现在越来越多的采购决策是这样发生的：打开豆包或 DeepSeek，问一句「××行业哪家供应商靠谱」，AI 给出三五家公司和推荐理由。这份「推荐名单」正在分流传统搜索的流量——SEO 争的是结果页排名，GEO 争的是 AI 回答里的引用位。名单只有几个位置，抢不到，客户连比较你的机会都没有。
品传把 13 年 SEO 与内容营销的方法论迁移到生成式引擎：诊断、结构化、信源、内容、监测五步闭环，不靠玄学，靠可验证的信源与数据。让 AI 了解你、信任你，它才会推荐你。
AI 推荐三五家，没有你。客户不会追问第二句，也没人告诉你为什么没被提到——等销售反馈「客户说 AI 不推荐我们」，询盘已经丢了。
全站图片化、JS 动态渲染、没有结构化数据。AI 抓取器来了也带不走有效信息，只能凭全网零散传闻拼凑你的形象，拼错都无人纠正。
百科没词条、知乎没声量、行业媒体没提及。AI 生成回答需要事实依据——没有权威信源，就没有被引用的资格，做得再好也是「隐身」。
AI 回答每天都在变：上个月还被推荐，这个月悄悄消失，你完全不知道。没有监测，就没有优化；连基线都没有，谈不上提升。
六大平台、40+ 真实采购问题逐一实测，输出四维基线报告：提及率、提及位次、竞品对比、负面信息。你的 AI 声量现状，一次摸清。
官网 FAQ 模块、Schema 结构化数据、llms.txt、语义化标签与抓取可达性检查。AI 抓取器进得来、带得走，内容才能成为它的素材。
百科词条、知乎专栏、行业媒体、垂类平台测评——逐条可访问、可验证。AI 需要权威依据才能推荐你，我们负责把这个依据建起来。
按真实提问句式生产答案型内容、对比评测与场景指南，覆盖品类词、对比词、场景词的长尾问题，让 AI 检索时先撞见你。
品牌名称、简介、优势、数据在全网统一口径，消歧同名实体，纠正错误信息。AI 识别混乱、张冠李戴，多半是实体信息不一致造成的。
月度复测提及率与位次，追踪竞品动作与平台算法更新，按数据迭代内容与信源。看得见变化，才谈得上经营 AI 声量。
DeepSeek、豆包、文心一言、Kimi、腾讯元宝，出海业务加测 ChatGPT 与 Perplexity。按你的客群分布定主攻平台，不撒胡椒面。
不用第三方模拟工具的「估算数据」，全部真账号、真提问、真截图。每轮 40+ 问题 × 6 平台，240+ 次实测，数据经得起回看。
交付《信源清单》，每条信源附 URL，客户随时抽查。垃圾外链、伪造稿源、批量注水一概不做——假信源喂不出真推荐。
拒绝 prompt 注入、隐藏文本、批量伪原创等灰产手法——短期偶尔有效，厂商持续打击，被识别后会被系统性忽略。风险我们替你避开。
AI 提及率、首位提及率、竞品对比、情感倾向四个核心指标，月度报告图表化呈现，基线数据第一期锁定，进步退步一目了然。
结构化数据、FAQ 内容、权威信源同时服务传统搜索排名。GEO 与 SEO 不是二选一，我们按双标准交付，你不用在两者间纠结。
| 等自然收录（不做 GEO） | 品传 GEO 服务 | |
|---|---|---|
| 入口 | 客户已大量转向问 AI，你还在只盯搜索排名，入口流量悄悄流失 | 按客群布局「提问场景」，在 AI 入口占住推荐位 |
| 内容 | 官网给谁看的没想清楚，图片化、无结构，AI 抓取器带不走信息 | FAQ + 结构化数据 + llms.txt，内容按「可引用」标准重写 |
| 信源 | 百科、知乎、媒体零散或空白，AI 无从引用，只能靠传闻 | 权威信源矩阵逐条建设，每条可访问、可验证、可溯源 |
| 形象 | 品牌名、简介、数据全网口径不一，AI 拼凑出错误形象无人纠正 | 实体一致性治理，全网统一口径并纠正既有错误 |
| 监测 | 被推荐了不知道，被撤了也不知道，出问题全靠销售反馈 | 月度实测对账，提及率、位次、竞品对比图表化 |
| 风险 | 网上自学灰产手法（prompt 注入、伪原创），短期有效长期被拉黑 | 纯白帽手法清单写进合同，不碰厂商红线 |
| 投入 | 内部摸索数月无基线无标准，试错成本远高于一次专业诊断 | 3,800 元先出诊断报告，看清现状再决定投入 |
