您身边的 AI 搜索营销推广专家!
盘古 GEO
国内顶尖GEO服务商
  • -25%
    Gartner预测:2026年传统SEO下降
  • 43%
    《哈佛商业评论》印证:AI用户活跃度
  • 7
    用户对 AI生成的结果满意度
  • 5.7亿人
    截止目前中国AI用户规模
  • 10万亿次
    AI用日均调用量
  • 78%
    AI 搜索品牌考虑率
为什么AI搜索决定企业的未来布局

传统搜索引擎(SEO)通过算法分析关键词与网页内容的相关性来进行排序,而AI驱动的搜索引擎则运用复杂的模型来理解语言的细微差别、上下文关联以及用户查询背后更深层次的意图,“AI 搜索引擎优化”构成了一种全新的品牌曝光和权威建立方式,其意义已超越了传统的网站点击量指标。

什么是 GEO

生成式引擎优化(Generative Engine Optimization, GEO)是针对人工智能(Al)驱动的搜索引擎和生成式模型进行内容优化的过程,其目标是为用户提供更为复杂和拟人化的查询响应,GEO的兴起也预示着“零点击搜索”趋势的进一步扩展。AI搜索引擎倾向于在搜索结果页面直接给出综合性的答案,而非仅仅提供一系列网页链接。

传统 SEO 和 AI 搜索引擎优化(GEO)核心区别
目标对象不同

传统 SEO主要针对传统搜索引擎的排名算法,致力于提升网站在搜索结果页(SERPs)中的排名。

GEO则专注于生成式 AI搜索引擎,目标是使内容更容易被AI模型采纳并在其生成的答案中得到体现。

内容呈现方式不同

传统SEO的核心目标是在搜索结果列表中获得更高的位置。

GEO则更侧重于内容如何被AI引擎理解、整合并直接呈现在 AI生成的答案中,成为答案的一部分。

优化重点不同

传统SEO注重页面标题、元描述(meta description)、关键词密度和反向链接等技术性因素。

GEO则更加强调内容的结构化数据、语义相关性、上下文理解以及E-E-A-T原则(经验、专业性、权威性、可信度)。

内容创作方法不同

传统SEO在内容创作上更多依赖人工进行关键词研究和内容撰写。

GEO则可以利用 AI分析海量数据集,更高效地生成针对 AI优化的内容,同时也对人工创作的内容提出了更高的质量和结构要求。

  • 主要目标
    GEO更侧重于成为“答案的一部分”,而非仅仅是“列表中的一项”。 协同:高排名SEO内容更容易被AI发现作为潜在引用源。
  • 核心方法论
    GEO对内容质量和机器可读性的要求更高。 协同:SEO的关键词研究可为GEO提供用户意图线索,技术SEO为AI爬取打下基础。
  • 内容焦点
    GEO对内容的“智慧” 和“权威性”有更深层次要求。 协同:高质量SEO内容通常也具备 GEO所需的部分特质,GEO进一步强化这些特质。
  • 结果衡量
    GEO引入了新的衡量维度,关注品牌在Al生成内容中的影响力。 协同:传统SEO带来的高可见度可能接提升GEO表现。
  • 技术依赖
    GEO对结构化数据的依赖性极高,以便Al模型准确理解内容。 协同:良好的技术SEO基础(如网站可爬取性)对GEO至关重要。
  • 演化方向
    GEO是AI时代搜索行为变化的直接产物,要求内容策略更具前瞻性。 协同:两者共同推动内容向更高质量、更以用户为中心的方向发展。
SEO 与(GEO)的协同关系
至关重要:企业利用AI 洞察用户的决策行为
盘古 GEO
2025年你还在用
决策推广?


 网站流量 (有机搜索流量)         关键词排名           有机点击率 (CTR)

 页面浏览量 (PV)      独立访客数 (UV/IP)        跳出率          页面停留时间

转化率      收录页面数 (收录量)    反向链接数量与质量       链接域名数 (Referring Domains)

网站加载速度 移动设备友好性    域名权重 (Domain Authority, DA)    页面权重 (Page Authority, PA)

盘古 GEO
AI 内可见性指标(In-AI Visibility Metrics)

1.品牌/内容在AI回答中的提及频率

2.AI回答中的引用排名/位置

3. AI回答中的情感倾向

4. 答案覆盖率

AI引荐质量与用户参与度指标(AI Referral Quality & Engagement Metrics)

1.AI引荐流量

2. AI点击后用户行为(PACP)

品牌影响力与权威性指标(Brand Impact & Authority Metrics)

1. AI系统感知的品牌权威性:

2. AI引用频率

3. 品牌相关搜索量变化

4. 知识面板/实体收录情况

辅助性传统SEO与内容优化度指标

1. 核心关键词表现

2. 内容整体表现

3. E-E-A-T信号强度评估

4. 结构化数据覆盖率与准确性:

