GEO发展及品牌传播
趋势报告
2026年5月
2
目录
• GEO今天为什么变重要
• GEO提供价值重塑可能
• AI搜索引擎优化规则
• GEO的有效实施路径
• GEO的潜在风险管控
• 未来已来，即刻行动
3
引言：品牌传播真相 - 从“可见性竞争”转向“可理解性竞争”
AI 时代，品牌传播的游戏规则正在被改写：信息战场不再是传统搜索引擎的曝光位，而是 AI 的认知定
义权。过去传播者只需影响用户的看法，在意的头条新闻和社交媒体评论；但现在，品牌传播者更要同
步影响机器的理解——在一个极速变化的传播历史节点，我们发现AI 已成为用户决策前绕不开的“信
息守门人”，正在颠覆传统流量入口，重塑用户的决策路径。AI不仅影响了品牌的可见度，也影响了品
牌的可信度。
这背后，正是以 GEO（生成式引擎优化）为代表的信息传播新逻辑的崛起。企业竞争焦点正从单纯的
“曝光争夺”，转向受众结构化信任的深度构建。两种截然不同却又深度咬合的管理逻辑，正在重新定
义品牌声誉建设的核心竞争力。
因此，无论是要捍卫来之不易的企业声誉，还是要提升产品销售业绩抑或品牌市场份额，两者工作重心
的变化，都指向了同一个核心命题：我们应如何应对AI这个新“裁判”？而GEO正是解题的关键工
具——让品牌信息在AI世界里，能被优先、准确地采纳，并尽可能地被呈现于令人信服的答案中。
“谁能被正确理解，谁才能被持续看见。”而这是完成品牌故事的第一步，也是至关重要的一步。
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信息获取新路径：
GEO今天为什么变重要
AI搜索迅猛发展，已成为产业趋势
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产业格局：推动生态成熟发展
传统搜索巨头：
数据及业务积累、商业化体系成熟
AI科技企业：
技术领先优势、创新能力突出
内容平台：
内容生态和用户数据、场景化搜索
其他互联网巨头：
多业务线协同、发挥综合资源优势
核心价值：六大支撑体系
模式突破：关键词分发 → 智能生成交互
体验优化：缩短路径，提升信息获取效率
赛道扩展：覆盖专业、企业、泛搜索领域
数据闭环：用户行为反哺，模型持续进化
商业变现：AI模型与搜索引擎结合具备良好
的商业化前景
普惠价值：降低AI使用门槛，提升AI能力的
全民渗透率
底层进化：AI能力 × 搜索引擎痛点 → 刚需升级
传统搜索痛点：
传统搜索引擎依赖关键词、网页链接的模式，难以满
足个性化、复杂化需求 → AI赋能搜索引擎成为必然。
AI模型优势：
语言理解/生成/逻辑推理能力 + 多模态分析（打通结
构化与非结构化数据），为搜索提供底层技术支撑。
价值放大：从“工具”到“全链路价值中枢”
流量与数据优势：
搜索引擎是移动互联网刚需工具，其海量用户数据为
AI模型迭代优化提供核心燃料与最佳落地场域。
核心价值延伸：
AI模型进入应用期, 除以权威信源提升品牌的可见度和
可信度外，也可在多领域探索能力落地和商业化变现。
底层逻辑：双向赋能
⚫ 头部效应显著：豆包以近亿的月活占据绝对主导，千问和DeepSeek分列第二、三位。
⚫ AI搜索已成主流信息入口：截止2026年3月，AI用户已达到亿人，其中超 % 的用户实现每日使用；月人均使用87次、173分钟。
⚫ AI核心价值从 “信息检索” 转向 “决策辅助”：AI辅助决策以 45% 的占比成为第一大场景，标志着AI搜索已从传统搜索引擎的 “信息
搬运” 升级为 “价值创造”，为用户提供应用场景基础之上的信息决策支持。
345,000
22,263
17,896
15,161
12,122
8,825
4,361
2,903
豆豆
豆豆
DeepSeek
豆豆
豆豆
豆豆
Kimi
豆豆
2026年3月AI大模型APP活跃用户规模（万） 用户使用AI搜索的频次与偏好 AI工具搜索功能使用场景用户选择分布
数据来源：上：每日经济新闻 X QuestMobile，2026年4月数据；下左：TalkingData；下中：沙利文研究；下右：克劳锐指数研究院
(数据来源: TalkingData) (数据来源: 沙利文研究) (数据来源: 克劳锐指数研究院)
%
%
%
%
%
%
豆豆豆豆豆豆豆豆
豆豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆豆豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆豆豆豆
45%
37%
35%
32%
30%
AI豆豆豆豆
豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆
豆豆豆豆
豆豆豆豆豆豆
辅助决策，逐渐成为AI搜索的核心价值
6
Z Z Z
AI应用全年龄段普及，年轻一代渐成主流
7
数据来源：《中国互联网络发展状况统计报告》
女女
%
女女
%
AI豆豆豆豆豆豆
34%
21%
20%
13%
9%
4%
19豆豆豆豆
20-29豆
30-39豆
40-49豆
50-59豆
60豆豆豆豆
AI豆豆豆豆豆豆
14%
30%
18%
9%
29%
豆豆豆豆豆
豆豆
豆豆 /豆豆 /豆
豆
豆豆
豆豆豆豆豆
豆豆豆豆
截至2025年12月，
我国生成式人工智能用户规模达亿人
女性用户占比更高 Z世代领先，中青年接力 高知群体引领，圈层广泛
采购/消费决策人群
B端企业采购决策者
高决策成本C端用户
高净值人群
AI原生代消费者
采购/消费决策人群，使用AI搜索的比例越来越高
8
数据来源：右图上：Loganix；右图中：Capgemini；右图下：胡润
B端企业采购型用户
根据Averi公司2026年3月对亿次引用的分析，如今
73%的B2B买家在调研过程中会使用AI工具。
AI搜索的转化率为%，而谷歌自然搜索的转化率仅为
%，优势达倍。
C端一般消费者用户
Capgemini调研数据显示，超过一半 (52%) 的用户已经用
生成式AI工具取代了传统的搜索引擎用于产品推荐。
其中，Z世代、千禧一代偏好利用选择生成式AI进行产品 /
服务推荐的比例已分别达到 54%和56%。
胡润数据则显示，中国高净值人群中39% 最常用
DeepSeek，叠加其他AI产品，整体AI作为首选信息检索
工具的比例接近或超过50%。
AI时代下，用户消费旅程发生根本变革
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⚫ 在AI时代，消费者行为模式发生根本性变革，对品牌准确理解用户、制定有效内容策略和营销方案都提出了全新要求。
