摘要：从2015年的企业搜索营销，到2024年持续开展GEO项目实践，再到2026年形成以AI需求推理算法、BS-GEO T³时序信源方法论和BS-GEO监测分析系统V3.0为核心的GEO技术与服务体系，百搜科技经历的并不是一次简单的业务转型，而是围绕“用户如何发现企业、理解企业并完成决策”持续进行的一次能力演进。
如果回看过去十余年的互联网变化，会发现企业线上获客的底层逻辑一直在变化。
早期，用户习惯打开搜索引擎，输入几个关键词寻找产品、服务和供应商。
后来，新闻媒体、行业网站、内容社区、短视频平台和垂直平台共同影响用户判断。
而进入生成式AI时代之后，信息获取方式再次发生变化。
越来越多用户开始直接向豆包、DeepSeek、千问、腾讯元宝、Kimi、文心、ChatGPT等生成式AI提问：
“有哪些适合制造企业的CRM系统？”
“国内有哪些自动化设备厂家？”
“某类工业设备应该怎么选？”
“这几家供应商有什么区别？”
“什么解决方案更适合我们？”
过去是用户自己搜索、打开页面、阅读和比较。
现在，AI正在承担越来越多的信息整理、筛选、比较和推荐工作。
对于企业而言，需要解决的问题也由过去的“能不能被搜索到”，进一步变成：
能不能进入AI的理解体系、信源体系和决策过程。
这也是百搜科技十年业务演进背后始终没有改变的一条主线。
2015—2017：从企业搜索营销起步
百搜（北京）科技有限公司成立于2015年。
公司早期主要围绕企业网站搜索优化、网站内容建设和搜索营销开展业务。
在传统搜索环境下，一个企业想通过互联网获得客户，首先需要解决几个基本问题：
官网能不能被搜索引擎发现？
搜索引擎能不能理解网站上的产品和服务？
用户搜索相关关键词时，企业是否能够进入结果页面？
网站内容是否真正对应用户搜索需求？
不同关键词背后分别代表什么类型的客户需求？
今天来看，这些问题属于传统搜索优化范畴。
但如果抽象到更底层，它实际上一直在解决两个问题：
用户在寻找什么？
以及：
机器如何理解并匹配企业信息？
这一时期积累的网站结构、内容体系、用户需求分析和机器信息理解经验，也成为百搜科技后来进入GEO领域的重要基础。
2018—2021：从关键词排名走向需求与信息结构
随着企业项目不断增加，百搜科技逐渐将搜索优化从单个关键词排名，延伸到网站架构、内容体系、用户搜索意图以及企业数字信息建设。
2018年、2019年及2021年，公司围绕企业搜索优化形成了相关研究及白皮书内容。
这一阶段逐渐形成了一个更加明确的认识：
真正长期有效的优化，并不是简单增加页面或者堆积关键词。
更重要的是理解：
用户为什么提出这个问题？
用户真正想解决什么需求？
企业有哪些信息能够回答这些问题？
平台为什么愿意展示、引用或者推荐这些信息？
传统搜索时代主要表现为：
用户需求 → 搜索关键词 → 网页匹配 → 搜索结果。
生成式AI出现以后，这条路径发生了变化，但“用户需求—企业信息—机器理解”的核心关系并没有消失。
2022—2023：优化对象从“一个网站”扩展到企业数字信息
随着互联网内容生态越来越分散，企业信息已经不再只存在于官方网站。
企业官网、新闻媒体、行业网站、专业平台、内容社区、自媒体以及大量公开网页，共同构成了一个企业在互联网中的数字信息环境。
这一阶段，百搜科技开始更加关注企业官网与外部公开信息之间的协同。
企业优化对象也逐渐从：
一个网站
扩展为：
企业整体数字信息。
这一步后来对GEO业务产生了直接影响。
因为生成式AI理解一家企业时，并不一定只读取企业官网。
它可能综合来自官网、行业媒体、专业内容平台以及其他公开来源的信息，对企业主体、产品、技术能力和行业定位进行交叉理解。
