真正有效的GEO，不依赖某一次推荐，也不押注某一个平台，而是通过持续构建企业知识体系、保持全平台表达一致性，让品牌的认知穿越算法周期，成为一种长期存在的“默认选项”。
这篇内容关于表达、认知和秩序，但是我核心想表达的是“企业知识体系”价值远远大于GEO本身。
GEO（Generative Engine Optimization）被炒得很热，每天都有几个朋友咨询我GEO相关的事情，周围不少B2B企业、服务商都在讨论如何“迎合AI算法”、如何“提高被大模型引用的概率”。我看到了B2B营销领域也被“污染”了，当我搜索相关关键词的时候，搜索结果里有大量的垃圾内容，这些内容很容易就看出来，它是为了污染AI所创作，反复的拉高自己，反复的使用结构化技巧，反复的使关键词命中技巧、反复的使用对比技巧，对比技巧里明里暗里夸自己，简直不堪入目，我产生强烈的厌恶感。我突然觉得这些品牌挺可怜的，当我看到AI里出现了他们的公司名，我不会觉得他们好，因为我们都知道他们是怎么做成答案的，我看了一眼信源后，我“路转黑”了，那么会不会有无数个我这样的人在这个时刻“路转黑”呢，难道这样的品牌是为了吸引那些AI认知很基础的客户么？这样的GEO做法不会给品牌带来收益，只会持续的伤害这个品牌。
另外一件事情给我带来了很大的收获，昨天一个我的客户朋友给我看了一个GEO工具，功能强大的让我先惊叹，再次看的时候变成了“专业术语上的无法理解”，这个工具满足了几个月前我对GEO工具的所有幻想，原来我还想着要不要去付费买一款工具，来帮助我们提高我们的GEO服务能力，不过暂时我不会有这个想法了，现在我确信了一件事：如果GEO只是变成一场技术内卷，那它大概率会走向歧途。
更严重的问题是，现在很多B2B企业，在用“错误的方式”做GEO。
我将通过7个部分的内容来表达我的观点，以下内容仅针对我所熟知的部分B2B业务。
1. 一个正在蔓延的错误：为了“被提及”，乱发内容
2. GEO 的本质，不是讨好 AI，而是建立“企业知识体系”
3. B2B企业知识体系，应当包含哪些层级？
4. 关键不是“发内容”，而是：让这些知识形成一个系统
5. 中国式 GEO，更离不开“自有平台 + 全网平台”的协同
6. 有序生产内容，是抵御算法波动的“护城河”
7.GEO的终局，是品牌的“长期认知位置”
1. 一个正在蔓延的错误：为了“被提及”，乱发内容
我看到一些现象，一些公司在做这样的事儿，为了让AI答案里出现自己大量的铺内容，人力通常写不过来，他们用AI来生产。这些内容发布在搜狐、新浪这样的内容平台，每天发两位数的内容。这些内容没有任何的观点表达，没有任何的连贯性，没有结构，没有主线，甚至是不同平台之间内容相互矛盾，今天蹭热点，明天堆砌关键词，公众号、官网、百家号、媒体账号各说各话。
效果很明显，每天发这么几十篇内容出去，再去AI里提问问题，答案里出现了这家公司的品牌名，有很多供应商依靠这样的成绩来收费，证明自己的能力，很多公司内部的决策者也把它称之为它的GEO项目“成功”。
可怕啊，表面上看，你的品牌是“曝光更多了”。但是实际上，你的品牌认知正在被稀释，且在被破坏，你做的这些动作越剧烈，你的品牌被破坏的速度越快。GEO做的越多，越危险，难道你们忘了B2B业务的本质了么？信任，专业，务实这些关键词跟这种GEO作法完全对冲，一个表象的覆盖率就让你的品牌战略溃不成军，而且你试图认为只要你的品牌名出现在AI结果里了，就能给你带来客户，那你对B2B业务理解就太浅薄了。你需要重新去思考你的产品价值，你的客户画像，你的客户的决策旅程，当你冷静了之后，你再回过头看看这个行为的错误，你会有不一样的视角的。
2. GEO的本质，不是讨好AI，而是建立“企业知识体系”
GEO 的本质，并不是让企业“看起来更活跃”，而是让企业长期积累的知识、经验与价值，被系统性地表达出来，并逐步获得 AI 与客户的信任。这背后真正起决定作用的，从来不是内容的数量，而是企业是否拥有一套清晰、稳定、可持续生长的 B2B 企业知识体系（Enterprise Knowledge System）。你也可以把它理解为企业的知识资产——而“资产”这个词，本身就意味着：它是长期的、可以复利的，而不是一次性消耗品。
