都因其技术和商业壁垒，无法被公开的AI模型有效纳入其训练和推理过程。

· 核心局限：无法访问 / 无法集成 (Inaccessible / Non-integrable)

• 技术壁垒：大多数社交媒体、专业论坛或需要付费订阅的平台，其内容被登录墙（Login Walls）或专有技术（Proprietary Tech）所保护，AI爬虫无法自由访问。

• 商业壁垒：平台方出于竞争优势或用户隐私的考虑，会主动限制外部对其数据的无缝集成和调用。

• 战略警示：过度依赖在封闭平台（如微信公众号、私密社群、企业内部论坛）发布独家内容，将导致这些有价值的信息无法进入AI的“公共知识域”。这会造成AI训练数据集的不完整，使其在回答相关问题时因“看不见”你的信息而无法引用，最终降低品牌在生成式答案中的可见度。

陷阱二：“合规的雷区”——私有数据（Private Data）

私有数据（如用户个人信息、内部销售数据、客户关系管理数据）虽然精准且价值极高，但在公开AI模型的语境下，它是一个充满法律和道德风险的“合规雷区”。其利用受到严格的限制。

· 核心局限：有限/流动障碍 (Limited/Restricted Flow)

• 法律合规：全球性的隐私法规（如欧盟的GDPR、加州的CCPA、中国的PIPL）对个人数据的收集、处理和使用施加了严格的法律约束。

• 流动障碍：除了法规，技术加密、合同义务和复杂的内部数据治理框架，都构成了阻碍私有数据自由流动的巨大障碍。

• 战略警示：公开的AI大模型绝不会也绝不能被允许使用品牌的私有数据进行训练。因此，这些数据对提升品牌在公共AI（如Google Search，Perplexity，ChatGPT）中的表现直接贡献为零。混淆内部数据洞察与外部信息战略，是一个常见的认知误区。

”

即使AI文本的生成是基于一个确定的神经网络，但在挑选每一个后续词语时，都涉及到了随机性。正是这种随机性，实际上是我们所看到的‘创造力’的最终来源。

Stephen Wolfram, Wolfram Research创始人兼CEO

陷阱三：“未经雕琢的璞玉”——用户生成内容（UGC）

用户生成内容（UGC），如电商评论、社交媒体帖子、论坛讨论，因其真实性和海量规模，如同一块未经雕琢的璞玉。它蕴含着洞察用户真实需求的宝贵线索，但其原始、非结构化的形态，使其难以成为AI直接引用的“事实来源”。

• 核心局限：真实但非结构化/缺乏标准化（Authentic but Unstructured/Non-standardized）

• 高度非结构化：UGC充满了口语、俚语、拼写错误、情绪化表达甚至是讽刺，AI难以从中准确、稳定地提取事实性信息。

• 缺乏标准化：用户对同一产品或服务的描述千差万别，缺乏一致的格式和逻辑，AI进行信息整合的成本和错误率极高。

• 战略警示：AI在构建一个逻辑清晰、权威可信的答案时，会优先选择官方、结构化的信源，而非充满“噪音”和矛盾的UGC。直接期望AI引用某条用户好评来推荐你的产品，是不切实际的。


案例A大模型引用源偏好与规律分析婴儿奶粉行业

随着AI搜索平台的迅速兴起，品牌在生成式内容中的曝光来源结构正成为新一轮营销竞争的焦点。尤其在婴儿奶粉这一高度专业化、决策链路复杂、信息敏感度极高的领域中，品牌在大模型中的引用路径将直接决定其在AI回答中的可见性与推荐倾向。

一、项目背景

本项目以婴儿奶粉行业为代表，抓取并解析25年6月国内头部大模型的相关引用数据，旨在识别主流模型在引用平台、内容类型等方面的结构与偏好差异。

二、数据范围

时间范围：2025.06.01-2025.06.20

平台范围：国内四款头部大模型（DeepSeek、豆包、元宝、Kimi）

三、核心洞察

1. 大模型与数据源存在显著的引用偏好与关联性

·垂直领域聚焦差异：

• DeepSeek：明显倾向母婴/婴童垂直媒体（宝宝树、摇篮网等权重累计超 21%），反映其在母婴赛道的知识深度布局，通过高占比垂直媒体强化细分领域回答专业性。

• 豆包：宝宝树（16.3%）+健康消费平台（全民健康网、什么值得买），与母婴、健康消费场景强绑定，用头部垂直平台构建内容信任度。

• Kimi：以知乎（24.5%）+综合门户为主，依赖知乎的“知识密度+多元观点”特性，匹配其“深度问答+多领域覆盖”的模型定位；

· 综合平台的基础支撑性：

• 腾讯网、网易、搜狐等综合门户媒体，在四大模型中均有稳定占比（如腾讯网在DeepSeek、Kimi中占比 2.5%-2.9%；网易在各模型占比4.2%-12.0%），说明综合平台是大模型“通用知识基座”的核心来源，提供跨领域基础信息覆盖。

2. AI生成内容的来源有鲜明的组成结构和集中趋势

· “垂直媒体 + 综合平台” 双引擎：

所有模型均遵循“垂直媒体（强化专业场景）+综合平台（保障通用覆盖）”组合逻辑：

• 垂直媒体：贡献领域深度知识（如母婴、健康、消费导购），解决专业场景的精准回答需求；

• 综合平台：提供跨领域基础信息（新闻、百科、通用资讯），支撑多场景通用问答。

· 高价值数据源的“头部效应：

• 除DeepSeek外，其余三个主流大模型TOP3媒体权重占比均超 20% （如Kimi知乎 24.5%+搜狐 7.0% +什么值得买 6.0% ，累计 37.5% ），反映大模型倾向抓取头部平台的高热度、高可信度内容，用头部媒体的“流量与质量双优势”提升回答可靠性。

