在传统的搜索引擎时代，品牌主们习惯了通过 SEO（搜索引擎优化）来争夺搜索结果首页的席位。然而，随着 DeepSeek、豆包、通义千问等生成式 AI 的爆发，用户的行为模式发生了翻天覆地变化:越来越多的用户不再翻阅网页，而是直接向 AI 提问:“哪款扫地机器人最值得买?”或“哪家云服务商的性价比最高?”

在这种背景下，**GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）**应运而生。如果你的品牌没有出现在 AI的回答中，或者 AI 引用了错误的竞争对手信息，那么在未来的存量竞争中，品牌将面临巨大的“数字隐身”风险。

作为深耕 AI 领域的观察者，AIbase推出了一站式 GEO 品牌可见度全景分析平台——

一、 品牌痛点:AI 推荐的“黑盒”难题

对于大多数企业品牌商家而言，目前在 AI 营销中面临三个核心痛点:

1. 不可见:无法获知品牌在各大主流 AI 模型（如文心一言、腾讯元宝等）中的提及率和推荐优先级。

2. 难追踪:AI 的回答是动态生成的，品牌无法实时监控推荐内容的变化趋势。

3. 无对策:即使发现 AI 没推荐自己，也不知道该去哪里发力，不知道 AI 到底通过哪些外链获取了信息。

通过对

1. 多平台矩阵监控:打破“孤岛”数据

豆包、DeepSeek、通义千问、文心一言、腾讯元宝等。

• 优势:企业不再需要手动去每个 App 提问。平台通过统一的看板，展示品牌在不同 AI 模型中的市场占比分析。实测发现，其监控准确率高达98.5%，能够真实还原用户在不同语境下的提问结果。

这是 GEO 优化的核心所在。AI 模型通常基于其训练数据和实时检索（RAG）来回答问题。

• 深度洞察:

3. 业务主题与语义分析:读懂用户真实意图

单纯监控“品牌名”是不够的。

• 功能亮点:该工具支持配置“监控三要素”——品牌名、竞品名以及业务关键词。通过“业务主题模块”，系统能分析用户在特定场景（如:运动手表推荐、办公软件对比）下的提问逻辑。它不仅告诉你“有没有被提到”，还告诉你“在什么话题下被提到”，帮助企业策划更有吸引力的内容主题。

在“竞争对手分析”看板中，系统会直观对比本品牌与友商在 AI 建议中的出场频率。如果竞品在某一细分领域的曝光度突然激增，GEOBase 的 T+1监测机制能让企业迅速感知并作出应对。

三、 使用方法详解:四步开启 GEO 优化之路

根据

第一步:初始化设置（定义品牌画像）

首次登录后，用户需要发起品牌监控请求。这是系统“认识”品牌的过程。你需要输入:

• 主体品牌信息:包含品牌名称、官网及核心产品。

• 竞争环境设定:列举3-5个直接竞品。

• 监控话题配置:模拟用户可能的提问方式。例如，教育品牌可以配置“哪家少儿英语网课好?”等长尾问题。

• 探索版（¥29.9/次）:适合中小企业初次尝试，提供15天的监测服务。

• 入门版（¥299/月）:提供主流五大 AI 平台监控，数据三天一更。

• 定制版（专属报价）:支持多产品线全矩阵监控，提供 T+1每日更新，以及最核心的GEO 优化策略与落地建议。

激活后，企业可以通过主页看板查看品牌曝光趋势。重点关注:

• 平台占比:哪个 AI 平台对你最友好?

• AI 引用排名:哪些外部链接对你的 AI 排名贡献最大?

利用“引用来源模块”找到具体的“高价值文章”。如果 AI 频繁引用某垂直社区的测评帖，品牌就应加强在该社区的内容沉淀。这就是 GEO 的实操逻辑:通过优化 AI 的参考源，来间接优化 AI 的输出结果。

四、 抢占 AI 时代的流量先机

随着超过60% 的用户开始习惯使用 AI 助手进行产品查询，GEO 已经不再是一个选项，而是企业的必修课。

AIbase旗下的

对于想要提高品牌声誉、降低公关风险、并精准获取 AI 推荐流量的企业主来说，