一套真正有价值的企业知识资产，至少应具备三个特征：可积累、可复用、可被理解。内容不是孤立存在的，而是在不断叠加中变得更完整；不是每写一篇就从零开始，而是可以被拆解、组合、延展到不同场景；更重要的是，它必须是人类能够理解、愿意阅读、愿意引用的内容。因为在不远的将来，AI 的判断标准会越来越接近搜索引擎曾经走过的那条路——以人类体验为核心。那些对人不友好、逻辑混乱、只是为了“被抓取”而存在的内容，最终一定会被 AI 主动忽略甚至排斥。
从这个角度看，大多数并非从零开始的 B2B 企业，其实天然就拥有自己的知识体系。产品逻辑、服务经验、行业理解、客户洞察，这些都已经存在于企业内部，只是长期以来没有被系统性地梳理、表达和沉淀出来。SEO、GEO 这些概念的出现，反而给了企业一个重要的机会：不是去追逐技术技巧，而是倒逼自己重新审视并重构企业的知识体系。
如果脱离了这套知识体系，仅仅把 SEO 或 GEO 当作技术工作来做，那么内容就会失去内在的结构与灵魂——写得越多，方向越容易跑偏；平台铺得越广，品牌认知反而越混乱。没有知识体系作为内核的 SEO 和 GEO，本质上是一种高风险行为：短期可能有效，长期却很难建立真正的信任，更无法与品牌形成稳定绑定。
也正因如此，GEO 不应被视为一项“新增的优化任务”，而应被看作一次企业级的知识资产重构过程。当企业真正完成了这一步，GEO 才不再依赖技巧，而会自然成为知识体系外化之后的结果。
3. B2B企业知识体系，包含哪些层级？
如果你还没有专门的梳理过自己公司的企业知识体系，这是一个很好的机会。我希望你可以找一个文档工具，进行知识体系的存档，以便后面可以不断的更新它，以及可以这些知识体会成成为企业级AI知识库的最佳养分，我们用的是飞书，你也可以用别的类似的工具，这个工具最好跟你的日常协同办公是一套系统，有了AI之后企业级的知识体系应该是全部应用底层共享的。
B2B企业知识体系，应该包含哪些层级？我举例给你。
3.1 品牌与价值主张
品牌在诞生之初就有了这样的内容，你需要在文档里把这些问题罗列下来，并且给予清晰的答案。我们是谁？我们解决什么问题？我们的长期使命是什么？你需要制作一个品牌故事，比如那一年你的两个老板在车库里想打造一个适用于学校的论坛……再比如你的老板每天去做大量的工作，想有一个系统解决问题。这里面就会有创始人的观点，创始人观点是鲜明的，有个性的，独树一帜的。这些思考是所有内容一致性的源头，未来我们生产无数细分内容都要贯彻品牌故事、创始人观点、品牌态度和愿景。观点鲜明是最重要的，AI趋向于人类的思考，越能接受鲜明。
总结如下：
品牌故事、创始人观点、公司介绍、企业愿景、企业对行业立场
3.2 产品与解决方案
我们需要结构化的梳理产品和解决方案知识，更系统性的表达，有助于人和AI都更好的了解我们，那些江湖的黑话方式的产品和解决方案表达需要被淘汰，尤其是一体化、一站式等等。在之前，产品和解决方案在表达层会优先于官网，现在需要在全网进行表达以方便AI抓取和收录，统一的管理和更新及其重要。
产品和解决方案都需要梳理哪些内容？
产品功能与边界、产品适用的场景、差异化优势、解决方案的架构、技术的原理与方法。
3.3 方法论与经验
我们将自己的项目流程、服务路径、服务客户的经验、遇到的问题的拆解和解答等内容沉淀为自己的方法论，但是它需要更系统化，比如我们是用什么态度解决的什么问题，以及如何结合自己的产品和解决方案的，这些内容可以系统的沉淀成为可复用的方法论。它可以继续延展成一些框架，比如解决方案框架、项目实施路径、客户成功模型、避坑指南等等。让你持续的在对外输出“我们如何解决问题”，而不是“我能解决问题”，客户和AI都会逐渐的把你视为具备专业能力的服务者，而不是只会卖产品的供应商。这一点，我们事橙营销很重视，所以我们一直输出的都是方法论和经验，而不是四处铺硬广告，什么时代了，现在的B2B环境是信任和专业的时代。
方法论和经验都要梳理哪些内容？
内容系列的主观点、年度发表的内容主题列表、内容按照产品和解决方案的分类、内容按照客户服务旅程的分类。
3.4 行业认知和趋势
在行业认知和趋势的内容里，需要让客户和AI都清晰的理解，你是如何看待行业的，以及你对未来的判断是否值得信任。虽然这些都可能是个性化的认知和未来型的趋势，它给我们的感觉更难梳理和生产，但是它确实及其有价值的，任何行业的专家和专业公司都有对行业的理解以及对未来的趋势的判断。