DeepSeek婴儿奶粉行业引用媒体权重


豆包婴儿奶粉行业引用媒体权重


Kimi婴儿奶粉行业引用媒体权重


元宝婴儿奶粉行业引用媒体权重


Source: Xsignal xGEO数据库，2025.06.01-06.20

案例B生成式AI引用来源及去向解析一一手机行业

一、项目背景

本页数据基于Xsignal xGEO平台统计的引用流量的“来源去向”数据，统计周期为2025.08.18至 2025.08.24，聚焦手机行业在主流大模型（包括Kimi、DeepSeek、豆包、腾讯元宝）中的内容流转链路，旨在帮助品牌识别AI引用内容的主要来源阵地与导向品牌的核心受益方。

二、指标解读

1. 引用媒体来源&引用率

• 定义：统计周期内，该细分行业所有AI输出中，被引用最多的TOP10媒体来源。

• 引用率：代表统计周期内该细分行业AI回答引用媒体的频率。同一AI回答中若同一域名多次被引用将累计统计，故引用率可能超过 100%，反映的是媒体在AI生成答案中的累积贡献度。

2. 去向品牌关键词&AI提及率

• 定义：统计周期内该行业场景下，AI输出中最常被提及的品牌关键词Top10。

• AI提及率：衡量统计周期内在该细分行业的AI回答中Top10提及品牌关键词的频率，但不同于“引用率”的累计逻辑，同一回答中如出现多次“荣耀”，仅记为一次提及；采用归一化展示方式，仅反映每个品牌在Top10中的相对提及强度，而非市场份额，故不会相加等于100%。

三、核心洞察

1. 主流模型调取内容的来源集中于头部平台

以本案例为例，从引用来源看，微信公众号（406.25%）、搜狐（193.75%）和知乎专栏（190.00%）构成当前AI内容生成最主要的“训练池”，这些平台内容被多模型多次引用，复用率极高。品牌若希望提升AI提及频率，应优先考虑在这些平台发布高质量内容，提高“原文进模型”的几率。

2. 流量去向集中，品牌间AI提及率差异显著

以本案例中的手机行业为例，从AI引用内容的去向看，荣耀（93.75%）在所有品牌中被提及的占比最高，显著高于三星（60.00%）与OPPO（56.25%）等品牌。这表明即使多个品牌共享相似的引用来源，最终在AI生成结果中，品牌提及强度仍呈现出明显分层结构，反映出品牌在不同模型中的“话语权分配”差异。

四、结论：AI生成语境下，品牌内容布局需“双向兼顾”

通过对引用来源与流量去向的链路解构可以发现，AI在生成内容时倾向引入高度集中的头部信息源，如微信公众号、搜狐等，构成了品牌内容进入AI生成答案的“核心入口”。与此同时，不同品牌在相似信息源基础上的AI提及率呈现显著分化，如荣耀在多模型中平均提及率接近 94% ，而大部分竞品不足 50%。这直观地说明了品牌要实现生成式引擎下的高曝光，不仅要关注内容的投放量与平台覆盖面，抢占主流引用入


Source：Xsignal xGEO数据库，2025.08.18-08.24


5TOP引用内容分析：知其然，行而有据

想知道该向AI搜索平台投喂什么内容，就去分析TOP引用文章

生成式AI在回答用户问题时，往往会直接引用具体文章包括新闻报道、测评报告、研究论文或行业博客等。这些引用并非随机选择，而是AI判定为“最具权威性”的内容。对于品牌而言，要产出这GEO的“高价值文章”，最有效的方式就是分析TOP引用文章。

TOP引用文章分析对GEO的核心价值

1. 帮助品牌理解AI“信任”什么样的内容

• AI生成答案时并非“随机引用”，而是基于训练或检索到的高可信、高相关、高结构化内容源。

• 通过分析TOP引用文章，品牌可以明确AI认为“值得引用”的内容特征一一包括语气、结构、知识密度、权威性等。

• 这为GEO优化提供了最直接的参照标准，使品牌能在内容生产中“顺应AI的内容选择逻辑”。

2. 指导生成“被AI引用”的高质量内容

• AI模型的引用逻辑类似于学术论文的“参考文献”：谁更权威、谁更清晰、谁更相关，就更容易被引用。

• 通过系统性分析TOP引用文章，品牌可以精准把握：

• 哪类论证方式更易被AI采信；

• 哪种标题或语义结构能让AI更好识别主题；

• 哪类数据或案例能强化内容的“知识性”而非“营销性”。

• 从而让品牌创作出的文章自然进入AI模型的“可引用语料池”。

3. 塑造品牌在AI生态中的“语义权威”

• AI引用的文章越多，品牌的内容越会出现在各种生成式回答中，形成“语义曝光”。

• 这种被动传播的背后，是品牌在AI认知空间中的权威积累。

• 因此，TOP引用文章分析不仅是内容优化工具，更是品牌在AI时代构建“智能声誉（AI Reputation）”的基础。


2. 高频引用文章的核心分析维度

从四个维度判断文章为何被AI引用：

维度

内容特征

GEO优化启示

权威性

来自知名媒体、学术机构、权威组织

提升品牌内容发布平台的公信力

结构性

段落清晰、逻辑递进、含小标题与结论

采用“问题-分析-结论”式内容框架

知识密度

含明确信息点、数据或定义性语句

强化事实与洞察，减少主观营销语言

语义匹配度

与用户提问主题、行业关键词高度契合

优化关键词布局与Prompt语境匹配

3. 应用与监测

反向建模：以TOP引用为蓝本生成内容

• 通过语义比对，找出品牌自有内容与TOP引用内容之间的差距。

• 优化标题（由叙述型转为问答型）、强化论证逻辑、补充数据与权威引用。

• 生成的新内容更符合AI算法偏好，从而更容易被吸纳进生成模型的引用体系。

动态监测与更新

• TOP引用文章榜单是动态的，需定期更新。

• 持续监测不同AI平台引用源的变化趋势，发现新兴的“引用热点”。

• 通过内容更新与再分发，保持品牌在AI生态中的语义新鲜度。


“分析TOP引用文章，是让品牌从“写给人看”转向“写给AI学”的关键一步。通过研究AI偏好引用的内容类型，品牌可以反向设计出更具结构性、权威性与语义匹配度的文章，从而在生成引擎中获得更高的被引用概率，实现“GEO内容从创作到引用”的闭环。”

