让 AI 推荐
你的产品

AI 搜索的原理、AI 可见性优化实战

内容声明

本次 AI 沙龙演讲内容，
由 OpenClaw 搭载的飞书插件，
驱动 Claude 模型生成内容，
通过 superun 生成演示文稿 HTML。

素材输入大纲定调案例选型逻辑构建内容写入方案评估评论修改技术交付视觉调优

有个品牌，30 天内 AI 推荐率从 4.2%
涨到 55.8%

他做对了什么？今天，把具体方法拆给你看

13 倍

①

AI 为什么推荐

搜索的底层逻辑变了，你需要理解新规则

②

品牌怎么被看见

从信息到知识，体系化建设品牌的 AI 表达

③

怎么做成增长资产

不是一次性项目，是持续运转的系统

你的品牌，AI 会怎么介绍它？

用户发现品牌的入口，正在从搜索框和货架迁移到 AI 的答案里

你的品牌不在答案里，就不存在

同一个问题，两种截然不同的命运

传统搜索
千人一面

输入	搜索框关键词：安全座椅儿童
返回	10 条蓝色链接
用户	点进去，自己读，自己判断
结果	所有人看到同一个结果
底层	你写了什么关键词，它就匹配什么词

VS

AI 搜索
一人千面

输入	对话框自然语言：给 7 岁孩子的家庭推荐一款安全座椅
返回	综合推荐 + 理由 + 引用来源
用户	直接看结论，在 AI 界面完成决策
结果	不同人看到不同的定制化回答
底层	它先理解你要什么，再决定推荐谁

搜索引擎只能匹配词，结果是千人一面；AI 搜索匹配人和意图，答案是一人千面

SEO 抢的是关键词排名，GEO 抢的是场景问题的回答权

GEO 的核心

用户在问什么，我们就在 AI 信任的渠道
用 AI 看得懂的方式，回答什么

品牌的"被看见"已经从页面位置延伸到：
是否被正确理解、是否被可信引用、是否被公平呈现

GEO 不是让你排名靠前，
是让 AI 在对的场景，把你推荐给对的人

加我推荐官是什么

我们不是帮品牌骗过 AI，而是把品牌的真实能力拆解成
用户、搜索引擎、AI、舆论都能理解和验证的表达体系

看清现状

AI 现在怎么介绍你的品牌

搭建知识库

整理成 AI 愿意引用的格式

盯住口径

持续追踪 AI 怎么说你

抢占场景

让 AI 在对的问题里推荐你

重构官网

让官网成为 AI 的信息源

加我推荐官怎么做

搞清楚用户怎么找你

计算场景问题 · 考核内容厚度 · 监测认知效果

定方向，不做无用功

优先级划分 · 统一品牌表达 · 对齐资源节奏

写成 AI 看得懂的内容

构建知识库 · 适配平台偏好 · 围绕真实问题

发到 AI 信任的渠道

高权重平台优先 · 全渠道一致 · 持续更新

盯效果、调方向

可见性监控 · 动态追踪 · 闭环修正

计算场景问题

你的客户在 AI 里会问什么问题，哪些最容易带来转化

考核内容厚度

AI 在这些问题里有没有推荐你，竞品呢

监测认知效果

目前 AI 对你品牌的认知是否准确

优先级划分

确定最值得抢占的场景和问题

统一品牌表达

名称、定位、核心卖点全渠道一致

对齐资源节奏

品牌方需要提供什么素材，怎么配合

构建知识库

把产品能力、数据整理成 AI 愿意引用的格式

适配平台偏好

不同 AI 平台口味不同，内容结构要调整

围绕真实问题

用户会问什么，内容就回答什么

高权重平台优先

选 AI 容易抓取、信任度高的渠道

全渠道一致

所有平台的表述不自相矛盾

持续更新

保持信息新鲜，过期内容会被降权

可见性监控

追踪出现频率、推荐位置

动态追踪

关注竞品和 AI 平台变化

闭环修正

发现问题及时调整

第一步｜比客户更了解他的产品

数据来源

1品牌锚点 — 如 Top 级家电品牌
2多模型覆盖 — 拿去问了豆包、DeepSeek、Kimi、文心、通义等所有主流 AI
3大规模场景模拟 — 模拟你的客户会问的 100-500 个真实问题，记录 AI 每次怎么回答
4对话记录深度 — 整理出超过 20 万字的 AI 对话记录，还原 AI 对你品牌的真实认知