我们可以系统性的沉淀我们对行业的理解，比如趋势、政策变化、客户需求演变、技术走向等等，我们需要形成稳定的观点输出，稳定的观点需要划重点，这是客户和AI都看中的东西。行业的认知和趋势解读不等同于追热点，是长期输出”可复用的行业判断框架“，让外界逐渐将你视为一个，有立场、有深度、可信赖的行业认知源头。这点我觉得我过去几年我在内容输出上的坚持正是符合这一点，昨天还有朋友说很多关于B2B数字营销的认知源头都在我这，这种信任是很难得的，而且我坚定不移的认为这是对的。
这些内容可以是：
行业的洞察、行业的趋势分析、误区的纠偏、客户的决策风险解读。
3.5 案例与证据
现实中被验证变得更重要了，过去我们很关心客户案例，但是很多时候关心的过于浅层次，有可能出现了客户logo就算成功，现在需要升级了，我们需要系统性的沉淀客户案例，注意是系统性哦。要量化成果、定位行业与第三方背书，我们把案例从“成功故事”升级为“可以分析的样本”， 比如清晰的呈现客户背景、拆解客户的问题、拆解我们的执行路径、关键价值点以及可复用的经验。
案例不是为了炫耀成绩的，而是为我们的潜在的客户提供一个“参考路径”，但是这个参考路径也同样受用于AI，我们在给AI提供可信证据呢，这样我们就可以让客户在理性和情感层面都更容易信任我们。这跟我上一篇内容讲的GEO在B2B业务里面要优先构建信任。
这些内容可以是：
案例分类、案例内容、案例的结构
4. 关键不是“发内容”，而是：让这些知识形成一个系统
GEO 不是优化某一类内容，而是放大整个认知资产结构，很多B2B企业在做GEO的时候第一反应是，多发一点内容、多铺几个平台、提高被提及的概率。但是问题在对于AI来说，内容的数量并不会自动变成认知的数量。
零散内容不等于知识体系。
多平台铺文不等于GEO的成功。
如果内容之间没有结构、没有主线、没有长期的逻辑，即使发的再多，AI和客户接收到的也只是碎片信息，而不是整体，不是整体就不用谈可信。没有可信，则不立。所以真正有效的状态，是让企业的所有内容，围绕一套“知识结构”展开，如果要给这套知识结构命名的话，可以叫它“企业知识体系”，当然你也可以有别的叫法，只是一个名字而已，重点是我们要“收纳”这些琐碎的内容。不要今天写行业、明天写产品、后天写案例，而是把品牌、产品解决方案、行业理解、方法论、案例都纳入一张清晰的“知识地图”里。
这意味着每一篇内容都能找到自己在“整体体系”中的位置，新内容并不是重复劳动，而是在补齐知识版图，读者和AI能逐步建立一个印象：这家公司在这个领域，是系统性地解决问题的。
除了内容结构、主线、长期逻辑之外，还要注意平台之间不要互斥，官网、公众号、百家号、自媒体矩阵、视频平台这些平台可以不同，表达方式也可以不同，但是核心的立场不能摇摆。
如果一家公司在官网讲长期主义，讲慢工出细活，然后在社交媒体上的内容和行为都是短频快的，这会让AI和受众在品牌认知上对这家公司产生怀疑，这属于品牌的内在冲突。成熟的做法是，同一套价值主张，在不同平台被“拆解表达”，而不是被“改写表达”。这里Call back了我之前说的，我们要把企业知识体系文档化，形成统一作战的指导方针。
我的主语一直都是AI和人，AI一定会跟人类的判断标准越来越像，就像当年搜索引擎对于内容的喜好升级一样，而人类低认知会向高认知群体学习成长，这是发展的必然结果，所以B2B企业做GEO不仅仅是让AI认识你，也是让市场对你形成清晰、稳定、可复述的认知，做过多年B2B营销的我清晰的知道，价值定位远远大于自我吹捧，比如你可以成为这条街东北菜做的最好的餐厅，你也可以成为这条街锅包肉做的最好的餐厅，但是如果你只是说你是一个好吃的餐厅，没人会认识你，记得你。人是这样，AI也是这样，我们的内容必须要从“自说自话”，升级为“市场共识的一部分”。
当AI对我们有一个统一的认知之后，它会自动的帮我们回答某一类型的问题，而不是聚焦在某一个问题上，这种适配是万能的，也许问题有无数个变种，只要它一直在问一类问题，AI认定了我们的回答是对的，那么就会持续的引用我们的回答。
我们要关注我们在讲什么，成为答案就是顺理成章，而不是我如何通过技巧成为答案。换句话说，GEO拼的不是“谁更勤奋”，而是“谁更有秩序”。当内容是有序的，AI更容易理解你，客户更容易信任你，品牌更容易被记住，算法波动对你的影响更小。因为你的竞争力，已经不依赖于某个平台的推荐规则，而是来自于自身的认知体系了。