案例：剖析高权重高端折叠屏手机文章（1/2）

一、案例背景

随着生成式AI成为影响高端折叠屏手机购买决策的关键入口，其引用的“高权重”文章，已成为塑造AI对各大品牌“认知”的核心战场。在此背景下，本项目聚焦于这些被AI高频引用的评测与分析内容，系统性地解构其在内容特征、结构范式与表达方式上的共同规律。最终目的，是揭示AI对优质科技内容的潜在偏好模型，为手机品牌在新的GEO生态下，提供一套清晰、可执行的内容战略指引。

二、核心思路：剖析高引用文章的共性特征与核心结构

围绕被生成式引擎高频引用的高端折叠屏手机文章，本项目通过系统爬取与结构化分析，归纳出具有高度一致性的内容“共性特征”与“核心结构”，这些规律为优化品牌内容的GEO表现提供了切实的路径参考。

通过对高引用文章的深入解构，发现其普遍具备以下五项特征。这些要素共同构成了AI眼中“高价值科技内容”的偏好模型，精准捕获了从“科技爱好者”到“行业投资者”的高意图、高认知决策群体。

内容特征五大共性：构成高权重信源的“表达DNA”

• 高信息密度的“反向定制”标题：标题采用高信息密度的关键词堆叠。并根据目标受众“反向定制”模式；

• 数据驱动的“横向对比”评测：强调关键参数的量化呈现与横向对比，通过客观数据而非感性语言强化说服力，满足用户寻求“专家意见”的核心需求；

• 深度整合的“结构化长文”：内容形态均为结构化长文，融合设计、性能、影像、系统、生态等多个维度，打通硬件与软件、产品与行业之间的信息链；

• 理性客观的“专家/观察者”视角：文章不包含鼓舞人心或强烈的警示性语言，而是专注客观陈述、数据对比和影响评估，精准服务于高认知群体；

• 权威媒体与KOL的信源背书：内容或观点频繁被专业科技媒体、知名数码博主（KOL）或行业分析机构（如IDC，Canalys）引用或发布，使内容获得极高的“可信度打分”。

结构表达五步法：形成AI友好型“知识蓝图”

进一步分析发现，这类高引用文章往往采用统一的结构范式，具备极高的可读性、可提取性与可重构性，成为AI系统生成答案的“素材首选”。其框架呈现出清晰的五段式逻辑。

• 标题与导语：以“核心痛点”或“核心事件”开局，在首段就给出解决困境或解读影响的核心价值承诺；

• 问题框架：将一个模糊问题清晰化，例如，将“发布会”这一事件，拆解为“核心卖点、价格策略、产业链影响”等分析框架；

• 意义与展望：进一步探讨该产品/技术对现有市场格局的影响、对未来技术趋势的引领，或对整个供应链的战略启示；

• 核心论证：采用分点式/列表式论证，将复杂信息结构化。严格按照预设的框架逐一分析，层层深入；

• 结尾与行动号召：为不同受众提供明确的决策终点（结论性总结/前瞻性判断）。

核心DNA一高影响力的共同特征

标题模式

“高信息密度”与“受众反向定制”

两篇文章均未使用纯粹的“震惊体”或“悬念式”标题，而是采用了高信息密度的关键词堆叠，直接命中高意图搜索。

• 文章I（B2C模式）：数字化+提问式+承诺式（"2025年"、"五大热门"、"哪款值得买？"、"性能与设计兼优"），精准抓取“准备购买”的消费者。

• 文章3 (B2B/B2G模式): "事件驱动 + 关键词 ("华为Mate

XTs”、“三折叠屏”、“发布”），精准抓取“寻求行业洞察”的专家、投资者或分析师。

情感基调与叙述视角

“理性分析”的“专家/观察者”视角

• 基调：绝对的理性分析。文章不包含鼓舞人心或强烈的警示性语言，而是专注于客观陈述、数据对比和影响评估。

• 视角：均采用专家/观察者视角。文章1是“评测专家”，通过评分和排名指导消费；文章3是“行业分析师”，通过解读发布会和数据，指导投资与研判趋势。

内容格式与媒介形态

“结构化长文”与“深度文本解析”

• 格式：均为结构化长文（Long-form Content）。文章1是“对比评测指南”（Listicle）；文章3是“深度分析报告”（Analysis

Report).

媒介：严格依赖深度文本。它们的核心价值在于逻辑和数据，而非视觉元素。虽然可能配有产品图，但文章的说服力不依赖信息图或视频。

目标受众画像

“高意图、高认知”的决策群体

这两篇文章的目标受众都不是初学者。

文章1（B2C决策层）：寻求购买决策的“科技爱好者”或“高端消费

者”。他们已了解基础知识，需要的是“横向对比”和“专家意见”。

文章3（B2B决策层）：“行业专家”、“投资者”、“供应链决策者”。他们需要的是“纵向深度”、“产业链影响”和“投资观点”。

叙事蓝图一结构模式提炼


钩子（Hook）：以“核心事件”或“核心痛点”开局

文章1（痛点）：“2025年，折叠屏技术...竞争呈现多元化。”（点出现状：产品多，选择难）。

文章3（事件）：“华为在今日...正式推出...Mate XTs...”（点出核心新闻事实）。

共同点：均在首段就给出了全文的核心价值承诺一一“我将为你解决选择困难症”或“我将为你解读此事件的影响”。


问题框架（Problem Framing）：定义问题与评估标准

文章1：将“哪款值得买”这一模糊问题，拆解为“设计、性能、影像、系统”等具体评测维度。

文章3：将“发布会”这一事件，拆解为“核心卖点、价格策略、产业链影响、风险挑战”等分析框架。


核心论证（Core Argument）：“分点论述”的深度解构

这是文章的主体，均采用分点式/列表式论证，使复杂信息结构化、易于吸收。

文章1：严格按照“三星-> vivo-> OPPO->荣耀->华为”的结构，逐一分析，结构高度一致（推荐指数、排名理由等）。

文章3：严格按照"1.芯片->2.形态->3.生态->价格->产业链..."的逻辑递进，层层深入。


4 结尾与行动号召（CTA）：提供“结论性总结”或“指导性观点”