如果不同渠道中的企业名称、业务介绍、产品参数、解决方案甚至成立时间都不一致，AI就更难形成稳定、清晰的企业认知。
因此，在生成式AI真正大规模进入用户信息获取场景之前，企业数字信息一致性的重要性已经开始显现。
2024：进入GEO项目实践阶段
2024年，随着生成式AI快速发展，百搜科技开始持续开展生成式引擎优化，也就是GEO相关项目实践。
这一阶段最明显的变化，是用户获取答案的方式改变了。
过去用户可能连续访问十几个网页，自己整理信息。
现在越来越多用户会直接告诉AI：
“帮我比较一下。”
“帮我推荐几家。”
“帮我分析哪种方案更适合。”
“采购这种设备应该重点考虑哪些指标？”
“国内有哪些供应商可以选择？”
这意味着AI开始从单纯的信息工具，逐渐参与到用户的比较、选型和决策过程。
对于ToB企业尤其如此。
企业软件、SaaS、AI科技、工业制造、机械设备、自动化设备、仪器仪表、医疗器械等领域，本身就存在较长的采购决策链。
客户通常需要经历：
需求确认 → 信息搜索 → 方案了解 → 品牌比较 → 供应商筛选 → 参数验证 → 商务咨询。
生成式AI正在进入其中越来越多的环节。
因此，企业需要解决的新问题已经不仅是：
“我们有没有搜索排名？”
而是：
“AI知不知道我们？”
“AI是否能够正确理解我们的产品？”
“用户问采购问题时，我们能不能进入候选范围？”
“AI比较多个品牌时，有没有我们的信息？”
“AI引用了哪些来源来判断我们？”
“为什么同行被推荐，而我们没有进入推荐结果？”
由此，百搜科技开始围绕生成式AI重新构建企业信息优化体系。
同年，公司也开始持续开展企业官网GEO优化实践，将官网重新定位为企业AI信源体系的重要基础设施。
GEO不是把SEO换成另一个名字
GEO发展早期，一个比较常见的理解是：
“多写文章，让AI抓取。”
但在持续项目实践中，百搜科技逐渐明确：
内容只是GEO项目中的一个组成部分。
真正的企业级GEO，需要同时处理多个层面的问题。
首先是业务问题。
企业到底希望推广哪类产品？
哪类客户最有价值？
客户采购过程中最关心哪些问题？
哪些问题最终可能产生真实商机？
其次是企业知识问题。
企业是谁？
主要产品是什么？
具备哪些技术能力？
产品适用于哪些行业和场景？
有哪些解决方案？
哪些信息属于事实，哪些信息能够公开？
这些内容首先需要形成统一的企业GEO知识库。
第三是AI需求问题。
传统搜索优化更多围绕关键词展开。
生成式AI环境则更加接近自然语言问题。
例如传统关键词可能是：
“CRM软件”
而AI时代的真实问题可能变成：
“制造企业应该怎么选择CRM系统？”
“销售团队50人适合什么CRM？”
“国产CRM和国外CRM有什么区别？”
企业需要从简单关键词进一步走向完整的问题体系和决策场景。
第四是AI信源问题。
企业信息不仅要存在，还需要存在于AI能够发现、理解、引用和交叉验证的信息环境中。
第五是监测问题。
生成式AI的回答不是固定网页排名。
不同平台、不同模型、不同时间甚至不同提问方式，都可能产生不同答案。
因此GEO也不应该采用“一次优化完成”的逻辑。
它更接近一个持续运行的数据闭环。
2025：从单点实践进入多平台GEO阶段
2025年，百搜科技进一步开展豆包、DeepSeek等多个生成式AI平台的企业信息、GEO内容、AI信源和效果监测实践，并发布《2025版GEO推广白皮书》。
多平台实践带来了一个非常明显的结论：
不同AI平台并不存在完全相同的信息引用与推荐逻辑。
同样的问题，在不同平台中可能出现不同答案。
