互联网圈中，从来不乏热点和噱头。从几年前几乎所有企业都在埋头研究、试图构建的“中台”体系，到如今席卷全球、重塑各行各业的AI浪潮，技术热点以前所未有的速度更迭。
到了今年，风口无疑吹向了GEO（生成式引擎优化）。
10月23日，GlobalHub&AICGO创始人邹杨老师在致趣百川峰会做了《为什么AI不推荐你？B2B企业的GEO实战》的主题分享。本篇文章将会结合邹杨老师的一些观点和内容，尝试为B2B企业梳理出当前实践GEO的“优势与不足”。
（GlobalHub&AICGO创始人 邹杨演讲回放）
（注：文末为大家准备了免费GEO诊断的福利）
一、对GEO的错误期望和理解：快速获客的渠道
当前，国内许多B2B企业对GEO抱有一个最直接、也最致命的错误期望：希望通过GEO，让大模型在回答用户提问时能够直接引用自家产品，从而快速、精准地带来销售线索。
这种期望的背后，是一种将GEO简单等同于传统数字营销工具的惯性思维。认为投入即可量化产出线索。然而，这并非当前阶段GEO所能做到的。将GEO视为短期获客工具，是踏入误区的第一步。
与SEM的付费竞价排名不同，GEO并非属于“付费即可上榜”的渠道。它更类似于SEO，是一个需要长期耕耘、建立信任和权威的过程。大语言模型在生成答案时，其核心目标是提供准确、中立、有价值的信息，而非商业广告，因此其推荐逻辑基于内容的权威性、相关性、时效性和可信度等多个维度。
这就意味着，做好GEO的前提是，企业本身已经打好了坚实的内容基础。然而对于大部分B2B企业而言，内容的基础相对薄弱。因此，期望通过短期“优化”就让AI为你“带货”，无异于缘木求鱼。这种急功近利的思想，恰恰是导致后续一系列战略失误和资源错配的根源。
对于B2B企业而言，GEO绝非可以即插即用的“获客神器”。如果不能正确理解其本质、厘清其边界，它不仅难以成为企业获客增长的重要渠道，反而极有可能演变成一个无底洞，悄无声息地吞噬着企业的营销预算。
当然，这并非是不建议大家做GEO。相反，GEO可以说是未来的趋势，我们致趣百川自身也在积极推动GEO方面的建设。只是在效果评估与预期建设方面，企业应谨慎应对。既要保持对趋势的敏锐度，又不能过分投入从而本末倒置。
毕竟，GEO是一项需要长期投入的工作。然而当前的GEO，还存在着许多的不确定性。我们在动手之前，应该把下面这些问题都搞明白：
1. 效果无法衡量
相信有许多人都有这样的体验，同样的问题，今天问和昨天问，AI的答案和引用源是有差异的。这就导致GEO的效果评估难以衡量，且严重依赖“人肉判断”。AI生成的内容是否正面、是否准确、是否有效引导了用户，这些都缺乏成熟的量化指标。
毫无疑问，AI一定是未来的趋势。但是在现阶段，相信绝大多数的用户，在网上得到AI的答复时，会很自然的搜索相关企业的官网，这几乎已经形成了一套肌肉记忆。
另一方面，目前GEO无法准确定位最终线索的来源，且GEO中的很多流量最后都会导向官网，最终的结果往往是官网的UV上升，却无法明确是不是GEO带来的，无法汇报。
做好GEO需要持续、高质量的内容投入，这背后是巨大的人力与预算成本。然而，这种投入很难保证在短期内带来快速的业务增长，对于追求“短平快”回报的企业而言，这是一场高风险的赌博。
我们正处在一个技术日新月异的时代，今天还在稳定工作的AI模型和算法，明天可能就会更新。这种快速的迭代意味着不存在一劳永逸的优化策略，企业需要不断投入资源去适应新的规则，这无疑增加了长期投入的不可预测性。
搞清楚了前因后果，以及做GEO的风险，我们才能明白，自己到底要不要做GEO，究竟为什么要做GEO。如果想清楚了这些后，你认为仍然需要做GEO，那么我们就可以进入到GEO实践的第二个环节：为什么AI不推荐我？
我们的客户，那些企业的市场总监、CEO，他们可能也在用同样的方式为自己的生活做决策，甚至已经将这种全新的信息获取和决策习惯，无缝地带入到了他们的工作中。这导致我们精心策划的许多传统营销动作可能已经完全失效，因为真正的决策者根本看不到。
为了衡量这一长期战略的进展，我们需要一套全新的、超越传统线索计数的指标体系。根据邹叔的总结，这套体系可以概括为四个关键维度：
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可见率是入场券：这是最基础的，如果AI的答案里完全没有你，你就已经被淘汰出局了；
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引用率是话语权：当AI开始引用你的内容作为佐证时，说明你已经从一个普通选手，变成了它信赖的“专家顾问”；
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推荐率是转化器：当AI在做最终推荐时把你列为首选，这直接影响着潜在客户的购买决策，是离商业转化最近的一步；
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负面率是安全阀：持续监控并管理AI生成的关于你的负面、错误信息，是品牌声誉管理的底线；
1. 可见率--AI没看见你
在我们的固有印象中，公众号、知乎等平台的内容在百度SEO的效果比较好，因此就理所当然地将这套体系搬到GEO上。
然而在AI的收录列表中，知乎只能算在第四档，公众号、头条、搜狐等这类自媒体平台的也只能算为第三档。
（发布在权威信源）