5. 中国式 GEO，更离不开“自有平台 + 全网平台”的协同
因为我们（事橙）研究探索的GEO都是围绕国内展开的，所以我们不聊全球，在中国做GEO，有自己独特的特点，平台是分散的，交流是多元化的，信任是碎片化的。因此更需要对全网平台的内容进行内容一致性管理。
我们把这些平台分成三类：
- 自有平台企业的官网
企业的官网是知识主库，也是信任和权威的根基，我们希望企业的官网可以作为AI和客户的权威引用信源。 - 一方平台公众号、百家号、小红书、知乎机构号、视频号、Bilibili、头条号
一方平台是用更容易被理解的方式进行内容的拆解，用不同的形态把内容分发到不同的位置，有一些国内的AI产品会更倾向于从体系内抓取信息，所以一方平台有自己的家族价值。 - 三方平台媒体、合作伙伴联合报道、行业账号、社群等等。
三方平台的价值是让客户和AI看到，不仅仅是你自己说自己好，别人也在说你好，我感觉国内很多GEO动作把三方平台都用错了，因为国内AI比较优先相信媒体，所以国内一些做GEO的策略一股脑把大量垃圾内容怼到了这些媒体上，我觉得这早晚会被整顿，尤其是网易、新浪、搜狐这些平台。
官网说产品定位、公众号表达品牌立场、百家号讲行业观点、媒体频道讲评价，其实是一个比较理想化的状态，但是现实往往不一定会是这样，但是无论你用什么样子的平台做什么内容，但是要保证用一套逻辑，不要平台之间互相拆台，互相打架。
AI并不会只信你自己说的话，它更信“全网如何描述你”GEO 成功 = 企业认知资产体系 × 全平台持续分发 × 长期一致性
6. 有序生产内容，是抵御算法波动的“护城河”
近10年国内的互联网媒体一直在变化，我经历过人人网时代，微博时代，博客时代，微信时代，后来有了知乎和小红书，再后来又有了AI，在10几年前，得SEO者得天下，SEO的算法一直在更新，人们停留的平台一直在变，系统的推荐机制一直在变，今日头条后，推荐算法变得越来越厉害。世界一直在变，我们要做什么能抵御平台和算法的变化？我想起了半年前，一个全球企业的Digital问我，如何抵御算法变化，如雷贯耳的问题。
我的答案始终没变，抵御算法波动最好的“护城河”是高质量内容，在AI之前，高质量内容指的是深度，而在AI时代，高质量内容不局限于单篇内容了，而是品牌对外展示的所有的内容的整体。质量这个词代表的含义增加了很多，高质量对于内容体系来说是什么呢？
我用一些关键词来形容它：
有体系的、有主线的、有沉淀的、可复用的、可被AI理解的、有风格的。
当你在全网有了这样的内容组合，GEO才会于品牌绑定，AI才会对品牌有清晰的认知，而不是与某个平台绑定，及时平台再更换、AI算法再更换，我们对外的形象是不变的。
真正能穿越 AI 与算法周期的，而是企业长期积累的认知资产。从来不是投机技巧，也许下个时代，不仅仅是AI的时代，是具身智能的时代，是人机交流的时代，它一定是清晰的认识我们的，因为我们不变，这就叫以不变应万变，不变的是我们的品牌主张，变的是环境，也叫向内求。
7. GEO的终局，是品牌的“长期认知位置”
如果还把B2B GEO仅仅理解为一次新的流量争夺战，那它迟早会重演SEO的剧本，良币被黑帽劣币驱逐，行业乱成一团糟，大量的认知不清晰的客户花了很多钱找赚快钱的供应商浪费青春，被技术细节消耗，无数垃圾内容堆砌，陷入新的内卷。
如果你把你们公司的GEO做一个5年计划，你就不会仅仅关注流量了，站在更长时间的尺度上看，GEO的真正终局从来都不是流量，它指向了另外一件事：“在用户与AI心中，建立稳定、可信、可引用的认知位置”。
当客户在思考一个行业问题时，会自然联想到你。
当AI在组织答案、生成建议时，会主动参考你的观点。
当市场在复述某个领域的共识时，你的表达已经成为了其中的一部分。
这不是靠技巧堆出来的结果，而是长期、有序、系统表达的必然产物，它跟表达、认知和秩序有关。
真正有效的GEO，不依赖某一次推荐，也不押注某一个平台，而是通过持续构建企业知识体系、保持全平台表达一致性，让品牌的认知穿越算法周期，成为一种长期存在的“默认选项”。
当你做到这点，流量只是结果，提及只是副产品，
而你真正拥有的，是一个不容易被替代、不容易被抹去的市场认知位置。
这，才是GEO值得B2B企业投入的原因。