品牌營(yíng)銷從未像今天這樣依賴技術(shù)的深度，而GEO正成為決定企業(yè)能否在AI時(shí)代“被看見(jiàn)”的關(guān)鍵能力。
如果你是一家企業(yè)的市場(chǎng)負(fù)責(zé)人，最近可能正在被一種新型焦慮籠罩：潛在客戶不再去搜索引擎輸入關(guān)鍵詞，而是直接向AI提問(wèn)。
更令人不安的是，AI給出的答案可能與事實(shí)完全相反。
“你們的新車型有藍(lán)色可選嗎？”
“沒(méi)有。”
——這是某知名汽車品牌真實(shí)遭遇的AI回答。而實(shí)際上，藍(lán)色正是該車型的主打色之一。
問(wèn)題出在哪里？答案不在企業(yè)的官網(wǎng)，也不在廣告投放策略中，而是隱藏在AI大模型的“認(rèn)知”層面。
01 信息權(quán)力重構(gòu)，品牌面臨“AI失語(yǔ)癥”
生成式AI的普及正在悄然改變用戶獲取信息的方式。傳統(tǒng)的“搜索—點(diǎn)擊—瀏覽”鏈路正在被“提問(wèn)—回答”的直接交互所取代。
AI不再是單純的工具，而是成為信息分發(fā)的“總調(diào)度員”。
這意味著：如果AI對(duì)你的品牌缺乏準(zhǔn)確認(rèn)知，或存在明顯偏差，那么企業(yè)在營(yíng)銷上的所有投入都可能瞬間歸零。
更嚴(yán)峻的是，一旦錯(cuò)誤信息被AI捕獲并固化，糾正成本極高。這不是修改一個(gè)網(wǎng)頁(yè)那么簡(jiǎn)單，而是修正一個(gè)模型的“認(rèn)知結(jié)構(gòu)”。
“我們服務(wù)的多家企業(yè)都面臨同樣困境：明明官網(wǎng)信息準(zhǔn)確、媒體曝光充分，卻在AI世界里完全‘失聲’。”代碼板塊（北京）科技有限公司GEO業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人指出。
“傳統(tǒng)SEO在AI時(shí)代已經(jīng)失效，企業(yè)需要的是系統(tǒng)性優(yōu)化AI認(rèn)知的能力。”
02 GEO：不只是一項(xiàng)服務(wù)，而是一套完整的AI認(rèn)知工程
面對(duì)這一系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，代碼板塊推出了名為 GEO（生成式引擎優(yōu)化） 的解決方案。
這并非簡(jiǎn)單的“內(nèi)容搬運(yùn)”或“關(guān)鍵詞堆砌”，而是基于對(duì)AI信息處理機(jī)制的深度理解，進(jìn)行的系統(tǒng)性“認(rèn)知糾偏”與“知識(shí)重建”。
這套系統(tǒng)的核心能力建立在三個(gè)技術(shù)縱深之上：
第一，精準(zhǔn)溯源與可信重建能力
通過(guò)自研的數(shù)據(jù)流追蹤與語(yǔ)義分析技術(shù)，代碼板塊能夠精準(zhǔn)定位導(dǎo)致AI錯(cuò)誤認(rèn)知的劣質(zhì)數(shù)據(jù)源。
在此基礎(chǔ)上，以企業(yè)官方、權(quán)威信源的結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行替代與增強(qiáng)，從根本上修正AI的知識(shí)基礎(chǔ)。
第二，知識(shí)邏輯適配與推理引導(dǎo)技術(shù)
團(tuán)隊(duì)深入研究不同大模型的算法特性和知識(shí)組織偏好，構(gòu)建匹配的知識(shí)表達(dá)框架。
獨(dú)有的 “可控推理引導(dǎo)”技術(shù)，可協(xié)調(diào)大模型的生成邏輯與企業(yè)營(yíng)銷目標(biāo)，讓核心信息更易被AI準(zhǔn)確采納與傳播。
第三，工程化閉環(huán)與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)體系
將優(yōu)化流程標(biāo)準(zhǔn)化為 “診斷—優(yōu)化—執(zhí)行—監(jiān)測(cè)” 的完整閉環(huán)。