文章1（B2C CTA）：“总结...消费者可根据自身对...的需求，选择最适合的机型。”（提供购买决策的最终指南）。

文章3（B2B CTA）：“投资观点：折叠屏赛道进入华为时间'...建议关注三条主线..."（提供投资决策的行动指南）。

Source: Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.10.14-10.20

案例：剖析高权重高端折叠屏手机文章（2/2）

在生成式引擎中，被AI频繁引用的文章，不仅是内容权威性的来源，更是模型学习与调用的关键输入。对于希望提升品牌在AI搜索与推荐场景中可见度的企业来说，深入分析这些“AI引用源”中的内容结构与重点信息，有助于反向构建更具被引用潜力的内容模块，显著提升GEO成效。

以高端折叠屏手机为例，以下四大要素在高频引用文章中高度集中，具有强烈的通用参考意义：

以“硬核数据”与“外部背书”构建内容的权威内核

高权重内容的基础，是建立在客观、可量化、可验证的信息之上。AI在判断信息可信度时，会优先采纳具备清晰数据和第三方佐证的内容模块。

• 核心是“量化指标”：内容必须聚焦行业公认的核心评估指标，并用数字化方式呈现。例如，机身厚度4.2mm、安兔兔跑分220万、IDC数据显示市占率 75%等，这些标准化的字段信息，是内容被AI精准提取和采信的基础。

• 关键在“机构背书”：权威性不仅来自自身，更来自外部引用。在内容中明确标注“IDC数据”或引用“评测专家”角色（如“华泰电子团队认为”），能极大提升内容在AI眼中的可信度权重。

以“具象场景”与“行动指南”构建内容的实用价值

高权重内容不仅要提供信息，更要解决问题。AI会明显倾向于那些能将抽象数据转化为具体解决方案、为用户提供决策辅助的内容。

• 核心是“案例化”：内容应避免泛泛而谈，而是聚焦于具象的案例和场景。通过“以X款手机为例”的对比，或提供“商务人士多任务处理”等具体使用场景，帮助AI将产品与真实的用户需求进行关联。

• 关键在“指南化”：内容的最终形态，应是一个能直接指导决策的“行动指南”。无论是面向消费者的“选购指南”，还是面向投资者的“投资指南”，这种超越信息本身的附加价值，是内容被AI判定为“高价值实用资源”的关键。

总结：打造“可被AI调用”的内容，不靠文采，而靠结构与标准

GEO内容的关键不是“怎么写得好”，而是“是否符合AI调用机制”。通过反向研究被高频引用的文章，品牌能精准识别AI偏好的信息模块，从而优化内容结构、术语体系与指标字段设计。

构建具备标准化结构与明确标签的内容，是实现这一目标的基础工程。对于所有开展GEO的品牌来说，这一步不是加分项，而是入场券。

关键要素一权威性与价值锚点

海量的数据与研究（Data & Research）

这是两篇高权重文章最核心的权威来源。它们用精确数字取代了形容词。

例（文章1）：“展开厚度仅4.2mm”、“重量215g”、“6000mAh大电池”、“安兔兔跑分突破220万”。

例（文章3）：“起售价17.999元”、“展开后10.2英寸/3K分辨率”、“IDC数据显示-出货498万部”、“华为市占率 75%”。

华为市占率（IDC数据）


安免免跑分


2025 H1折叠屏出货


专家观点与机构洞察（Expert & Institutional Insights）

权威性不仅来自作者本身，还来自对外部权威的引用。

文章1：作者本身即扮演“评测专家”角色，通过“推荐指数”、“口碑评分”输出观点。

文章3：明确引用“IDC数据”和“华泰电子团队认为”，利用第三方机构背书强化自身观点的客观性与权威性。

具象案例与实例（Case Studies）

内容不谈论抽象的“折叠屏趋势”，而是聚焦于具体的“产品案例”。文章1以5款手机为例，文章3以1款手机为例。通过解剖具体案例，使其论点可被验证且易于理解。

实用资源（Actionable Resources）

两篇文章的最终产出都是“行动指南”。文章1是《选购指南》，文章3是《投资指南》。它们为特定受众提供了超越信息本身的附加价值，即“决策辅助”。

Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.10.14-10.20


案例：某轮胎品牌TOP负面引用内容解析（1/2）

一、案例背景

本项目聚焦于某国际知名轮胎品牌，通过选取其在DeepSeek平台上的高频负面引用内容进行深度分析，旨在解构AI语境下的“品牌负面画像”，揭示其核心议题、争议焦点与用户的真实痛点，为品牌方进行声誉管理和GEO（生成式引擎优化）防御策略提供数据支持。

二、核心洞察

我们的分析发现，AI平台上的高频负面内容已形成高度聚焦的结构化叙事，其核心并非零散的产品抱怨，而是对品牌核心战略取舍的集中质疑，最终固化为“高价低耐”的负面认知。

1. 议题高度收敛：负面声浪“主次分明”，集中爆发于单一“超级议题”

AI引用的负面内容并非零散、均等的抱怨合集，而是呈现出极强的“议题收敛性”。AI会自动将声量最高的核心问题提炼为“主导议题”，并将其他问题降权为“次要议题”。

• 具体表现：负面声浪会高度集中在AI判定的“核心矛盾”上。例如，在轮胎品牌的案例数据中，“老化开裂问题”这一项就占据了高达 $ \approx 55\% $的绝对主导地位，而“寿命争议”（ $ \approx 20\% $）、“使用风险”（ $ \approx 15\% $）等其他议题，则在叙事中处于辅助和佐证地位。