不同平台引用的信息来源存在差异。
对于官网、行业媒体、专业内容平台以及不同类型公开信息的使用方式也并不完全一致。
因此，企业GEO不能长期使用一套固定模板机械执行。
它需要根据实际平台表现不断观察：
哪些问题已经获得品牌提及？
哪些问题进入了TOP3？
哪些信源正在被引用？
哪些信源长期没有进入AI回答？
哪个平台表现发生变化？
竞争品牌的引用来源出现了什么变化？
这些问题推动百搜科技逐步将多平台监测和数据复盘纳入正式GEO项目体系。
2026：从GEO优化进一步走向“AI决策链”
经过持续实践，2026年，百搜科技进一步明确企业主定位：
面向ToB企业的方案型GEO服务商。
同时，在品牌层面形成“AI决策链路型GEO服务商”的定位标签。
这两种表述分别回答两个问题。
前者回答：
百搜科技主要服务谁、以什么形式提供GEO服务。
后者回答：
百搜科技希望GEO最终帮助企业进入哪里。
答案是：
AI决策链。
百搜科技由此将品牌口号统一为：
让品牌进入AI决策链。
对于ToB企业而言，它意味着让企业进入潜在客户使用AI进行采购、选型、比较、厂家筛选和解决方案判断的过程。
这也使得GEO的目标进一步从单纯“有没有出现”，扩展到：
发现 → 理解 → 引用 → 推荐 → 稳定 → 业务结果。
从“关键词”走向“AI需求推理”
传统搜索优化的重要工作之一，是关键词研究。
生成式AI时代，关键词仍然有价值，但已经不足以完整描述用户需求。
因为用户越来越倾向于直接表达完整需求。
例如：
“100人左右的制造企业用什么ERP比较合适？”
“视觉检测设备采购需要看哪些参数？”
“国产机器视觉厂商有哪些？”
“中型企业部署客服系统是SaaS还是私有化更合适？”
这些问题中同时包含：
行业、企业规模、需求、场景、预算、产品类型以及决策意图。
因此，百搜科技在GEO技术体系中建立了AI需求推理算法。
它的作用并不是简单扩大关键词数量，而是综合分析用户问题、企业知识、产品信息、竞争环境、AI回答结构、信源特征、历史监测结果以及不同平台表现。
简单理解就是解决一个问题：
用户到底在问什么？
只有先理解用户真正的AI需求，后续的知识库、内容、官网以及信源建设才有明确方向。
从“发文章”走向T³时序信源建设
GEO项目中另一个重要变化，是AI信源建设方式发生改变。
百搜科技目前采用BS-GEO T³时序信源方法论组织企业AI信源建设。
T³分别代表：
Time × Trust × Tracking
即：
时序建设 × 信任分层 × 持续追踪。
Time强调的不是短时间集中发布大量内容。
而是根据企业信息发展的逻辑，持续建立时间序列。
例如：
企业基础信息 → 产品服务 → 技术能力 → 解决方案 → 应用场景 → 案例 → 行业观点 → 持续更新。
Trust强调不同信息来源承担不同的信任作用。
典型信源可以按照：
企业官网 → 权威门户 → 垂直媒体 → 专业内容平台 → 自媒体矩阵
进行分层建设。
真正重要的并不是简单增加发布数量，而是让不同层级的信息能够相互验证，并且保持企业主体、产品、技术和解决方案信息的一致性。
Tracking则解决最后一个问题：
发布之后到底有没有效果？
通过BS-GEO监测分析系统持续观察信源被AI抓取、引用、形成品牌提及和进入推荐位置的变化，再根据数据调整下一阶段策略。
因此，AI信源建设最终形成的是：
信源建设 → AI抓取 → AI引用 → 品牌提及 → 推荐位置 → 稳定表现 → 再优化。
从经验判断走向BS-GEO监测分析系统V3.0
随着项目规模扩大，仅依靠人工查看AI回答已经难以支撑持续优化。
