上个月，一个做SaaS的朋友突然问我:"我们在Google排名挺好，但听说现在用户都在问ChatGPT了，这对品牌有影响吗?"

这问题让我想起一组数据:2024年， 58.5%的Google搜索不再产生点击。更夸张的是，71%的美国人现在用AI搜索来研究购买决策。这意味着什么?你的品牌在传统搜索引擎排 第一，但在AI眼里可能根本"不存在"。

这就是为什么GEO品牌监控正在成为企业的必修课。

一、AI搜索时代，品牌"消失"的真相

流量去哪儿了?

传统搜索引擎会给你10个蓝色链接，但AI搜索只给一个答案。当用户问ChatGPT"推荐一个项目管理工具"，它可能直接回答"Notion比较适合小团队"，压根不会提你的产品。

这不是技术问题，是认知问题。AI模型的训练数据决定了它"知道"哪些品牌。如果你的内容没被AI抓取和理解，就等于在这个新渠道里"隐身"了。

根据Bain的研究， 40-70%的用户使用AI平台进行产品研究。更关键的是，AI的回答通常只引用2-7个品牌来源。这意味着，要么你在这2-7个名额里，要么你出局。

GEO不是SEO的升级版

很多人以为GEO就是"AI版SEO"，但本质完全不同:

SEO关注排名:你的目标是进前10名

GEO关注答案占位:你的目标是成为AI推荐的那个答案

举个例子:当用户搜索"CRM软件"，传统SEO让你的官网排第3;但当用户问AI"初创公司该用什么CRM"，如果AI不提你，你的第3名毫无意义。

二、品牌监控的核心:AI是怎么"看"你的

这就需要工具来解决问题。我试用了一段时间AIBase的GEO品牌监控工具，发现它解决的其实是三个核心问题:

1. 可见性监控:你被AI提到了吗?

工具会追踪你的品牌在各大AI平台（豆包、DeepSeek、通义千问、腾讯元宝、文心一言）的提及频率。

比如你是做项目管理软件的，工具会模拟用户提问"推荐项目管理工具"，然后统计各AI平台是否提到你，提到了多少次，排在第几位。

这个数据叫 曝光度，相当于AI时代的"市场份额"。如果曝光度只有15%，意味着每7次相关提问，AI只有1次提到你。

我看到一个真实案例:某工具在5个平台的平均曝光度是36%，豆包平台 最高达到38%，但DeepSeek只有12%。这说明他们在豆包的内容布局做得不错，但在DeepSeek的数据源覆盖不够。

2. 平台占比:在哪个AI平台被讨论最多

不同AI平台的数据源和用户群不一样。国内AI更多引用知乎、微信公众号、百家号;ChatGPT更偏向英文 权威媒体。

工具的 平台占比分析能告诉你:你的品牌在哪个平台被提及最多。比如某品牌在腾讯元宝的提及次数占34%，在豆包占36%，但在DeepSeek只有18%。

这个数据的价值在于:你知道该在哪里加强内容投放。如果你在DeepSeek表现差，可能是因为DeepSeek引用的技术社区（如GitHub、Stack Overflow）上没有你的内容。

3. 引用来源:AI从哪里"学"到你的

这是我觉得最有价值的功能。工具会告诉你:AI在回答问题时，引用了哪些网站的内容。

比如当AI推荐你的产品时，它可能引用了:

百家号上的评测文章（占比3.79%）

知乎上的用户讨论（占比1.94%）

手机搜狐网的新闻稿（占比1.46%）

这些数据直接指导你的内容策略:与其在自家博客发100篇文章，不如在AI"信任"的平台上发10篇高质量内容。

三、竞品分析:看懂对手在AI里的打法

工具的 竞品对手分析功能，能看到竞品的曝光度和平台分布。

我试着查了几个母婴品牌，发现某头部品牌的数据是:

总提及次数:674次

曝光度:27%

主要平台:豆包（35次）、腾讯元宝(33次)