核心维度 传统消费模型 AI消费模型
核心行为 搜索：用户主动寻找，从列表中筛选 寻求建议和答案：用户与AI对话，场景驱动
流程形态 漏斗或线性 对话式、可持续优化、螺旋深化型
用户角色 信息接收者、决策者 主动提问者、内容共创者
AI/平台角色 信息提供者、渠道 智能助手、共创伙伴、信息完善、交易入口
用户口碑 决策后，分享产品或品牌体验 可在任何阶段，分享决策过程和共创过程
⚫ GEO不是对SEO的补充，而是对其逻辑的再造。它要求品牌从关注“流量入口”转向关注“信任源头”，重构与用户的连接方式。
核心维度 SEO 传统搜索优化 GEO 生成式引擎优化
核心逻辑 关键词匹配+静态网页排序 大模型语义理解+全网信息生成
用户行为 主动搜索+多链筛选+自主判断 自然语言提问+AI聚合输出+被动接收
竞争焦点 排名竞争：首页曝光+流量入口 概率信任：权威信源+AI推荐
价值逻辑 流量漏斗：点击获客+落地转化 决策植入：节点前置+路径缩短+信任转化
信息连接方式被重构，信息生态被重塑
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11
品牌传播新机遇：
GEO提供价值重塑可能
从“信息提供”到“交易入口”的
角色跃迁
从“平台依赖”到“生态协同”的
流量重构
从“关键词匹配”到“结构化内容”的
能力升维
从“短期流量”到“长期资产”的
持续建设
核心目标：
• 在AI生成的回答中，成为被
优先引用的权威信息源，并
完成品牌的心智占位，甚至
可以直接承接用户交易
核心目标：
• 摆脱对单一平台流量的依赖，
针对场景应用需求，在多AI
生态中实现流量全域承接
核心目标：
• 适配AI“对话即交易” 的交
互本质，用高质量、结构化
内容获取AI信任权重
核心目标：
• 在AI知识图谱中，构建跨平
台、跨周期的长期信任资产，
摆脱对短期投放的依赖
GEO重塑品牌竞争逻辑
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关键动作：
• 抢占AI优先引用名单
• 打通“被动曝光 → 沟通教
育 → 主动交易”全链路
关键动作：
• 精准选择优先布局的AI平台
• 构建跨平台内容联动矩阵
• 实现跨生态流量协同与全域
流量承接
关键动作：
• 内容策略：内容深度建设 、
结构化体系搭建、 信任权重
积累
• 构建可量化、可验证的品牌
可信度模型
关键动作：
• 打造AI知识图谱中持续性的
认知资产
• 战略转变：从短期投放转向
长期内容资产建设，重视第
三方信源和权威生态构建
GEO守护品牌话语权与声誉
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1. 流量与触达端
o 避免品牌在AI搜索场景中“隐形”，快速补齐流量缺口
o 锚准关键词，快速提升品牌AI提及率，抢占问答核心曝光位
o 决策路径前置，精准锁定高意向客群，提升转化效率
2. 营销与运营端
o 重构内容生产逻辑，适配AI抓取偏好，打造可复用资产
o 优化营销预算结构，向高转化的GEO核心阵地和渠道倾斜
o 建立可量化的效果评估体系，实现AI营销ROI可追溯
短期价值：AI新时代下的流量与触达破局
1. 品牌资产端
o 快速进行品牌核心资产升级如官网，构建AI时代品牌信任护城河
o 打造知识图谱与结构化权威性信源，实现全渠道品牌认知统一
o 沉淀高质量EEAT*内容资产，形成不可逆的用户心智占领
2. 竞争格局端
o 先发优势可形成高竞争信息壁垒，大幅抬高竞品的追赶成本
o 打破传统流量垄断，为中小品牌、新锐品牌提供弯道超车机会
o 重构品牌核心竞争力，转向长期AI语义治理能力和品牌信任构建
长期价值：AI新时代下的品牌权威和信任重塑
*注:EEAT指谷歌提出的网页内容质量评估标准
⚫ GEO的不仅是技术优化，它是品牌在AI时代的生存底牌 —— 精准解决信息缺失、信息失真、话语权旁落、声誉受损四大困境，帮品牌
牢牢守住行业话语权、用户信任、长期积累的品牌核心要素，持续助力品牌长期资产的构建。
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从“被动搜索”到“内容生成”
GEO助力品牌传播破局
广告流量红利逐步消退，构建“权威性内容”已成为完善品牌长期资产的核心路径
这正是GEO所体现的AI时代下“话语权争夺” 的主流态势；
生成式AI重新定义了品牌的流量入口并重构了信息被组织和呈现的生态；
那些率先将内容策略从“服务用户”转向“适配AI系统”内容建设的品牌
将在未来几年关键窗口期通过建立真实信任和高度场景化价值来赢得用户认可，
并形成难以逾越的竞争壁垒。
而这恰恰是品牌传播者一直致力于实现的任务。
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内容建设新实践
AI搜索引擎优化规则
从质量到流量：AI搜索内容价值链条解析
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这是整个链条的起点和基石。
在AI时代，内容的质量、权
威性和结构化程度都决定了
其能否被算法识别、推荐以
及被用户认可。
有了高质量内容和接口，才
能基于场景化需求吸引用户，
形成稳定的流量来源。这不
仅仅是曝光，更是用户主动
访问的渠道。
当用户持续通过稳定入口获
取高质量内容后，会对平台
产生信赖感、重复使用，强
化参与度和训练。这种“信
任”被视为一种无形资产。
这是最终目标。基于积累的
信任，用户才会对信息采纳，
流量才能转化为实际的商业
收益（如品宣、广告、付费
服务、产品销售等）。
高质量内容 稳定流量入口 积累信任资产 实现商业价值
⚫ 无论模型如何更迭，信息源如何调整，当经过层层过滤的优质内容通过模型引用获得流量入口，并经由持续的价值输出沉淀为用户的信
任资产时，AI信息才能最终转化为商业价值。先被看见，再被传播和感知，最终才能形成信任。
因此，内容决定流量的上限，而信任决定转化的效率，二者相辅相成。
从权威到共识：AI抓取内容的底层逻辑
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更大概率被AI抓取的内容 = 权威性 + 结构化 + 全网共识 + 新鲜度
构建EEAT权威
AI抓取信息时，更偏爱权威可靠、
适用于E-E-A-T原则的优质内容：
经验（Experience）：
内容是否体现第一手的实践经历；
专业（Expertise）：
内容作者是否具备专业水准；
权威性（Authoritativeness）：