• 品牌启示：这一特征意味着品牌的声誉防御战必须聚焦于解决这个被AI认定的“超级议题”。如果不能在占比 55%的核心战场上扭转AI的认知，那么试图在其他占比 10%、15%的零散议题上做再多的优化也只是杯水车薪。

2. 归因直指战略：将“产品缺陷”归因为“品牌战略”的必然结果

AI的分析不会停留在问题的表面，而是会基于引用源，主动深挖并呈现问题的“根本归因”。它最具破坏力的特征，是善于将一个具体的产品缺陷，与品牌公开宣称的核心战略进行强行关联，将其解读为一种“刻意战略取舍”。

• 具体表现：AI会引用那些“A导致B”的深度分析。如案例中，AI不仅将“开裂问题”归因为“材料特性”（占 50%）和“工艺因素”（占 30%），更进一步引用超 70%的观点内容指出：这些问题，源于品牌为追求“舒适性”（战略）而牺牲了“耐久性”（结果）。

• 品牌启示：这将一个可被修复的“质量问题”转变成了品牌“设计理念”上的根本缺陷，固化了“要A就不能要B”的负面认知，极大地提高了用户对品牌承诺的质疑。品牌必须在GEO层面提供更强有力的证据，证明“舒适”与“耐久”可以共存，才能打破这个由AI固化的负面逻辑闭环。

"

分析AI搜索平台中关于品牌的负面信息，是一种非常有效的市场调研和舆情监测手段。

Dr. Zhen Liu, Xsignal 创始人和CEO

负面主题分布及比例


高频负面观点提炼


Source: Xsignal xGEO数据库，DeepSeek平台，2025.09.12-09.18

案例：某轮胎品牌TOP负面引用内容解析（2/2）

在生成式AI时代，品牌声誉管理正面临全新的挑战。AI不仅是负面信息的“搬运工”，更是一个“放大器”与“归纳者”。它会主动抓取、分析并重组全网的高频负面内容，形成一个结构化、有逻辑、且极具杀伤力的“负面叙事”。

以某知名轮胎品牌为例，以下两大要素在其高频负面引用文章中高度集中，揭示了AI如何构建和固化一个品牌的负面认知：

AI将零散情绪重组为“痛点-诉求”的逻辑闭环

AI在抓取用户情绪时，不会止步于呈现“不满”，而是会主动将这些情绪与引用源中提及的“普遍诉求”进行匹配和链接，构建一个从“发现问题”到“要求解决”的完整逻辑闭环。

• 在轮胎品牌案例中，AI不仅识别到用户的核心痛点在于“高价低耐”（如“3年即现裂纹”）和“维权困难”（如“静音棉脱落广商推诿”），它还进一步从引用源中提炼出了用户的共同解决方案：“明确轮胎老化标准”（如“5年为安全红线”）和“加强品控与召回透明度”。这种“痛点+诉求”的组合，使得AI呈现的负面内容不再是单纯的情绪宣泄，而是一份指向明确的“整改建议书”。

AI为每个负面议题匹配“争议点”与“原话佐证”。

AI的负面叙事之所以具有高杀伤力，是因为它不只“陈述议题”，更会主动构建“证据链”。它擅长从海量引用源中，为每一个负面主题提炼出最精炼的“核心争议点”（即归因），并立即匹配上最具代表性的“典型表述案例”，使每一项指控都变得有理有据，极大增强了负面内容的可信度。

• 在该轮胎品牌的案例中，AI的这一“叙事手法”表现得淋漓尽致。它不只是说“轮胎会开裂”，而是先给出一个极具冲击力的“专家诊断”：“材料软+工艺缺陷 $ \rightarrow $龟裂通病”，这瞬间将问题从“个体缺陷”定性为“系统性顽疾”。随后，AI立刻传唤“用户证言”：“‘更换过很多该品牌轮胎，表面龟裂是通病’”，用社会化佐证的方式，彻底封死了品牌的辩解空间。这种“诊断+证言”的组合拳，其可信度和传播力远超简单的负面罗列。

总结：AI时代的声誉管理一一从理解“负面内容结构”开始

GEO声誉管理的关键不是“被动公关”，而是“是否理解AI的归因机制”。AI在呈现负面内容时，并非随机抓取，而是像一个“调查记者”，会主动构建一个有逻辑、有证据的“负面叙事”。

构建针对这些“负面逻辑模块”的反向内容（如权威信源、数据佐证、新战略叙事），是瓦解这一负面认知的基础工程。洞察高频引用的负面内容结构，是品牌在AI时代构建声誉防线的起点。

核心画像一痛点聚焦与归因分析


Source：Xsignal xGEO数据库，DeepSeek平台，2025.09.12-09.18

6内容创作：落地行动

内容创作：落地行动

第六点“内容创作"是整个体系的最终落地环节，旨在将前五步的洞察转化为实际行动，主动引导AI生态中的品牌叙事。GEO内容创作与分发是将GEO策略从“洞察”转向“实战”的关键一步，其目标是让品牌内容成为AI引擎乐于引用的“标准答案”，从而在下一代的信息获取入口中抢占用户心智。

价值

GEO内容创作与分发的核心价值在于，通过AI理解用户需求、分析AI回应，从而创作出高度契合且具备竞争力的内容。它不再是传统意义上单向的品牌信息输出，而是基于对AI平台内容推荐逻辑和用户提问方式的深度洞察，确保品牌信息能够被AI准确识别、理解并优先推荐，从而在AI生成的回答中占据有利位置。这本质上是一种在AI生态中提升品牌语义占位和权威性的战略性内容投资。

