【即搜AI】转载“六脉神剑”第一式：GEO监测，品牌从此出发，据此前行

在AI驱动的搜索与内容分发生态中，“AI引用”正在逐渐取代传统排名，成为影响流量和用户心智的关键入口。

上篇，X博士发布的重磅文章中清晰地指出了AI应用行业的发展趋势，预见了AI搜索将如何重塑市场格局，并为品牌指明了制胜未来的破局之路——GEO“六脉神剑”。

现在，实战篇来了！X博士将结合 Xsignal平台的xGEO数据库，用独家的数据案例，逐一解码“六脉神剑”的每一式。

今天，就让我们亮出第一式——GEO监测。在AI的战场上，如何才能知己知彼？我们将从宏观行业到微观竞争，从对象排名到平台动态，构建多维人工智能应用监测体系，为企业在人工智能应用领域的战略规划、竞争对手分析及市场布局提供数据与洞察支持。

GEO监测是什么？

GEO监测是一套面向生成式AI搜索场景的全新观测体系，通过结构化提示方式，对AI模型回答中的品牌提及进行持续追踪，旨在帮助品牌洞察AI世界中的可见性与竞争力。它用于追踪品牌在AI答案中的曝光、信任、来源与传播路径，既关注行业整体演进趋势，也聚焦单一品牌在多模型、多场景下的呈现，为品牌在生成式时代的优化与决策提供数据驱动的支持。

GEO监测的核心逻辑

1. 监测从是否“被点击”转向是否“被引用”：GEO监测关注的不是网站排名，而是品牌内容是否被AI引用，以及在AI回答中出现的位置和频率。

2. 围绕AI搜索流量的来源和去向进行监测：一方面，识别模型在生成答案时主要引用哪些平台与内容来源，帮助品牌了解AI的认知基础；另一方面，分析品牌内容被引用到哪些问题场景、出现在何种上下文，以及与竞争对手相比的可见度差异。这种双向监测既揭示了流量的来源结构，也洞察了品牌在AI语境中的分发路径与竞争位置。

3. 强调多模型、多场景可见性：GEO监测不仅局限于某个单一搜索引擎，而是跨豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi等多个生成式AI平台，形成全局视角。

GEO监测哪些方面？

Trend：用户趋势

追踪AI搜索平台用户的规模变化与行为动向，描绘AI搜索生态的流量全貌。通过AI大盘以及AI搜索行业的用户总量与增长曲线，结合AI搜索流量在行业内的来源和去向，帮助品牌了解行业内AI搜索应用的总体趋势与机会窗口，帮助品牌判断“是不是该入场”。

Visibility：品牌可见度

品牌可见度是GEO监测体系中最核心、最具战略意义的指标。它不仅衡量品牌在AI搜索平台中被提及的次数，更关注品牌在整个AI生态中的整体知名度与影响力。通过对品牌在AI生成答案中不同提及次序的占比和表现进行系统评估，GEO监测能够精准刻画品牌在用户心智中的“可见度地图”。

Emotion：品牌AI情感度

品牌AI情感度是衡量品牌在AI生态中影响力与声誉的关键指标。通过持续追踪AI对品牌的推荐倾向、情感态度及其趋势变化，GEO能够动态监测品牌在AI世界的“信任度曲线”。同时，通过分解不同大模型生成的答案，企业可以洞察各模型间对品牌信任度的差异，从而找到最具效率的切入点，实现资源最优配置。

Source：引用来源

引用来源是GEO监测中不可或缺的核心指标，用于追踪AI生成答案的“信息源头”。通过监测AI在回答品牌相关问题时所引用的内容来源，品牌可以洞察AI的认知基础，从而明确应该在哪些平台、渠道或媒体重点布局内容。

GEO监测非做不可么？

品牌通过GEO监测可以获得：

1. 把握行业AI流量竞争格局，发现“心智缺口”

GEO监测不仅关注单一品牌，还可追踪细分行业内AI引用率的大盘表现：

·用户在AI搜索中的行为趋势

·行业Top提及品牌与竞争排名

·关键问题场景下的品牌内容引用率对比

案例：在咖啡饮品行业，通过GEO监测发现“0糖饮品”场景下，品牌C的提及率落后于主要竞品星巴克和瑞幸，调整话术并结构化产品信息后，对应Prompt下的提及率半年内提升2.2倍。