信息来源是否具有权威地位；
可信度（Trustworthiness）：
内容及网站是否真实安全和准确。
内容结构化
AI不像人眼那样，能一眼看出哪个
是"价格"、哪个是"品牌"或"评分"。
它更喜欢处理那些结构清晰、标记
明确的信息。
同时，AI推荐时也更倾向于选择数
据表现好、容易被量化的信息。
通过Schema标准代码给网页内容
做结构化标记，把每个字段的含义
清楚标注出来，就能大大提升AI抓
取和引用这些信息的概率。
全网共识
AI判断一个信息是否可信，靠的
是“全网交叉验证”。比如它会
同时看文字、数据和视频，如果
好几个高质量、互不相关的来源
都在说同一件事、推荐同一个品
牌，AI就会觉得这个信息更靠谱。
如果品牌在所有自己的渠道里，
都保持信息一致，让AI不管从哪
里抓取都能拼出同一张清晰的品
牌图谱，那它在AI眼里的可信度
和清晰度就会更高。
内容新鲜度
AI在选取信息时，也很看重内容的
“新鲜度”。对于新闻事件、产品
评测、政策动态这类时效性强的内
容，AI往往更倾向于引用最近发布
的信息，而不是过时的旧数据。
这意味着品牌需要持续更新内容，
保持信息活跃，才能更容易被AI抓
取和推荐——在AI眼里，一个“活
着的品牌”比一个“沉默的品牌”
更值得信赖。
⚫ 权威性（即内容要专业、可信）、结构化、全网共识，新鲜度，这四个维度共同构成了AI世界中的品牌可见度，即AI筛选、信任
并引用相关内容的完整评估链条。
从特征到偏好：国内主流AI搜索平台
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平台 核心定位 背景/技术特征 内容偏好 GEO价值 合规底线
DeepSeek 专业推理AI 深度求索：强逻辑推理 +高信噪比文本 学术 / 白皮书 / 专家内容 构建专业权威
1. 数据隐私：严格遵守 《 个
人信息保护法》 ， 建立严
密的数据防护体系， 确保
用户数据安全。
2. 版权合规：尊重知识产权 ，
建立内容审核机制 ， 杜绝
洗稿、 抄袭等侵权行为。
3. 平台政策：密切关注并严格
遵守各AI平台的内容政策和
更新 ， 确保业务稳健运行。
豆包 内容生态AI 字节跳动：多模态 + 推荐算法 场景化内容（图文/短视频） 提升C端转化
腾讯元宝 社交AI 腾讯：社交数据融合 + KOC特征 KOC / 真实体验 放大口碑传播
通义千问 电商AI 阿里巴巴：商品知识 + 交易链路结合 商品结构化信息 打通转化闭环
Kimi 长文本AI 月之暗面：超长上下文 + 代理功能 深度分析 / 解决方案 B端信任构建
文心一言 合规AI 百度：强监管适配 + 多模态 权威 / 官方内容 降低合规风险
Gemini 多模态/搜索AI 谷歌：统一Transformer + 跨模态推理 搜索 / 信息整合 信息入口重构
ChatGPT 通用AI OpenAI: 多模态 + 强大推理 通用对话 /多场景 市场基准
注：权重标注规则 ★★★= 核心高权重（优先引用）、★★= 次核心中权重、△= 低权重（补充引用）
信源分类 自媒体矩阵 权威媒体网 企业站点 垂直网站 报告网 海外站点
细分渠道 百家号 百度站点 知乎 头条 抖音
搜狐 / 网易
等综合门户
自媒体
微信公众号
什么值得买
等消费
测评类
央媒、官媒、
主流新闻
门户
品牌官方网
站、认证企
业号官网
行业垂类门
户、专业领
域站点
行业白皮书、
研究报告、
数据统计
平台
海外权威媒
体、学术平
台、国际企
业官网
DeepSeek △ △ ★★ △ △ ★★★ ★★★ ★★ ★★★ ★★
豆包 ★★ ★★★ ★★★ △ △ ★★ ★★ ★★ △ △
腾讯元宝 △ △ △ △ ★★★ △ ★★ ★★ △ △
通义千问 △ △ △ △ ★★ △ ★★★ ★★ ★★ ★★ ★★ △
Kimi △ △ ★★★ △ △ ★★ △ ★★ ★★ ★★★ ★★★ ★★
文心一言 ★★★ ★★★ △ △ △ △ ★★★ ★★ △ △
从生态到背书：国内主流AI大模型信源分析
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⚫ 大型语言模型引用的信息中，95% 来自非付费媒体；且模型本身及信源会持续更新。
⚫ 不同的生成引擎因其训练数据、商业合作和产品定位的差异，对信源的偏好存在显著不同。
⚫ 从行业通用规律来看，所有大模型均呈现两大核心特征：其一，对母公司自有内容生态的内容，具备极强的优先级引用倾斜；其二，普
遍对可溯源、具备权威背书（如行业专家、官方网站、第三方报道）的信源赋予更高的信任权重。
⚫ 在通用规律之外，DeepSeek与Kimi两大模型的信源引用逻辑呈现出分散化、多元化的特征。基于这一行业底层逻辑，品牌开展GEO优
化的核心前提，是先明确核心目标AI工具，再围绕目标平台的信源偏好，针对性布局适配的内容信源。
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品牌破局新实践
GEO的有效实施路径
GEO运营逻辑：追踪并提升AI时代的品牌曝光度
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⚫ 内容上以LLM大语言模型为例，它能够帮助处理和生成自然语言文本，理解和推理语言背后的意图和信息。AI搜索引擎本质上正扮演
“内容路由器”的角色：它不仅要获取信息，更需深入理解内容背后的逻辑关系、事实依据以及上下文语境。这一特点对品牌传播内容
提出了全新和更高的要求，意味着品牌内容的布局需要基于既有基础去提升语义丰富性、事实准确性与一致性、叙事性与逻辑性等目标。
识别用户在大型语言模型上
提出的相关问题
每日从不同 IP 地址对大型语言模型
发起查询，以建立统计基准
识别支撑回答生成的信息来源，通过内容布局、
合作联动与优化调整，影响最终输出结果
社交媒体数据
网络调研数据
每天查询大型语言模型
以获取统计基准
品牌关键词
及推广名单
提示库与市场调研 品牌官网
第三方权威信息或报道
社交媒体
KOLs & UGC
品牌其他内容供给
GEO运营策略：五阶段流程，持续推进
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内容审计&品牌诊断 制定战略&优先排序 试点执行&系统优化 效果评估&衡量标准 持续迭代&建立壁垒
⚫ GEO并非一劳永逸的一次性动作，而是循序渐进、持续深耕的长期主义布局。以品牌诊断、制定策略、系统优化、效果评估、持续迭代五
阶段是标准化的建设路径，循序渐进持续深耕，沉淀品牌长期的信任资产，筑牢 AI 生态长期竞争优势。
