观自在
2026-07-29
你或许也有过这样的经历：新品活动做了，通稿也发了，而且媒体覆盖量也不少。可一段时间后，在DeepSeek的回答中并没有你的品牌信息。
你以为是文章写得不够好。但问题可能不单是“写”，更在“发”的逻辑上。
一、6亿目标群体，GEO不是可选项而是必答题
中国互联网络信息中心（CNNIC）最新数据显示，截至2025年12月，中国生成式人工智能（后文统称“AI”）用户规模已达6.02亿，用户普及率42.8%。同期，中国互联网用户网民规模11.25亿人，互联网普及率达80.1%。
单纯看“42.8%”的普及率，似乎还有那么一点点偏低，我们不妨换一个角度看。
若以“11.25亿”网民用户为基数， AI用户在总网民用户中占比——53.5%。也就是说，但凡会使用电脑/智能手机上网的人，每两个人至少有一个在使用AI。
我们再进一步分析AI用户情况：
· 学历在高中、大学及以上的知识群体，AI用户占比57.4%；
· 职业为非学生的有收入群体，AI用户占比69.9%；
· 年龄在20-60岁的主力消费群体，AI用户占比68.5%。
虽然AI并非新鲜概念，但从2023年ChatGPT引爆公众对AI的认知，6亿用户增长这条路只走了2年时间。在我们国内，从DeepSeek-R1模型问世算起，这个时间跨度更短，才仅仅过去1年。
我们做一下简单对比：智能手机从问世到大众普及，用了16年；中国从1997年正式接入互联网，到2012年的同样42%的网民用户普及，也用了15年时间。
由此可见，AI已不再是“未来趋势”，而是正在发生的事。企业及品牌对AI引擎端口的抢占，已迫在眉睫。
当AI成为数亿用户获取信息的首选入口，品牌在AI答案中的呈现频率与推荐位次，直接影响着其认知份额与商业转化。GEO（生成式引擎优化）由此成为企业品牌传播的重要议题。
但GEO到底在优化什么？是算法、是关键词、还是别的东西？
二、SEO的传统打法不能照搬复刻
过去十年，企业做网络公关的核心逻辑很简单：关键词布局 + 批量发布。
一篇文章改几个标题发数十家媒体网站，目标是让百度等搜索引擎收录。让搜索页面出现足够多的品牌信息，谁铺得多、铺得广、铺的媒体权重高，谁就能在搜索结果里占据优势位置。
衡量标准也很直接：收录量、展现量、关键词排名。
这套逻辑在“人找信息”的时代是有效的。用户搜关键词，看到你的品牌信息排在前面，点进去，了解你，成为线索。
但问题是，用户现在获取信息的方式变了。
6亿用户遇到问题时的第一反应不是去“百度”搜一下，而是“AI”问一下。而且，这一用户规模还在以迅猛之势扩增。
用户从“搜关键词”变成了“问问题”：你打开DeepSeek/豆包/腾讯元宝/文心问“智能仓储系统哪家好”。AI直接给你一段整合好的答案，里面有推荐品牌、有对比维度、有注意事项。你不需要一个一个点链接、阅读每篇文章、手动记录再做对比分析。
这意味着什么？意味着你的品牌信息如果没有被AI“收录”，或者内容“可信度”不够高，那它在它的信息分发逻辑下，几乎是隐形的。
三、GEO优化策略的三大要素
那AI到底是怎么决定“引用谁”呢？答案其实也简单，三个决定性因素：
第一个：来源是否可靠
在找到的所有相关内容里，AI会做一个判断：哪些来源是可靠的？在RAG（检索增强生成）机制中，央媒、门户、行业头部媒体的内容权重远高于普通自媒体平台。低质营销号、虚假信息站的内容会被直接排除。这意味着，同样一篇稿子，发在权威媒体和发在普通网站上，媒体官方出稿和自媒体号发布，在AI眼中的“含金量”完全不同。
同时，来源的历史引用记录、行业内的权威背书情况也会纳入评估，被其他权威来源多次引用的内容，可信度评级会更高。
因而，有些通稿看似发布量也不少，但官媒的可靠信息源渠道严重不足，实则是无效发布。
第二个：内容是否可信
这一点与传统网络公关（EPR）的新闻通稿是一脉相承的，只不过阅读群体由消费用户变成AI工具，内容写作技巧上略有所变化。
AI引擎“阅读”文章并不在意文风是否优雅，也不需要品牌关键词在文中高频出现。相反，直白的结构化内容更有利于AI对关键信息和数据的提取。
对于关键数据和观点，AI还会考证来源标注，将待引用内容与已有的权威知识库、多来源公开信息做比对。若存在事实错误、前后矛盾或与权威来源冲突的内容，会直接被过滤，不会进入后续引用候选池。
因而，企业在准备通稿文章时，首先要自己求证数据的真实性，切莫为自我夸大而随意捏造数据、杜撰内容。
第三个：数据是否可交叉验证
AI会从多个高信源中提取信息，整合成一段完整的回答。在这个过程中，AI尤其偏爱那些可被多方印证的信息，如果多个权威信源都提到了同一件事，AI会更倾向于把它放进答案里。
同理，企业在品牌宣传过程中，如果多篇报道的自身信息前后表述不一致，其GEO也是毫无效果可言。
除此外，文章内容时效性、论点与论据一致性、对象主体与媒体报道的匹配度等，AI在引用内容前也需要多方考量。