由此我们可以发现，对于AI来说，其最关注的是内容的真实性与可靠性。当然，这也并不是说自媒体平台的权重下降了，当我们无法轻易在前两档平台发布内容时，我们能做的就是通过优化在后三档平台上的标题与内容结构，增加被AI收录的可能性。
此外在一些热门的B2B领域，如云计算、大数据、网络安全，头部厂商已经通过多年的内容营销和品牌建设，在互联网上积累了海量的、高权重的信息。AI在学习和生成答案时，自然会优先选择这些经过市场和时间验证的、更具权威性的信源。
即使 AI“看见”了你的内容，也未必能“看懂”。
一方面，AI依赖可读的文本内容进行分析。如果内容被转为加密图片、添加水印或使用复杂格式（如PDF中的非可读元素），AI就难以从中提取到有效信息。
另一方面，AI倾向于推荐简洁、确定性高的答案。这类内容的结构通常比较明确，答案具有唯一性。若内容冗长、模糊或存在多重观点，AI可能忽略或无法高效处理。（这就是知乎问答在GEO权重偏低的原因。）
在这个信息泛滥的时代，“信任”是AI筛选信息时最重要的标尺之一。如果你的内容缺乏可信度的支撑，即使被看见、看懂了，也可能被AI判定为低质量信源而弃用。
一篇高质量的论述性内容，应当包含大量能够支撑观点的引用来源，例如：明确的数据和统计图表、来自权威报告的引用、具体的客户案例分析等。这些结构化的“证据”是AI判断内容价值和专业性的重要依据，也更容易被AI直接提取和引用。
这一点是针对官网的。有不少企业在官网上的产品、方案信息仍然是几年前的版本，在公众号中屡次宣传的新功能在官网上却未曾提及。这些信息的陈旧、不一致和自相矛盾，会严重损害AI将你作为信息源的信任，它会倾向于选择那些信息更新及时、全网口径一致的品牌。
AI的目标是直接回答用户的问题，因此它偏爱那些结构清晰、论证充分、可信度高、负面新闻低的品牌。但此时如果互联网上关于你的负面信息过多，AI自然会降低你的信任权重。因此，管控企业在百度等平台上的负面舆情，也是GEO工作的重要部分。
现阶段B2B企业能做的，就是将自身所产出的内容，打造为AI愿意采纳的可信源，也就是做AI喜欢的内容。
许多市场团队、内容团队在做规划时，十分容易忽略“用户思维”。如果我们做出来的内容不是用户最关心的那些问题，用户就不会在AI上提问，那么这篇内容在AI上的曝光量自然就会降低。
因此我们首要做的，是要先了解你的目标用户，了解他们会在AI上问怎样的问题。我们可以同销售或者已合作的客户进行直接沟通，拿到用户关心的问题。随后，我们需要围绕这些问题，根据用户在不同阶段所提问的问题，来产出对应的方案性内容。
其次，充分完善品牌的内容宣发矩阵。参照上文的权威信源列表，将优质内容统一分发，增加被AI检索到的几率。
然而这只是被检索到，要想被AI所引用，还需要确保内容的准确性。
所以，尽量不要为了在网上填充内容而大量使用AI来生产，即便使用AI来生产内容，也要做好检查把关工作。此外，我们也可以将过往的文章都转化为一系列“GEO专用文章”并进行分发。既能够减轻我们的工作压力，也能够确保内容的准确性。
想象一下，当AI收录你的内容后，在收录列表里直接显示的是你官网的内容，用户点击就可以直达官网，直接省去了搜索的过程，用户路径被大大缩短。
在AI看来，官网的内容往往会比各平台的内容稿件更具可靠性。因此，在检索过程中看到相关内容后，AI往往也会到官网上去搜索同样的内容来作比较。
此外最重要的一点，在GEO时代，ToB官网不再是“静态展示页”，而是“AI信源核心+销售协同节点+营销闭环入口”。由于用户已经在GEO上了解到了相关信息，因此用户往往会带着明确选择倾向进入官网，而非传统搜索的“超市自选”模式。此时，官网的信任传递（如品牌实力、客户案例）与联系方式触达，就成为了转化关键。
要解决“缺乏专家背书，作者身份模糊”的问题，不能只停留在“写得好”的层面，而必须从AI的认知逻辑出发。
不论是在公众号上的发文，还是在知乎、小红书等自媒体平台做类似的内容，一定要杜绝“市场部”这类模糊的署名。
在AI看来，网络上有太多的市场部，且这些“市场部之间”观点冲突、质量参差不齐，都会降低AI的信任度。因此，我们可以将某个人打造为公司在某一领域的专家，并逐渐将他们的名字与高质量的专业内容做强绑定。近两年爆火的“创始人IP”就是一条非常好的建立AI信任链条的路径。
当AI在互联网上看到某个专家的名字与你的公司、以及一系列高质量内容频繁关联时，这个专家就成为了你的某篇文章中权威信息的来源，信任链条就此建立。
一个好的结果，必然需要一个好的开始。这个好的开始，就在于企业必须从根本上为GEO设定正确的目标。这个目标不应是短期的“回答问题，带来线索”，而应是长期的战略目标：“让自己成为某个领域的标准答案”。
将GEO视为短期获客工具，是B2B企业在AI时代最大的战略误判。
最后引用邹叔在演讲时的一句话，AI的推荐并非玄学，而是一场基于公开信息的开卷考试。GEO的终极目标就是让AI看到你的内容，记住你的名字，从被看见，到被推荐。当企业的内容能持续成为AI生成答案的“引用源”，自然会进入推荐列表，顺理成章就会成为客户决策时的优先选项。
经过与邹老师沟通，我们为致趣百川的用户争取到了一个福利，邹老师可以免费为5名致趣百川公众号的读者做一份详细的GEO诊断报告。将会从同行业整体排名、AI对品牌的认知分析、品牌推荐度以及后续工作开展建议等多个维度进行分析。
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