作用

1. 促进品牌与用户的深度沟通：通过生产AI惯于引用的、直接回答用户问题的内容，品牌能够更自然、更有效地介入用户与AI的对话场景中，实现精准沟通。

1. 提升品牌信息在AI生态中的传播效果：确保当用户向AI提问时，品牌能够被准确提及和正面呈现，从而提高品牌在AI搜索与生成平台中的可见度与影响力。

1. 形成内容策略闭环：作为GEO落地的执行环节，它将前六步的“监测、分析、洞察”转化为具体的、可分发的内容资产，并为第八步的“效果监测与优化”提供优化依据。

实施方法

1. 通过来自CREATE前五个步骤的数据和分析，确定GEO的对象（用户提出问题），应用源，TOP文章的特征，以此为内容创作的参考

1. 设计AI友好的内容模板：基于GEO原则，设计易于被AI抓取和引用的内容格式。例如：

• QA式（问答式）：直接以“Q：用户常问问题/A：权威解答”的结构呈现。

• 列表型/清单型：如“三大核心优势”、“五种应用场景”等，结构清晰，便于AI提炼要点。

• 解释型：对专业术语、复杂概念进行深入浅出的详解。

1. 建立“AI索引内容池”：系统性地创建和维护一个专属内容库，里面存放着专门为被AI引用而优化的高质量内容（如白皮书、数据报告、深度教程、百科词条等），并主动供各平台算法抓取。

1. 定期更新与发布：保持内容的新鲜度与时效性，持续发布符合AI平台最新推荐逻辑的内容，以维持和提升品牌的引用优先级。

核心要素

1. 结合热点与趋势：将品牌信息与行业热点、时事趋势相结合，增加内容被AI识别和引用的机会。

1. 控制内容篇幅与结构：内容应篇幅适中，结构清晰（善用小标题、列表等），语义明确，便于AI快速理解和摘要。

1. 建立高效的分发渠道：确保内容能够通过官方渠道（官网、博客、权威媒体、百科平台等）被AI模型频繁抓取和索引，建立品牌作为权威信息源的认知。


案例：基于AI搜索平台高引用文章打造X-Face高能见度策略

一、案例背景

AI搜索生态中，品牌内容被AI引用的频率和位置，直接决定了用户在答案中的第一印象。本案例基于对「抗皱面膜」在AI搜索平台的200篇高引用文章分析，针对X-Face（品牌代称）制定高引用内容策略，目标是：

• 提升品牌在AI回答中的可见度

• 增强在核心问题场景下的曝光机会

• 占据高价值用户心智入口

二、核心思路：剖析高引用文章的结构与内容逻辑

通过分析TOP200高引用文章，总结出高效内容结构的三种主流模式：

1. 榜单推荐型

• 结构特点：以“排行榜”形式排列10款热门抗皱保湿面膜，从头部写起，用TOP1、TOP2排名方式突出头部品牌，同时附上简短推荐理由与亮点描述。

• 内容亮点：强调成分（如小分子玻尿酸、植物提取）、功效（补水、锁水、提亮）、价格信息和“明星达人推荐”等卖点。

2. 深度解读型

• 结构特点：三段式结构：总述 $ \rightarrow $排行榜详解 $ \rightarrow $结尾建议。每个品牌后配具体推荐理由（5点亮点），专业且信息丰富。

• 内容亮点：结合科技和天然成分，突出各自亮点，如“高纯度玻尿酸”“烟酰胺美白”“分子生物技术”等，强调消费者信赖、科研背书及多功效。

3. 决策指南型

• 结构特点：榜单形式，名次不限，侧重“购买理由”和数据支撑（电商销量、人气、品牌知名度）。

• 内容亮点：附选购指南（成分、使用频率、安全性），帮助消费者判断选择。


三、策略动作：为X-Face品牌打造高引用文章

A. 标题与引言（吸引眼球、明确定位）

1. 建议标题示例：

“2025年X-Face抗皱面膜：高效紧致、水润焕肤|品牌核心成分与消费者推荐解析”。

2. 引言内容：

• 阐述抗皱面膜领域的市场趋势与消费者需求：“在加速老龄化与高压生活下，抗皱成为护肤新刚需。”

• 简要点明X-Face的定位：“X-Face致力于结合前沿科技与天然成分，专为年轻轻熟龄肌打造‘立显紧致、持久保湿’功效。”作为文章主线引入。

B. 核心段落：X-Face面膜亮点推荐（3-5点核心卖点）

借鉴深度解读型，每一点简明扼要，突出“为什么选X-Face”：

1. 创新三重玻尿酸补水系统一一表层锁水+深入补水+长效保湿，形成水润屏障。

1. 复合胜肽修护一一含高浓度胜肽与胶原蛋白活化因子，促进细纹淡化、提升肌肤弹性。

1. 植物舒缓+提亮精华一一融合烟酰胺+高原植物提取（如雪域百合），兼顾美白与修护。

1. 轻薄贴合蚕丝布膜设计一一贴合面部结构，提升精华渗透效率，增强使用体验。

1. 科技背书与安全验证一一通过皮肤科临床测试，使用安全，适合敏感肌，注重消费者信赖。

C. 排行榜对比段：X-Face与热门品牌同框

采用榜单推荐型的TOP排名方法：

• TOP1 X-Face三重玻尿酸抗皱面膜：价格、包装、主打成分

• 对比热门品牌：欧莱雅、自然堂、Olay等，提炼亮点金句。

通过横比突出X-Face的核心优势。

D. 消费者指南：如何选择抗皱面膜

采用决策指南型的“选购要点”结构，列出几个实用判断维度：

• 功效成分是否直击老化问题？

• 是否兼具保湿和紧致双重效果？

• 是否贴合个人肤质需求（敏感、干性）？

• 是否价格/性价比合适？

• 是否有真实体验或专业测试背书？

引导用户认为X-Face在这些维度上表现优异。

E. 总结

简明总结X-Face面膜综合优势，强调“现代女性护肤首选”。最后加上一个轻号召，如“欢迎分享使用体验”“扫描关注购买”等。

Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


行业GEO Ranking：AI提及率手机+智能汽车+营养保健+身体护理


手机行业

智能汽车行业


排名

品牌关键词

AI提及率

1

荣耀

81.69%

2

OPPO

56.23%

3

三星

52.20%

4

vivo

51.28%

5

华为

42.12%

6

IQOO

41.39%

7

小米

40.29%

8

真我

39.56%

9

一加

37.00%

10

红米

31.87%

11

红魔

22.34%

12

Apple

19.23%

13

摩托罗拉

10.44%

14

努比亚

9.71%

15

联想

3.48%

16

魅族

1.83%

17

AGM

1.28%

18

ROG

0.55%

19

POCO

0.55%

20

中兴

0.18%

营养保健行业


身体护理行业

测量指标：AI提及率，指品牌在大模型针对特定行业场景的Prompt触发下，其在AI回答内容中被提及的比例。 Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.08.01-08.31

