AI如何组织推荐答案
观察AI在问题理解、来源检索、推理整合和推荐表达中的规律。
研究院关注什么
每项都回到业务增长
研究不是为了制造概念，而是为了回答客户最关心的问题：为什么AI推荐别人，不推荐我？
什么内容更容易被引用
研究官网、媒体、垂直平台和品牌内容在答案中的引用差异。
品牌如何被识别
分析品牌名、产品、服务、案例和行业语义如何形成稳定实体。
用户真实问题如何覆盖
围绕推荐、评测、选型、价格、对比等高意向问题设计词库。
竞品为什么更常出现
拆解竞品被提及、被引用、被推荐背后的内容和信源原因。
结果如何被复盘
把研究指标沉淀进BS-GEO系统，用数据指导下一轮优化。
研究输出形式
不只是文章
研究院持续输出白皮书、行业观察、实验报告、问题模型和服务SOP，并将研究结果用于知识库、AI信源、官网GEO、多平台策略与项目监测。
2026全平台GEO推广获客解决方案白皮书
围绕豆包、DeepSeek、千问、腾讯元宝、Kimi、文心及ChatGPT，系统梳理多平台GEO推广、用户决策场景、AI信源建设、品牌推荐、效果监测及获客路径。
多平台GEO · 检索方式 / 回答结构 / 引用差异
ToB决策 · 推荐 / 选型 / 对比 / 厂家 / 采购
企业知识 · 产品 / 技术 / 场景 / 案例 / FAQ
AI信源 · 官网 / 行业媒体 / 垂直平台 / 专业内容
效果监测 · 提及 / TOP3 / 首位 / 引用 / 业务反馈
《2025版GEO推广白皮书》
总结生成式AI环境下的企业信息优化、品牌推荐、AI信源建设、多平台实践及效果监测。
AI信源引用实验
测试官网、行业媒体、垂直平台及专业内容在不同AI平台中的引用与推荐表现。
信源从研究到交付
形成GEO服务SOP
GEO研究院把观察、拆解、实验、SOP和系统复盘连接起来，让百搜科技的服务方法持续迭代。
观察
采集AI答案样本和信源变化。
拆解
分析品牌、信源、语义和竞品差距。
实验
验证不同内容与信源组合效果。
SOP
沉淀行业可复用执行标准。
系统
通过BS-GEO持续监测和复盘。