2. 揭示AI引用偏好，优化投放与内容布局

AI模型在构建答案时会对不同平台和来源有“偏好”，GEO监测帮助品牌识别：

·哪些平台更容易被AI引用

·哪种类型的内容更受青睐

·哪些问题场景中品牌存在可见度缺口

案例：运动鞋品牌B通过监测发现，AI在回答“马拉松跑鞋推荐”时偏好知乎和公众号测评而非电商页面，因此调整策略，投入知乎内容创作，最终在DeepSeek的“首屏提及率”从12%提升到38%。

现在不启动GEO监测，你将面临：

1. 无法验证内容策略有效性，导致资源投放低效

即便投入大量内容生产，如果缺乏GEO监测，品牌无法知道：

·哪些内容在AI答案中被高频引用？

·哪些关键词的提及率和推荐度最高？

·哪些平台和模型更青睐自身内容？

结果就是资源分配失衡，高质量内容可能被“埋没”，而低效策略仍在持续投入，导致投放回报率下降。

2. 无法量化心智竞争格局，容易被“弯道超车”

在AI搜索中，用户更信任AI生成的答案而非广告。没有GEO监测，品牌就无法了解：

·我的品牌在核心问题场景下的可见度如何？

·我的竞争对手被哪些AI优先推荐？

·哪些平台和来源正在主导该行业的AI回答？

一旦错过核心场景的可见度窗口，品牌可能在用户心智中被边缘化，被更早布局GEO的竞争者超越。

3. 无法管控AI生成舆论，品牌声誉风险加剧

在AI生成内容快速渗透的时代，用户越来越依赖AI答案形成对品牌的第一印象。没有GEO监测，品牌就无法了解：

·AI在回答中是否引用了关于我的不准确信息？

·哪些负面或过时内容正在被AI持续传播？

·哪些核心来源正在影响用户对我品牌的认知？

如果缺乏对AI引用和生成答案的监测，品牌可能在不知情的情况下陷入“负面心智”，虚假信息难以及时纠偏，甚至在危机公关爆发前失去最佳应对窗口。

GEO监测案例

案例A｜AI提及率的竞争格局监测——婴儿奶粉行业

不同的AI搜索平台就是不同的认知世界，品牌在不同的平台中被提及排位差异巨大 。解决方案是多平台运营，持续运营，基于数据精准运营。

一、研究背景

以2025年6月婴儿奶粉行业为例，通过分析飞鹤、美素佳儿、爱他美等主流品牌在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi四大AI搜索平台的提及率表现，以突出其在解读AI语境下的品牌存在感与竞争格局上的价值。

二、数据范围

时间范围：2025.06.01-2025.06.26平台范围：国内四款头部大模型（DeepSeek、豆包、元宝、Kimi）

三、核心洞察

1. AI提及率揭示了品牌在AI内容生态中的“存在感”，不同平台间存在差异

案例显示，皇家美素佳儿在 DeepSeek（60.6%） 与腾讯元宝（64.7%）中提及率均居首位，显著高于同类品牌，表明其在这两大平台中已构建起稳固的模型认知优势，具备高度“AI存在感”。然而，其提及率在豆包中仅排名第5，在Kimi中更降至第13，显示出品牌在不同模型中被提及的概率存在明显差异。

这说明了：AI提及率不仅衡量品牌“是否被记住”，更揭示其在AI内容生态中“在哪些平台被更多提及”。 若品牌在关键模型中的“存在感”不足，将直接影响其在AI搜索场景中的被推荐概率与用户可见性。

a2奶粉同样也是典型代表之一，其在DeepSeek中“存在感”极强（排名第2），但在其他模型中几乎“隐身”。进一步说明了单一平台强势并不代表全平台均衡认知，提示品牌一方面需要保持对多平台品牌AI可见度的监测，另一方面需避免“单平台依赖”带来的内容孤岛风险。

2. 揭示不同平台的行业竞争格局，识别真实竞争对手

除了揭示单一品牌的“存在感”，AI提及率还可作为竞争格局分析的重要依据，帮助品牌识别在不同平台中的“实际对手”。

以飞鹤为例，在DeepSeek（25.6%）和腾讯元宝（39.1%）中，其提及率明显低于皇家美素佳儿（分别为60.6%和64.7%），需视其为核心对手；而在豆包（47.3%）和 Kimi（58.0%）中，飞鹤排名第一，主要对手则是爱他美、美赞臣等提及率相近品牌。