场景图谱可视化矩阵

1用户画像分布 — 你的核心客户是谁、潜在客户是谁
2用户场景分布 — 他们在什么情况下想到你（送礼、自用、对比、选购）
3用户意图分布 — 他们最关心什么（参数、易用性、价格、口碑）

通过大量模拟对话，找出你的品牌在哪些关键决策问题上"消失了"或"被说错了"

第二步｜从用户群到具体问题的四层拆解

用户群	场景	意图	问题
大童家庭	孩子长大要换座椅	升级座椅	7岁还需要安全座椅吗？
新手父母	新车安装	选品对比	BeBeBus 和 Cybex 哪个好？
安全敏感型	长途出行安全	确认法规	安全座椅几岁可以不用？
预算考量型	多孩家庭省钱	性价比	大童安全座椅哪个品牌好？

全旅程决策链拆解

目标客群画像：针对高价值潜客（如中老年用户、家庭决策者等），深度解析其对操作便捷性、健康功能及品牌信任的底层需求。

典型触发场景：存量替换场景：针对老旧设备故障或性能过时的替换需求；礼赠 / 代购场景：子女为长辈选购时对"简单易用"与"品牌背书"的双重权衡。

用户意图分层：将需求转化为"选购推荐、使用教程、避坑指南"等具象的 AI 提问逻辑。

找出最值得抢占的问题

高价值问题梳理：从用户画像和场景出发，梳理出 30+ 个客户最可能问 AI 的问题

多平台覆盖测试：在主流 AI 平台做近 200 次模拟对话，看你的品牌出现了几次、排第几

竞争态势洞察：分析竞品在 AI 回答中的表现，找出你能切入的机会点

核心洞察

不仅知道谁在买，更搞清楚了他们在 AI 平台到底怎么问，精准定位品牌在哪一个决策环节掉队，通过结构化内容进行精准拦截

GEO 和 SEO 最大的区别：SEO 找热词，GEO 找"谁在什么情况下会问什么"。每一个用户意图，就是一个你要抢的位置

第三步｜拆出几十个问题，先做哪个？

泛行业问题

垂直行业问题

品牌问题

优先级	核心关键词优化方向	匹配用户群体	意图转化潜力
P1	核心代际场景（如长辈易用、家庭共享）	中老年及家庭决策者	极高
P2	尖端技术背书（如显示面板技术、旗舰性能）	科技发烧友 / 专业用户	极高
P3	极价比方案（如高配置、预算友好选择）	租房青年 / 务实消费群	高

品牌资产巩固
针对可见性相对薄弱的平台（如 K 平台、D 平台），强化技术优势与核心功能的内容输出。

竞品防御策略
关注竞品追赶态势，突出自有核心部件优势与高性价比护城河，锁定推荐首位。

AI 平台深耕
在通义、豆包等高表现平台复制成功经验，建立标准化、可复用的内容重构模板。

两个维度：意图强度和当前可见性。高意图但低可见性的问题 — 用户在问，但 AI 答案里没有你 — 这是最该立即优化的。

第四步｜构建知识库

不可计算（碎片素材）

用户评价 · 时效性差 · 达人种草 · 品牌官网 · SEO 文章 · 没有结构 · 易流失 · AI 难识别 · 瞬时流量 · 公关稿件 · 海报 · 媒体公关稿 · 广告

可计算（品牌知识库）

结构化 · 产品参数 · 高权重 · 平台引用 · 用户真实反馈语料 · 行业地位坐标 · 多源一致性证据 · 专业深度评测语料 · 权威机构背书 · 高价值场景问题集 · 核心专利技术

