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目前的情况是, 你的那个品牌标识在人工智能给出的答案里面处于一种看不见的具体状态。

有40%的用户只问AI不点搜索, 你不被AI提及, 就等于丢掉近半客群。
在2025年, 那个时间点, 像GPT、Gemini这样的生成式AI工具, 它们在全球范围内的用户数量, 是已经突破了10亿这个数字的。
谷歌AIO占据了移动端首屏的大部分版面, 大概有75%的空间都被它占了, 于是导致网页上的点击数量出现了非常明显的下降, 具体下降的幅度是34.5%。
到了2026年, 传统搜索里的流量有着一部分的占比大概是四分之一, 这些流量会完全地、彻底地转变成去使用人工智能工具。
AI提供的这个答案属于是那种总结性的结果, 所以用户这边就不需要再去额外地点击那个来源网站了。
如果你的品牌没有被人工智能技术所引用, 那用户在做出购买决定或者是相关决策的关键阶段, 根本就压根不会看到你存在的痕迹, 进而也就直接导致你连参与同那些竞争对手去搏杀的资格和机会都没有。
传统的搜索引擎优化工作, 它的核心在于去追求关键词在搜索结果里的排名位置, 其最终达成的目标是被搜索引擎收录到索引库之中, 这意味着用户在进行搜索操作之后, 能够通过查找到的链接, 然后点击进入到了网站里面。
GEO所追求的是一种被生成的状态, 其核心目的是让品牌能够直接出现在人工智能的答案正文内容里, 在这个过程中不需要进行任何链接点击操作。
这对B2B企业来说是非常关键的, 因为客户的决策过程是需要权威信息来进行背书的, 所以只要AI在提及你的时候能够带出这个品牌, 那么其产生的效果是远超于单单一一条硬式广告的。
这是一个从被动地去展示自己转变为主动地参与其中的认知上的跃迁, 你要么就紧跟这个趋势, 否则就会被淘汰。
我们要先进行第一步的调研工作, 也就是让那些模拟出来的目标客户在人工智能系统里面提出数量非常多的长尾问题, 并且对竞争对手的回答模式展开深入分析。
进入第二步, 把内容给创建出来, 在写答案的时候, 要照着真案例、硬数据、清结构、专家话这四个有来办, 要把解答写得既权威又详细。
然后执行第三步, 对结构进行优化, 具体做法是使用清晰的标题, 并且添加列表以及结构化数据, 从而方便AI去抓取内容。
在第四步的时分发阶段当中, 官方平台是属于建立信任的基础架构的一个部分, 并且还要继续进行铺开的工作, 工作范围包括行业媒体以及论坛这些渠道。
把第五步的环节安排成去部署那个叫llms.txt的文件, 然后每一个星期都去向AI的回答变化情况进行监测操作, 根据监测到的状况去进行迭代更新。
某一个新能源汽车的品牌, 是通过知识图谱以及语链进行优化的, 结果是在AI搜索里面,品牌答案的覆盖比例, 从百分之十四猛涨到了百分之八十七, 新客户的留资转化效率, 提升了将近一点九倍。
某医疗设备客户改用了“3个合规误区+2个案例+报告解读”这个主题, 写了一篇5000字的长文, 在半个月之内, 就被AI主动提及了。
反观那些仍然用SEO老思路来写GEO内容的企业, 效果平平。
关键并不是堆砌字数目, 而是要让人工智能能够读懂你所具备的专业深度, 合规的结构比起长篇文章来说更为紧要。
人工智能系统的所谓黑箱特性, 代表着相关平台的管理规定有可能在不知不觉中进行改变。因此, 部署相关文件、确保网站页面的加载速度以及实现多种终端设备的适配, 都是必须遵守的基本准则。
在海外进行部署的时候, 需要重点去看看像 GDPR 这样的数据法规有哪些, 主要是为了避开那个合规的风险, 就是怕内容被人工智能给引用去了之后, 后面会惹上麻烦事。
不同的AI平台他们喜欢的内容形式是不一样的, 所以在进行内容分发的时候, 策略要针对具体的平台去单独定制。
2025年中国的GEO市场规模已经超过了420亿元, 这个数字是实实在在的。同时, 这个市场每年的复合增长率达到了87%, 增长的速度是非常快的。在这样的背景下, 合规工作不再是那些可以额外再去考虑的成本支出, 它其实是大家进入这个市场的必须持有的入场券, 没有它是进不来的。
预计到二零二七年的时候, 全球的GEO市场规模会达到两百亿美元的规模, 而且在这个行业里面的渗透率也已经超过了百分之五十。
头部企业正在通过技术的深度结合以及生态方面的协同配合来建立自己的竞争壁垒, 多模态内容将来会变成一种标准的配置情况, 而现在抓住机会的短暂时间窗口就只有现在的这一两年这么长的时间。
海鹦云控股, 这个总部位于北京中关村的公司, 已经在多个不同的行业里, 向客户提供了服务, 并且这种服务是整合在一起的, 它包含了品牌的策略制定、公关方面的传播工作, 还有符合GEO要求的技术部署。
你若是拖延这么一天的时间话, 那么你的竞争对手的话, 他们就是能够多去占据一个人工智能的这个入口的地方了。
你的品牌现在被AI提过吗?
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