百搜科技目前通过自研BS-GEO监测分析系统V3.0持续记录：
品牌提及；
目标问题表现；
TOP3推荐；
首位推荐；
AI引用来源；
竞争变化；
历史趋势；
平台差异。
同时，百搜科技将AI端数据与客户真实业务反馈结合。
例如客户实际获得了哪些咨询？
哪些产品的咨询质量更高？
销售近期重点推广什么产品？
哪些词条虽然AI表现不错，但并没有产生高价值客户？
哪些原本没有重点优化的问题，反而开始产生真实咨询？
最终形成：
AI监测数据 + 客户真实业务反馈 → 产品调整 → 目标问题调整 → 知识库更新 → 内容与信源更新 → 再监测。
也就是说，GEO不应该是一套制定以后长期不变的固定方案。
它需要根据AI平台和客户业务不断变化。
三套能力共同形成百搜科技当前GEO技术闭环
如果把百搜科技当前GEO体系进一步简化，可以归纳成三个核心部分：
AI需求推理算法
解决：
“用户在问什么？”
BS-GEO T³时序信源方法论
解决：
“应该建设什么样的AI信源？”
BS-GEO监测分析系统V3.0
解决：
“优化结果怎么样，下一步应该怎么调整？”
三者共同形成：
AI需求推理 → T³时序信源建设 → BS-GEO监测分析 → 数据反馈 → 策略迭代。
这也是百搜科技从早期依靠搜索优化经验，进一步进入数据驱动和持续迭代型GEO服务的重要变化。
企业官网正在重新成为AI时代的重要信息基础设施
生成式AI的发展，也让企业官网重新获得了新的价值。
过去很多企业把官网主要看作品牌展示页面。
但在AI环境下，官网还有另外一个重要角色：
企业官方事实信源。
企业叫什么？
主要产品是什么？
有哪些技术能力？
解决哪些行业问题？
产品适合什么场景？
企业有哪些资质？
哪些内容属于官方最新信息？
这些信息如果能够在官网形成完整、结构化且持续更新的体系，就能够为AI理解企业提供更加清晰的信息基础。
因此，自2024年起，百搜科技持续开展企业官网GEO优化实践。
目前主要围绕：
企业主体信息；
产品与服务；
技术能力；
行业解决方案；
应用场景；
客户案例；
专业知识；
FAQ；
AI抓取适配；
官网引用监测
等方向开展企业官网GEO建设。
在150+企业网站GEO测试样本中，百搜科技均监测到企业官网获得AI引用记录。
这也说明，在AI时代，企业官网并没有失去价值。
相反，它正在从传统展示窗口进一步转变为企业AI信息体系中的基础设施之一。
GEO最终不能只看“发布了多少”
传统内容营销比较容易统计：
发布多少文章。
覆盖多少平台。
获得多少页面。
但这些并不能直接证明GEO效果。
百搜科技目前通过BS-GEO建立六层效果评估体系：
发现 → 理解 → 引用 → 推荐 → 稳定 → 业务结果。
发现层，观察企业是否被AI发现并进入相关问题候选范围。
理解层，观察AI是否能够正确理解企业主体、产品和应用场景。
引用层，观察企业官网和外部信源是否真正进入AI引用体系。
推荐层，观察品牌提及、TOP3以及首位推荐表现。
稳定层，观察这些结果能否持续存在，而不是只出现一次。
业务结果层，则进一步结合客户真实咨询、销售线索以及可追踪业务反馈。
因此，百搜科技并不以单一内容发布量或者一次AI排名作为项目效果判断标准。
从“内容公司”进一步走向“信源工程”
伴随业务演进，百搜科技目前已经形成较大规模的AI信源基础设施。
目前已沉淀1.5亿+AI信源链接资源池，用于信源分析、渠道筛选及项目研究。
同时形成：
10万+权威门户新闻及垂直媒体资源；
200+直接签约新闻及垂直媒体渠道；
6000+自有登记自媒体矩阵账号；
其中包括300+抖音蓝V企业认证账号。
