客户与背景
越来越多的人不再只用搜索引擎，而是直接问 AI。当用户问大模型「哪个品牌好」「有什么推荐」时，AI 的回答里有没有你，正在成为一个全新的、却常被忽视的流量入口。这就是生成式引擎优化（GEO，Generative Engine Optimization）要回答的问题。
GEO 是厚科自研的多租户 SaaS 产品。我们做 GEO，也用 GEO——这个官网本身，就是我们按 GEO 最佳实践打造的样板。
挑战
- 看不见的可见度：品牌在 AI 大模型回答中的出现情况，既没人监测，也无从优化。
- 内容生产跟不上：GEO 需要大量围绕知识库的高质量内容，靠人工写作难以规模化。
- 多平台分发繁琐：内容要铺到多个平台、多个账号，人工操作既慢又容易串号。
- 国产模型各不相同：不同国产大模型的回答逻辑不一样，单点优化难以覆盖全局。
我们做了什么
我们把 GEO 从一个模糊的概念，做成一套可运营的工具：
- 知识库驱动的 AI 批量内容生产：以品牌知识库为源头，AI 批量生产结构化、面向 AI 可读的内容，让内容供给跟得上 GEO 的节奏。
- 12 平台多账号矩阵分发：一套内容，分发到 12 个平台的多个账号，多账号独立会话、互不串号，矩阵化运营不再靠人海。
- 8 大国产 AI 模型可见度持续监测：持续监测品牌在 8 大主流国产 AI 模型回答中的可见度变化，把「AI 里有没有你」变成一个可以看的指标。
- GEO 诊断大屏：把可见度数据汇成诊断大屏，直观呈现现状与趋势，指导下一步动作。
成效
GEO 目前处于产品化开发中，开放合作阶段。它带来的核心价值在于「让不可见变可见、让不可控变可运营」：
AI 可见度，变成可运营的指标
把品牌在多个国产 AI 模型中的表现，从「凭感觉」变成「有数据、有大屏」，可监测、可持续优化。
- 内容可规模化：知识库驱动的批量生产，让 GEO 内容供给从人工瓶颈中解放出来。
- 分发可矩阵化：12 平台多账号独立会话分发，支撑起矩阵化的持续运营。