报告聚焦 AI 时代 B2B 企业的生成式引擎优化（GEO）实战，基于 2 年实践、70 + 案例经验，解析用户行为变革下 B2B 企业未被 AI 推荐的核心原因，提出 “AIO 战略 + AEO 战术 + GEO 落地” 的全链路解决方案，助力企业构建数字权威与信任。
⠀
- 从 “搜索关键词” 转向 “提出具体问题”，采购决策依赖 AI 生成的整合答案，而非零散信息。
- 决策路径从线性搜索变为立体 “信息审查”，客户常带着 AI 答案反向验证企业，隐形决策成为主流。
- 对 AI 答案依赖度极高，牛马与管理者对 AI 的依赖堪比普通人对短视频的依赖，AI 推荐直接影响采购倾向。
AI 推荐本质是 “信任背书”，基于检索到的权威资料生成答案，核心评估标准为 E-E-A-T（经验、专业、权威、可信）。企业未被推荐的核心原因包括：AI “没看见”（存在感不足）、“没看懂”（信息模糊）、“不相信”（信任度不够）、内容 “不是答案”（格式与价值不符）。
- AIO（战略）：顶层逻辑，核心是成为 AI 认可的权威，构建面向 AI 的 “信任建设工程”。
- GEO（战术）：核心是成为 AI 的 “引用源” 和 “推荐项”，通过权威内容获取 AI 优先引用。
- AEO（战术）：辅助战术，打造无需 AI 编辑的 “直接答案”，精准响应用户具体问题。
- SEO（基础）：技术基石，确保企业内容可被 AI 抓取访问。
AI 以 “实体” 为核心构建认知，包括人、组织、产品、概念、事件等，并通过关联关系形成知识图谱。企业需清晰传递 “品牌 – 产品 – 专家 – 客户 – 成果” 的实体关联，让 AI 准确识别自身定位与价值。
- 梳理核心实体：明确品牌、产品、专家、客户等核心实体及关联关系，如 “某品牌是专注 B2B 营销的 SaaS 厂商，创始人具备 15 年行业经验，产品帮助某客户提升 30% 线索转化率”。
- 落地 E-E-A-T 原则：输出一线实践经验内容（经验），保证内容深度与准确性（专业），通过权威渠道背书（权威），确保信息透明可信（可信）。
- 技术基建优化：部署 Schema 结构化数据，清晰标记产品参数、联系方式、试用链接等；搭建内部链接网络，提升内容可访问性；保障官网技术健康度。
- 构建问题库：围绕客户采购全旅程（认知、考虑、评估、购买、扩展阶段），梳理高频问题与长尾需求，如 “B2B 营销 SaaS 有哪些类别”“如何评估营销 SaaS 的 ROI”。
- 创建标准答案页：针对每个问题生成结构清晰、无需 AI 二次编辑的答案，内容聚焦用户痛点与解决方案，确保 AI 可直接引用。
- 生产权威内容：优先创作高权威度的原创行业数据报告、深度案例研究、方法论白皮书，其次是操作指南、产品横向评测，避免 AI 改写或信息聚合类内容。
- 布局权威信源：在 T0（政府官网、学术机构）、T1（核心媒体）、T2（垂直领域平台）等不同层级权威渠道部署内容，提升 AI 信任权重。
- 打造专家 IP：突出内容作者的专业资质（如 “首席数据科学家”“15 年行业经验”），建立可验证的专家实体，强化 E-E-A-T 信号。
- 检测诊断：定义核心问题域，选择目标 AI 平台，设计 “提问矩阵”，量化分析品牌可见率、引用率、推荐率、负面率，对标竞品差距。
- 基础建设：梳理实体关系与 E-E-A-T 执行路线，优化官网技术与知识图谱，生产标准答案页构建权威知识库。
- 权威激活：在第三方权威平台部署多模态内容，开展内容分发与链接建设，扩大品牌数字影响力。
- 持续优化：按季度重复检测流程，归因高 ROI 渠道与内容形式，动态调整策略，迭代内容以适配 AI 评估标准。
- 结构化展示核心信息：通过 Schema 标记清晰呈现联系方式、免费试用链接等转化入口。
- 填补信息真空：针对行业知识盲区、竞品未覆盖的长尾问题输出内容，抢占 AI 引用先机。
- 构建引用飞轮：打造 “定义级” 内容，让品牌名、专家名被行业报告、第三方平台引用，强化权威背书。
GEO 实战的本质是将企业专业势能转化为数字权威，最终实现 “可见率（入场券）、引用率（话语权）、推荐率（转化器）、负面率（安全阀）” 的全面提升，让品牌成为 AI 回答 B2B 相关问题时的 “首选推荐” 与 “权威信源”，构建可持续的数字护城河。