• 建立品牌在大语言模型结果中
的可见度与影响力基准
• 模拟主流平台的人工智能搜索
结果， 识别非付费合作媒体、
内容资产、及社交传播矩阵中
的传播缺口，交付含优先级建
议的基准报告
• 制定提升可见度与影响力的行
动计划
• 梳理塑造人工智能答案的核心
提示词、产品及主题管检测等
• 对标竞争对手与同行评估可见
度实际状况与改善目标
• 明确试点项目，并制定实施的
长期路线图
• 从试点开始，强化人工智能领
域曝光
• 对试点内容进行全面重构优化
• 试点权威媒体 + 社交测试，
强化人工智能答案信息图谱
• 完成试点后，将运营扩展至全
品牌，全方位优化内容以确保
大语言模型（LLM）可有效索
引与呈现
• 以可见度为核心指标，验证影
响力
• 制定对标同行的人工智能可见
度评分卡
• 评估和衡量模型占有率、情感
倾向及人工智能答案准确性
• 提供持续优化建议和行动，以
快速适应人工智能结果变化
• 后期可以兼容转化率作为效果
衡量标准
• 保持监测确保品牌在AI时代持
续保持可见、可信与具影响力
• 提供持续性GEO状况数据仪表
板与定期洞察报告
• 随算法与信息来源构成变化更
新策略保持有效性
• 建立竞争壁垒，最终实现品牌
在AI心智中的“默认选项”地
位，构建难以被竞争对手复制
的长期壁垒。
GEO监测诊断：品牌传播以此为始，切入更准确
23
• 监测目标：从「被点击」转向「被引用」。即评估品牌内容是否被
AI模型引用，以及在AI生成回答中的出现位置与频次。
• 监测范围：双向追踪AI流量的「来源」与「去向」。在来源端，识
别AI生成答案所依赖的平台及内容来源，协助品牌厘清AI的“认知
基础”；在去向端，分析品牌内容被引用的具体问题场景、上下文
环境，以及与竞争对手在可见度方面的差异，从而明确品牌在AI语
境中的竞争定位。
• 监测视角：跨多模型、多场景的全局覆盖。需覆盖豆包、DeepSeek、
文心一言、Kimi等主流生成式AI产品端口，尽量构建面向全AI生态
的全局监测视角，避免因依赖单一平台而产生信息盲区，全面掌握
品牌在不同AI模型中的表现，形成全生态视角，以免产生信息盲区。
Step 1： 先理解GEO监测核心逻辑
• 趋势监测：AI搜索生态行业大盘。追踪AI用户发展趋势及各类引擎
的用户规模变化，洞察市场增长潜力，帮助品牌科学决策入场时机，
抢占流量先机。
• 可见度监测：品牌AI曝光核心战略指标。通过AI提及率（SOV）与
首选率等指标，衡量品牌在AI生成内容中的排名表现，助力品牌抢
占核心展示位置，获取用户注意力，提升转化效率。
• 情感度 / 信任度监测：品牌 AI 声誉动态追踪。动态监测AI对品牌的
推荐倾向、情感态度及其变化趋势，拆解不同大模型对品牌信任度
的差异。协助掌握声誉实况，并确保品牌在AI答案中保持健康声誉。
• 引用来源监测：AI认知源头溯源。追踪AI生成答案的“信息源头”，
理解其权重，指导品牌布局重点平台与渠道，从源头提升引用概率。
Step 2： 确认GEO监测目的与相关指标
⚫ 今天，技术和传播态势快速迭代，GEO正在从新鲜的营销概念转变为企业营销的标准配置。那么品牌应该从何着手更加有效？
GEO内容优化：系统性实施三要素
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遵循DSS原则
• 遵循语义深度(Depth)、数据支持(Data)、
权威来源(Source)三大原则，构建高质量、
逻辑严密、表达顺畅的有价值内容。
让AI“理解深”
结构化表达
• 采用“问题定义-逻辑分析-案例支撑-结论”
的四段式结构，提升内容的逻辑性和完整性。
数据可验证
• 注明数据来源、添加可验证指标，如“根据
XX机构2025年报告，市场份额达XX%”，
增强内容可信度。
权威信源共创
• 与权威媒体、行业机构、专家、学者联合创
作内容，借助外部权威性提升AI信任评分。
让AI“看得懂”
优质内容生产
• 基于用户真实意图，构建“问题-解决方案-
数据支持”的内容三元组，提供有见解和表
达清晰的内容，从源头确保内容价值。
语义结构化
• 通过Schema标记、JSON-LD等技术，将产
品参数、企业资质等内容结构化，增强机器
可读性。
多模态适配
• 结合图文、视频、数据图表等多种形式，满
足多模态生成模型的需求，丰富内容表现力。
权威信源预埋
• 在内容中嵌入咨询结构报告、行业白皮书等
第三方信源链接，为AI交叉验证提供便利。
让AI“信得过”
四层信任证明
• 构建从基础资质证明、故事化案例证据链、
第三方背书到多渠道交叉验证的信任金字塔，
以公正性和权威性信源提供强背书。
语义信用理论
• 大模型在生成答案时，会综合评估语义密度、
引用信誉及事实一致性三个维度，信任体系
需围绕此构建。
EEAT权威评估
• 遵循经验、专业度、权威性、可信度(EEAT)
原则，完善品牌在AI评估体系中的画像。
一致性管理
• 确保核心事实在多个主流平台上同步更新、
内容一致，避免AI因信息冲突而放弃引用。
⚫ GEO优化作为一项系统性内容工程，其成效取决于语义深度、内容结构与信任权重三大要素的协同作用，三者缺一不可。
GEO内容布局：围绕用户触点全面渗透
25
01 感知阶段：塑造认知入口
核心动作：布局权威媒体与场景化内容，
界定关键词，抢占AI知识图谱第一联想。
战略价值：定义初始认知，抢占需求激发
第一入口。
02 问询交互：引导对话走向
核心动作：从品类到品牌，构建结构化知
识库，引导AI输出品牌核心优势信息。
战略价值：掌握对话主动权，将需求引导
至品牌优势领域。
03 内容生成：决定信息呈现
核心动作：结合用户场景需求，生产高可
信度结构化内容，确保AI优先抓取引用。
战略价值：掌控核心信息质量，塑造专业
正面的品牌形象。
04 信息验证：提供信任背书
核心动作：搭建百科、权威媒体报道等信
源矩阵，提供可靠验证依据。
战略价值：构建信任壁垒，成为用户打消
疑虑的最终保障。
05 决策确认：巩固最终决策
核心动作：确保权威信源与AI生成内容一致
，持续加固，形成信息闭环。
战略价值：强化决策信心，降低决策成本，
提升转化效率。
06 行动转化：优化口碑闭环
核心动作：监测UGC内容，引导正向口碑，
优化AI生态表现。
战略价值：形成口碑正向循环，提升品牌推
荐优先级与忠诚度。
⚫ 品牌需围绕用户的实际决策节点，在关键决策场景提供结构化对比、精准的数据支撑、可复现的方法论等高价值内容，实现从信息触达到
决策影响的深度渗透。
GEO落地执行路径：系统性投入，长线化产出
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01 认知评估
