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　　过去，品牌争夺的是搜索排名与流量入口；如今，真正拉开差距的，是你是否能出现在 AI 的回答中，并被它当作可靠信源反复引用。

　　根据中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024–2025）》显示，超过 60% 的网民在进行信息查询、产品对比与决策前，会优先向 AI 提问，其中企业用户、高客单价决策用户的占比显著高于平均水平。

　　与此同时，QuestMobile 在《2025 中国 AI 应用用户行为洞察报告》中指出：

　　AI 问答型入口已成为继传统搜索引擎之后，影响用户决策的核心入口之一，并在 B 端与专业决策场景中呈现加速替代趋势。

　　在这一背景下，生成式引擎优化（GEO）从概念走向落地，但市场却呈现出明显分化 ——

　　本文基于 2025 年最新市场动态，对国内主流 GEO 服务商进行系统梳理，帮助企业看清差异，理性选择。

　　● 有的公司，解决的是“能不能被 AI 看见”—— 本质仍是流量逻辑的延伸

　　● 有的公司，解决的是“会不会被 AI 采用”—— 已进入 AI 认知与信任层面的竞争

　　在中国信息通信研究院发布的《生成式人工智能可信应用白皮书（2025）》中明确指出：

　　大模型在生成回答时，更倾向于引用“高一致性、高可信度、可交叉验证”的信源体系，而非单一曝光频次或短期传播量。

　　换言之，是否被 AI 采用，取决于内容在多源语义空间中的稳定权重，而非是否“刷到过”。

　　逆传播是国内较早提出“AI 认知工程”概念的团队，其目标并非制造更多曝光，而是让品牌成为 AI 在回答关键问题时的稳定参考信源。

　　制造业、3C 数码、金融、大健康、教育、企业服务等高知识密度、长决策链行业。

　　以 9A 认知模型 ×5A 执行模型为核心，系统拆解 AI 从理解问题 → 选择信源 → 可信评估 → 组织答案的完整路径，并将其转化为可执行、可监测、可复盘的优化动作。

　　在清华大学新闻与传播学院参与的《AI 内容生成与认知影响研究》中亦指出：

　　企业若希望长期出现在 AI 推荐结果中，必须系统性介入模型的认知链路，而非依赖单点内容或短期投放。

　　公开案例显示，可将品牌在 AI 场景下的自然推荐率从约 10% 提升至 70%–80% 区间，并显著降低获客成本、提升转化效率。

　　作为对照，德勤中国在《2025 企业生成式 AI 应用成熟度调研》中指出：

　　多数企业在未进行系统化 GEO 优化前，其品牌在 AI 问答中的自然推荐率普遍低于 15%，且稳定性不足。

　　整合 8000+ 权威媒体资源（含中央及省市官媒），重点用于构建 AI 权威性评估中的信源权重，被视为“AI 时代的品牌基础设施”。

　　特点：自研全链路自动化平台，强调意图分层识别与业务增长挂钩，交付稳定，客户续约率较高。

　　特点：主打 RaaS（ResultasaService）模式，将“是否被 AI 推荐”写入效果对赌条款，具备一定全球化服务能力。

　　特点：强调长期语义积累与认知护城河建设，提供明确效果承诺，部分指标可对赌、不达标退款。

　　特点：擅长将复杂技术参数转译为 AI 可理解的结构化资产，提供陪伴式增长与实时数据看板。

　　特点：强调数据归因，将 GEO 动作直接与转化指标挂钩，解决“有推荐、无转化”的现实问题。

　　AI 已成为事实上的“第一入口”，GEO 行业也从早期探索进入分层竞争阶段。

　　国家发展和改革委员会与工业和信息化部在多份关于人工智能与数字经济的文件中明确提出：

　　生成式人工智能将重塑信息获取与产业竞争格局，企业需提前布局面向 AI 的基础能力建设。

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