
让你的品牌
被 AI 优先推荐
当用户向 DeepSeek、豆包、Kimi 提问"哪个品牌最好"时——
你的品牌是出现在 AI 的答案里,还是被遗忘在数据之外?
光禾AI,为品牌构建 AI 时代的数字信源基础设施。
我们服务过的企业客户
覆盖通信服务、医疗健康、工业制造、消费电子等行业,帮助不同类型企业建立 AI 时代的品牌可见度。







AI 搜索正在重构流量入口
截至 2026 年中,中国 AI 搜索用户规模近 7 亿,超七成消费决策者在购买前会直接向 AI 助手提问。
| 对比维度 | 传统搜索时代 (SEO) | AI 搜索时代 (GEO) |
|---|---|---|
| 用户行为 | 输入关键词 → 翻页找结果 → 逐个点击 | 自然语言提问 → AI 直接给出答案 + 品牌推荐 |
| 核心逻辑 | "让用户搜到你" | "让 AI 推荐你" |
| 流量分发 | 排名决定流量,前3名拿走60%+点击 | AI 引用决定曝光,品牌成为答案本身 |
| 优化对象 | 关键词密度、外链、meta标签 | 语义体系、结构化数据、信源权威度 |
| 效果周期 | 3-6个月见效,波动大 | 2-4个月基础布局完成,长期复利积累 |
| 用户信任 | 用户自行判断网页可信度 | AI 交叉验证信源,权威品牌天然占优 |
生成式引擎优化(GEO)
GEO 全称 Generative Engine Optimization,是 AI 大模型普及后催生的全新数字营销赛道,核心解决"AI 回答用户问题时是否会推荐你的品牌"。
AI 语料覆盖与语义建设
在 AI 可抓取的内容生态中建立品牌语料库,确保品牌信息以 AI 可理解的结构化方式存在。
可信信源布局
在权威第三方平台铺设统一、准确的品牌信息,通过多平台交叉认证提升 AI 采信权重。
品牌知识图谱构建
梳理品牌实体、属性、关联关系,帮助 AI 建立清晰的品牌认知网络,提升关联场景推荐概率。
结构化内容与可引用性优化
按照 AI 语义理解偏好,创作结构化、高可信度的内容,让 AI 更容易引用品牌信息。
RAG 检索增强优化
针对向量召回与重排序逻辑优化品牌内容分发策略,提升在 RAG 架构下的被检索概率。
效果监测与持续迭代
持续追踪 AI 回答结果变化,定期输出数据报告,基于归因分析动态调整优化策略。
五步构建品牌 AI 信源体系
- 1
AI 可见度诊断
扫描品牌在豆包、DeepSeek、Kimi、文心一言等主流 AI 平台的当前曝光情况,检测提及率、推荐排名、信息准确率、情感倾向。
- 2
品牌知识库搭建
构建结构化品牌知识体系,涵盖品牌信息、产品参数、服务方案、差异化优势、常见问题等,适配 AI 信息读取逻辑。
- 3
多平台信源布局
在官方网站、行业媒体、百科平台、垂直社区等权威渠道铺设统一品牌信息,形成多平台交叉认证矩阵。
- 4
语义内容深度优化
基于用户真实提问场景,创作结构化高可信度内容,使其对齐 AI 语义理解逻辑,提升被引用概率。
- 5
效果追踪与持续迭代
每日高频监测、全流程数据透明,基于归因分析动态调整优化策略,确保品牌 AI 曝光持续稳定。
他们已经在 AI 时代抢占先机
以下为脱敏后的真实效果数据,完整案例请查看案例页面。

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