全链路GEO服务体系
从底层算法监测到内容收录，从意图捕捉到流量转化，提供全方位的生成式引擎优化方案。
目标识别AI搜索与生成式平台的行业趋势与算法变化。
执行要点
- 追踪豆包、DeepSeek、文心一言等平台节奏
- 建立“GEO观察雷达”，分析推荐逻辑
- 输出《GEO趋势报告》作为策略输入
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
- 采集行业高频Prompt样本
- 分析Prompt中隐含的意图（场景、动机等）
- 识别高转化Prompt，形成资源库
目标精准拆解与业务相关的核心需求链路。
执行要点
- 建立语义分层模型（问题→场景→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
目标分析大模型回答内容，判断品牌在AI生态中的可见度。
执行要点
- 对TOP 50 Prompt进行多平台实测
- 记录模型提及的品牌与语义倾向
- 识别品牌缺位、误解或定位错误点
目标找出AI模型生成内容的“知识来源”与被引用内容类型。
执行要点
- 分析AI回答中的外部来源（媒体、论文、百科）
- 识别高引用频次与权威度来源
- 建立品牌在权威源中的“引用渗透率”
目标针对高价值引用源进行结构优化，提升品牌被引用的概率。
执行要点
- 优化内容结构、标题与表述，使AI更易学习
- 构建“权威+结构清晰+问答导向”的内容格式
- 通过官网、媒体、白皮书多渠道发布
目标以AI友好的方式进行内容分发与共建，让品牌“被AI说出来”。
执行要点
- 结合GEO原则设计Q&A、比较型、解释型模板
- 定期更新发布AI易引用的内容
- 建立“AI索引内容池”，供算法抓取
目标追踪品牌在生成式引擎中的曝光与语义占位，形成闭环。
执行要点
- 监测Prompt提及率、推荐频率、引用增长等
- 持续A/B测试不同内容与Prompt策略
- 每月迭代GEO策略，更新内容矩阵
