物流行业
某头部物流品牌
优化前推荐率 7%
优化后推荐率 90.3%
+83.3pp
推荐率提升
86.2%
前三率
75.8%
置顶率
100W+
多平台曝光
豆包DeepSeek千问
0
传统搜索流量将下降
百度 GEO 2026 报告
0平台
国内 AI 平台全覆盖
百度 GEO 支持平台
0
国内 AI 平台总 MAU
Quest Mobile 2026
0
百度原生支持
GEO 品牌版专属
GEO品牌版
什么是 GEO 生成式引擎优化
GEO（Generative Engine Optimization）由百度率先提出，通过优化内容与信源，让品牌在 AI 生成式回答中获得更高可见度与推荐率的新一代营销方法论。品牌版依托百度生态能力，专注国内 AI 生态。
维度
传统 SEO
百度 GEO
优化对象
搜索引擎网页排名
AI 大模型生成回答
用户行为
搜索关键词 → 点击链接
向 AI 提问 → 直接获取答案
核心逻辑
关键词 + 外链 + 权重
内容质量 + 信源权威 + 语义匹配
效果体现
排名第几位
AI 是否提及/推荐品牌
覆盖范围
全球搜索引擎
国内 AI 平台（百度原生支持）
Domestic Coverage
国内主流 AI 平台全覆盖
专注国内 6 大主流 AI 平台，百度生态原生支持，力争品牌在每一个国内 AI 入口都被看见。
3.45亿
豆包
中国 字节跳动 · 百度 GEO 支持平台
1.66亿
千问
中国 阿里巴巴 · 百度 GEO 支持平台
1.50亿
DeepSeek
中国 深度求索 · 百度 GEO 支持平台
1.09亿
腾讯元宝
中国 腾讯 · 百度 GEO 支持平台
2473万
Kimi
中国 月之暗面 · 百度 GEO 支持平台
亿级
文心一言
中国 百度 · 百度 GEO 原生支持平台
豆包千问DeepSeek腾讯元宝Kimi文心一言
Diagnostic Framework
五维品牌可见度诊断体系
从品牌提及率、推荐层级、场景覆盖、信源偏好、语义匹配五个维度，量化品牌在各 AI 平台的表现，精准定位优化方向。
01
品牌提及率
AI 在回答相关问题时，主动提及品牌的频率。被动提及率越高，品牌在 AI 心中的权重越大。
02
推荐层级
品牌在 AI 回答中的位置：未提及 → 被提及 → 进入前三 → 被置顶推荐。层级越高，转化价值越大。
03
场景覆盖
按品牌排行、预算推荐、专业场景、人群细分等维度，全面评估品牌在各消费场景中的能见度。
04
信源偏好
分析各 AI 平台对新闻门户、媒体、官网、评测等信源的引用偏好，指导内容分发策略。
05
语义匹配
评估品牌内容与用户真实 Query 的语义匹配度，力争 AI 能准确理解并推荐品牌。
GEO-OS
GEO-OS 智能作业系统
依托百度生态能力，百度文心一言大模型实际用户意图数据。
分三阶段闭环交付：意图挖掘 → 内容构建 → 效果监控，持续迭代优化。
阶段一：意图挖掘与信源诊断
分平台诊断品牌在豆包、千问、DeepSeek 等 AI 平台的可见度表现。通过意图映射与场景圈定，锁定高价值需求，制定差异化内容策略。输出：分平台诊断报告 + 内容策略方案。
阶段二：知识库构建与内容生成
构建品牌向量知识库，录入产品配置、核心卖点、权威背书等参数。AI 合规审查平台自动识别风险，批量产出合规内容。媒体库覆盖主流渠道，按意图簇自动生成分发策略。
阶段三：效果监控与持续迭代
每日采集全部意图簇 × 全部问题，按周输出趋势报告。核心指标仪表盘实时追踪推荐率、前三率、置顶率变化。未提及 → 推荐 → 前三 → 置顶，每一步进展可量化、可迭代。
阶段一
意图挖掘与信源诊断
模拟真实用户在各AI平台提问，量化品牌被动提及率，输出分平台诊断报告与内容策略方案
阶段二
知识库构建·策略生成·媒体配置
构建品牌向量知识库，AI合规审查自动生成内容，按意图簇匹配策略并配置分发媒体
阶段三
效果监控与持续迭代
