在SEO时代，搜索引擎会通过网页爬虫和关键词匹配来理解你的内容。

在GEO时代，生成引擎（如ChatGPT、Claude、Gemini）会依赖知识图谱（Knowledge Graph）来判断：

• 你是谁？

• 你在什么领域有专业权威？

• 你的信息是否可信且最新？

   

如果你的企业缺乏结构化的知识图谱，AI可能根本不会“记住”你，即使你在互联网上有大量内容。

简单来说，就是一个把你所有品牌信息、关联关系和证据数据化的结构化数据库。

它包含：

• 实体（Entity）：品牌名、创始人、产品、服务、行业等

• 属性（Attribute）：成立时间、主营业务、关键技术、资质荣誉等

• 关系（Relationship）**：谁创立、在哪里运营、服务哪些客户

• 证据（Evidence）**：新闻报道、白皮书、专利、案例等可验证内容

  
  

例：

• [品牌] —— 创始人 —— [人物] 

• [品牌] —— 产品 —— [产品A] 

• [品牌] —— 获奖 —— [奖项] 

生成引擎会不断从网页、API、数据库中抓取信息，并进行语义结构化。

它会：

1. 识别实体（你的品牌名/产品名）

2. 建立上下文关系（你与行业、技术、事件的关联）

3. 评估权威度（是否有多个可信来源证实）

4. 在回答中引用（当用户提问相关话题时）

   
   

如果你没有为品牌构建清晰的知识图谱，AI很可能用竞争对手的资料来填补空白。

① 明确核心实体

列出与你品牌相关的所有关键实体：

• 品牌名

•   创始团队

•   核心产品

•   重要事件

•   行业关键词

  
  

② 收集权威信息

优先使用权威来源发布信息：

• 新闻媒体（TechCrunch、36氪等）

• 官方机构（工商局、行业协会）

• 知识库（Wikipedia、行业百科）

   

这些信息会被AI更快识别与采信。

③ 结构化呈现

在官网、白皮书、新闻稿中使用结构化数据标记（Schema.org、JSON-LD）

在知识图谱工具（如Google Knowledge Graph、Wikidata）中录入信息。

④ 多渠道一致性

确保所有线上信息一致：

• 公司介绍

• 成立时间

• 核心团队名单

• 产品型号

  
  

不一致的信息会降低AI的信任度。

⑤ 持续更新

AI的记忆是动态的。

定期发布新闻稿、案例、研究报告，并更新已有知识图谱。

1.品牌名拼写不统一

 例：有时写成“ACME Ltd.”，有时写成“ACME Limited”

 AI会误以为是两个不同品牌。

2. 缺少证据链

没有权威媒体报道，信息缺乏验证性。

3. 只在私有渠道发布

只在微信公众号发文章，而没有在开放网络上发布，导致AI抓不到。

在GEO优化中，品牌知识图谱是让AI“记住你”的基础设施。

如果SEO是争取出现在第一页，GEO的知识图谱就是争取成为答案的一部分。

企业应该尽早布局，否则AI会把舞台让给那些提前准备好的竞争对手。