当用户的搜索习惯从传统引擎向AI迁移，品牌信息的呈现方式正在被彻底重塑。
在这场变革中，GEO（生成式引擎优化）已从“可选项”变为“必选题”。如何构建从品牌诊断、策略分析、内容优化投放到监测评估的全链路体系？
本文梳理了得助智能在金融、零售、新能源、制造、汽车五大行业的标杆案例，并围绕流量趋势、技术壁垒、成本变化等核心议题展开深度问答，为品牌方提供一份GEO实战参考。
分享 嘉 宾 ：得助智能创新产品事业部负责人，王跃华
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01
为什么GEO成为必选题？
GEO的概念在市场上讨论越来越热，用户的搜索习惯正逐渐向AI迁移。
行业内有一些判断：到2028年，AI模型的搜索量将整体超越传统搜索引擎。但我们内部认为，这个拐点可能在2027年就会提前到来。
AI的搜索方式有很大优势，它摆脱了以往依赖关键词搜索、网页排名、人工点选的模式，而是直接结合各内容平台的相关信息，将用户想要的结果直接呈现出来。
因此，AI将成为品牌价值发挥作用的新战场。
这里列举了GEO的几个核心价值，我总结为三点：品牌建设、新客获取、舆情优化。这三点对应不同客群的诉求。
举例来说，有些客户面临上市挑战，会选择品牌建设方向进行优化，通过GEO凸显品牌优势，助力上市操作；另一些客户则希望通过优化获取新客，提升业务量级，这是目前对接客户中比较常见的场景。
02
可信GEO的方法论
得助GEO的底层依托中关村科金的大模型及算法能力，在此基础之上搭建了品牌诊断、策略分析、内容优化投放以及后续监测体系等一系列能力。其中选词是GEO中比较关键的环节，词汇选择范围和准确性会影响后续所有优化环节。
因此，我们将选词能力做成独立的Agent，依托五层决策漏斗的分析模式，模拟真人在固定场景下的思维方式。
这五层分别是认知层、评估层、对比层、场景层和推荐层。
举例来说，认知层指客户前期对某些品牌缺乏认识，可能会问“某某金融机构是否正规、合法”；有了认知后会进行评估，比如询问月供多少、利率多少；接着会对竞品进行横向对比；然后基于自身情况，代入具体场景询问贷款产品怎么选；最后在全面了解后进行最终的产品选择提问。
整个过程模拟了真人从前往后的思维方式，能够高度还原真实客户在模型平台中的提问方式。
做GEO还需要有一套核心衡量指标体系。
GEO最终应以业务指标GMV作为验收衡量标准，但目前受限于方法，主流仍以提及率、排名以及情感正负向等核心指标作为效果验证标准。
目前对接的客户中，做提及率优化的比较多，大多希望通过提升提及率来获取新客、提升业务量。而对于金融、汽车等领域，可能存在舆情问题，这部分客户更关注情感指数，即模型平台对品牌的回答偏向正面还是负面，以便针对性优化。
信源引用率属于中间指标。信源被引用不代表模型平台最终会推荐我们的品牌，因此只能作为中间验证指标，仅有部分客户会关注。
经过315之后，各家GEO服务厂商都在迅速提升品牌可信力以及产品合规建设，这已经不是选择题，而是必选题。
03
行业落地全景，5大标杆案例解析
下面重点介绍5个行业的典型客户服务案例。
3.1某头部消金公司：三步打通官网GEO链路，信源占比登顶Top1
这家消费金融公司属于行业头部企业，目前规模体量较大。我们对其进行了全方位诊断后发现，该企业存在一些较为突出的问题：尽管其科技实力和业务实力都很强，但在AI中呈现的信息大多为负面内容，同时官网在整个模型平台的信源中占比极低。
基于此，我们制定了完整优化方案：一是从官网底层架构入手，优化爬虫抓取、站点地图和Robots协议，打通AI访问链路；二是针对逾期催收、退费、利率费用等集中负面信息，协同业务部门系统铺设产品要素与高频FAQ，正面回应用户关切；三是对网站内容层级进行结构化改造。
经过上述优化，官网信源引用占比在所有信源中已达到Top1；整体负面率相应下降、高频投诉问题目前已基本清零。
3.2某百货集团：阻断负面不实信息，非负提及率从8%跃升至67%
第二个案例是关于一家百货集团。该集团旗下拥有超市、百货、电器三大核心业态，在AI中时常出现针对各业态的投诉与负面信息。