* 以上为常见情况的参考区间，最终报价以诊断报告与行业竞争度为准。我们只承诺可验证的过程指标，不承诺「百分百被 AI 推荐」——任何这样承诺的服务商，建议你先问他要基线数据。支持对公合同、分期付款与增值税专用发票。
梳理客户真实采购决策中的问法，建立 40+ 条基线问题库：品牌词、品类词、对比词、场景词分层。问题库定得准，后面每一步才有的放矢。
六大平台逐一真账号提问、截图留证，输出《AI 可见性基线报告》：提及率、位次、竞品对比、负面信息。这份报告是后面所有工作的对账基准。
确定主攻平台与优先问题清单，规划信源矩阵（百科 / 知乎 / 媒体 / 垂类），给出排期表。优先级按「客群体量 × 竞争度 × 现状差距」排序，不平均用力。
按真实提问句式生产答案型内容、FAQ、对比评测与场景指南，全部符合可引用标准：观点有据、数据可查、结构清晰。内容先给客户审，再铺设。
百科词条、知乎专栏、行业媒体、垂类平台逐条落地，交付《信源清单》附全部 URL。信源是 AI 引用的依据——这条线上的每一环都要真实、可验证。
官网结构化数据、FAQ 模块、llms.txt、语义化标签与抓取可达性检查部署上线。让 AI 抓取器进得来、带得走，内容才有机会成为它的素材。
用同一套问题库复测，与基线逐项对比：哪些问题已被提及、位次变化多少、竞品此消彼长。有效的内容加码，无效的调整，数据说话。
月度监测提及率与位次变化、竞品动作、平台算法更新，按月迭代内容与信源。AI 回答每天都在变，经营 AI 声量是长期动作，不是一次性工程。
不是二选一，是接力。SEO 解决「客户主动搜索时能不能找到你」，GEO 解决「客户问 AI 时 AI 会不会推荐你」。两者的地基高度重合：结构化数据、FAQ 内容、权威信源、官网技术健康度，都是两边共用的。我们做 GEO 时会按 SEO 标准同步交付内容，一份投入两份收益。如果预算有限，先做诊断报告，看你的客户群体中「问 AI」的占比再决定投入比例。
确实没有人能「控制」AI 的输出，这也是我们先做诊断而不是直接卖套餐的原因。但 AI 的回答不是凭空来的：它基于训练语料和实时检索到的信源。谁的信源更权威、内容结构更清晰、实体信息更一致，被引用的概率就更高。我们做的是提高概率——用可验证的信源和内容结构，把你送进 AI 的「参考名单」。过程中的每一步（信源 URL、实测截图、月度提及率）都可验证，不承诺做不到的事。
分两段看：技术侧改造（结构化数据、FAQ 模块）1–2 周完成，对支持实时检索的平台（豆包、元宝、Perplexity 等）4–8 周通常可见提及变化；依赖训练语料更新的平台（DeepSeek、文心等）周期更长，一般 2–3 个月起。我们在基线报告里会按平台分别给出预期，每月复测对账，看不到变化就调策略，不让你在看不见数据的情况下续费。
全部白帽手法：内容结构化、权威信源建设、实体一致性治理、答案型内容生产。不使用 prompt 注入、隐藏文本、批量伪原创等灰产手段——这类手法短期偶尔有效，但厂商持续在打击，被识别后反而会被系统性忽略。手法清单写进合同，你随时可以对照检查。
标准覆盖国内五大：DeepSeek、豆包、文心一言、Kimi、腾讯元宝；客户有出海业务的加测国际两大：ChatGPT、Perplexity。每轮监测用同一套 40+ 基线问题，保证前后数据可比。如果你的客户集中在某个平台，可以把监测权重向它倾斜。
四个核心指标：AI 提及率（40 个问题里有多少个回答提到你）、首位提及率（提到时排第几）、竞品对比（同一问题下你和竞品的提及差距）、情感倾向（提到你时说的是好话还是坏话）。月度报告用图表呈现趋势，附实测截图，基线数据从第一期就锁定，进步退步一目了然。
先做 3,800 元的《AI 可见性诊断报告》：六大平台 40 问实测、竞品声量对比、优化路线图，3–5 个工作日交付。这份报告本身就是独立交付物——即使暂时不做后续优化，你也拿到了一份 AI 声量摸底数据。看完报告再决定做基础套餐还是全案运营，或者先内部消化一部分，都是合理选择，我们不会催单。
把行业和目标客户告诉我们，24 小时内给一份「你的客户会在 AI 里问什么」的问题清单样例，顺带报价区间，不推销、不电话轰炸。