每日采集全部意图簇×全部问题，按周输出趋势报告，实时追踪推荐率/前三率/置顶率变化
Intent Examples
数据驱动的精准意图洞察
依托百度文心真实 Query 数据，按预算、场景、人群三维度拆解用户意图。以下为实际意图簇示例，展示 AI 如何理解并响应用户需求。
按预算意图（用户怎么问）
预算8000左右，有没有合适的产品推荐？中等预算
学生党预算4000，有没有能xxx的产品？低预算
预算15000，xxx值得入吗？高预算
预算不限，目前最好的产品是哪款？不限预算
按场景意图（用户在什么情况下问）
经常在办公室使用的产品，哪款比较好？办公商务
在家常年用来xxx，最近想买一个新产品家庭使用
用于xxx和xxx，产品需要具备什么特点？产品赋能
我上班每天xxxx，有没有产品推荐？职场白领
按人群意图（谁在问）
大学生第一个产品怎么选？主要用于xxx大学生
上班族，适合xxx的产品有哪些？职场白领
做设计用的xxxx，工程师xxx推荐设计师/创作者
大一新生买xx建议，家长帮孩子选家长
Data Moat
专属数据壁垒
依托头部 AI 平台真实 C 端用户 Query 数据：独占数据源 → 精准意图挖掘 → 更高推荐率
传统服务商的局限
- 仅靠关键词推测——无法获取用户真实提问行为，意图挖掘靠猜，策略制定缺乏针对性。
- 软件批量生成文案——沿用传统堆砌式宣传，不懂 LLM 结构化偏好，低质内容不被推荐。
- 缺乏质控与监测——无实时监测后台，算法更新难察觉，负面舆情无法管控，价值难量化。
专属数据壁垒
- 头部 AI 平台真实 Query 洞察——直接获取用户最真实的提问行为，理解真实意图，挖掘高价值长尾词。
- 独占数据源——外部竞品无法获得的数据壁垒，力争意图挖掘的精准度与覆盖面。
- 数据驱动策略——基于真实用户交互场景的策略制定，AI 推荐优化效果显著提升。
RaaS Model
RaaS 按效果付费模式
不展示不收费 · 风险共担 · ROI 清晰，创新商业模式让决策零门槛
不展示不收费
客户只为实际达标的效果付费。品牌在 AI 回答中未获得展示，则不产生任何费用。零风险启动，效果可量化，ROI 清晰可见。
意图簇计费
以「意图簇」（每簇 10-50 个真实提问集合）为最小管理与计费单元，针对用户真实搜索意图优化，每一分钱都花在刀刃上。
分级评价体系
提供从「已引用」到「置顶推荐」的多级效果判别标准，细粒度衡量优化效果，每一步进展都可追踪、可验收。
SOP
交付流程 SOP · 高效闭环迭代
30 天完整闭环，每一步都有明确阶段产出
诊断调研
完成行业收录诊断及意图簇筛选；分析品牌在 AI 平台中的当前表现；识别高价值优化机会；输出诊断报告。
策略执行
完成 Agent 内容生成及多平台矩阵发布；在网易、搜狐、百家号等高权重媒体发布；结构化数据标记，优化内容可读性；力争跨平台策略一致性。
效果监测
进行 AI 推荐排名监控；输出提升报告；数据追踪与效果分析；持续优化迭代。30 天完整闭环，效果可追踪。
Case Study
交付效果：客户案例
因品牌版客户均签署严格保密协议，以下案例已做脱敏处理，仅展示核心效果数据。
所有数据均来自 GEO品牌版 监控平台真实记录。
金融行业
某知名证券公司
优化前推荐率 5.3%
优化后推荐率 80.3%
+75.0pp
推荐率提升
+79.1pp
前三率提升
+49.5pp
置顶率提升
+72.8pp
优质答案覆盖率提升
千问
3C数码
某世界500强3C品牌
优化前正面评价 10%
优化后正面评价 69%
+59pt
正面评价提升
+66.5pp
推荐率提升
99.8%
优化后推荐率
92.2%
优质答案覆盖率
豆包千问DeepSeek
企业服务
某招投标服务平台
优化前推荐率 1.3%
优化后推荐率 72.2%
+70.9pp
推荐率提升
+81.4pp
前三率提升
+60.5pp
置顶率提升
效果付费
零风险合作
豆包千问文心