02 试点验证
03 系统优化
04 迭代稳定
0-3个月
明确目标，审计现状
• 明确战略目标，明确核心优化方向。
• 内容审计与知识库构建，系统化整
合品牌信息资产。
• 技术适配与结构化标记，锁定关键
词组。
• 建立协同机制，确认常态化流程。
3-6个月
小步快跑，验证可行性
• 选择核心产品线，作为GEO优化的
试点。
• 应用DSS原则，对试点内容进行全
面重构与优化。
• 监测核心指标，重点关注品牌在AI
问答中的可见度、情感度等，验证
优化方案的有效性。
6-12个月
全面铺开，构建资产库
• 扩展至全品类，将成功的优化经验
复制到全品类、全业务场景，规模
化构建品牌语义资产库。
• 多平台分发，实施多平台内容分发
策略，确保权威信源在主流AI训练
数据中的覆盖率。
• 建立监测体系，建立品牌声誉与AI
引用情况的实时监测体系，形成
“监测-预警-优化”的智能闭环。
12个月以上
动态优化，建立壁垒
• 形成优化闭环，将GEO优化流程固
化为品牌数字资产管理体系的一部
分，实现动态持续迭代。
• 打造标准答案，通过持续优化，让
品牌内容成为AI生成答案时高度一
致、准确的“行业标准答案”。
• 建立竞争壁垒，最终实现品牌在AI
心智中的“默认选项”地位，构建
难以被竞争对手复制的长期壁垒。
⚫ GEO并非一劳永逸的一次性动作，而是循序渐进、持续深耕的长期主义布局。以认知、试点、系统优化到迭代固化四阶段为核心路径，循
序渐进持续深耕，沉淀品牌长期的信任资产，筑牢 AI 生态长期竞争优势。
SEO搜索引擎时代的KPIs
AI时代衡量品牌传播效果的新标准
27
Share-of-Model 品牌提及率
Answer Accuracy 回答精准度
Answer Sentiment 情感倾向
LLM Referrals 信源引用次数
Answer Position 答案占位
LLM Conversions 商业转化率
GEO搜索时代的KPIs
终极指向AI信任生态：融合公关与品牌传播核心能力
28
01
品牌策略指引
制定AI时代品牌语义战略与信任蓝图，
为品牌在AI生态中建立顶层逻辑。
02
权威媒体传播
构建高权重信源矩阵，提升AI对品牌信
息的采信度与排名优先级。
03
优质内容管理
在传播策略统合下，生产符合EEAT标准、
可被AI高效引用的系统性优质内容资产。
04
企业声誉保护
监测AI内容生态，主动防控AI幻觉风险，
有效对冲负面信息、空白或认知错位。
05
危机公关应对
基于快速响应机制，及时纠正舆论错误
或冗余信息，协助稳定公众认知。
06
持续洞察受众
深度洞察用户画像和需求，精准匹配决策
场景，协助提升品牌口碑和转化效率。
公关传播与GEO基因同源，能力互补
1. 基因同源性
公关及品牌传播的本质是提升品牌声量和“建
立信任”，GEO的本质是“让信任在AI时代被
看见” ，两者都以“内容质量”为根基，以
“权威性”为核心，以夯实"用户信任"为目标 。
2. 能力互补性
公关及品牌传播的核心能力在于传播战略的梳
理和落地，包括持续构建内容的系统性、权威
性与可信度，为GEO提供高质量的“原材料”
和信息源，确保品牌故事有血有肉、令人信服。
GEO则在于提供“让信任被看见”的技术实现
路径，通过对信源、结构、语义的优化，让AI
能够高效地理解并推荐品牌内容。二者相辅相
成，共同放大品牌价值。
⚫ 缺少公关系统化传播能力和战略视野支撑的GEO，极易陷入短期关键词堆砌的短视操作甚至黑帽玩法，难以形成可持续的长期信任资产。
⚫ 公关与品牌传播的战略化表达和全链路整合能力，与GEO的全周期需求高度契合，可有效指导GEO的定位与日常管理，激发更多元化价值。
GEO的长期价值：保护并驱动品牌内容战略升级
29
答案即资产
GEO参与的传播矩阵中，
品牌内容不再仅仅是信
息的单向输出，而是经
由AI系统认证的权威答
案，进而沉淀为可复用、
可传播的认知资产
信任即壁垒
GEO依托公关与品牌传
播构建的专家网络、媒
体背书等持续性权威资
源建设，形成技术难以
复制的信任生态，进而
构筑长期的竞争护城河
传播即武器
GEO协同战略传播工作
者将公关传播战略落实
到数字基建的每一个动
作细节中，使其成为企
业在AI时代提升品牌影
响力的最有效武器之一
进化即引领
在GEO实际运营推动下，
品牌能快速完成从被动响
应搜索向主动构建知识体
系的进化，系统性提质在
行业标准与用户心智中更
有机会被确立为默认选项
⚫ 在AI时代，GEO作为公关和品牌传播的技术加持，推动品牌已从“信息内容提供者”进化为市场相关内容的 “认知锚点”，从而驱动品牌内
容实现战略升级。
30
传播实践新挑战
GEO的潜在风险管控
GEO生态规范面临的四大挑战
31
• AI算法黑箱，引用存在不
确定性。
• 各平台的核心信源与采信
偏好存在差异
• 传统评估体系难以直接适
用，量化衡量面临挑战
• 内容同质化严重，增加内
容被AI优先采信的难度
• 语义深度不足，影响优质
内容的有效展示
• 权威信源稀缺，且需长期
积累
• 数据合规风险，需严格遵
守法规
• 内容合规风险，AI生成内
容易产生违规风险
• 知识产权风险，需建立严
格的引用与溯源管理体系
• 黑帽GEO泛滥，污染AI
数据生态
• AI幻觉影响，损害品牌声
誉
• 用户信任危机，降低对AI
平台的依赖
技术实施挑战 内容质量挑战 安全合规挑战 生态信任挑战
⚫ GEO作为新兴领域，正面临技术、合规、生态等多维度挑战。解决这些挑战是行业健康发展的前提，亟需政府、平台、品牌方与服务商多
方携手、协同发力，而构建真实可信的内容生态，是长期发展的唯一路径。
AI“幻觉”风险的识别与应对
32
• 信息编造：AI模型无中生有，捏造不存在的事实或数据
• 来源误植：模型错误引用信息来源或将观点错配
• 逻辑矛盾：生成的内容逻辑前后不一致，自相矛盾
• 时效错位：使用已过时的信息回答当前问题（例如用去年的
数据回答今年的情况）
AI“幻觉”风险
• 建设环节（入场占位）：及时搭建补全品牌相关信息
• 生产环节（源头治理）：强化事实核查与来源标注
• 分发环节（过程控制）：建立多源交叉验证机制
• 交互环节（末端反馈）：设计用户反馈与纠错通道
全链条应对策略
目标与手段：企业需建立一套AI引用监测与纠错机制体系，以“事前核查、事中验证、事后反馈”的的全流程管理为抓手，
实现对AI输出质量的有效管控。
⚫ AI幻觉的本质在于：模型为应对知识缺口、保证输出流畅而编造内容，导致产生看似合理实则虚假或偏离指令的结果。
⚫ 对企业而言，该现象将带来品牌声誉与客户信任的双重风险。为此，在完成AI语境中的品牌及时占位之外，建立完善的监测与纠错机制，
