企业认知建设
解决 AI 是否准确理解企业是谁、做什么、服务什么业务、服务哪些地区，以及企业与品牌、产品之间的关系。
- 企业实体信息
- 主营业务表达
- 品牌与企业主体关系
- 产品 / 服务语义
- 服务地区
- 公开信息一致性
企业 GEO 优化服务
让企业从
「被 AI 找到」走向「被 AI 推荐」
宜海基于真实 AI 搜索结果，诊断企业认知、内容、公开信源和竞争证据中的缺口，并通过持续优化与复测，改善企业进入 AI 推荐结果的条件。
企业真正面对的问题
AI 能找到企业，
不代表 AI 会推荐企业
从公开页面进入搜索范围，到真正进入 AI 推荐结果，中间存在清晰而不同的判断层级。
- 01
被抓取
AI 能搜索到与企业有关的公开页面
- 02
被认识
AI 能明确知道企业是谁、做什么、与哪些业务相关
- 03
被引用
企业或相关公开信源能够进入答案依据
- 04
被推荐
企业真正进入 AI 推荐结果
被抓取，不等于被认识。
被引用，不等于被选择。
真正的结果，是企业进入真实 AI 推荐。宜海实际优化什么
GEO 优化，不是单纯增加内容数量
内容与语义建设
重点不是堆关键词，而是围绕客户真实决策问题，建设 AI 更容易理解、提取和引用的内容。
- 行业问题
- 采购问题
- 选型问题
- 商业比较问题
- 企业能力证明
- 专业解释内容
公开信源建设
解决 AI 为什么有理由相信关于企业的重要事实。目标是建立可验证事实，而不是增加发布数量。
- 企业正式公开信息
- 行业媒体 / 垂直平台
- 专业公开资料
- 第三方可验证信息
- 支撑关键商业结论的公开来源
竞争推荐优化
当 AI 同时看到目标企业和同行时，分析目标企业凭什么进入 AI 推荐结果。
- 企业之间真实能力差异
- 产品 / 服务匹配度
- 企业能力证据
- 第三方证据
- AI 在实际商业比较中采用的信息
持续复测
优化后重新进入真实 AI 搜索场景。重点不是页面有没有收录，而是同类真实问题下，企业的推荐表现有没有发生改变。
- 真实问题保持可比
- 推荐表现重新检测
- 限制因素重新判断
- 优化优先级持续调整
宜海如何决定先做什么
先看真实 AI 结果，
再决定企业应该做什么
- 01真实 AI 搜索结果
- 02推荐结构分析
- 03企业认知诊断
- 04信源结构分析
- 05竞争决策因子识别
- 06确定优化优先级
- 07实体 / 内容 / 信源 / 竞争证据建设
- 08重新进入真实 AI 场景验证
自研 AI 搜索检测与 GEO 研究基础设施
优化之前，
先知道 AI 现在到底怎么看企业
宜海通过真实搜索、证据留存和可比复测，为诊断与优化提供依据。
- 主动推荐检测
- 检测真实业务场景下，目标企业是否主动进入 AI 推荐结果。
- 品牌认知检测
- 检测 AI 是否认识企业，以及 AI 当前如何描述企业。
- 公开信源检测
- 分析 AI 能够搜索和使用哪些公开来源认识企业。
- 商业比较检测
- 观察目标企业和同行进入商业比较时，AI 实际使用哪些公开信息进行判断。
- Evidence / Citation 留存
- 重要判断保留相应 Evidence / Citation，为后续诊断与优化提供依据。
- 可比复测
- 优化后重新进入可比较的真实 AI 场景，判断企业推荐表现是否发生变化。
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一个 GEO 项目怎么推进
从诊断到复测，
每一步都由真实结果决定
- 第 1 阶段
诊断
确定企业当前 AI 推荐状态、认知情况、公开信源与竞争问题。
- 第 2 阶段
优化
根据诊断结果决定企业应该优先补什么。不同企业可能分别优先解决企业认知、内容、信源或竞争证据。
- 第 3 阶段
验证
优化完成后重新进入真实 AI 场景复测。
- 第 4 阶段
继续迭代
如果企业仍未达到目标，重新检查真正限制推荐表现的因素，而不是为了得到“好结果”反复更换问题或重跑搜索。
每家企业的实际问题不同，因此宜海不会预先用统一的文章数量、平台数量或外链数量定义 GEO 项目。
最终如何验收
最终验收，
不看做了多少，
而看 AI 是否真的推荐
文章数量、页面收录、公开引用、平台曝光，都可以作为过程信号。但宜海不会把这些指标直接当作 GEO 优化的最终结果。
被抓取，不等于被认识。
被引用，不等于被选择。
最终看企业是否真正进入真实 AI 推荐结果。