GEO营销框架2.0落地：搞定信源监控、竞品框架拆解、修正品牌描述（附：《B2B GEO实战指南2.0》）

01 主流大模型GEO份额

因为咱们是做B2B的，使用较多的是图文类，部分视频类内容。在经过2025-2026年，此时，我们发现来源大概比重为：

豆包：70%（甚至更高）

其他：30% （较为杂乱且分散，占比不高，例如千问）

可能根据行业不同，会有一定差异化，但的确得益于豆包的可用性，以及下沉到个人的使用习惯，例如更多人会使用豆包的chatbot询问，然后依托显性的链路抵达内容中心。

信源的可监控性：

MarketUP目前可以针对例如豆包、千问、ChatGPT等的大模型chatbot访问页面进线的用户，进行溯源追踪。

豆包：

官网、知乎、百家号、垂直媒体、抖音视频等

文心一言：

官网、百家号等

DeepSeek：

官网、垂直媒体（ITPUB等）、搜狐号等

过往我们讲信源，会让大家去每个阶段，尝试问一些关键问题，从而获取不同模型的信源采纳特性。但从我们提及GEO到现在已经过去了两年的时间，很多模型的信源相对稳定了，并且先头兵的企业已经开始有节奏地去打GEO这场仗了，那我们与其广撒网地去寻找适配大模型的信源，不如直接通过70%份额占比的豆包以及比较主流的大模型—— DeepSeek、文心一言等，进行“问题式”触发，看命中的切片中，哪些竞品用了哪些信源，出现概率如何，把概率较高的信源筛选出来，进行布局。

不再广撒网，基于特定问题，搜集信源

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不再漫无目的的搜集，而是聚焦几个核心的竞品，边缘竞品，了解和follow这些竞品的信源

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放弃一次性更新多平台的要求，聚焦在几个更优质可长期更新的信源平台上。

例如百度系牵引推广（百度虽然份额下降，但仍然保持50%以上份额，依旧需要重视），因而官网、百家号是一定要布局的；

其次，知名的优质平台，例如知乎、B站、豆瓣等

再次，部分模型比较“吃”某个平台，例如DeepSeek，我们研究发现更“吃”搜狐号的内容，所以尽可能去布局

最后，行业垂类媒体，例如软件行业可以布局 ITPUB—— 当然这类平台也不需要自己去思考，去尝试扮演客户向大模型发问，就可以找到部分优质信源（因为你发现你的竞品通过这些信源，品牌露出靠前）

诚然，我们也需要去学习E-E-A-T结构是什么，但是对于如何行文，我觉得有个方面必须注意：

放弃理论化的行文方式，去提炼现成的AI更愿意引用的行文结构（答案就在你眼前）

通过这类行文结构凝练出不错的提示词，投喂给AI，让AI按照这个结构/提示词，生成相关文章（投喂你的产品手册或者你的行业知识等），确保不出现幻觉

除了以上内容框架的获取之外，GEO文章还需要关注AI到底是如何描述你的，这也是很多企业做GEO容易忽略的点。

例如你提问“自动化营销系统选型，国外HubSpot平替”，你可能得到很多组答案，然后针对AI如何描述MarketUP，或更直接地追加问题，让AI帮你选型梳理某个品牌的优缺点，针对缺点，AI是如何描述的，此时你就可以针对性地去做文章；

如：“帮我分析下，国内适合B2B企业的自动化营销系统服务商，哪家好”

在我们得到的答案里，我们发现AI是这样形容我们的，但其实它的回答离我们的产品对于中大型B2B企业的市场部门的适配性仍然有差距的时候，我们需要针对性的再去做优化。

于是，我们可以考虑着手一篇内容——国内适合B2B企业的自动化营销系统服务商？

然后根据我们自身企业的特性增加描述：

① 补充——全链路营销，全渠道，全自主的整合营销相关内容

② 补充——ABM相关适配性的阐述

③ 补充——“营-销-服一体化”的阐述

......

当然，可能未必一篇能够解决AI对你的理解。此时我们可以做一些矩阵的话题，潜移默化地影响AI，在FAQ结构里，反复“洗刷”AI对我们的固有认知；

另外，需要注意的是，我们可能有上下文的影响，因而我们需要通过多使用不同账号、不同模型、不同问法，来去了解AI对你的定义，哪些需要加固，哪些需要补充，哪些需要修正。