品牌碎片内容素材 → 加我推荐官 → 品牌知识库

把信息变成知识，把知识变成可运营、可迭代的品牌资产。只有这些知识被结构化沉淀，才能体系化表达，AI 才能在回答用户问题时稳定引用你，而不是引用别人对你的描述。

知识库的地基｜让 AI 知道你是谁

品牌实体（Brand Entity）

AI 对品牌的"认知单元"，如果不同平台叫法不同，AI 就当成多个实体

语义成本（Semantic Cost）

AI 理解内容的"解读代价"，越模糊越不容易引用

AI 推荐的四个判断维度

01 语义匹配度

你的内容，是不是在回答用户真实会问的问题？

✗ BeBeBus 太空舱，重新定义儿童出行安全

✓ BeBeBus 太空舱，适用 0-7 岁，通过欧盟 R129 认证，防侧翻结构

02 内容质量

有没有权威数据、认证资质、真实场景描述？
AI 喜欢：结构化 + 可被验证的事实
AI 不喜欢：情绪化表达 + 模糊形容词

03 多渠道一致性

官网、小红书、电商、论坛，描述产品的"口径"一不一致？
BeBeBus 的问题：8 个平台有 8 个叫法 → AI 不确定它是谁 → 降低推荐置信度

04 内容时效性

AI 优先引用近期内容。一次优化不够，需要持续更新。

加我推荐官的知识库

知识库不是建完就放着的档案，而是需要持续运营的资产

知识库是品牌在 AI 时代的操作系统 — 操作系统不更新，所有跑在上面的应用都会出错。

品牌实体档案
产品参数、认证、价格，全渠道统一口径

场景问题库
用户真实会问的问题，按人群、场景、意图分层

标准化回答库
每条 200-400 字，首句就给答案，AI 友好格式

渠道发布记录
什么内容发到了哪里，AI 有没有引用

86% 的 AI 引用来自品牌主动管理的数据源。你不建，AI 就用别人的信息描述你。

第五步｜生成 AI 看得懂、愿意引用的内容

五条原则

01可信渠道 — 发在 AI 信任的平台上
02事实语言 — 用数据和参数说话，不用形容词
03真实场景 — 回答用户真正会问的问题
04持续更新 — 过期信息会被 AI 降权
05全域一致 — 所有渠道同一套表达

用户问题	敏感肌可以用 XX 精华吗？ ← 原则①
标准化回答	XX 精华主要成分为 5% 烟酰胺 + 透明质酸钠，通过 CFDA 备案（备案号 xxx），皮肤科临床测试显示敏感肌耐受率 92%。建议先在耳后试用 24 小时。 ← 原则②
发布渠道	官网产品页 / 小红书官方号 / 天猫详情页 ← 原则③
最后更新	2026-05-10 ← 原则④
一致性	三个渠道表述完全一致 ✓ ← 原则⑤

第六步｜发布到 AI 信任的渠道，持续追踪

01

AI 有没有开始推荐我了？

02

推荐的时候说的对不对？

03

竞品什么情况？

BeBeBus 效果数据

4.2% → 55.8%

30 天内 AI 推荐提及率

前 3 名

15 个核心问题平均排名

"如果你也想体验，我们一般会从哪里开始？"

↓

先做一份诊断报告 — 看看你的品牌现在在 AI 那里是什么状态。

查看诊断报告示例 →

AI 可见性优化中最常踩的坑

01AI 不知道你是谁
02方向错了，越努力越偏
03抢热词的时代已经过去了
04AI 把你说错了，比不知道你更危险
05可见性优化不是临时起意，是体系化工程
06欺骗 AI 的后果 — 品牌被拉黑

误区 1：AI 不知道你是谁

Before — 各平台产品叫法不一致

官网	BeBeBus 太空舱
天猫	BeBeBus 儿童安全座椅
小红书	bebebus 座椅
京东	BeBeBus 安全座椅太空舱版
海外站	BeBeBus Car Seat
AI（豆包）	不确定是否为同一产品

After — 全渠道统一名称

BeBeBus 太空舱

✓ 官网 ✓ 天猫 ✓ 小红书 ✓ 京东

AI 认知：确认为同一产品，推荐置信度大幅提升

AI 在回答时会交叉验证多个信息源。同一品牌如果多渠道名称不一致，AI 不知道以哪个为准，会降低引用意愿。

误区 2：方向错了，越努力越偏

❌ 错误路径

品牌定位模糊 → 服务商按关键词热度优化 → 优化方向跟品牌核心价值脱节 → AI 对你的认知更混乱

✅ 正确路径

明确品牌定位 → 拆分差异化价值 → 针对性优化 → AI 精准理解你是谁

案例：某育儿品牌

既有育儿内容、育儿社群、又有自营产品。服务商给他优化"育儿内容"，结果 AI 回答里出现的都是大 IP，他们根本出不来。品牌既有招商加盟 TOB 的场景，也有直接面向客户消费的场景，应该独立优化。