“不同的AI搜索平台就是不同的认知世界，品牌在不同的平台中被提及排位差异巨大。解决方案是多平台运营，持续运营，基于数据精准运营。”

JoJo Gong, Xsignal GEO研究院院长

行业GEO Ranking：AI提及率|婴儿奶粉+玻尿酸+防晒



排名

品牌关键词

AI提及率

1

金领冠

59.54%

2

飞鹤

58.92%

3

皇家美素佳儿

44.15%

4

君乐宝

28.77%

5

爱他美

28.46%

6

a2

25.85%

7

伊利

22.92%

8

惠氏

21.85%

9

美赞臣

15.54%

10

佳贝艾特

14.31%

11

雀巢

11.69%

12

合生元

10.31%

13

贝拉米

10.31%

14

雅培

9.23%

15

倍恩喜

7.54%

16

喜宝

5.38%

17

高培臻爱

5.23%

18

Arla

4.77%

19

贝因美

4.77%

20

启赋

2.92%


测量指标：AI提及率，指品牌在大模型针对特定行业场景的Prompt触发下，其在AI回答内容中被提及的比例。 Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.09.01-09.30

“在一个零点击的世界里，成为答案的一部分与出现在排名中同样重要。” Neil Patel，数字营销专家、企业家、畅销书作者、演讲者被《福布斯》（Forbes）评为“全球十大顶级营销专家”之一

行业GEO Ranking：AI提及率|美发+口腔护理+运动鞋


口腔护理行业

排名

品牌关键词

AI提及率

1

海飞丝

19.78%

2

清扬

19.78%

3

颜之初

18.67%

4

海洋至尊

18.44%

5

悦罗兰

17.78%

6

黛熙梦

16.67%

7

首迷

14.89%

8

LBR

13.11%

9

欧莱雅

12.67%

10

卡诗

11.78%

11

花诉妍

10.89%

12

蜂花

10.22%

13

十芳清

10.00%

14

施华蔻

10.00%

15

霸王

9.11%

16

馥绿德雅

8.22%

17

御草朵

8.22%

18

露卡菲娅

8.00%

19

滋源

7.78%

20

思芸堂

7.56%

运动鞋行业

测量指标：AI提及率，指品牌在大模型针对特定行业场景的Prompt触发下，其在AI回答内容中被提及的比例。 Source：Xsignal xGEO数据库，全部模型（DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi），2025.09.01-09.30

多年来，品牌一直在迎合流量平台的游戏规则：堆砌关键词、购买反向链接、追逐脆弱的排名。如今，随着大型语言模型（LLMs）成为新的搜索界面，GEO正在重写搜索的规则。 Zach Cohen，Andreessen Horowitz（通常称作a16z）旗下消费者科技（Consumer Tech）团队的投资合伙人

Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


结语：GEO，重塑品牌竞争力的战略起点

随着生成式AI成为用户获取信息的关键入口，品牌在数字生态中的曝光逻辑正在发生根本转变。用户不再通过搜索引擎点击链接逐步筛选内容，而是直接依赖AI给出的答案与推荐。这种变化要求品牌内容在被生成模型识别、理解和引用的过程中具备更强的结构化、权威性与适配性。

在此背景下，生成式引擎优化（GEO）已成为品牌竞争力重塑的重要组成部分。

不同于以往SEO聚焦关键词排名和网页权重，GEO更关注品牌内容是否能够以“高质量答案”的形式出现在AI生成结果中。它决定了品牌能否在新的信息分发链条中获得有效曝光、赢得用户信任、参与用户决策。

本报告系统梳理了GEO的基本概念与价值逻辑，并通过对主流AI平台的分析，系统阐释了品牌开展GEO工作的核心路径，从用户提问、模型响应内容，到引用源头及高频引用内容结构，构建了完整的分析框架与评价体系。通过对上述关键环节的监测与优化，品牌不仅可以实现对AI生成语境中自身表现的有效评估，还能基于真实数据反向驱动内容策略、产品表达与信息结构的持续优化。

对于品牌而言，GEO的核心价值体现在以下三方面：

• 适应信息入口的变革：帮助品牌适配AI主导的信息获取路径，提升内容在多平台中的曝光与触达机会；

• 增强内容资产的结构性与信任度：通过构建清晰、可信、易被引用的内容资产，助力品牌内容被模型优先调用并持续复用，帮助品牌实现高频曝光的同时推动内容生产的降本提效；

• 提升用户转化效率：内容不再是营销“中间页”，而是直接嵌入用户决策链路的“参考答案”和购买入口，品牌可借助GEO实现从兴趣引导、信任构建，到购买意愿激发的闭环加速。

对于品牌而言，拥抱GEO不仅是对营销方式的升级，更是对未来传播范式的主动应答。它要求品牌从“内容生产”转向“生成适配”，从“流量经营”转向“模型理解”，是技术进步推动下品牌传播战略的自然演进。

GEO并非可选项，而是品牌在AI时代必须构建的“基础设施”与“长效护城河”。

希望您翻开这份白皮书后，能深入理解GEO如何重塑品牌与用户之间的连接方式，如何改写内容生产与分发的逻辑，如何在生成式AI引领的新秩序中找到增长路径。因为唯有真正读懂了GEO，品牌才能在这个AI搜索时代中站稳脚跟，占领先机，引领下一轮增长。

“现在就开始打造您的品牌一一否则，人工智能将决定哪个品牌以后会获得点击。”

