文章作者：

　　明思力中国、Publicis Influence 高级副总裁 唐思

　　2026年开始，很多 2B 客户都带着一点焦虑的心情和我来回探讨，在 AI 时代，2B 营销人到底需要探索什么新的营销传播打法?2B 企业到底要不要做 GEO?怎么做?是不是让 SEO 团队兼顾推进就可以了?

　　敏捷关注 GEO,是每家创新企业的必选项

　　在全球市场，ChatGPT 的月活用户已经达到9亿，Gemini 以年150%+的增长率在不断追赶。同时，调研显示 B2B 用户对 AI 工具的使用已相当普遍：94%的 B2B 用户表示，他们在最近几次采购决策中使用了 AI 工具[1]。

　　在中国市场，AI 的用户基数同样处于爆发阶段，根据 QuestMobile 数据显示，截至2025年9月，仅 AI 搜索引擎月活用户规模就达到6.8亿，AI 综合助手月活6.59亿，同比分别增长7.9%和1.5%[2]。

　　用户决策对 AI 工具推荐的依赖正在加深，对于 2B 企业而言，AI 工具的推荐极有可能是你的目标人群(工程师、采购经理等)在用户旅程中的“第一步”。用户并不是一开始就选择了你的竞争对手，而是 AI 并没有向他们推荐你的品牌和解决方案。这种用户的“静默流失”难以被察觉，对于想要紧紧抓住垂直用户群体的 2B 企业来说却尤其致命。

　　每次技术革新都将带来新的机会，在传播行业亦是如此。GEO 是一套值得关注的传播新打法，但是在开始之前，2B 营销人要先过滤“技术焦虑”，先思考：目前我们的品牌或解决方案在整个行业的竞争格局里是在什么位置?我们的业务遇到了什么样的卡点，在这个卡点上，GEO 是最优解吗?如果是，我们开始着手认真规划;如果不是，保持敏捷关注并轻量尝试。

　　GEO 并不神秘，它是“信任媒介”的技术迭代

　　在我看来，如何布局 GEO 并不是一件值得过于焦虑的事情。从 SEO 到 GEO，变的是技术入口，不变的是传播底层逻辑——通过信任媒介，让用户在需要时“知道我”、“想到我”。只要想清楚这一点，AI 工具的诞生和发展对 2B 营销人带来的影响，就和当年社交媒体蓬勃发展带来的影响一样，我们始终能够找到对的方式去驾驭它。

　　2B 企业的营销传播本质上是信任建立的过程。2B 用户决策和 2C 的消费者决策完全不同，有自己的特质：

　　• 长链路：从认知、评估、采购、部署、续约，周期很长，往往以月计甚至年计。

　　• 相关方多且复杂：采购决策通常包含技术工程师、开发者、IT 经理、CFO、终端用户等，各自的信息与需求截然不同。

　　• 全生命周期：信任建立始于“了解阶段”，延续至“采用阶段”和“用后跟进”，一旦建立，壁垒极高。

　　• 理性主导：2B 采购是风险厌恶型的，决策依据是技术准确性、量化 ROI 和同行实证，情绪共鸣并非关键。

　　无论是 SEO 时代的“首页排名”，还是 GEO 时代的“AI 引用”，核心都是同一个命题——当用户产生需求并寻求信息时，我们的品牌是否出现在用户信任的信息源中?用户的需求并未改变，只是行为上发生了“从搜到问”的交互形式升级。以前是看技术白皮书，现在是和 AI 对话，他们始终需要详实的数据比对、可靠的解决方案评估以及真实的用户案例来帮助决策。

　　因此，2B 营销人在做 GEO 之前，还是要搞清楚最本质的那几个核心问题：

　　• 我的用户是谁?

　　是开发者、IT 经理、解决方案架构师，还是 C-suite?

　　• 用户在哪里提问?

　　是在 ChatGPT 做技术调研?是在 GitHub/Stack Overflow/CSDN 找集成方案?还是在微信公众号里搜客户案例?

　　• 用户提的是什么问题?

