上個月，一個做SaaS的朋友突然問我:"我們在Google排名挺好，但聽說現在用戶都在問ChatGPT了，這對品牌有影響嗎?"
這問題讓我想起一組數據:2024年，58.5%的Google搜索不再產生點擊。更夸張的是，71%的美國人現在用AI搜索來研究購買決策。這意味著什么?你的品牌在傳統搜索引擎排第一，但在AI眼里可能根本"不存在"。
這就是為什么GEO品牌監控正在成為企業的必修課。
一、AI搜索時代，品牌"消失"的真相
流量去哪兒了?
傳統搜索引擎會給你10個藍色鏈接，但AI搜索只給一個答案。當用戶問ChatGPT"推薦一個項目管理工具"，它可能直接回答"Notion比較適合小團隊"，壓根不會提你的產品。
這不是技術問題，是認知問題。AI模型的訓練數據決定了它"知道"哪些品牌。如果你的內容沒被AI抓取和理解，就等于在這個新渠道里"隱身"了。
根據Bain的研究，40-70%的用戶使用AI平臺進行產品研究。更關鍵的是，AI的回答通常只引用2-7個品牌來源。這意味著，要么你在這2-7個名額里，要么你出局。
GEO不是SEO的升級版
很多人以為GEO就是"AI版SEO"，但本質完全不同:
- SEO關注排名:你的目標是進前10名
- GEO關注答案占位:你的目標是成為AI推薦的那個答案
舉個例子:當用戶搜索"CRM軟件"，傳統SEO讓你的官網排第3;但當用戶問AI"初創公司該用什么CRM"，如果AI不提你，你的第3名毫無意義。
二、品牌監控的核心:AI是怎么"看"你的
這就需要工具來解決問題。我試用了一段時間AIBase的GEO品牌監控工具，發現它解決的其實是三個核心問題:
1. 可見性監控:你被AI提到了嗎?
工具會追蹤你的品牌在各大AI平臺（豆包、DeepSeek、通義千問、騰訊元寶、文心一言）的提及頻率。
比如你是做項目管理軟件的，工具會模擬用戶提問"推薦項目管理工具"，然后統計各AI平臺是否提到你，提到了多少次，排在第幾位。
這個數據叫曝光度，相當于AI時代的"市場份額"。如果曝光度只有15%，意味著每7次相關提問，AI只有1次提到你。
我看到一個真實案例:某工具在5個平臺的平均曝光度是36%，豆包平臺最高達到38%，但DeepSeek只有12%。這說明他們在豆包的內容布局做得不錯，但在DeepSeek的數據源覆蓋不夠。
2. 平臺占比:在哪個AI平臺被討論最多
不同AI平臺的數據源和用戶群不一樣。國內AI更多引用知乎、微信公眾號、百家號;ChatGPT更偏向英文權威媒體。
工具的平臺占比分析能告訴你:你的品牌在哪個平臺被提及最多。比如某品牌在騰訊元寶的提及次數占34%，在豆包占36%，但在DeepSeek只有18%。
這個數據的價值在于:你知道該在哪里加強內容投放。如果你在DeepSeek表現差，可能是因為DeepSeek引用的技術社區（如GitHub、Stack Overflow）上沒有你的內容。
3. 引用來源:AI從哪里"學"到你的
這是我覺得最有價值的功能。工具會告訴你:AI在回答問題時，引用了哪些網站的內容。
比如當AI推薦你的產品時，它可能引用了:
- 百家號上的評測文章（占比3.79%）
- 知乎上的用戶討論（占比1.94%）
- 手機搜狐網的新聞稿（占比1.46%）
這些數據直接指導你的內容策略:與其在自家博客發100篇文章，不如在AI"信任"的平臺上發10篇高質量內容。
三、競品分析:看懂對手在AI里的打法
工具的競品對手分析功能，能看到競品的曝光度和平臺分布。
我試著查了幾個母嬰品牌，發現某頭部品牌的數據是:
- 總提及次數:674次
- 曝光度:27%
- 主要平臺:豆包（35次）、騰訊元寶(33次)
而另一個競品只有25%的曝光度，但在文心一言上表現特別好。這說明他們可能專門針對文心一言做了內容優化（比如在百度百家號上大量發布）。
這種數據讓你不用瞎猜，直接看到競品的AI策略。
四、業務主題分析:用戶真正關心什么