意义在于：不同平台的竞品格局不同，品牌需因地制宜制定GEO策略，在强对手平台提升存在感，在主导平台巩固领先地位。

案例B｜AI提及率分布监测——婴儿奶粉行业

一、案例背景

以2025年6月婴儿奶粉行业为例，通过深度剖析飞鹤、美素佳儿、爱他美等品牌在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi四大AI搜索平台不同提及位置的提及率表现，旨在更加清晰地了解品牌在不同平台中的话语权格局。

二、核心洞察

1. 自我审视：高提及≠高优先度，品牌应关注“提及层级结构”

品牌在某AI搜索平台的总提及率可能居高，但若主要集中在2nd / 3rd位甚至更后的位置，说明模型并未将其视作优先推荐的答案。以本案例为例，飞鹤在Kimi平台的总提及率排名第一，但1st提及率仅排在第三和第一名的a2存在接近一倍的差距，说明飞鹤可能只是被“顺带提到”的多，而非“核心推荐”。

进一步说明品牌应意识到“被频繁提及 ≠ 被优先推荐”，需进一步优化模型语义中“首位推荐”的建构路径，提升GEO质量。

2.对手防范：需要警惕提及率较低的隐藏对手或占据更优先的提及位置

在AI搜索平台中时常也存在“低总提及、高首位提及”的品牌，即使总提及率一般，却频繁在用户查询中被模型优先推荐。

例如爱他美虽然在腾讯元宝中的总提及率（38.44%）上和皇家美素佳儿（60.55%）相差甚远，却在1st提及率上远高于对方，实际话语权可能更强。这类竞对的“暗势力”易被忽视，但其真实影响力或已通过更优先的提及次序超越其余品牌，是GEO策略必须警惕的对象。

案例C｜特定Prompt下的AI提及率监测——荣耀手机

一、案例背景

以“折叠屏手机推荐”这一典型消费推荐类Prompt为分析对象，选取2025年7月2日荣耀发布新品Magic V5一个月后的数据样本，系统监测其在主流AI搜索平台中的提及表现。通过量化分析品牌关键词的提及率、被引用位置、引用媒体及高频引用内容等维度，旨在全方位评估品牌在生成式引擎的特定语境下的曝光度、曝光来源及载体。

二、数据范围

时间范围：2025.07.28-2025.08.03（荣耀新品折叠屏发布一个月后）平台范围：国内四款头部大模型（DeepSeek、豆包、元宝、Kimi）Prompt：“折叠屏手机推荐”prompt下荣耀品牌关键词的提及情况

三、核心洞察

1. AI曝光不仅是“有没有”，更关乎“出现在哪”

通过分析品牌在特定Prompt下的AI提及率及其在回答中的排序位置，品牌可判断自身是否真正进入用户的决策视野。以本案例为例，在“折叠屏手机推荐”的prompt下，荣耀虽在DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi等主流模型中均实现了AI曝光，但提及顺序存在明显差异：在DeepSeek和Kimi中位于第4位，而在豆包与腾讯元宝中位列第2位。说明即使实现全面覆盖，不同模型对品牌的推荐排序仍存在落差。

品牌需从“是否出现”与“出现层级”两个维度审视曝光质量，从而更准确评估AI内容中的影响力强度。

2. 高频引用媒体揭示AI提及背后的源头阵地

借助特定Prompt的追溯性监测，可追踪品牌关键词在AI回答中所引用内容的主要来源媒体。以“折叠屏手机推荐”为例，荣耀频繁被引用自微信公众号、淘宝百科网、知乎专栏，且主要调用这些平台的AI模型是Kimi。这一发现可为品牌优化该prompt下的内容投放策略以及媒介协同布局提供方向支撑。

3. 找准被AI高频引用的原文，是构建推荐语境的关键抓手

在特定Prompt之下，进一步对引用原文的具体文章进行频率统计，可识别出品牌被高频提及的具体“内容容器”。以当前监测周期为例，荣耀关键词被集中引用自三篇文章，均为Kimi和腾讯元宝调用的微信公众号文章，涵盖“折叠屏手机排行”、“选购指南”等热门选题。借此可以帮助品牌明确哪些原始内容正在持续为AI提供“品牌证据”，为未来内容创作与权威背书铺路。

结语

在AI驱动的搜索与内容分发生态中，“AI引用”正在逐渐取代传统排名，成为影响流量和用户心智的关键入口。随着人工智能搜索的快速发展，品牌若忽略在AI搜索中的呈现，无异于盲人摸象。GEO监测正是品牌洞察AI决策、优化内容策略、抢占可见度的核心数据工具——先看见，才能更好地遇见。