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GEO 实施案例:某 B 端 SaaS 品牌 AI 提及率从 0% 到 60% 的 90 天复盘
90 天前品牌在 7 个 AI 引擎里 0% 提及。今天 60%。本文完整复盘每个阶段做了什么、什么有效、什么是噪音。
#GEO 案例#B 端 SaaS#AI 提及率
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实战经验、AI 引擎特性对比、内容评分策略、AI 引用偏好分析 — 帮你在 AI 视野里被主动引用。
90 天前品牌在 7 个 AI 引擎里 0% 提及。今天 60%。本文完整复盘每个阶段做了什么、什么有效、什么是噪音。
GEO 内容不是把官网文章复制粘贴到知乎 / 公众号 / 小红书。每个平台的调性 + AI 引擎引用偏好都不同,需要针对性写。
企业官网不是 AI 引擎内容池,知乎 / 公众号 / 头条号 / 抖音才是。这是 2026 年中文 GEO 战略的根本洞察。
为什么 GEO 评分用 800 分而不是 100 分?8 类为什么平权而不是按权重?答案:让「修了任何一类都直接涨总分」,跟 AI 修复的实操语义一致。
llms.txt 是 LLM 时代的 robots.txt — 给 AI 引擎一个简明的「站点使用说明」,告诉它们你是谁、你能提供什么、你的内容质量如何。
2026 年中文 AI 引擎市场,7 个玩家:DeepSeek / 豆包 / Kimi / 通义千问 / 腾讯混元 / 智谱 GLM / MiniMax。每个引擎有不同引用偏好,不同 API 价格,不同内容形态偏好。
当用户在 DeepSeek / 豆包 / Kimi 输入「推荐几家 X 行业的 SaaS 工具」时,品牌需要被这些 AI 引擎主动引用 — 而不是被竞品占位。这就是 GEO(Generative Engine Optimization)。