引言
对于大多数企业而言,谷歌仍然是获取新客户最重要的渠道。与此同时,用户的搜索行为范围也在不断扩大。如今,无论是寻找供应商、解答技术问题,还是比较各种解决方案,用户都越来越多地转向ChatGPT、Gemini或Perplexity。
这催生了一项新任务。仅靠良好的搜索排名,已无法全面解决数字可见性问题。关键还在于:AI系统是否会提及某家公司、将其与哪些主题关联,以及答案中会引 用哪些信息来源。 但在实践中,从事GEO(地理定位)业务的企业往往从与实际问题无关的切入点开始。它们忙于追踪提示词、尝试新工具或进行孤立的技术修复,却忽视了企业在线形象的整体构建。这是GEO机构Gerlach Media的创始人斯特凡·格拉赫(Stefan Gerlach)在与中型B2B企业合作项目中总结出的经验。
在人工智能系统能够准确定位一家公司之前
一家公司在其市场中可能已成功经营二十年,但在网上却依然难以被准确定位。这种情况在中型市场中很常见。网站经过多年发展,服务不断增加,有些服务如今已几乎无关紧要。部分页面还保留着早期定位的痕迹。此外,销售、工程和市场营销部门使用的术语也各不相同。
了解该公司的人能够理清这些矛盾之处。而局外人则必须先将这些信息整合起来。
搜索和人工智能系统也面临同样的情况。它们会遇到产品页面、公司简介、行业文章、领英帖子、行业名录、媒体报道以及其他网站上的提及。从所有这些信息中,理应形成一个连贯的整体形象。
因此,一个看似简单的问题应作为起点:这家企业应该以什么而闻名?
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在许多网站上,即便花上十分钟,仍不足以清晰地回答这个问题。
大量文字并不等于清晰的形象
问题很少在于内容根本匮乏。通常,内容已经相当丰富。
只是这些内容缺乏实质性信息。“个性化解决方案”、“最高品质”、“多年经验”或“量身定制的咨询”等表述在无数B2B网站上随处可见。这些说法或许确实属实,但对于塑造企业的专业形象几乎毫无助益。
只有当人们清楚一家机械制造商 究竟生产哪些系统、这些系统针对哪些工艺流程、能够处理哪些材料以及技术极限在哪里时,这家企业才变得具体可感。
对于咨询公司而言,关键在于它实际解决了哪些问题、服务于哪些规模的企业、在何种情境下提供咨询服务,以及背后拥有怎样的专业能力。
正是通过这些要素,专业的形象才逐渐形成。
一家围绕五个主题进行深入开发的公司,其在线形象会比一家发布上百篇帖子、面面俱到却无一深入的公司更清晰。
真正的症结在于顺序
格拉赫在GEO项目中反复看到同样的错误:企业在尚未明确自身专业定位的情况下,就急于追踪ChatGPT、研究提示词集或采取具体的优化措施。在他看来,这种顺序是错误的。 首先必须确定企业应与哪些主题产生关联。然后,值得检查的是,这种定位在其自有网站上是否真正清晰可辨。只有在此之后,才值得关注的是,在企业自身域名之外,这种形象被确认的程度有多高。
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那些传播范围非常广泛的企业与那些始终专注于少数几个 主题的企业之间的差异非常显著。后者几乎总是更容易被定位——无论是对潜在客户、对谷歌,还是如今对AI系统而言。
因此,GEO并非突然与SEO并列出现的新领域。优质的GEO工作建立在扎实的SEO基础之上,需要清晰的定位、专业优质的内容,以及在公司官网之外可见的良好声誉。
最宝贵的知识很少来自市场营销部门
许多公司四处寻找新的内容创意,却忽视了内部早已积攒了足够支撑数年使用的素材。
只是这些素材掌握在错误的人手中。销售团队清楚在决策前夕反复出现的问题;工程师明白为何某些解决方案可行而另一些行不通;项目经理则经常遭遇相同的难题;而总经理们经过多年的积累,已能敏锐判断哪些客户假设在实践中成立,哪些会失败。
令人惊讶的是,这些内容在网站上鲜有体现。
取而代之的,却是又一篇关于“自动化优势”或“机械工程五大趋势”的泛泛之谈。对于搜索引擎和人工智能系统而言,第一手的专业知识要有趣得多。一篇文章的价值在于,读者读完后能了解到此前未曾显而易见的内容。
这可能包括技术限制、项目经验、典型的错误决策、你自己的测量数据,以及基于实践的通俗易懂的评估。
中型B2B企业拥有大量此类内容。
会有人引用这句话吗?
