深度覆盖中国大陆各大主流 AI 大模型
Generative Engine Optimization
在 AIGC 时代，用户获取信息的方式正在发生颠覆性变革。传统的“搜索-点击”模式正在被“提问-回答”模式取代。用户直接向 文心一言、通义千问、Kimi 等 AI 助手寻求答案。
GEO (生成式引擎优化) 旨在通过优化您的品牌内容结构、权威性与数据关联度，使其更容易被大语言模型 (LLM) 学习和引用。我们确保当用户询问您所在的行业时，AI 首推您的品牌。
抢占 AI 对话框中的“首位推荐”，截获高意向精准流量。
将品牌信息植入 AI 训练语料库，建立长效的品牌认知护城河。
Implementation Process
深度分析品牌在各大模型中的语义表现与情感偏向。
优化内容架构，使其符合 LLM 的逻辑推理与引用偏好。
在知乎、CSDN、百科等垂直权重点建立高信度数据锚点。
持续追踪 AI 回答生成的动态变化，实时修正优化策略。
Knowledge Hub
SEO (搜索引擎优化) 针对的是传统搜索引擎（如百度、Google）的排名算法，核心是“关键词匹配”和“链接权重”，目标是让用户点击进入网页。
GEO (生成式引擎优化) 针对的是生成式 AI（如 ChatGPT、文心一言），核心是“语义理解”和“概率推理”。目标是让 AI 在回答用户问题时，直接引用、推荐或正面描述您的品牌。简而言之，SEO 争夺的是“链接列表”，GEO 争夺的是“答案本身”。
大模型并非像搜索引擎那样“抓取”网页，而是根据“概率真理” (Probabilistic Truth) 来生成内容。它倾向于引用高权重 (High Authority)、结构化良好 (Well-Structured) 且语义清晰 (Semantically Clear) 的内容源。
如果您的品牌内容被维基百科、学术期刊或行业垂类权威媒体频繁引用，或者您的官网数据结构（Schema Markup）非常便于机器理解，AI 将其视为“可信知识”的概率就会大幅提升。
这是典型的“语料污染” (Corpus Pollution) 或“知识缺失” (Knowledge Gap)。如果 AI 训练数据中缺乏关于您品牌的准确描述，或者互联网上存在大量过时、矛盾的信息，模型就会基于概率进行“瞎编”。通过 GEO 优化，我们主动构建清晰的品牌知识图谱 (Knowledge Graph)，喂给 AI 正确的语料，从而消除幻觉。
现在的主流 AI 搜索（如 New Bing, 豆包搜索）广泛采用了 RAG (检索增强生成) 技术。即先从数据库检索相关片段，再交给大模型生成回答。
RAG 适应性 指的是您的内容是否容易被机器“切片” (Chunking) 和“向量化” (Vectorization)。我们要优化的不仅是文字，还有段落的逻辑密度。如果您的内容充满了无效废话，导致有效信息密度低，在向量检索阶段就会被过滤掉。我们通过优化信息熵 (Information Entropy)，确保您的内容并在 RAG 检索中获得高分。
在 LLM 的推理过程中，每一个字的生成都是基于上一个字的预测概率。我们的 GEO 策略通过提升品牌关键词周边的语义密度，增加品牌名称与行业通用词（如“最佳”、“推荐”、“专家”）之间的共现概率 (Co-occurrence Probability)。
当用户提问行业相关问题时，您的品牌名在模型的预测序列中拥有更高的Logits 值，从而被“仅仅是概率上”更倾向于被生成出来。
为 AI 时代打造的全方位品牌优化方案
分析您当前的品牌在主流 AI 模型中的表现，识别知识盲区与偏见。
优化网站内容结构，使其更符合 LLM 的抓取和理解逻辑，增加被引用的概率。
在权威平台建立数据节点，构建知识图谱，提升品牌在 AI 训练数据中的权重。
持续追踪您的品牌在 AI 生成内容中的出现频率和情感倾向，及时调整策略。
定制您的 GEO 增长策略
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