摘要：“我们花了20年、上百亿把品牌做到行业第一。结果上周，我让实习生用Kimi、文心一言、通义千问问了一圈，发现用户问‘×××（集团名）是做什么的’，AI给出的答案五花八门：有的把五年前已经关停的业务排在第一；有的把我们子公司的产品写成竞品；更有甚者，把一条两年前

１、一个真实到尴尬的对话

上个月，某千亿级集团品牌总监在闭门会上向我吐槽：

“我们花了20年、上百亿把品牌做到行业第一。结果上周，我让实习生用Kimi、文心一言、通义千问问了一圈，发现用户问‘×××（集团名）是做什么的’，AI给出的答案五花八门：有的把五年前已经关停的业务排在第一；有的把我们子公司的产品写成竞品；更有甚者，把一条两年前的负面自媒体文章总结成‘官方回应’。”

全场哑然。

这不是段子，而是今天所有集团大品牌都面临的“生成式引擎盲区”——当消费者越来越少去官网、越来越少看广告，而是直接问AI时，你的品牌叙事权正在被算法随机改写。

２、GEO到底是什么？为什么它和SEO不是一回事

1. SEO是“爬虫抓取→排序展示”，GEO是“大模型训练→答案生成”。

2. SEO的目标是让官网在搜索结果里排第一；GEO的目标是让大模型在生成答案时，把你写成“标准答案”。

3. 搜索引擎只有10个蓝色链接，大模型一次就给出一个“唯一结论”。排名第十还能分点流量，结论错误就是100%的品牌伤害。

一句话：SEO是流量入口之争，GEO不仅是流量入口之争，更是品牌定义权之争。

３、集团大品牌的“三重脆弱性”

1. 业务复杂：多子公司、多产品线，模型极易混淆“谁是谁”。

2. 历史包袱：旧闻、旧业务、旧舆情在大模型里“长寿”得惊人。

3. 内部博弈：各业务线只盯自己KPI，没人对“集团品牌一致性”负责。

结果是：AI输出的品牌画像，往往由最耸动的历史碎片拼接而成，而非集团想传递的当下战略。

４、官网复活：不是“面子工程”，而是“数据主权”锚点

大模型训练有三类核心语料：公开网页、书籍论文、对话数据。其中“公开网页”权重最高，而官网又是公开网页里可信度Top 1的存在。

因此，官网复活必须做到三件事：

• 结构化：产品、案例、新闻全部用Schema.org标记，让大模型秒懂“谁是谁、谁属于谁”。

• 高频化：案例、技术白皮书、高管署名文章保持周更，把“时效性”卷到对手追不上。

• 证据链：每一句品牌主张，都配可溯源的PDF、视频、客户证言，形成“自证闭环”。

５、为什么国内AI平台不会给你做GEO

1. 利益冲突：平台如果既做大模型又帮客户优化答案，等同于“裁判员下场踢球”，公信力崩塌。

2. 技术黑箱：平台不可能向单一品牌开放参数、训练集和答案干预接口。

3. 合规风险：一旦平台为某品牌“定制答案”，就可能被质疑操纵舆论。

结论：GEO必须也只能由“第三方专业机构”操盘，且必须具备三项能力：

• 生成式引擎优化技术（Prompt Engineering、语料投喂、答案验证）

• 全域内容生产（新闻、白皮书、视频、播客）

• 危机公关与舆情对冲（负面答案实时监测、正向对冲内容秒级上线）

６、集团级GEO作战地图（可直接抄作业）

阶段1：品牌主权诊断（2周）

• 用200组Prompt覆盖所有主流大模型，输出《AI视角品牌体检报告》。

• 标记错误、缺失、过时信息，计算“品牌一致度得分”。

阶段2：官网+内容基建（4–6周）

• 官网Schema化改造，新增“集团品牌百科”二级域名。

• 建立“GEO内容中台”：子公司所有对外内容统一入库、统一打标签、统一投喂大模型。

阶段3：答案干预与占位（持续）

• 每日监测1000+关键词触发答案，负面2小时内生成对冲内容。

• 每月迭代Prompt库，确保新产品、新案例第一时间被大模型“学会”。

阶段4：集团内部治理（长期）

• 品牌中心设立“GEO作战室”，各业务线派内容BP轮值。

• 将“AI答案一致度”纳入子公司品牌KPI，与业务KPI并行考核。

７、预算测算与ROI

• 集团级GEO年度预算≈一次头部卫视黄金档广告费的1/3。

• 直接收益：官网自然流量提升40–120%，销售线索成本下降25%。

• 隐性收益：负面舆情减少70%，新品上市认知周期缩短一半。

写在最后：留给大品牌的时间窗口只有18个月

大模型每6个月迭代一次，语料一旦进入训练集，错误答案会在未来18个月内持续出现。今天不行动，意味着2026年的用户仍将看到你2023年的负面旧闻。

品牌主权之战，向来不是“做不做”，而是“谁先做对”。毕竟，在生成式AI时代，最大的风险不是AI太聪明，而是品牌人假装没看见。

作者：舒卫兵

来源：商界AI