具体来看，超市业态的负面主要集中在食品安全与称重准确性方面，例如消费者质疑存在隔夜食品销售以及缺斤少两的情况。
电器业态的问题则集中在服务宣传与实际体验不符，例如该集团电器产品本身支持当天配送，但AI生成的内容却普遍显示为隔日配送，形成了明显的不实信息。这些不实信息与负面内容构成了优化的重点。
针对上述各业态的核心问题，我们进行了针对性优化，包括在核心高权重媒体上投放基于真实情况与最新规则的内容。经过优化，AI回复中相关信息的非负提及率从8%左右提升至67%，电器当天配送服务的推荐率从12%的区间提升至58%。
3.3某新能源充电桩企业：破除“两轮车”标签固化，建立品类认知防火墙
当前新能源赛道较为火热，也带动了上下游相关企业的发展，例如充电桩企业。
本案例中的企业主营两轮车充电桩业务，且在该细分领域表现较好，目前计划涉足四轮纯电动车充电桩领域，但该领域已有多家头部企业占据了较大的市场优势。
由于该企业在AI中已被打上“两轮车充电桩”的标签，模型对其品牌的认知固化较为严重，导致品牌认知优化的难度较大。同时，此前两轮车用户产生的大量投诉信息，也会直接波及四轮车相关内容的评价输出。
针对这一问题，我们对该企业旗下不同品牌进行了物理层面的隔离。
在内容侧持续强化两轮车与四轮车之间的差异化定位，并对各产品线对应的核心要素进行明确声明。
经过约一个月的优化，以DeepSeek为例，相关内容的覆盖率从此前的1.4%提升至80%以上，豆包平台也从11.1%提升至80%以上。
3.4某跨国制造企业：官网改造驱动Top3推荐率从12%跃升至81%
这是一家跨国办公设备制造企业，该企业在品牌形象与产品质量方面，于AI中的声量表现本就不错，基础提及率已经较高，无需再做提升。但客户对自身定位为行业头部，希望在AI推荐中达到Top3的水平。
我们据此对其进行了全方位诊断，发现官网层面仍存在较大的优化空间。结合客户的技术资源能力，我们输出了详细的官网改造方案。最终，该品牌在Top3推荐中的占比从12%提升至81%。
并且我们在海外通过GPT等模型平台对其相关信息进行了验证，结果显示其提及率同样获得了明显提升，这意味着国内市场的优化间接带动了海外市场线上表现的提升。
这一结果恰好契合了客户的预期目标，客户后续计划根据国内优化的实际效果，逐步将GEO优化推广至亚太、欧美等海外市场。
3.5某头部车企：新车型上市，GEO的Top3提及率提升至65%
本次案例的客户是一家德系全球头部车企。车企做GEO有一个显著特点，即普遍围绕即将上市的新车型展开优化，目标较为明确，就是针对新车型在AI中的推荐率进行提升。此外，部分车企还附带了对过往车型负面提及的舆情优化需求。
针对该车企，我们历时约两个月，将新车型在Top3中的提及率从20%左右提升至65%左右；同时，新品牌因车型全新上市，此前无相关提及，在AI回复中的正确提及率从基线提升至75%以上。
04
Q&A问答
爱分析：如何看待对话类AI应用未来的流量增长趋势？
王跃华：我认为，尽管当前部分办公智能体、桌面智能体，以及海外的Cursor、Claude等工具增长较快，身边同事的使用频次也比较高，但站在全局看，这类Agent桌面工具的整体应用渗透率仍不算高，主要因其使用存在一定门槛。因此，以Chat类的对话式AI工具仍有较大的上涨空间。
从最近Chat类工具在APP端、PC端，以及抖音、微信等超级APP内置AI应用的月活增长幅度来看，增速相当惊人，AI流量远未到封顶阶段。
爱分析：Chat类应用显然是GEO的核心方向，除此之外，微信等超级APP内置的AI应用是否也需要做GEO？
王跃华：有必要。虽然当前主战场仍在Chat原生AI APP，但已有客户开始关注超级APP内置AI。例如微信的“小微”目前热度较高，而部分品牌此前获客主战场就固化在微信、小红书、抖音生态内，因此希望在原有阵地同步做品牌建设、新客获取与舆情优化。
只是当前能支持该能力的厂商较少，且行业优先级上，原生AI APP优化尚未完全跑通，超级APP内置AI的优化排在后续队列，并非最重点战场。
爱分析：未来做超级APP内置AI的GEO，与做Chat原生APP的GEO有区别吗？还是一套体系？
王跃华：底层基础一致，但在具体功能环节上存在差异。