这个问题非常适合用来评估专业内容。
许多文本几乎完全由听起来正确但毫无独立信息价值的陈述组成。
| 通用表述 | 更有实质内容的表述 |
| 我们提供高品质的产品 | 明确列出具体的测试流程和质量标准 |
| 我们的解决方案可节省时间 | 说明在哪些流程步骤中节省了时间 |
| 我们拥有丰富的经验 | 具体行业、项目及典型应用场景 |
| 我们提供个性化咨询 | 描述典型的决策情境 |
第二句话并不一定更长,它只是包含了更多有用的信息。
这对GEO来说很重要。与那些主要由可互换的企业套话组成的文本相比,解释具体关系或包含可验证陈述的内容更容易作为信息来源。
您自己的网站只能呈现部分信息
网站自然仍是基础。企业可以自主决定展示哪些服务、主题和能力。当其他来源加入时,情况才变得有趣起来。
该公司是否经常出现在行业媒体上?行业门户网站是否提及过它?是否有相关采访、客座文章或研究报告?其他网站是否在恰当的专业语境下报道过该品牌?此类提及能使整体形象更加完整。
企业官网可以宣称某供应商在特定领域特别专业。而一家独立的行业刊物在恰当的语境中提及同一家供应商,则传递出另一种信号。正因如此,数字公关、行业文章和优质的反向链接正越来越多地被综合考量。
反向链接不仅关乎链接权重,上下文同样重要。一篇恰当的行业文章中指向主题相关页面的链接,其价值远高于来自其他环境的随意链接。
这一点对SEO始终至关重要。而AI搜索则赋予了这种关联性更大的权重。
多个领域必须共同支撑同一画面
AI可见性难以孤立推进。实际上,多个领域是相互交织的。
技术SEO确保内容能够被清晰地访问和处理。内容提供专业的实质信息。定位决定企业应与哪些主题相关联。外部提及则将这种关联延伸至企业自身网站之外。
监控至关重要,因为仅凭单次查询无法合理评估AI系统的发展态势。
| 领域 | 任务 |
| 技术SEO | 确保内容易于访问和处理 |
| 内容 | 具体体现专业能力 |
| 定位 | 明确主题重点 |
| 品牌建设 | 将品牌与其专业领域相联系 |
| 外部提及 | 在自身网站之外强化专业关联 |
| 监测 | 长期观察变化趋势 |
特别是在B2B领域,GEO几乎无法与SEO、内容和品牌建设分离。这些主题的重叠程度太高。
行业文章无需人为构建GEO结构
随着GEO的兴起,出现了大量关于文本应如何构建才能让AI系统特别好地处理它们的建议。
这种做法往往流于形式。在许多情况下,合理的结构就完全足够了。
标题应引出新的思路。表格应置于能让比较内容更易理解的位置。当多个同等重要的要点确实适合以列表形式呈现时,列表便能起到帮助作用。
行业文章仍然可以包含多个相互关联的段落。
如今越来越多的文章每两句话就换一个小标题,再加上定义、列表、表格和常见问题解答,全都遵循近乎相同的模板。从形式上看,一切都很规范。但读起来,仍给人一种拼凑的感觉。特别是对于要求较高的B2B主题,作者完全可以展开论述。
旧资料不会自动消失
在GEO中还有一点很容易被忽视:网上关于一家公司的所有内容并不都来自其当前的网站。行业名录可能仍在描述几年前就已不再重要的服务。某位董事总经理的简介已经过时。LinkedIn上使用的职位名称与网站上的不同。旧的新闻报道将该公司与以前的业务领域联系在一起。
此类情况会不断累积。几年之后,网上可能会同时存在同一家公司的多个版本。
因此,值得不时从外部视角搜索自己的品牌,并核对关键信息。这包括公司名称、服务、品牌、地点、专业领域和关键人物。在开放的网络上,完全的一致性几乎无法实现。但仍应尽可能发现并清理较大的矛盾之处。
在AI可见性分析中,趋势比单次数据更重要
监控 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 的结果远不如传统的排名监控稳定。
单次查询的参考价值有限。答案会变化。提示词的措辞会影响结果。不同的模型会返回不同的提供商和来源。但仍然可以观察到是否存在变化。这需要一套固定的相关主题和问题,并在较长时期内反复核查。
此时,其他方面便值得关注:哪些竞争对手频繁出现?哪些来源被提及?系统将哪些服务与该品牌关联起来?与几个月前相比,该公司在某些问题中的出现频率是否更高?
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当提示词数量超过一定阈值时,手动解答这些问题便不再可行。SE Ranking将其整合到其AI可见性追踪工具中:系统会查询ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overviews和AI Mode,并记录品牌提及和链接 、被提及的竞争对手以及引用的来源,每项数据都附有随时间推移的趋势记录。面对单一答案时,任何解读都应持谨慎态度。但一旦在较长时间内形成某种模式,情况便会发生变化。
企业从何入手
起步并不需要复杂的GEO策略。
确定未来几年企业希望与之关联的 3 到 5 个主题,是一个很好的起点。之后,可以检查网站上是否确实能识别出这些主题。接着,分析将更加具体:哪些页面内容流于表面?哪里缺少专业细节?哪些表述竞争对手同样可以使用?销售团队每周都要回答哪些问题,尽管网站上根本找不到答案?工程师和项目经理积累了哪些迄今仅在内部知晓的经验?
接下来需要考察外部来源。
品牌已在哪些地方被提及?这些提及是否符合预期的定位?哪些行业媒体、门户网站或行业资源在主题上具有相关性?哪些竞争对手已经出现在这些平台上?这将形成一个可行的基础,同时避免让地理定位(GEO)变得人为复杂。 任何能够完善个人职业形象、发布自身知识、优化现有内容,并在自身网站之外的合适语境中亮相的人,都在同时推进多个目标。谷歌排名是其中之一,品牌认知是另一个。此外,基于人工智能的搜索系统更清晰地了解该公司代表什么的可能性也会随之提高。