　　是“功率因数校正技术中的最优控制方法?”还是“企业级数据库选型对比?”

　　2B 企业 GEO 可行性四步法

　　GEO 不是另一个需要重新评估的独立项目，而应该被视作一套嵌入现有内容营销体系的“AI 适配性改造”流程。你可以通过“诊断-优化-投放-复盘”这四步有序推进。

　　01、诊断

　　用户调研 + AI 可见度审计

　　用户调研：复用已有的 Persona 研究，重点补充“AI 场景”——目标用户使用哪些 AI 工具?在 AI 工具中通常如何描述他们的痛点?

　　用户调研是最为关键的一步，可以通过焦点小组的方式进行，也可以和 Agency 合作利用 AI 角色模拟工具(比如：阳狮集团的 Role Simulator)，模拟推演出不同的决策相关方在不同场景与决策阶段中的自然语言问题。这一步骤有助于我们产出后续的内容优化策略——是在认知阶段还是评估阶段更需优化?优化的是选型还是技术问题?

　　AI可见度审计：基于前述调研结果，审查在常见 AI 工具 ChatGPT、Kimi、DeepSeek、腾讯元宝等输入与你产品/技术相关的核心问题，记录：

　　• 你的品牌是否出现在答案中?

　　• 引用内容是否准确、是否过时?

　　• 引用都来源于哪些渠道，官网、开发者社区、社交媒体还是权威媒体?

　　• 在高商业意图的问题中，你的解决方案的差异性与最优点是否被提及?

　　这一步骤将指向后续的内容策略，后续是需要提升内容更新频率，增加数据对比内容，还是增加解决方案差异化卖点的深度内容?

　　02、企业知识库的工程化改造

　　梳理企业知识库，并针对“AI 偏好”制作 AI 语料文档：

　　• 结构化标记：对白皮书、案例研究等增加标记点，如：明确作者身份、技术参数、数据来源。

　　• 事实密度提升：AI 偏好高信息密度、低修辞的内容。强化技术规格、量化结果、实施步骤、对比数据。

　　• 问答化重构：将长文档拆解为“问题-答案”形式。

　　03、内容铺排与投放

　　总结此前的调研结果，制定渠道策略与内容策略。确定发布内容的数量及频次、平台分布规划、选题与内容策划，并按部就班进行投放优化。此外，这里有个值得提醒的“坑”，AI 偏好内容和人类偏好内容有极大不同，这个阶段建议客户不需要像做媒体投放一样，逐篇审核 AI 语料。只需要在第二阶段与 GEO Agency 确认好所有的关键信息、技术参数，确保准确，后续的优化结果应以 AI 工具上的优化结果作为 KPI 达成的指标。

　　同时，这个阶段内容的构建应深度整合日常的官方账号运营及公关活动。在日常内容产出上叠加“GEO 视角”，审视并优化现有的传播内容——例如，通过微调官号推文的关键词布局或公关稿的结构，使其更易于被大模型抓取和理解，从而让存量资产在 AI 时代发挥长效价值。

　　04、监测与迭代

　　和 SEO 一样，GEO 也是一个需要长期运维的项目。在 GEO 项目开启后，应该制定月度、季度复盘会，内容包括：

　　• AI 收录表现复盘：启用自动定时监测，确保优化内容的被引用度、排名的稳定性，信息的准确性。

　　• 月度 GEO 报告：观察 AI 引用渠道的变化、竞品出现的情况、不同 AI 平台的引用表现，对 GEO 渠道策略和内容策略进行实时调整。

　　• 与销售联动：定期追踪“客户提到从 AI/ChatGPT 了解到我们”的线索占比， 以及持续“客户在 AI 中的常见搜索行为”，对 GEO 项目进行实时优化与反馈。

　　技术再新，2B 企业成功的底层支撑仍然是解决用户的“真需求”。2B 营销人的终点不是“被AI提到”，而是帮助企业“被客户信任”。在充分了解用户痛点基础之上，通过扎实的内容资产传递真实的技术产品价值。先懂用户，再做厚内容，GEO 做适配，这是最稳健的路径。