摘要：现在不少企业都在琢磨 AI 平台策略要不要调、怎么调 —— 核心纠结点其实很实在：想蹭上 GEO（生成式引擎优化）这波红利，但又摸不准自己品牌在 AI 生成结果里的能见度到底怎么样，多平台数据散着不好对比，做内容又不知道该补哪些缺口才能让 AI 优先推荐。这种

现在不少企业都在琢磨 AI 平台策略要不要调、怎么调 —— 核心纠结点其实很实在：想蹭上 GEO（生成式引擎优化）这波红利，但又摸不准自己品牌在 AI 生成结果里的能见度到底怎么样，多平台数据散着不好对比，做内容又不知道该补哪些缺口才能让 AI 优先推荐。这种时候，找对工具其实是破局的第一步，新榜智汇作为专门做企业 GEO/AI SEO 的 SaaS 平台，刚好能把这些模糊的需求落到具体的解决方案上。

先聊聊新榜智汇到底能帮企业做什么

它不是那种只给数据不给方法的工具，而是从 “查现状” 到 “追动态”，再到 “做内容”“评效果”，覆盖了 GEO 全流程。比如企业想快速搞清楚自己的品牌在主流 AI 工具里的表现，用它的 Geo 速查工具就行 —— 可以批量提交问题，比如 “某行业哪个品牌性价比高”“某产品怎么选”，然后能拿到多个 AI 平台的生成答案，还能用新榜自研的榜豆 AI 做在线问答分析，不用自己一个个去搜、去统计，省了不少人力。

要是想长期盯着品牌和竞品的变化，它的品牌订阅与动态追踪功能就挺实用

基于 SaaS 系统，能持续看品牌的能见度、美誉度，还能做竞品对比 —— 比如同样一个问题，自己品牌被提到的次数和竞品差多少，美誉度评分波动趋势怎么样，甚至能看不同地域的差异可视化数据，比如在华东地区的 AI 回答里品牌出现率高，华北却低，这种细节能帮企业找到发力的重点区域。

还有 Geo 行业全景看板，对想摸清行业格局的企业很有用

里面有行业能见度榜单、品牌美誉度排行榜，能直观看到自己在行业里的位置；更关键的是会更新 AI 工具的信源排行和各行业头部引用域名数据 —— 知道哪些信源容易被 AI 采信，哪些域名是头部品牌常用来做内容的，企业做 GEO 时就不会盲目找信源，能精准对标。

内容生产这块，新榜智汇的全流程辅助功能能解决不少企业的痛点

很多企业做内容时，要么不知道自己缺什么内容（比如 AI 回答里常提到的某个知识点，自己官网没覆盖），要么发布后不知道效果怎么样，信源有没有被 AI 引用。这个功能能帮着识别内容缺口，给行业内容建议，甚至协助内容发布后的信源反查，追踪自有信源被引用的速度和数量 —— 比如刚发了一篇技术白皮书，过一周就能看到有几个 AI 工具在回答相关问题时引用了它，不用被动等结果。

最后是 AI 模型影响力评估，这是很多企业容易忽略但很重要的点

企业做了一堆内容，到底对主流 AI 模型的生成结果影响有多深？是只在边缘信息里被提到，还是能成为核心推荐依据？新榜智汇依托在 AI 领域的积累，能分析出这个深度，给策略优化提供实打实地依据 —— 比如发现内容对某 AI 模型的影响弱，就可以调整内容的结构或关键词，更贴合模型的抓取偏好。

了解了新榜智汇的功能，接下来就是具体的 GEO 实战策略，核心是 “用工具找问题、定方向、做落地、评效果”，一步一步来，不用贪多。

第一步，先做 GEO 初诊，用 Geo 速查工具摸清现状。

企业可以先列一批目标用户可能会问的核心问题，比如 To B 企业可能列 “某行业 ERP 系统怎么选”“某类型软件性价比高的品牌”，To C 企业可能列 “某产品使用技巧”“某品牌产品优缺点”，然后批量提交到速查工具里，看多个 AI 平台的回答里，自己品牌的出现频率、出现位置（是开头推荐还是中间提及）、提及的内容是正面还是中性。比如查完发现，10 个问题里只有 2 个提到自己品牌，还都是在末尾带过，那核心问题就明确了：品牌在 AI 回答里的能见度太低，需要重点提升核心问题的覆盖度。

第二步，用行业全景看板找机会、定对标。

知道自己的问题后，就去看板里看行业头部品牌是怎么做的 —— 比如头部品牌在哪些信源发布内容，这些信源的引用率怎么样；他们的内容重点是讲技术还是讲案例，哪些关键词常被 AI 抓取。同时看信源排行，找那些排名靠前、但自己还没合作或入驻的信源，比如某个行业垂直媒体的信源常被 AI 引用，那接下来就可以计划在这个媒体上发内容。另外，看美誉度排行榜，分析头部品牌为什么美誉度高，是内容里的用户案例多，还是技术解读专业，找到可以借鉴的点。

第三步，靠内容全流程辅助落地内容生产。

先根据工具识别的内容缺口，确定内容方向 —— 比如 AI 回答里常提到 “某产品的安全性设计”，但自己的内容里很少提，那就要补一篇详细的安全性设计解读；再比如发现竞品常做 “用户场景案例”，自己这类内容少，就可以策划几篇不同行业的用户使用案例。内容写完后，按照工具给的行业内容建议调整，比如关键词的密度、段落结构，然后发布到之前找好的高引用率信源上。发布后，用信源反查功能追踪，看这些内容有没有被 AI 引用，引用的速度怎么样 —— 如果发布一周还没被引用，可能是内容和信源的匹配度不够，下次可以换个信源试试。

第四步，用品牌订阅功能做动态调整。

把自己品牌和核心竞品都加入订阅，每天或每周看数据变化：比如自己补了安全性内容后，提到 “某产品安全” 的 AI 回答里，自己品牌的出现率有没有上升；竞品最近有没有新增高引用的内容，他们的美誉度有没有波动。如果发现竞品在某个新信源发了一篇内容后，能见度突然涨了，就可以研究下这个信源的特点，考虑要不要跟进。还有地域差异数据，如果发现华南地区的能见度一直低，就可以针对华南用户的需求，做一些本地化的内容，比如华南地区常见的使用场景案例。

第五步，靠 AI 模型影响力评估优化策略。

每隔一段时间（比如一个月），用这个功能评估一下自己的内容对主流 AI 模型的影响 —— 如果发现对 A 模型的影响提升了，但对 B 模型还是弱，就去分析 B 模型的抓取偏好，比如 B 模型更看重数据支撑，那下次做内容时就多加入行业数据、用户调研数据；如果发现技术类内容对模型的影响比案例类深，那接下来就可以多倾斜技术解读类的内容。

其实做 GEO 不是跟风调整 AI 平台策略，而是要靠工具把 “看不见的 AI 生成环境” 变成 “看得见的数据和可落地的动作”。新榜智汇的价值就在于，它把 GEO 需要的查、追、做、评都整合起来，让企业不用再零散找工具、凑数据，能聚焦在 “怎么通过内容和策略，真正提升在 AI 里的可见性和可信度” 上。

最后要提醒的是，GEO 不是一蹴而就的，需要持续优化 —— 比如 AI 工具的信源偏好会变，用户的问题方向会变，企业得跟着这些变化调整策略。而新榜智汇的实时数据和动态追踪功能，刚好能帮企业跟上这些变化，避免策略脱节。只要把工具用透，一步步落地，企业的 AI 平台策略调整就不会是 “瞎调”，而是能真正为品牌带来长期影响力的实战动作。

来源：行走江湖的橙子