是确保AI应用安全、守护品牌信誉的核心保障。
风险与合规前瞻—GEO时代的品牌安全边界
33
⚫ 主要方式：构建一套公关主导的AI时代品牌安全防护体系，前置防控全维度风险，守住品牌声誉与合规底线。
AI幻觉与事实核查常态化
建立AI生成内容的自动审核与人工复核
机制，防止误导性信息传播。
数据隐私与内容合规管控
建立AI生成内容的自动审核与人工复核
机制，防止误导性信息传播。
政策与平台规则变动预警
实时监控全球政策风向与平台算法调整，
提前规避合规风险。
负面舆情AI放大效应防控
建立快速响应机制，阻断AI技术对负面
信息的自动化扩散与放大。
打造科学合规的品牌GEO闭环，实现合规和长效增长
34
占领 · 权威入口
面向主流AI平台，借助
官网、官方账号、权威
媒体、行业白皮书等形
式，通过品牌信息、专
业背书等权威信息，构
建高权重信源金字塔，
占领权威信源入口。
构建 · 语义阵地
覆盖品类词、场景词、
功效词、选购词、对比
词在内等各类关键词，
同时模拟用户真实问句
建立标准Q&A库，实现
AI在高频问题中，优先
输出品牌官方答案。
入模 · 合规可信
内容坚持真实信息、真
实数据、真实来源，同
时采用官网、官微、权
威媒体、行业报告多渠
道权威交叉验证，保持
时效更新，确保AI引用
最新、准确、有效信息。
迭代 · 持续优化
借助实时监测，持续优
化语义、结构、信源与
内容质量，建立异常快
速处置机制，及时修正
错误，实时追踪AI引用
偏好，持续提升AI信任
权重。
⚫ 通过打造“占领-构建-入模-迭代”科学合规的品牌传播GEO闭环，可确保品牌信息持续、准确地进入AI模型，以权威合规的形象触达用户。
最终将AI带来的流量转化为品牌的长期信任和商业价值，实现真正的合规、长效增长。
35
这不是可选题，而是必选题：
未来已来，即刻行动
AI爆发式迭代，正在改写品牌传播规则，未来已来
36
从辅助工具变为信息验证主流 主动获取转向被动精准呈现 入口流量争夺聚焦AI平台
全面替代传统搜索 依赖AI智能推荐 竞争主战场转移
从覆盖到语义权证
从曝光到资产建设
保持在AI时代持续成功
语义权证确立
行业正从“关键词堆砌”转向“语义权证”的高
级形态，通过统一语义管理底座解决多平台
引证偏好差异。
合规成为核心
随着监管趋严，合规性成为GEO服务商的核
心竞争力，唯短期曝光论的模式将被淘汰。
数字知识资产
GEO不再是一次性的广告投放，而是企业
数字化知识资产的持续积累过程，具有长
期复利价值。
语义护城河
通过持续构建难以复制的“语义护城河”，品
牌可以实现从“信息提供者”到“品类定义者”
的跃迁。
占据用户心智
GEO的终极目标是让品牌持续成为AI时代
的“默认答案”，在用户向AI提问时，品牌
能自然、优先地出现。
驱动业务增长
成为“默认答案”意味着掌握了用户决策链
路的入口，能够持续、稳定地驱动品牌曝
光与业务增长需要长线。
品牌亟需从“被动等待”到“主动占据”的战略转变
37
GEO（生成式引擎优化）为品牌传播者打开一个全新路径，传播者回归初心，需从两个维度思考如何开启：
38
需求为先：顺应时代趋势，快速开启GEO探索
• 审视品牌现状——希望品牌如何、以及怎样在AI世界被看见：
主要需求是获客、提升可见度，夯实品牌声誉还是缓解品牌危机？
是从个别平台开启还是从全平台协作探索？
当前品牌的传播状况特别是相对于竞品在AI主流平台上的可见度与健康度如何？
• 结合企业战略布局，确认系统构建优质信任资产的资源准备：
品牌既有内容优先还是信源优化优先？品牌短期目标优先，还是要与企业长期战略协同？
把握契机：
从“顺势”到“造势”
驱动创新：
从“尝试”到“壁垒”
完成迭代：
从“升级”到“定义未来”
开启尝试：GEO助力品牌完成AI时代智慧迭代
39
案例展示
40
案例分享：不同行业GEO传播特点不同
GEO 成熟度四象限模型
严监管 | 低信任行业
如部分新兴科技。策略：透明
化沟通，建立信任基石。
宽监管 | 高信任行业
如消费品牌。策略：情感共鸣，
强化品牌个性。
决策信任高
决策信任低
合
规
严
密
度
高
合
规
严
密
度
低 宽监管 | 低信任行业
如初创DTC品牌。策略：快速
试错，口碑裂变传播。
严监管 | 高信任行业
如金融、医疗。策略：强合规
背书，建立行业标准。
核心目标与策略前提
针对不同行业的传播痛点，划分GEO成熟度象限，提供公关
主导的差异化GEO解决方案。
象限划分维度
依据「行业合规严密度」与「用户决策信任权重」两大核心
指标进行科学划分。
公关先行原则
所有行业GEO落地必须遵循此原则，启动前需完成：权威背
书盘点、核心信息校准、风险地图绘制。
41
行业策略与案例：医药/工业
42
行业核心痛点
• 合规红线极严：AI幻觉易引发合规风险，需严格管控
• 决策成本高昂：B端用户对技术参数敏感，误读风险大
公关先行策略
• 风险校准：绘制风险地图，明确禁止表述
• 权威背书：系统性盘点并整合权威资产
• 专业内容：生产合规、结构化、可溯源的专业内容
成功案例：某世界500强工业企业
AI核心行业问题品牌引用率提升
12% → 68%
精准询盘量提升
+45%
负面舆情AI引用率下降
-85%
大模型引用源偏好示例 —— 医药行业
4343
一、项目背景
• 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。尤其在医药这一高度专业化、决策链路复杂、信
息敏感且监管严格的领域中，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，同时也深刻影响着医疗信息的准确性、权
威性与公众信任传递。
• 本项目以医药行业为代表，抓取并解析 25 年 8 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，为医药品牌的 AI 内容布局、合规传播与知识营销提供决策参考。
二、数据范围
• 时间范围：
• 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
• DeepSeek：明显倾向医药/健康垂直媒体（医药魔方、健康界等），
强化专业权威性。
• 豆包：以丁香园+健康消费平台为主，绑定健康消费场景。
• Kimi：以知乎+综合门户为主，依赖“知识密度+多元观点”。
• 元宝：偏向权威健康媒体，保障内容合规性。
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：垂直媒体贡献深度，综合平台保障
广度。
