在生成式AI主導(dǎo)信息交互的時(shí)代，傳統(tǒng)SEO帶來(lái)的品牌營(yíng)銷(xiāo)邏輯已難以契合日益復(fù)雜的營(yíng)銷(xiāo)需求，當(dāng)用戶通過(guò)DeepSeek、元寶等大模型為取決策依據(jù)時(shí)，企業(yè)如何確保品牌信息在AI問(wèn)答中被優(yōu)先引用，成了新的挑戰(zhàn)。在此背景下，上海昕搜科技憑借其“AI SEO+GEO 雙引擎”戰(zhàn)略，開(kāi)創(chuàng)了讓大模型主動(dòng)認(rèn)證企業(yè)權(quán)威的全新路徑。

上海昕搜科技成立于2011年，專(zhuān)注智能營(yíng)銷(xiāo)與聲譽(yù)管理領(lǐng)域，服務(wù)覆蓋全球100余城，累計(jì)為近千家企業(yè)（含300余家上市公司）提供數(shù)字化解決方案。2019年憑借技術(shù)實(shí)力亮相紐約時(shí)代廣場(chǎng)，自主研發(fā)的語(yǔ)義分析系統(tǒng)整合DeepSeek、豆包等8大模型API，構(gòu)建"用戶意圖捕捉-內(nèi)容生成-跨平臺(tái)傳播-效果監(jiān)測(cè)"閉環(huán)，其2025年申請(qǐng)的“基于大數(shù)據(jù)的數(shù)字化新媒體輿情分析管理方法及系統(tǒng)”專(zhuān)利，通過(guò)視頻 / 圖片 / 語(yǔ)音多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，將輿情分析準(zhǔn)確率成倍增長(zhǎng)。

結(jié)構(gòu)化知識(shí)供給：破解 AI “理解障礙” 的核心密鑰

昕搜科技通過(guò) “問(wèn)題 - 數(shù)據(jù) - 結(jié)論” 的機(jī)器可讀格式重構(gòu)企業(yè)內(nèi)容，將技術(shù)文檔、專(zhuān)利、白皮書(shū)轉(zhuǎn)化為 AI 可解析的結(jié)構(gòu)化知識(shí)。以某新能源企業(yè)為例，在采用上海昕搜科技的GEO服務(wù)后，其網(wǎng)站流量提升300%，轉(zhuǎn)化率也相應(yīng)提高。

多模態(tài)E - E - A - T原則的貫徹與應(yīng)用

E-E-A-T原則，即專(zhuān)業(yè)度（Expertise）、經(jīng)驗(yàn)（Experience）、權(quán)威性（Authoritativeness）和可信度（Trustworthiness），是評(píng)估信息質(zhì)量和可靠性的重要標(biāo)準(zhǔn)。在企業(yè)權(quán)威認(rèn)證中，昕搜科技嚴(yán)格貫徹這一原則，通過(guò)將E-E-A-T原則融入大模型的認(rèn)證過(guò)程中，確保認(rèn)證結(jié)果的科學(xué)性與可靠性，讓大模型在對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，會(huì)綜合考慮以上各個(gè)方面的因素，從而得出一個(gè)全面、客觀的企業(yè)權(quán)威認(rèn)證結(jié)果。

多模態(tài)適配：激活 AI 的 “感官系統(tǒng)”

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息的呈現(xiàn)形式越來(lái)越多樣化，包括文字、圖像、音頻、視頻等多種模態(tài)。為了讓大模型能夠更全面地了解企業(yè)，昕搜科技采用了多模態(tài)適配技術(shù)。多模態(tài)適配技術(shù)允許大模型同時(shí)處理不同模態(tài)的信息。例如，在企業(yè)權(quán)威認(rèn)證過(guò)程中，除了分析企業(yè)的文字資料外，還可以對(duì)企業(yè)的宣傳視頻、產(chǎn)品圖片等進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)不同模態(tài)信息的綜合處理，大模型可以獲取更豐富、更準(zhǔn)確的企業(yè)信息。

從內(nèi)容生產(chǎn)者到 AI 信源定義者

在這場(chǎng)由 GEO 技術(shù)驅(qū)動(dòng)的信任革命中，上海昕搜科技通過(guò)三大維度展開(kāi)GEO優(yōu)化策略，從語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，借助知識(shí)圖譜技術(shù)，深度挖掘品牌內(nèi)容與行業(yè)權(quán)威數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系；到動(dòng)態(tài)內(nèi)容適配，充分考慮不同AI平臺(tái)的特點(diǎn)，實(shí)施動(dòng)態(tài)內(nèi)容適配策略，例如豆包傾向于短文本形式，KIMI則偏好結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整內(nèi)容格式；將優(yōu)化后的內(nèi)容數(shù)據(jù)作為重要反饋，持續(xù)投入到大模型的訓(xùn)練過(guò)程中。這一過(guò)程形成了一個(gè)“優(yōu)化－學(xué)習(xí)－再優(yōu)化”的良性閉環(huán)，讓模型能夠不斷進(jìn)化和完善，從而為品牌提供更加精準(zhǔn)、高效的服務(wù)，實(shí)現(xiàn)GEO優(yōu)化效果的持續(xù)提升。