  • -30%
    传统 SEO 流量下降
  • 70%
    AI 入口场景占据
  • 5
    AI 获客成本节约
  • 25年龄
    目标用户年龄
盘古 GEO
GEO
SEO
GEO 是 企业在AI 时代的 “数字生存权”
企业新品牌战略

用户行为已从 “人找信息” 转向 “AI 找人”

布局紧迫性

GEO 不是 “可选策略”

而是企业在 AI 生态中

“被看见、被信任、被选择” 的核心能力

用户行为革命

AI 搜索成为信息入口,传统 SEO 失效

“零点击搜索”

AI 引擎倾向于在结果页直接展示答案

而非引导用户点击网站

企业若不在 AI 答案中被提及

将错失核心曝光机会

品牌权威重构

AI 信任背书>传统排名

权威筛选机制

AI 对引用来源的信任度是用户自行评估的 3.2 倍

企业需通过 GEO 成为 AI 认可的 “权威信源”

重构竞争机会

别样的竞争壁垒构建,先手优势决定未来市场份额

“赢家通吃” 的 AI 生态

AI 回答通常仅引用少数权威来源

早期布局 GEO 的企业将占据 “认知占位”

成本效益比优势

早期 GEO 投入可形成长期资产。

GEO 优化的内容被 AI 引用后

品牌搜索量(如品牌词)可能间接增长

形成 “免费权威曝光”

多模态与本地化挑战

传统 SEO 仅仅依赖文本搜索

AI 支持图文音视频融合

GEO 实现优化多模态内容

商业价值直接转化

GEO 驱动核心业务增长

从 “曝光” 到 “转化” 的闭环

GEO 不仅提升品牌可见性

直接影响用户决策

降低获客成本

传统 SEO 依赖流量、竞价排名

GEO 通过 AI 推荐精准触达高意向用户

“零点击搜索”

AI 引擎倾向于在结果页直接展示答案

而非引导用户点击网站

企业若不在 AI 答案中被提及

将错失核心曝光机会

技术需求刚需

AI “理解逻辑” 倒逼内容重构

AI 的 “语义解析” 需求

AI 依赖结构化数据和深度语义理解

而非关键词堆砌

盘古 GEO
  • 跑鞋

  • 教培机构

  • SaaS企业

  • 检测机构

  • 工业软件

盘古 GEO
专业跑鞋品牌 GEO 优化提升 AI 搜索曝光与转化
问题

AI 提及率低、技术卖点未识别、用户需求匹配弱

解决思路

针对专业跑鞋技术参数复杂、用户查询场景多样的特点,实施三层 GEO 优化策略:

结构化技术资产:将核心科技(如 8mm 坡差中底、分区缓震材质)用 Product、Review 等 Schema 标记,明确标注 “适用脚型”“跑距适配” 等关键属性,构建 AI 可读的产品知识库;

场景化内容布局:预判用户高频查询(如 “扁平足跑鞋推荐”“长距离慢跑鞋选购”),按 “问题 - 技术解析 - 推荐理由” 结构创作内容,嵌入实验室测试数据(如 “300 公里磨损测试报告”)强化 E-E-A-T 信号;

引擎差异化适配:针对 DeepSeek 补充生物力学研究深度内容,为豆包优化 “技术原理 - 用户证言” 逻辑链,在腾讯生态(公众号 / 视频号)发布 “跑鞋选购指南” 提升元宝平台曝光。

结  果
AI 搜索中品牌核心技术词提及率提升 72%,“专业跑鞋推荐” 类查询中自然曝光排名进入行业前 3;
结构化数据使产品参数在 AI 回答中的准确引用率达 91%
带动电商平台跑鞋品类转化率增长 38%,品牌搜索量月均提升 45%。
盘古 GEO
教培机构 “AI SEO+GEO” 双擎驱动增长
问题

AI 搜索触达难、长尾关键词弱、咨询量低

解决思路

采盘古 GEO 优化系统 “AI SEO+GEO” 整合战略,利用含 DeepSeek 等 12 种 AI 模型的 “场景语义分析系统” 解析教育场景用户意图;将 “地域升学率数据” 结构化处理,嵌入网站页面、博客、FAQ 等内容;对含核心数据的页面添加 Dataset、Table 等 Schema 标记,结合元宝 SEO 工具优化落地页用户行为路径。

结 果
相关长尾关键词搜索排名提升 300%
有效咨询量激增 210% ,实现 AI 曝光向生源转化的闭环。
盘古 GEO
SaaS 企业豆包平台提升内容信任度
问题