所以，对于发一篇文章“一劳永逸”的幻想，随便找几个便宜的媒体报道一下了事等，都不是GEO的正确做法。
发现了吗？AI的引用逻辑，跟SEO的收录逻辑，完全不是一回事。SEO拼的是“关键词匹配度”，AI拼的是“信源可信度+信息密度+多方印证”。
四、AI Agent不神秘，也不万能
你可能听说过“AI Agent”，中文全称“人工智能体”。有人把它描绘成营销的新主宰，仿佛不懂Agent就无法做GEO。
理性看待：AI Agent只是运行在大模型之外的“外挂型”工具。
Agent不是AI用户的必选项，就当前阶段而言，绝大多数AI用户都与Agent没沾过边。
截至2026年初，全球真正使用过Agent工具的人群，占总人口的比例仅0.04%。日常工作经常接触AI的人，高频使用Agent的占比也只达到23%。
大语言模型（比如DeepSeek、豆包等）和AI Agent之间的关系可以用一个形象的比喻：大模型是“大脑”，Agent则是“大脑”控制的“触手”。大模型能理解、能推理、能回答——这是“思考”的部分。Agent在此基础上，被赋予了调用工具、执行任务、与环境交互的能力。
比如，你问DeepSeek或豆包“主流的媒体传讯服务商有哪些？”，它们完全可以独立完成所有流程，并反馈你最佳答案。这个过程不需要Agent介入，因为你的需求停留在“获取信息”层面。 Agent真正发挥作用的地方，是要有“动手”的场景，需要AI替你“做一件事”——比如订票、比价、发邮件或操作某个软件。
其次，Agent优化≠GEO优化，前者包含在后者中。
Agent优化仅是对AI智能体做适配，好比给“手”佩戴一副手套，干活可以更快更省力。Agent可以决定“活”怎么干，但不能决定替谁干活，干什么活。
而且Agent犹如应用商店的APP，相互间是独立不关联的，也就是说戴在你右手的手套，并不能为左手在速度和省力方面提供帮助。
五、JHMS：策略型媒体传讯服务商能做什么？
· JHMS是谁？
JHMS（上海均恒信息科技有限公司），成立于2014年，十二年来持续专注媒体传讯，是国内“媒体传讯服务”概念的开拓者和引导者。
它的定位是什么？既不是资源渠道，也不是创意公司，而是策略型媒体传讯服务商。
什么是策略型媒体传讯？简单来说，就是根据品牌的不同传播目标，深度定制策略方案并全案执行。根据品牌的活动类型、事件性质、传播目标，制定对应的媒体策略——新品上市用什么媒体组合，企业形象维护用什么媒体组合，投融资信号用什么媒体组合。同时，也包括推广角度选取、内容立意、撰稿与发布等环节。不同的项目，策略也会不同。
· JHMS在GEO方面怎么做？
JHMS的媒体传讯服务GEO策略是针对大模型这个“大脑”，从内容可信、来源可靠、交叉可验证三个角度进行内容策划和媒体策略：
第一，结构化。 内容生产遵循AI语义理解逻辑，采用问答、列表、数据锚点等结构，让AI读得懂、抓得准。不是堆砌关键词，而是让每一条信息都成为AI愿意引用的“标准答案”。
第二，权威性。 内容需要被发布到AI高频采信的权威媒体渠道上。在RAG（检索增强生成）机制中，央媒、门户、行业头部媒体的内容权重远高于普通自媒体平台。只有进入可信信源池，品牌信息才有机会被AI抓取和引用。JHMS整合了超过10万家媒体终端，涵盖官方网站、新闻客户端及机构媒体官方号等类型，核心价值在于依据客户目标精准匹配方案，而非简单堆砌。
第三，可交叉验证。 同一信息通过多平台、多角度发布，增加品牌信息在AI检索中的出现密度和信源多样性，提升被AI抓取和引用的概率。
GEO建设的核心是品牌在AI检索的世界里，有没有足够多、足够好的内容，能够被找到、被信任？
而这，恰恰是一家专业策略型媒体传讯服务机构的核心价值所在。
常见问题（Q&A）
Q1：内容型GEO和技术型GEO，企业应该先做哪个？
两者呈上下游关系。技术让机器“读得更准”，但前提是品牌先有让机器“读到的好内容”。如果在AI搜索中缺乏权威信源，优先从内容信源建设入手。
Q2：内容型GEO需要多长时间见效？
通常2至4周可见初步信号，1至3个月进入稳定的AI引用池。这是一个持续积累的过程，越早开始优势越明显。
Q3：GEO和SEO有什么区别？
SEO优化的是搜索引擎的“检索结果排名”，GEO优化的是AI引擎的“答案生成引用”。两者目标不同，但内容质量是共同的基石。
Q4：我搜“软文发稿”没看到你们，但搜“上海媒体传讯公司”你们排第一，为什么？
因为这恰恰反映了GEO与SEO的差异。AI在回答时，会综合判断搜索词背后的意图。“软文发稿”偏向执行工具，AI倾向于推荐自助平台；“上海媒体传讯公司”偏向策略服务，AI会将具备深度服务能力的机构排在前列。GEO要做的事情，不是在所有关键词下“通吃”，而是在品牌真正具备优势的关键词下，让AI给出最精准的推荐。