• 高价值数据源的“头部效应”：TOP3媒体权重占比均超20%，倾向
抓取头部平台内容。
GEO优化案例
—— Elevance Health
44
品牌GEO信源分析
执行动作
通过数百次 AI 搜索，持续监测 Elevance Health 及竞品在
主流大模型中的AI 搜索曝光快照；快照重点追踪品牌曝光
度、用户情感的周期变化，定位影响 “最优健康保险” 类
AI 回答的核心平台与网页相关内容链接。
核心发现
美国的榜单类财经媒体、保险对比网站，是驱动 AI 推荐结
果的核心来源；竞品官网在用户带有比价意图的搜索中，对
AI 回答影响显著。优化方向：拓展高流量财经媒体的外部
曝光，升级官网内容形式，贴合 AI 偏好的榜单、科普解析、
对比、精简排版格式。输出可落地的内容与渠道推广方案，
匹配用户 AI 搜索习惯。
关键启示
保险行业的 AI 回答存在“榜单经济”：采用对比榜单形式
的媒体，会获得 AI 不成比例的高频引用。自有官网内容只
有适配 AI 偏好的对比、决策参考格式，才能形成竞争优势，
否则会被第三方聚合平台压制排名。
对品牌开展生成式 AI 搜索营销
监测与优化分析。
行业策略与案例：酒店/科技
45
行业核心痛点
• 旅游酒店：用户决策依赖口碑，负面点评易被AI放大
• 科技行业：技术迭代快参数易误读，竞品抹黑信息易扩散
核心公关策略
• 全量盘点用户场景化问题，搭建Q&A知识库
• 铺设权威媒体正面内容，对冲负面UGC影响
实战案例：头部连锁酒店集团
梳理超1000个用户高频场景化问题，制作结构化Q&A内容，
引导AI正面回答。
3倍
AI回答品牌提及率提升
15%
订单转化率提升
GEO优化案例
—— 英特尔
46
品牌GEO信源分析
背景
通过分析50 条真实国际用户搜索指令（品牌专属关键词、
非品牌通用关键词各占一半），我们生成了GEO 全域搜索
快照，以此观察英特尔的品牌信息在各类生成式 AI 引擎中
的呈现形态。本项目明确了哪些信息来源对 AI 生成回答的
影响力最大，同时评估英特尔自有内容的表现，与测评媒体、
社区平台、竞品品牌相比存在哪些优劣势。
核心发现
英特尔官网是品牌及通用类搜索的核心信息源，自有内容权
威度突出；Reddit、YouTube 主导测评类 AI 回答，通用搜
索中 AMD、惠普曝光更优。据此需优化自有知识库、引导
测评话术、深耕社区创作者渠道，为 AI 内容提供人工背书。
关键启示
官网在非品牌搜索中被高频引用，构成了结构性信源优势；
Reddit、YouTube 是核心信任渠道，直接影响 AI 对品牌性
能与可信度的表述。
系统梳理和洞见有效信源的分布，
有效提升品牌内容优化。
GEO优化案例
—— 阿尔法蛋
47
品牌GEO排名优化
背景
DeepSeek、豆包、腾讯元宝、讯飞星火、通义千问等AI平
台搜索“目前口碑最好的词典笔、词典笔排行榜第一名、
词典笔有必要买吗”等关键词结果第TOP1，且针对各AI平
台输出的内容进行错误信息纠正操作，稳定维护品牌排名
及品牌美誉度。
需求
1. 平台：DeepSeek、豆包、腾讯元宝、讯飞星火、通义
千问。
2. 目标：搜索行业词品牌排名TOP1，且AI平台输出内容无
错误信息。
策略主线
• AI信息监测：持续关注Deepseek，记录当前关于品牌
的信息被收录和展示情况。
• AI信息喂养： 通过主动将品牌相关内容上传到各平台，
便利于平台智能云资料库的搭建， 作为后期相似内容
搜索的参考资料 。
• AI信息纠正：通过AI平台反馈对错误/陈旧信息进行更
正，同时快速定位问题源头并更新数据，加速内容更新。
短时间内有效提升品牌提及率。
行业策略与案例：快消/时尚
48
行业痛点分析
• 快消食品：食品安全负面极易被AI放大，引发信任危机
• 时尚行业：品牌调性与假货信息易被误读，用户决策依赖
口碑
核心公关策略
• 资质校准：完成核心资质校准，绘制风险地图
• 知识构建：搭建产品溯源与品牌理念结构化知识库
• 内容引导：建立UGC内容监测与正向引导机制
成功案例：某知名饮料品牌
挑战：遭遇原料安全谣言，面临AI算法放大负面的风险。
行动：利用建立的UGC实时监测机制，第一时间发现舆情
并发布权威声明。
结果：成功对冲负面信息，避免谣言扩散，有效保护了品
牌声誉。
GEO排名优化案例
—— 挪威三文鱼
49
DeepSeek 营销提升
背景
AI平台搜索核心场景关键词出现挪威三文鱼优质的品宣回复
信息，纠正DeepSeek平台上回复中关于主要产品的不当描
述、误解及不实信息。
需求
1. 平台：DeepSeek
2. 目标：搜索品牌露出维护，无监测信息露出。
策略主线
• AI信息监测：核心AI平台搜索端实时监测，梳理核心收录
媒体及内容。
• AI信息内容：基于关键词信息源进行内容撰写及权威信源
优化。
• AI信息纠正：通过AI平台反馈对错误/陈旧信息进行更正，
加速内容收录。
效果
• 四个关键词总计引用露出次数200+次且不断提升，完成
了品宣曝光度和用户认知建设。
• 项目长线维护，经过内容传播推广后，小红书排名持续曝
光提升。
助力沉淀品牌资产，
强化用户信任并巩固市场认知。
GEO优化案例
—— 复星宝宝树
50
品牌GEO排名优化
背景
DeepSeek、豆包双平台搜索20个关键词需要展现品牌相关
信息，提升宝宝树排名至TOP1。
需求
1. DeepSeek、豆包搜索APP端关键词内容露出优化。
2. 正面口碑信息占位排名提升。
策略主线
• AI信息监测：内容铺设：基于关键词信息源进行内容撰
写及权威媒体铺设。
• 信息纠正：指出错误信息，同时提供正确信息，基于反
馈进行调整。
效果
项目初始20个关键词内容陈旧，经过GEO优化后，双平台
内容更新，排名至TOP1。
赋能复星宝宝树母婴 AI 搜索,
夯实专业育儿口碑与用户信任。
海外GEO优化案例
以下海外客户案例展示了我们为领先品牌在中国以外的其他海外市场，实现GEO信息优化所创造的实际价值，
体现了数据驱动洞察与实操行动如何转化为人工智能搜索环境下品牌更强的可见度、可信度与影响力：
通过系统分析大语言模型
（LLM）对品牌的描述特征，
锁定影响认知的核心信息来
源，制定优化可见度与提升
影响力的行动方案。
基于审计品牌在各大语言模
型（LLM）中的可见度现状，
识别信息传递与媒体投放优
化空间，提供帮助品牌提升
在AI世界的可见性，及优化
人工智能生成摘要的行动指
导建议。
我们首先协助审计品牌及产
品在各大语言模型（LLM）
中的可见度，并为企业年度
大会相关内容与媒体策略提
供建议，有效提升了品牌的
AI搜索可见度和可信度。
通过分析大语言模型（LLM）
对品牌、思想领导力及产品