而另一个竞品只有25%的曝光度，但在文心一言上表现特别好。这说明他们可能专门针对文心一言做了内容优化（比如在百度百家号上大量发布）。

这种数据让你不用瞎猜，直接看到竞品的AI策略。

四、业务主题分析:用户真正关心什么

传统SEO看"关键词"，但GEO要看"完整问题"。

比如某母婴品牌的数据显示:

"儿童木制家具家装效果好"（曝光度40%，提及210次）

"儿童口腔护理品牌排行榜"（曝光度32%，提及149次）

这告诉你:用户不是在问"哪个品牌好"，而是问"装修效果"和"排行榜"。你的内容策略就应该围绕这些具体场景来写，而不是自说自话地介绍产品参数。

更有价值的是，工具会告诉你 AI引用了哪些平台的内容。比如"儿童木制家具"这个主题，AI主要引用了百家号（占比3.79%）和零克(占比1.94%)。那你就知道该去这些平台布局内容。

五、实战:如何用监控数据优化品牌

步骤1:建立基线

先查询你的品牌在各AI平台的现状:

打开AIBase的企业品牌查询功能

输入品牌名和业务描述

选择要监控的AI平台（建议全选）

设置品牌相关问题（比如"推荐XX工具"）

一周后，你会得到基线数据:平均曝光度、各平台提及次数、主要引用来源。

步骤2:找到薄弱平台

看 平台占比分析，找出提及次数最少的平台。

比如你在豆包表现很好（提及173次），但在DeepSeek只有71次。那就重点分析:DeepSeek主要引用哪些数据源?这些源上你有内容吗?

步骤3:对标竞品

用 竞品对手分析，看排名靠前的竞品做了什么。

比如竞品在某个AI平台曝光度比你高10%，点开详情看他们被引用的来源:可能是他们在某个垂直论坛很活跃，或者被某个 权威媒体报道过。

步骤4:内容针对性布局

根据 业务主题分析和 引用来源数据，制定内容策略:

高曝光主题（如曝光率>40%） → 在主要引用平台发布深度内容

低曝光但高价值主题 → 补足内容空白，抢占先机

比如你发现"产品对比"类问题曝光度高，但AI主要引用知乎讨论。那你就该去知乎发布详细的对比评测，而不是在官网发新闻稿。

步骤5:持续监控调整

每周检查一次核心问题的AI回答。如果发现品牌消失或排名下降，立即分析:

竞品发了新内容?

引用源数据过时?

AI模型更新了?

六、三个容易踩的坑

坑1:只看曝光度，不看引用质量

高曝光度不等于好结果。如果AI频繁提到你，但都是负面评价（比如"价格贵""售后差"），反而有害。

要结合 AI话题问题功能，看AI在什么情境下提到你。如果都是"XX品牌有什么缺点"这种问题，说明你的负面内容需要处理。

坑2:盲目追求全平台覆盖

不同AI平台用户群不同。ToB企业重点盯住通义千问和文心一言（企业用户多）;ToC产品关注豆包和腾讯元宝(年轻用户多)。

根据你的目标用户，聚焦2-3个核心平台，而不是撒胡椒面。

坑3:忽视引用来源的权重

AI不是平等对待所有网站的。 权威媒体（如36氪、虎嗅）的一篇报道，可能抵得上100篇自媒体软文。

看 AI引用来源数据，优先在高权重平台发布内容。如果你发现AI从来不引用某个平台，那就别在上面浪费时间了。

七、GEO监控的投入产出比

有人可能会问:这些监控有必要吗?值得投入精力吗?

看几个数据:

AI搜索引擎市场2024年是436亿美元，预计2030年达到3790亿，占总搜索量的62%

GEO优化的ROI是 每投入1美元获得3.71美元回报

GEO的转化率比传统SEO高4.4倍

更重要的是，这是趋势。就像10年前不做SEO的企业现在很被动，今天不做GEO监控的品牌，3年后可能在AI搜索里"查无此人"。

品牌监控不是成本，是保险。它让你知道:AI这个"全球 最大的导购员"在推荐你，还是在推荐竞品。

现在开始监控，还来得及。

工具链接: AIBase GEO品牌监控查询工具 （https://geo.aibase.com/）