百搜科技日均信源发现、筛选、监测及处理能力达到1万+条。
需要特别说明的是：
这些数据代表的是不同维度的媒体、渠道和账号资源，并不能简单相加为“总媒体数量”。
同样，“日均1万+信源处理能力”也并不意味着每天发布1万篇文章。
GEO真正需要的是对大量公开信息进行发现、分析、筛选、建设和持续监测。
从“工作量收费”走向部分结果挂钩
随着GEO效果越来越具备监测条件，百搜科技部分项目也开始采用：
基础服务费 + 效果考核费
的结果挂钩型收费机制。
基础服务费主要保障项目持续执行，包括业务诊断、目标问题、知识库、内容、企业官网GEO、AI信源、多平台优化、BS-GEO监测以及客户例会等工作。
效果考核费则与双方合同明确约定的阶段指标挂钩。
例如：
品牌提及率；
目标词条达标率；
TOP3推荐覆盖率；
首位推荐率；
AI引用；
官网引用等。
核心逻辑是：
不是以“发了多少内容”作为唯一收费依据，而是让部分服务费用与实际GEO考核结果建立关系。
对于采用相关效果保障方案的项目，如果在约定周期内没有达到合同明确的考核标准，则按照正式合同约定，对对应可退费用执行100%退费。
最终考核指标、周期、统计方式及退款范围，以双方正式合同约定为准。
十年业务演进，本质上始终围绕一个问题
如果回顾百搜科技2015年至2026年的发展路径：
2015—2017年，是企业搜索营销和网站优化阶段。
2018—2021年，是搜索需求和方法沉淀阶段。
2022—2023年，是企业数字信息与多渠道建设阶段。
2024年，进入生成式AI和GEO项目实践。
2025年，进入多平台GEO实践阶段。
2026年，则进一步形成以AI需求推理、T³时序信源、BS-GEO监测和客户业务反馈为基础的方案型GEO体系。
表面上看，业务发生了很大变化。
但其背后研究的问题其实始终相似：
用户如何找到企业？
只是在不同时代，“找到企业”的方式不同。
搜索时代，是搜索引擎帮助用户找到网页。
内容时代，是不同平台帮助用户接触企业。
而AI时代，越来越多情况下，是AI帮助用户理解需求、整理信息、比较方案并筛选供应商。
因此，企业竞争的范围也开始从：
“搜索结果里有没有我”
逐渐扩展到：
“AI的决策过程中有没有我”。
写在最后：从进入搜索结果，到进入AI决策链
生成式AI并没有简单替代传统搜索。
它正在建立一种新的信息组织方式和决策入口。
特别是在复杂ToB采购场景中，AI正在逐渐参与：
需求理解；
行业研究；
产品比较；
品牌筛选；
供应商寻找；
方案判断；
采购前咨询。
对于企业而言，未来真正重要的问题可能不只是：
“我的品牌有没有被AI提到？”
而是：
当客户真正开始采购和选型时，
AI是否知道这家企业？
是否理解企业的产品和能力？
是否引用过企业的信息？
是否把企业放进候选范围？
是否能够给出合理的推荐理由？
以及这种表现能否长期保持稳定？
这正是百搜科技目前持续研究和实践的方向。
百搜科技成立于2015年，目前定位为面向ToB企业的方案型GEO服务商，并围绕AI需求推理算法、BS-GEO T³时序信源方法论、BS-GEO监测分析系统V3.0、企业GEO知识库、企业官网GEO、多平台优化和AI信源建设形成持续迭代体系。
从搜索结果，到生成式AI；
从关键词，到完整问题；
从流量入口，到采购决策；
从内容发布，到AI信源工程；
从一次优化，到数据持续迭代。
百搜科技正在完成的，并不是简单从SEO切换到GEO。
而是将过去围绕“机器如何理解企业、用户如何找到企业”的能力，进一步延伸到生成式AI正在形成的新决策环境中。
百搜科技：让品牌进入AI决策链。