豆包信任度低、AI 推荐劣势、曝光不足

解决思路

应用盘古 GEO 优化系统 “AI 信任度评估模型”,对现有内容进行 E-E-A-T(经验、专业性、权威性、可信度)评分诊断;针对性优化:补充作者资质、引用权威第三方数据并加来源链接、将核心产品信息按 “问题 - 数据 - 结论” 结构化、改进 Schema 标记;构建 AI 可信内容库整合技术文档与客户案例。

结 果
在豆包平台的内容信任度评分从 4.2 分提升至 8.5 分
显著改善 AI 问答场景中的品牌曝光与推荐优先级。
盘古 GEO
检测机构构建 AI 信任资产获权威推荐
问题

AI 认可度低、竞争差异化弱、推荐优先级低

解决思路

以 “信任资产强化 + 结构化知识供给” 为核心,整合行业认证(CNAS/CMA)、技术专利、专家团队资料等 “信任资产” 并数字化;将技术文档、检测标准按 “问题 - 数据 - 结论” 重构为机器可读格式;用 Organization、Service、Person 等 Schema 标记内容,嵌入权威凭证至网站代码,构建 AI 可信内容库。

结 果
在 AI 问答与推荐场景中,成为 “被推荐实验室” 的提及率跃居行业前列,
确立 AI 搜索中的权威信源地位。
盘古 GEO
工业软件企业动态语义网络赋能内容引用
问题

AI 难理解专业内容、案例库引用率低、线索获取弱

解决思路

部署 “动态语义网络” GEO 策略,系统化梳理产品白皮书(如 “工业 5.0 白皮书”)、客户案例等核心知识资产;构建行业知识图谱,关联外部产业政策(如智能制造补贴)与内部解决方案;对核心内容添加 ScholarlyArticle、CaseStudy 等 Schema 标记,优化语义关联性。

结 果
用户查询 “智能制造发展趋势” 等相关问题时,系统自动关联企业 “工业 5.0 白皮书”
产品案例库在 AI 问答中的被引用率达 58%,显著提升专业影响力与销售线索质量。
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客户案例
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  • 80%
    用户通过 AI 完成决策
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  • -30%
    传统 SEO 流量下降
  • 70%
    AI 入口场景占据
  • 5
    AI 获客成本节约
  • 25年龄
    目标用户年龄
GEO
SEO
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客户案例
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为什么企业要选择盘古GEO优化系统
6 大理由
  • AI平台全覆盖
    5 大主流 AI 搜索收录,DeepSeek、豆包、元宝、通义千问、文心一言
  • AI 流量覆盖广
    涵盖AI品牌语词、AI商业语义、AI 拓展场景、AI 营销问答成百上千个。
  • AI 全自动流程化
    运营成本低、技术要求低,一站式大模型投喂内容+训练
  • 收录排名快
    7+工作日即可上线,缩短企业品牌在 AI 平台上的展示时间
  • 数据报表更直观
    支持营销报表查看,全面洞悉企业品牌在 AI 大模型上的搜索数据
  • 触发更高效
    搜索结果为“答案”,AI 主动推荐客户,客观推荐主题内容,有效用户精准触达
更新升级......
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共2页到第 确定
2025 年 9 月 1 日

盘古 GEO 优化系统正式上线

2025 年 9 月 2 日

1、新增收录查询间隔天数设置;

2、修复收录扣费问题;

3、修复收录查询太快的问题;

2025 年 9 月 3 日

1、修复手动批量录入问题逻辑问题;

2、写作异常时,显示错误详情;

3、修复示元宝跟豆包数量异常问题;

2025 年 9 月 4 日

1、修复抖音、小红书问题;

2、优化扣子工作流

3、优化显示菜单;

2025 年 9 月 5 日

1、优化用户操作指引;

2、优化系统内部问题;

2025 年 9 月 6 日

1、优化盘古GEO助手可安装问题;

2、优化数据报表;

3、解决知乎、简书异常问题;

4、修复百家号、头条号异常问题

2025 年 9 月 7 日

1、优化首页操作流程;

2、修复小红书标题问题;

3、修改总后台API-KEY问题;

4、优化报表字体;

2025 年 9 月 8 日

1、优化后台计价问题;

2、优化主页官网;

3、解决新增盘古geo助手发布问题

4、优化腾讯元宝token计费问题;

2025 年 9 月 9 日

1、优化查收录并发问题;

2、优化写作并发问题;

3、修复公众号异常问题;

4、 优化AI指令写作问题

5、 盘古GEO助手客户端更新至V1.1.6

2025 年 9 月 10 日

1、优化 AI大模型联网搜索 问题

2、修复Ai创作列表加载异常问题

GEO课堂
搞清楚什么是 GEO(生成式引擎优化)