通過(guò)自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)超10萬(wàn)媒體及AI通道的精準(zhǔn)分發(fā)，并通過(guò)可視化看板實(shí)時(shí)反饋曝光量、回答準(zhǔn)確率等核心指標(biāo)。
03 實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證：一周時(shí)間，讓AI“改口”
上述汽車品牌的案例，成為檢驗(yàn)GEO能力的最佳試金石。
代碼板塊團(tuán)隊(duì)接手后，迅速啟動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)流程：
第一天：通過(guò)信息流追溯技術(shù)，精準(zhǔn)鎖定導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)論的數(shù)據(jù)源頭；
第三天：基于企業(yè)官方資料構(gòu)建高可信度知識(shí)單元，特別強(qiáng)化顏色配置、性能參數(shù)等關(guān)鍵信息；
第五天：利用智能投放系統(tǒng)，將修正后的信息精準(zhǔn)注入大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)更新通道；
第七天：復(fù)測(cè)顯示，所有主流大模型對(duì)該問(wèn)題的回答準(zhǔn)確率達(dá)到 100% ，錯(cuò)誤信息被徹底清除。
從“沒(méi)有藍(lán)色”到“藍(lán)色是主打色”，AI的認(rèn)知被系統(tǒng)性扭轉(zhuǎn)。
品牌在AI交互界面的話語(yǔ)權(quán)得以恢復(fù)，咨詢線索的準(zhǔn)確性與轉(zhuǎn)化率同步回升。
04 全棧自研技術(shù)，是GEO服務(wù)的硬核底氣
代碼板塊能做到這一點(diǎn)，并非偶然。
其團(tuán)隊(duì)核心成員均來(lái)自數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式系統(tǒng)等前沿領(lǐng)域，擁有從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)到智能分析、模型構(gòu)建的 全鏈路自主技術(shù)棧。
無(wú)論是基于OpenResty的高效采集框架、Kafka驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)處理管道，還是多元存儲(chǔ)方案與可控推理引導(dǎo)技術(shù)，都構(gòu)成了GEO服務(wù)高效、精準(zhǔn)、可擴(kuò)展的底層支撐。
“我們做的不是依賴外部黑箱的‘調(diào)參’，而是基于自主技術(shù)體系的深度干預(yù)。”技術(shù)負(fù)責(zé)人強(qiáng)調(diào)。
“這種全棧自研的能力，讓我們能夠真正理解數(shù)據(jù)在AI系統(tǒng)中的流動(dòng)與轉(zhuǎn)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的認(rèn)知優(yōu)化。”
05 在AI時(shí)代，話語(yǔ)權(quán)屬于“被正確理解”的品牌
AI帶來(lái)的不僅僅是渠道遷移，更是信息權(quán)力的重構(gòu)。
未來(lái)品牌競(jìng)爭(zhēng)的勝負(fù)手，將很大程度上取決于企業(yè)信息在“模型大腦”中的占位與清晰度。
代碼板塊的GEO解決方案，已成功應(yīng)用于汽車、金融、零售等多個(gè)對(duì)信息準(zhǔn)確性要求極高的領(lǐng)域。每一次優(yōu)化，都是一次對(duì)AI信息生態(tài)的“撥亂反正”。
如果你的品牌也面臨“AI說(shuō)不清你是誰(shuí)”的困境，或許該思考：是否該擁有一把能打開(kāi)AI認(rèn)知大門的鑰匙？
在AI重塑規(guī)則的時(shí)代，與技術(shù)縱深者同行，才有可能在新戰(zhàn)場(chǎng)上建立可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
行動(dòng)，就是最好的答案。