傳統SEO看"關鍵詞"，但GEO要看"完整問題"。
工具的業務主題分析會識別出:用戶在AI上問了哪些跟你品牌相關的問題，哪些問題的曝光率最高。
比如某母嬰品牌的數據顯示:
- "兒童木制家具家裝效果好"（曝光度40%，提及210次）
- "兒童口腔護理品牌排行榜"（曝光度32%，提及149次）
這告訴你:用戶不是在問"哪個品牌好"，而是問"裝修效果"和"排行榜"。你的內容策略就應該圍繞這些具體場景來寫，而不是自說自話地介紹產品參數。
更有價值的是，工具會告訴你AI引用了哪些平臺的內容。比如"兒童木制家具"這個主題，AI主要引用了百家號（占比3.79%）和零克(占比1.94%)。那你就知道該去這些平臺布局內容。
五、實戰:如何用監控數據優化品牌
步驟1:建立基線
先查詢你的品牌在各AI平臺的現狀:
- 打開AIBase的企業品牌查詢功能
- 輸入品牌名和業務描述
- 選擇要監控的AI平臺（建議全選）
- 設置品牌相關問題（比如"推薦XX工具"）
一周后，你會得到基線數據:平均曝光度、各平臺提及次數、主要引用來源。
步驟2:找到薄弱平臺
看平臺占比分析，找出提及次數最少的平臺。
比如你在豆包表現很好（提及173次），但在DeepSeek只有71次。那就重點分析:DeepSeek主要引用哪些數據源?這些源上你有內容嗎?
步驟3:對標競品
用競品對手分析，看排名靠前的競品做了什么。
比如競品在某個AI平臺曝光度比你高10%，點開詳情看他們被引用的來源:可能是他們在某個垂直論壇很活躍，或者被某個權威媒體報道過。
步驟4:內容針對性布局
根據業務主題分析和引用來源數據，制定內容策略:
- 高曝光主題（如曝光率>40%） → 在主要引用平臺發布深度內容
- 低曝光但高價值主題 → 補足內容空白，搶占先機
比如你發現"產品對比"類問題曝光度高，但AI主要引用知乎討論。那你就該去知乎發布詳細的對比評測，而不是在官網發新聞稿。
步驟5:持續監控調整
每周檢查一次核心問題的AI回答。如果發現品牌消失或排名下降，立即分析:
- 競品發了新內容?
- 引用源數據過時?
- AI模型更新了?
六、三個容易踩的坑
坑1:只看曝光度，不看引用質量
高曝光度不等于好結果。如果AI頻繁提到你，但都是負面評價（比如"價格貴""售后差"），反而有害。
要結合AI話題問題功能，看AI在什么情境下提到你。如果都是"XX品牌有什么缺點"這種問題，說明你的負面內容需要處理。
坑2:盲目追求全平臺覆蓋
不同AI平臺用戶群不同。ToB企業重點盯住通義千問和文心一言（企業用戶多）;ToC產品關注豆包和騰訊元寶(年輕用戶多)。
根據你的目標用戶，聚焦2-3個核心平臺，而不是撒胡椒面。
坑3:忽視引用來源的權重
AI不是平等對待所有網站的。權威媒體（如36氪、虎嗅）的一篇報道，可能抵得上100篇自媒體軟文。
看AI引用來源數據，優先在高權重平臺發布內容。如果你發現AI從來不引用某個平臺，那就別在上面浪費時間了。
七、GEO監控的投入產出比
有人可能會問:這些監控有必要嗎?值得投入精力嗎?
看幾個數據:
- AI搜索引擎市場2024年是436億美元，預計2030年達到3790億，占總搜索量的62%
- GEO優化的ROI是每投入1美元獲得3.71美元回報
- GEO的轉化率比傳統SEO高4.4倍
更重要的是，這是趨勢。就像10年前不做SEO的企業現在很被動，今天不做GEO監控的品牌，3年后可能在AI搜索里"查無此人"。
品牌監控不是成本，是保險。它讓你知道:AI這個"全球最大的導購員"在推薦你，還是在推薦競品。
現在開始監控，還來得及。
工具鏈接: AIBase GEO品牌監控查詢工具 （https://geo.aibase.com/）
適合人群: ToB企業、品牌型公司、關注AI搜索流量的市場團隊
使用建議: 先免費查詢建立基線，然后根據數據制定3個月優化計劃，每周復盤調整
（舉報）