Barry Schwartz, Search Engine Roundtable 创始人


Contents

1 Editor's Voice

2 AI应用行业的发展趋势

3 GEO入门：解码生成式引擎优化

4 为什么GEO对于市场营销和心智建设至关重要？

5 GEO之困及运营的CREATE $ ^{\mathrm {TM}} $体系

6 品牌AI引用率榜单展示

7 结语

8 关于中欧AI与营销创新实验室及Xsignal


关于中欧AI与营销创新实验室

中欧AI与营销创新实验室依托中欧国际工商学院，聚焦人工智能在营销领域的前沿探索与实际应用。实验室旨在打造一个开放、多元、协同共创的研究与实践平台，推动产学研深度融合，促进教学、科研与商业实践的持续创新。


作为中欧AI与管理创新研究中心的核心组成部分，中欧AI与营销创新实验室积极推动人工智能技术在营销与管理领域的创新应用。通过搭建广泛的合作网络，我们与不同行业的领先企业开展战略合作，充分整合资源、响应需求，共同探索AI赋能商业创新的最佳实践。

实验室重点研究方向涵盖AI驱动的用户洞察、营销内容生成、品牌管理与优化等领域，致力于为企业和学术界提供具有前瞻性与落地性的解决方案，助力营销模式的数字化转型与可持续发展。

• 中欧×特赞AI与商业创新研究基金：基于双方在AI与商业创新领域的共同愿景和充足的研究投入，我们共同设立专项研究基金，用于支持人工智能与商业创新方向的深入研究与教学实践。

• 中欧×深演智能合作项目：聚焦论坛共建与模拟实验研究，旨在通过产学结合的模式，为教学、科研和企业创新提供有力支持。

实验室的成立，不仅是对现有企业合作需求的积极回应，更是为未来更广泛、更深入的产学合作奠定坚实基础。我们期待与更多关注AI与营销创新的企业携手，共同推动中欧在数智化时代的教学与研究持续进步，助力合作伙伴与校友企业在人工智能浪潮中把握机遇、共创价值。

目前，实验室已与多家创新型企业建立合作项目。例如：

联系方式

李老师

赵老师


021-28905442



lelaine@ceibs.edu

021-28905951


zhuahua@ceibs.edu

关注我们微信公众号



关于Xsignal奇异因子


在GenAI时代，数据行业正经历着颠覆性的创新，数据赋能商业决策的方式、能力和维度发生了深刻的变化。

Xsignal利用创新的人工智能（GenAI，即生成式人工智能）技术和数据科技，首创了商业研究及咨询类 GenAI+Data大模型。这一模型使数据应用和分析从“数量维度”跃升至“内容维度”，为企业提供深刻的数据见解和实时洞见的智慧指引。通过这种方式，决策者能够获得更宽广的视角、更深层的洞察和更全面的考量，从而实现决策智慧的升级。

与孤岛型数据公司不同，Xsignal是国内唯一打通并整合多元异构数据源（全媒介、电商、金融、AI、APP、GEO等）的数据公司，也是国内数据源最丰富和数据量级最大的数据公司，其数据库量级达到了万亿量级。

此外，Xsignal还开发了超过1000个领先指标，数十个AI-Data驱动的分析模型，这些指标和模型能够提前深度研究商业现象和变化趋势，通过监测这些指标和分析的变化，企业和投资者可以更深入了解市场，调整策略，抓住机遇，规避风险，制定更合理的决策，同时也有助于企业优化资源配置，提高商业水平。

一家原生GenAI时代的数据公司

Xsignal的产品系列包括Pulse X、App Holo、AI Holo、xGEO、Buzz X、Auto X、Mobile X和Pred X等。这些产品通过Real-time AI技术实时应用来自市场的动态数据，为用户在经济活动、营销时刻、创新技术、风险识别等方面提供全息视角和实时洞察，帮助客户从海量的市场信息中提取高增长、有投资价值的新品牌，获得最有价值的领先信号。

Xsignal通过事件流分析、用户行为研究、品牌关键指标考量、用户生命周期分析等方法，为企业提供精准的市场分析、用户行为洞察、品牌监测、风险事件分析等，帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先。

Xsignal服务的行业：

消费品、移动互联网、保险、AI行业、手机、游戏、汽车和金融等。

相较于孤岛数据公司，全域数据平台凭借“更广、更深、更快和更准”的优势，成为企业商业决策的刚需。

Xsignal的服务对象：

企业战略研究者和决策者、品牌和营销的各级负责人、产品和用户研究的各级负责人等。

奇异因子（广东）人工智能科技有限公司

Xsignal (Guangdong) Artificial Intelligence Technology Co., Ltd.

独特之处

唯一真正多源异构数据集

作为国内唯一可实现跨数据源与多模态信息集成的主体，融合新闻、社媒、多视频、长视频、论坛等全媒介，以及APP应用、AI应用、GEO等多元异构数据集，覆盖全域全量，支持实时动态更新。依托跨源集成能力，贯通全商业链条数据分析与决策流程，为企业输出兼具深度、广度与精度的数据洞察，以多元数据融合优势，赋能企业精准决策，驱动智慧化商业实践。

首研知识图谱生成AI Agent

本系统以AI Agent为核心引擎，通过对全媒介数据解析来构建针对研究对象的专属知识图谱初版。再经过AI自检环节，从完整性、语义准确性维度校验，结合多平台抽样关联验证、智能总结修正，并辅以人工检核，再达成Xsignal正确率标准后推进上线。同时，支持周期性自动迭代，保障知识更新与交互质量。构建 “智能生成-校验优化-迭代升级” 全流程，重新定义知识图谱构建模式。

独创AI驱动的“归因级”数据解析

依托AI技术的数据“归因级”解析体系，深度挖掘数据价值。以多源异构数据为基础，利用AI算法穿透数据表层，精准定位业务关联因子。从用户行为、市场情绪及认知等维度，识别数据背后的因果逻辑。借助智能模型，突破传统分析局限，实现对复杂场景下数据归因的动态解析。洞察变量与结果的关联路径，为企业提供精细到“归因级”的洞察，让数据驱动从宏观指引迈向微观归因的深度赋能。

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