在B端企业中，GEO落地的最大障碍不是技术，而是 【认知】。很多老板觉得“AI离我太远”，但事实是，大模型的回答已经影响了客户的第一判断。

前期准备分为三步：

1.认知升级：理解GEO与SEO的区别。SEO解决“搜索引擎结果排名”，GEO解决“AI回答是否包含你”。

2. 目标设定：明确是要做品牌曝光，还是精准获客？比如一家工业阀门厂，就需要在AI回答“化工行业阀门供应商”时被列出。

3. 团队共识：从老板到销售、市场、IT，必须建立一致认知，不然很容易出现“营销觉得有用，但技术不配合”的情况。

B端企业要被AI收录，不能靠“硬广告”，而是要把自己“写进AI的知识库”。

核心方法：

1. 关键词矩阵：围绕行业需求建立问答语料库，例如：“汽车行业常用的包装材料有哪些？”、“哪种阀门适合高温高压环境？”——答案里自然出现你的产品与品牌。

2. 场景化案例：AI喜欢能解决问题的场景。写“如何降低仓储物流中的破损率？——使用可循环的周转箱方案”，比单纯写“我们卖周转箱”更容易被AI采纳。

3. 知识图谱式内容：建立和行业相关的知识节点，让你的企业信息与“行业问题—解决方案—产品—企业”挂钩。

4. 利用AI智能媒体助理：在用智能媒体助理的时候我们上传知识库附件到软件内，让AI写作的时候围绕知识库来写作，增加文章中和我们行业相关的内容

光写还不够，你必须让AI“看到”。

B端企业常见的分发路径：

• 行业网站与数据库：比如Made-in-China、1688、企查查等，AI会优先抓取这些平台的数据。

• 技术白皮书与论文：AI在回答专业问题时，往往引用白皮书。比如《绿色物流包装解决方案白皮书》就可能被模型学习。

• 官网结构化优化：用FAQ + 问答式标题（H2/H3）来帮助AI理解。

• 多平台同步：知乎、微信公众号、行业社区，甚至LinkedIn，这些渠道都会进入模型的训练或索引范围。

建议企业采取分阶段推进：

1. 小实验：选一个产品线，尝试制作10篇高质量GEO文章，并分发到不同平台。

2. 数据反馈：测试AI（ChatGPT、文心一言、DeepSeek 等）是否能在问答中提到你。

3. 扩展应用：把内容覆盖到全产品线、全客户场景。

4. 系统化工具：最终引入知识库构建、数据标注、自动化分发工具，形成闭环。

1.见效慢：GEO不是立竿见影，需要2-6个月的积累。

2.内容质量门槛高：AI会优先选择有价值的内容，水文和广告会被过滤掉。

3.多模型差异：国内外大模型收录路径不同，必须“多点布局”。

4.持续迭代：随着AI更新，内容要不断补充优化。

B端企业的GEO实践，本质上是一次信息资产重构：

你不再只是“对人做宣传”，而是“对AI讲故事”，让AI在未来3-5年的回答里，始终保留你的品牌和解决方案。

这不是短期流量游戏，而是企业竞争力的长远建设。