面向大模型的 GEO (Generative Engine Optimization) 解决方案。利用知识图谱技术，让您的品牌数据被 ChatGPT 和 Perplexity 准确理解与优先引用。
当用户不再点击链接，传统的 SEO 已成为过去式
基于数据科学与大模型原理的六大优化模块
通过结构化数据（Schema Markup）和实体关联技术，将您的品牌信息转化为大模型能直接读取的"知识点"，而非单纯的文本。
针对 Perplexity 和 Bing Chat 的算法偏好，生成包含数据支撑、专家引用和清晰逻辑链的内容，极大提升被引用的概率。
AI 偏爱独特的统计数据。我们帮助您将行业洞察转化为结构化的数据报告，使其成为大模型回答相关问题时的"核心论据"。
符合 Google 与 LLM 的双重高标准，通过模拟专家口吻和权威背书，提升内容在算法眼中的可信度（Trustworthiness）。
采用复杂的 NLP 混淆技术，消除常见的 AI 句式特征，确保内容既符合算法逻辑，又具备人类的阅读温度和情感共鸣。
监控主要大模型对您品牌的回答情况，针对性生成纠偏内容，修正 AI 可能产生的关于您品牌的错误信息或过时数据。
投资 AI 时代的数字资产，越早布局权重越高
SEO 关注的是"链接排名"，GEO 关注的是"答案生成"。SEO 的目标是让用户点击进入您的网站，GEO 的目标是让 AI 学习您的内容，并在回答用户提问时直接引用您的品牌或观点。在 AI 搜索时代，用户往往不再点击链接，而是直接阅读 AI 生成的答案，因此 GEO 是更前置的流量入口。
GEO 的核心指标包括：在 AI 搜索（如 Perplexity、ChatGPT Search）中的引用频率、品牌提及率（Share of Voice）、以及从 AI 综述中获得的直接流量。我们提供专业的仪表盘来监控这些数据，包括您的品牌在特定领域问题中被 AI 引用的次数和排名位置。
绝对不会。我们使用独家的"去 AI 味"技术（Anti-Fingerprinting），通过调整句式丰富度、增加情感色彩和习语，使文章不仅通过 AI 检测，更具备专业人类作家的文采。我们的目标是让内容既符合大模型的理解逻辑，又能打动真实的人类读者。
