用户获取信息的习惯正在发生深刻变革。过去，人们习惯于通过百度、小红书等传统搜索引擎查找资料；如今，越来越多的人直接转向AI助手，询问诸如“推荐适合新手的咖啡机”或“本地靠谱的装修公司”等具体问题。
这一变化引发了营销领域的核心焦虑：当客户向AI咨询时，算法推荐的是你的品牌，还是竞争对手？如果AI的回答中未提及你的品牌，或仅展示同行信息，那么此前投入的内容营销与广告投放在新的流量入口中将面临“失效”风险。
什么是GEO（生成式引擎优化）？
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）旨在解决如何让AI在回答问题时抓取、引用并推荐你的品牌与产品。许多企业虽已建立官网、发布公众号内容并投放搜索广告，但AI的抓取逻辑与传统搜索引擎截然不同。若内容被视为低质量或硬广，AI可能直接忽略，导致品牌在AI语境下“隐形”。
由于AI决策过程如同黑盒，企业往往难以知晓品牌被提及的频率、场景及对比优势。因此，在进行GEO优化前，首要任务是评估品牌在AI眼中的“可见度”。为此，我们将于10月27日晚举办一场GEO主题公开课，通过现场实测帮助从业者厘清现状。
课程核心亮点
本次课程摒弃理论堆砌，聚焦实战演示，主要包含以下五个环节：
1. 多模型横向实测
针对同一真实客户提问，现场输入多家主流AI大模型，直观展示各模型推荐的优先顺序、引用案例来源以及未被提及的品牌，揭示算法偏好差异。
2. 品牌AI可见度自测
指导参与者跟随讲师节奏，现场检测自身品牌的“AI失明率”，量化评估现有全网营销内容在AI抓取体系中的实际权重。
3. 竞品对比分析
通过同题测试对比自身品牌与行业头部同行的表现，深入剖析AI优先推荐竞品的原因，如内容结构优化程度或对AI抓取逻辑的适配性。
4. 痛点问题蒸馏模板
分享一套高效的提示词模板，帮助营销人员快速生成20个高价值的客户痛点问题，从而更精准地布局内容策略，提升效率。
5. GEO实操案例复盘
首次公开厚昌GEO实操的全程数据图表，展示一个原本在AI检索中无迹可寻的品牌，如何通过系统化优化实现高频引用与推荐。
适宜人群
- 传统搜索成本攀升，寻求新流量增长点的企业管理者；
- 察觉用户信息获取习惯变迁，急需布局AI搜索赛道的营销人员；
- 希望了解GEO底层逻辑，避免被不规范服务商误导的执行层人士。
直播时间：10月27日（周二）晚20:00
参与方式：线上直播，免费参与
为避免在AI时代错失先机，建议花费两小时了解品牌当前的市场位置。