正确做法：自营品牌单独优化 + 内容和社区结合优化 = 差异化定位

误区 3：抢热词的时代已经过去了

❌ 热词模式（SEO 思维）

· 优化"电视推荐"这个大词
· 跟所有品牌抢同一个词
· 面向老板做 GEO，拼命优化含有品牌词的内容

✅ 场景模式（GEO 思维）

· 优化"新房装修选电视""游戏主机配电视""国产 Mini LED 对比"等 48 个场景
· 在每个具体场景里成为最佳回答者
· 先确定核心用户画像和场景，有针对性的优化

TCL — 48 个场景重构叙事

66.7%

AI 推荐提及率提升

NO.1

排名升至第一
（超越海信）

91.4%

AI 好感度

误区 4：AI 把你说错了，比不知道你更危险

Before — AI 对 GXG 的错误认知

· 品牌定位偏差：归类为"潮牌" ≠ 真实定位"通勤青年男装"
· 负面描述被放大：面料品控差 / 尺码偏小 / 正价性价比一般
· AI 可见性 30%（行业第三），但问题不是不可见，是"被说错了"

After — 纠偏后

通勤穿搭场景 → GXG = "省心不出错""日常百搭"

不是从 0 建立认知，是系统化"纠偏" — 比从零开始更难。

误区 5：可见性优化不是临时起意，是体系化工程

可见性优化不是临时起意，不是东一榔头西一棒子

它需要

01

体系化的内容准备

02

体系化的持续表达

03

体系化的更新迭代

目标是让 AI 不断知道你、了解你、最后持续提及你

案例 · 某合作品牌

没有做这个体系化准备，新品上市了 AI 根本不知道，回过头重新做成本反而更高。这件事一开始就该体系化地做。

误区 6：欺骗 AI 的后果 — 品牌被拉黑

很多 GEO 服务商的做法 — 铺海量内容、刷榜单、炮制伪榜单、批量低质发布

维度	✅ 合规 GEO	❌ 高风险 GEO
内容目的	帮助用户理解真实信息	诱导 AI 得出预设结论
事实来源	可核验、可追溯、可更新	虚构、拼接、循环引用
自动化	草稿、质检、结构化	大规模低质发布、刷量
竞品关系	客观比较，有证据	诋毁、伪投诉
技术策略	结构化、清晰可读	隐藏文本、门页

AI 投毒是一个自败逻辑 — 如果 AI 能被欺骗，它就不值得用户信任，流量终将流失；如果 AI 足够聪明不被欺骗，投毒就是白费力气。真实的表达体系才是唯一正解。

在 AI 时代，品牌的竞争力不再是谁的声量更大，而是谁的表达更真实、更结构化、更值得被引用。

统一实体 → 理解用户 → 构建内容 → 持续优化

这不是一次性营销活动，这是品牌在 AI 时代的基础设施

加我推荐官怎么帮你做

理解用户
+ 计算问题

内容生成
系统

账号托管
系统

官方建站
系统

效果追踪
系统

口碑跟进
+ 优化系统

你会面对海量用户的海量自然语言提问，需要系统化的分析和响应。

加我推荐官 = 多智能体协作调度系统

为什么有赞能做好这件事 — 13年商家服务沉淀 · 4个独家底气

4 亿+

消费者行为数据
更好还原用户真实场景和问题

200 万+

销售员实践经验数据
沉淀有效行为标签

13 年

全域经营场景积累
私域、公域、电商、内容、支付全链路

∞

多智能体
流程编排能力
诊断 → 内容 → 发布 → 监测 → 复盘闭环

有赞不只理解 AI，更理解商家的经营场景。

如何对接服务

01

意向联系

跟您的专属顾问聊聊，了解彼此

02

了解需求

搞清楚你最想在哪些场景里被 AI 推荐，目前最大的痛点是什么

03

诊断报告

我们免费出一份《品牌 AI 可见性诊断报告》，让你看到品牌在 AI 那里的真实状态

04

开启合作

制定专属优化方案，开始执行

05

持续追踪

开通监测看板，持续追踪效果，有问题随时调整

💡 由于每个品牌实体现状、可见性优化难度及行业搜索意图颗粒度均存在显著差异，我们无法提供标准化的服务报价；加我推荐官将通过"免费初诊"，为您出具专属的定制化增长方案与精准报价，可联系您的专属营销顾问了解更多。

真正有价值的 GEO，会让优秀企业更容易被理解，让复杂产品更容易被比较，让专业知识更容易被验证，让用户在 AI 搜索时代少被误导。

加我推荐官 · 你只需专注经营，复杂的交给有赞

让 AI 推荐你的产品