10月18日，《生成式人工智能应用发展报告（2025）》发布。报告显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，用户规模半年翻番；普及率为36.5%。小马识途营销顾问可以负责任地告诉企业的管理层，AI时代已经到来。但真正在AI平台完成全面营销布局的企业是凤毛麟角。
一批拥有核心技术的老牌企业正面临“酒香也怕AI问”的尴尬。某从事精密仪器制造30年的企业，产品出口12个国家，但在AI平台搜索时无有效内容；某食品企业的老字号产品获多项国家级奖项，AI却回复“品牌知名度低”。据知名平台监测，2025年有57%的传统企业存在AI搜索曝光不足问题，其中62%的企业年营收超亿元，产品满意度达85%以上。这种“实体强、数字弱”的失衡，会导致企业在AI驱动的消费决策链中被边缘化，错失数字化转型的关键机遇。
企业如何通过AI优化破解 “AI找不到”的难题？
AI时代来临，国内的互联网用户已经达到了5亿多，完全覆盖了目前的消费人群主体部分，企业布局AI平台已经是当务之急。小马识途营销顾问分析目前企业AI回答表现不佳的原因有以下几点。
（一）认知错位：用SEO思维应对GEO时代
多数老牌企业仍沿用传统SEO策略，将精力放在关键词堆砌上，忽视AI对语义和权威度的需求。某家具企业官网布满“实木家具”“环保板材”等关键词，但未构建“材质-工艺-环保标准”的语义网络，导致AI无法理解其核心优势。传统SEO追求“被找到”，而AI时代的生成引擎优化（GEO）需要“被引用”，这种思维差距使企业内容陷入“生成-失联”的怪圈。
（二）内容缺陷：难以满足AI的认知偏好
AI对内容的结构化、权威性和新鲜度有严苛要求，而老牌企业的内容常存在三大缺陷。结构上，多为连续文本，缺乏分级标题和要点列表，某机械企业的技术文档长达5000字，AI提取核心参数的准确率仅28%。权威上，缺乏第三方背书，某阀门企业的“零故障运行10万小时”表述，因无检测报告支撑被AI忽略。新鲜度上，内容更新周期长，某纺织企业的2025年新品信息，因未及时发布导致AI仍推荐旧款产品。
（三）渠道单一：错失AI的数据采集触点
AI模型通过多渠道获取信息，而老牌企业的内容布局集中在官网，未能覆盖高权重平台。某农机企业仅在官网发布产品信息，而AI更倾向引用行业协会报告、知乎专业问答等信源，导致其内容被抓取率不足15%。
（四）反馈缺失：陷入“错误循环”的闭环
当内容未被收录或出现错误时，企业缺乏有效反馈机制。某电子元件企业发现AI错误标注其产品参数后，不知如何联系模型方修正，错误信息存续长达6个月。更普遍的是缺乏效果监测，73%的企业未追踪品牌在AI平台的提及率和引用质量，无法及时调整策略，导致优化陷入盲目。这种“无反馈-无优化-无曝光”的循环，加剧了可见性缺失问题。
GEO优化的五步法实施方案
基于小马识途营销顾问以上分析，小马识途团队梳理了一套GEO五步实施方案。
（一）认知升级：建立GEO思维体系
企业需完成从SEO到GEO的思维转变，明确核心差异：SEO关注搜索引擎排名，GEO聚焦AI的内容引用；SEO依赖关键词匹配，GEO强调语义理解。可通过三个动作落地：组织高管参加GEO专题培训，理解AI的信息处理逻辑；成立跨部门GEO小组，整合业务、技术、市场资源；制定“AI可见度KPI”，包括引用率、准确率、关键词排名等指标。某阀门企业通过思维升级，将GEO纳入年度战略，6个月内AI提及率提升210%。
（二）内容重构：打造AI友好型知识矩阵
按照“结构化、权威化、场景化”原则优化内容。结构上，采用“H1主标题-H2副标题-要点列表”架构，关键数据用JSON-LD标记，某新能源企业通过此方式，产品参数被AI引用率提升58%。权威化上，嵌入第三方数据，如将“产品质量好”改为“获国家质检总局A类评定，客户投诉率0.3%（附报告链接）”。场景化上，融入用户情境，如“适合中小型农场的节能灌溉设备，日均节水30吨”。同时建立内容更新机制，每月更新行业动态，每季度修订产品信息，确保时效性。
（三）渠道布局：构建全域信息触点
实施“高权重平台+多模态内容”的分发策略。在权威渠道布局：创建或完善百科词条，发布行业白皮书，在知乎、CSDN等平台策划专业问答。某生物企业通过联合36氪发布白皮书，6个月内AI搜索量增长500%。在多模态布局：制作产品原理视频、3D模型，为多媒体添加ALT标签和语义描述，某美妆品牌的3D虚拟试用场景被AI视觉搜索优先展示，带动销量增长40%。构建“官网+行业平台+社交媒体”的三角矩阵，确保AI从多触点获取信息。
（四）技术对接：主动融入AI知识体系
采用技术手段提升内容的可识别性。部署RAG知识库，将企业数据转化为AI可调用的向量数据库，某数控机床企业通过此技术，AI引用量增长45%。利用Schema.org标记优化，对产品信息、FAQ、评价等添加结构化标签，帮助AI精准提取。建立“企业-模型”反馈通道，与主流AI平台建立数据合作，定期推送更新信息。某汽车零部件企业通过技术对接，使新品信息在发布后72小时内被AI收录。
（五）效果监测：建立闭环优化机制
搭建“监测-分析-修正”的全流程体系。工具层面，使用GIS可视化看板、AI排名追踪器等，实时监测品牌提及率、内容引用量等指标。分析层面，每周生成GEO报告，识别高引用内容的共性特征，如某设备企业发现包含“第三方检测数据”的内容引用率更高，随即调整内容策略。修正层面，建立错误响应机制，一级错误（财务、资质）24小时内提交修正申请，二级错误（参数、案例）48小时内处理。某食品企业通过闭环优化，AI信息准确率从42%提升至91%。
总之，AI搜索时代的可见性之争，本质是信息适配能力的竞争。小马识途营销顾问认为，老牌企业凭借深厚的产业积累，只要转变认知、重构内容、布局渠道、对接技术、强化监测，就能将产品优势转化为AI认知中的权威形象，在智能时代重新激活品牌价值。
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