发布的描述方式，识别影响
输出结果的核心主题与信息
来源，我们为Adobe提供内
容与媒体策略的优化建议，
使该品牌在人工智能答案中
呈现更频繁、准确，且领先
于竞争对手。
51
案例总结：GEO跨行业通用规律与核心启示
52
跨行业共性规律：从问题同源到价值同归
• 问题同源：所有行业均面临“内容结构不清晰”、“权威信源不足”、“信息表
达不一致”及“主动供给缺失”四大核心痛点。
• 机制同向：效果提升源于结构化（提升解析）、权威化（提升信任）、一
致性（稳定输出）、主动治理（降低风险）。
• 价值同归：实现AI侧（可见度）、用户侧（信任度）与业务侧（转化效率）
的三重收益。
对品牌的落地启示：三步走战略
• 基础三件事：统一口径、结构化转换、信源布局（不分行业优先做）。
• 场景定重心：2C强化口碑与背书；2B强化专业深度与合规。
• 诊断定优先级：先通过五维诊断明确自身短板，聚焦关键问题突破。
GEO是AI时代的必选基础能力
• 决定入口：GEO决定品牌是否能进入AI的决策入口。
• 决定信任：GEO决定品牌在用户心中的信任起点。
• 决定资产：GEO决定长期声誉资产能否持续积累。
核心启示
• 越早完成结构化、权威化、一致性治理，越早占据AI信任优势位置，形成
难以替代的行业先发壁垒。
• 实践验证：GEO以统一的底层机制，让品牌在AI时代被正确理解、被稳定
采信、被优先选择。
53
主要人员介绍
马静（Frances Ma）
54
企业传播副总裁
马静擅长支持不同类型的企业在中国市场有效应对品牌战略传播、
企业声誉管理、ESG议题、危机公关沟通等复杂公关传播需求。凭
借二十载的专业公关公司与企业内部经验，她非常擅长于将企业
品牌使命转化为富有意义的市场实践和利益相关方的有效沟通。
fma@
WeChat
徐马陵（Martin Xu）
55
科技传播副总裁
多年来，徐马陵一直为众多全球创新企业提供专业的品牌咨询
和传播策略。作为一位前媒体人，他在科技领域深耕了超过
20年，非常善于内容包装和品牌叙事，帮助企业讲好自己的
发展故事，塑造品牌形象。
mxu@
WeChat
Shanghai Office +86 (21) 2287 3600
2F, Building 10, 546 Yuyuan Lu, Jing‘an District,
Shanghai, PRC 200040
中国上海市愚园路546号10号楼2楼 邮编：200040
Beijing Office +86 (21) 6227 6018
Gate 528, Building C, 2A Worker Stadium North Road, Pacific Century Place,
Chaoyang District, Beijing, PRC 100027
北京市朝阳区工人体育场甲2号盈科中心C座南侧528号 万卓睿桥 邮编：100027
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Slide 1: GEO发展及品牌传播 趋势报告
Slide 2: 目录
Slide 3: 引言：品牌传播真相 - 从“可见性竞争”转向“可理解性竞争”
Slide 4: 信息获取新路径： GEO今天为什么变重要
Slide 5: AI搜索迅猛发展，已成为产业趋势
Slide 6: 辅助决策，逐渐成为AI搜索的核心价值
Slide 7: AI应用全年龄段普及，年轻一代渐成主流
Slide 8: 采购/消费决策人群，使用AI搜索的比例越来越高
Slide 9: AI时代下，用户消费旅程发生根本变革
Slide 10: 信息连接方式被重构，信息生态被重塑
Slide 11: 品牌传播新机遇： GEO提供价值重塑可能
Slide 12: GEO重塑品牌竞争逻辑
Slide 13: GEO守护品牌话语权与声誉
Slide 14: 从“被动搜索”到“内容生成” GEO助力品牌传播破局
Slide 15: 内容建设新实践 AI搜索引擎优化规则
Slide 16: 从质量到流量：AI搜索内容价值链条解析
Slide 17: 从权威到共识：AI抓取内容的底层逻辑
Slide 18: 从特征到偏好：国内主流AI搜索平台
Slide 19: 从生态到背书：国内主流AI大模型信源分析
Slide 20
Slide 21: GEO运营逻辑：追踪并提升AI时代的品牌曝光度
Slide 22: GEO运营策略：五阶段流程，持续推进
Slide 23: GEO监测诊断：品牌传播以此为始，切入更准确
Slide 24: GEO内容优化：系统性实施三要素
Slide 25: GEO内容布局：围绕用户触点全面渗透
Slide 26: GEO落地执行路径：系统性投入，长线化产出
Slide 27: AI时代衡量品牌传播效果的新标准
Slide 28: 终极指向AI信任生态：融合公关与品牌传播核心能力
Slide 29: GEO的长期价值：保护并驱动品牌内容战略升级
Slide 30: 传播实践新挑战 GEO的潜在风险管控
Slide 31: GEO生态规范面临的四大挑战
Slide 32: AI“幻觉”风险的识别与应对
Slide 33: 风险与合规前瞻—GEO时代的品牌安全边界
Slide 34: 打造科学合规的品牌GEO闭环，实现合规和长效增长
Slide 35: 这不是可选题，而是必选题： 未来已来，即刻行动
Slide 36: AI爆发式迭代，正在改写品牌传播规则，未来已来
Slide 37: 品牌亟需从“被动等待”到“主动占据”的战略转变
Slide 38: 需求为先：顺应时代趋势，快速开启GEO探索
Slide 39: 开启尝试：GEO助力品牌完成AI时代智慧迭代
Slide 40
Slide 41: 案例分享：不同行业GEO传播特点不同
Slide 42: 行业策略与案例：医药/工业
Slide 43: 大模型引用源偏好示例 —— 医药行业
Slide 44: GEO优化案例 —— Elevance Health
Slide 45: 行业策略与案例：酒店/科技
Slide 46: GEO优化案例 —— 英特尔
Slide 47: GEO优化案例 —— 阿尔法蛋
Slide 48: 行业策略与案例：快消/时尚
Slide 49: GEO排名优化案例 —— 挪威三文鱼
Slide 50: GEO优化案例 —— 复星宝宝树
Slide 51: 海外GEO优化案例
Slide 52: 案例总结：GEO跨行业通用规律与核心启示
Slide 53
Slide 54: 马静（Frances Ma）
Slide 55: 徐马陵（Martin Xu）
Slide 56
