Generative Engine Optimization
全球 AI 平台定向 GEO 优化
当用户开始向 AI 提问，让答案里出现你的品牌。
GEO（生成式引擎优化）关注的是品牌在 AI 回答中的可见度。我们针对 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、文心一言、腾讯元宝、Perplexity、Gemini 等主流 AI 平台，梳理用户真实会问的问题，建设能被模型理解和引用的内容与信源，并持续监测品牌的被提及情况。
核心能力
提问场景与关键词研究
还原目标用户向 AI 提问的真实方式，建立品牌需要覆盖的问题清单。
可被引用的内容建设
围绕问题清单产出结构清晰、事实准确、可验证的内容，让模型愿意引用。
信源与站点优化
优化官网结构、结构化数据与 llms.txt，并在模型常引用的平台上建立一致的品牌信息。
多平台可见度监测
定期在各 AI 平台检测品牌的提及率、排序与表述准确性，用数据指导下一步优化。
服务流程
- 01
现状诊断
检测品牌当前在各 AI 平台的可见度与表述。
- 02
策略制定
确定目标平台、问题清单与内容规划。
- 03
内容与信源建设
持续产出内容，优化官网与外部信源。
- 04
监测与迭代
按周期复测，调整内容与分发策略。
交付内容
- AI 可见度诊断报告
- 目标问题与关键词清单
- 官网 GEO 技术优化
- 持续的内容产出与发布
- 周期性监测与复盘报告
GEO 解决的是什么问题
越来越多的人在做决定之前，会先问一句 AI：「惠州有哪些靠谱的宣传片公司？」「某某产品和竞品哪个更好？」AI 给出的回答里提到谁、怎么描述，正在变成新的品牌入口。
GEO 要做的，是让品牌的信息被 AI 找得到、读得懂、信得过、愿意引用。它不是对模型的操纵，而是把真实、清晰、有据可查的信息放到模型会去读取的地方。
我们如何评估效果
- 提及率：在目标问题下，品牌被 AI 提到的比例
- 排序：品牌在回答中出现的位置
- 准确性：AI 对品牌的描述是否与事实一致
- 引用来源：AI 的回答是否引用了品牌的自有内容
相关案例
匠心风阀（苏州）：30 天豆包 GEO 全案落地方案
诊断发现五个问题：信息零散、信源少、内容陈旧、亮点缺失、关键词关联弱。我们按“权威信源优先、语义结构化、地域权重、信息全平台统一”四条原则，制定了 30 天可落地的全案方案。
惠州天使口腔：问豆包“水口推荐一家牙科”，首选是它
水口街道的一家全科口腔诊所，主打矫正、微创种植和儿童早期咬合干预。我们从工商信息、诊所资料到真实问法逐项梳理，持续做豆包 GEO。在“惠州水口帮我推荐一家牙科诊所”的问答中，豆包把它列为首选；诊所反馈“基本每天都会有人通过豆包来看牙”。
首选“惠州水口推荐牙科诊所”豆包回答
珠海医美主诊医师个人 GEO：一次 24 问句的豆包信源审计
个人主体的公开资料很薄，直接搜本人看不出问题。我们换了一种测法：用同城、同业、同类医生的 24 个真实问法去问豆包，统计它实际引用了哪些平台——524 条检索卡片、147 个去重域名，最终得出一份“该往哪写”的平台优先级。
24 问524 条检索卡片 · 147 个域名
常见问题
GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 优化的是网页在搜索结果列表中的排名，目标是让用户点击进入网站；GEO 优化的是品牌在 AI 生成的回答中被提及和引用的情况，目标是让 AI 在回答相关问题时准确地提到你。两者在内容质量与技术基础上是相通的，但 GEO 更强调内容的结构化、可验证与跨平台的一致性。
GEO 优化多久能看到效果？
不同平台更新信息的方式和速度不同：支持联网检索的平台通常反应较快，依赖模型训练数据的部分则需要更长周期。我们会在诊断阶段给出各平台的预期节奏，并通过周期性监测来跟踪变化。
可以保证品牌一定出现在 AI 的回答里吗？
不能，也不应该有人这样承诺。AI 的回答由模型决定，没有任何服务方可以控制。我们能做的是通过扎实的内容与信源建设，持续提升品牌被准确提及的概率，并用监测数据说明进展。
Let’s talk
有一个项目想聊聊？
告诉我们你的目标和现状，我们会给出坦诚的判断和可执行的方案。