数据抓取层面，原生AI APP可通过网页端、移动端配合RPA等工具实现；超级APP内置AI工具的数据抓取难度更高，并非简单写段代码或轻量RPA即可解决，需要具备底层技术能力。
信源引用层面，内置AI的信源基本来自生态内部，因此信源信息铺设与原生APP不同，信源面更窄，但内容创作需更聚焦。
效果跟踪层面，部分内置AI会输出落地页链接，效果归因路径反而比原生APP更丰富。
爱分析：从流量成本看，得助实际感受是比上半年明显升高了，还是处于合理区间？
王跃华：从实际工作经验看，流量成本比之前要高一些。这主要看行业，例如汽车行业目前竞争比较激烈，厂商愿意在这一块投入较多预算。
GEO全链路流程的成本门槛本身比较高，如果大部分企业还没开始做，那么先发者容易占领且后续维持成本较低。
新能源汽车行业在内容创建、媒体发布、效果维持频次上的综合成本，都比普通项目高很多。
爱分析：GEO与私域能否连接？有没有途径把GEO流量承接进私域？
王跃华：目前看仍比较隔离。AI对业务落地效果的跟踪尚不完备、不准确，只能将AI平台视为独立客源，与私域关联性不强。
爱分析：关于意图搭建，得助提到五步意图拆解分层，这是标准化通用框架，还是各行业在大框架下个性化沉淀？
王跃华：意图体系是我们基于创作经验逐渐总结出来的，同行做到一定阶段思路会趋同。
客户常问能不能拿到豆包、DeepSeek等平台真实的用户提问词，实际上这绝对拿不到。
间接证明词集真实性的方法，一是借助其他平台的搜索热词进行拓展，二是站在用户视角，我们自己也是AI用户，按五步法拆解每一步可能的问题。
此外，除了标准思维视角，我们还会模拟不同角色，比如在某些行业中，开发、测试、业务、市场、决策层的关注点都不一样，尽可能让选中的词接近真实分布。
爱分析：意图衍生的问句库，按经验覆盖多大量级较合理？
王跃华：先定核心词范围。按品牌认知、推荐排名、竞对比、口碑等维度诊断后选定核心词，再拓展提示词。
目前单核心词拓展5–20个提示词较普遍。经投入产出比测算，5–8个/核心词是性价比均衡区间，能兼顾覆盖与成本。超过20个/核心词极少采用，更多覆盖能提升效果上限，但并非必需。
爱分析：AI生成的PR稿需要审核吗？怎么审？
王跃华：建议必审。实操中部分客户因资源限制改为抽样审核，或首次确认风格后默认免审，形态不一，但建议甲方介入审核。
爱分析：审核以人审为主，还是机审为主？
王跃华：目前已知基本都是人审。长期看，国际品牌若持续投入且对外信息把关严，不排除甲方内部自建内容质检Agent。
爱分析：得助的GEO业务中，哪些环节客户自主为主，哪些由得助为主？
王跃华：目前以项目制效果交付为主。从工具产品、内容创作、分发到监控，均由得助智能全链路负责；客户仅在前期提供品牌信息、材料梳理等配合工作。
爱分析：长期看品牌商是否只需看结果、无需自建GEO能力？
王跃华：客户强依赖的是监测看板，得助可提供实时监测产品，无需甲方自建工具。仅内容审核环节若甲方工作量大，可内部搭轻量审核工具。
爱分析：如果品牌主的产品更新频率低，官网长期不更新导致AI权重下滑，如何处理？
王跃华：即便产品要素、参数不变，也建议结合行业信息、行业预测、新应用场景持续更新官网。
例如将原固定场景扩展到行业新场景，说明产品在新场景的价值。官网必须保持一定更新频率，绝不能产品不变则官网不变。
爱分析：当产品的不同型号并行做GEO时，如何区隔避免混淆？
王跃华：如我前面介绍的车企案例，实操中以车企25款/26款并行最常见。内容建设需与客户对齐新老款命名规则，比如用新款/旧款、年限后缀、特殊前缀等，按明确维度铺设，提示词层面精准定位本次重点优化的新款。
优化中新老款效果交叉不可避免，但新款提升最显著，关键在优化技巧上做精准区分。
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拥有近 20 年金融行业从业经验，深耕银行核心系统与消费金融领域，具备深厚的全链路金融业务积淀。目前聚焦生成式 AI 赛道，深耕 GEO 生成式引擎优化应用，探索 AI 技术与金融业务场景的融合落地。
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