你的品牌，AI记住了吗？揭秘大模型时代的品牌“种草”秘籍

2025

你的品牌，AI记住了吗？揭秘大模型时代的品牌“种草”秘籍

氧气科技

大模型如何改变我们获取信息的方式

你有没有发现，最近几年，我们获取信息的方式正在悄然改变？以前，我们想了解什么，习惯性地打开搜索引擎，输入几个关键词，然后从密密麻麻的搜索结果链接中寻找答案。但现在，随着DeepSeek、Kimi、豆包、ChatGPT、元宝、通义千问等大模型的普及，越来越多的人开始直接向AI提问，期待它直接给出精准、全面的答案。

这种变化，对于我们普通人来说，是获取信息更便捷了；但对于品牌来说，却带来了前所未有的挑战：我的品牌，AI能记住吗？AI会推荐我的品牌吗？如果AI不“认识”你的品牌，或者不“理解”你的品牌价值，那么无论你投入多少传统营销资源，都可能难以触达那些直接向AI寻求答案的消费者。

01

AI的“记忆”机制：它如何理解和存储信息？

要让 AI 记住品牌，需先理解其 “记忆” 逻辑。你可以把AI的“记忆”想象成一个巨大的图书馆。传统的搜索引擎是图书馆的目录，你输入关键词，它告诉你哪本书的哪一页可能包含这些词。而大模型则像一个博览群书的图书馆管理员，能基于对内容的理解直接给出综合答案，甚至能进行推理和总结。

这意味着，如果你的品牌信息只是零散的、不清晰的，AI就很难准确地“理解”和“记住”你。它需要你的品牌信息是结构化的、有逻辑的、可信的，并且能够与其他相关知识建立连接。只有这样，当用户提出相关问题时，AI才能从它的“知识库”中精准地“提取”并“推荐”你的品牌。

02

GEO-STREAM：AI时代的“品牌说明书”

面对AI这种全新的“记忆”和“推荐”机制，传统的营销方法显然不够用了。于是，一种全新的方法论应运而生——生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）。

简单来说，GEO就是一套专门为大模型时代设计的品牌优化策略，就像给你的品牌编写一份AI能读懂的“说明书”，让AI不仅知道你是谁，还知道你的价值、你的特点，以及你能在什么场景下帮助用户。

氧气科技创新提出的GEO-STREAM框架，就是这份“品牌说明书”的具体内容。它包含了五个核心评估维度和一套动态优化算法，帮助品牌系统性地提升在AI环境中的认知权重。

S

语义结构化指数（Semantic Structuring Index）

想象一下，你要给一个外国人介绍你的品牌。如果你语无伦次、逻辑混乱，他肯定听不懂。AI也一样。语义结构化指数就是要求你的品牌信息要清晰、有条理、有逻辑。

T

时间相关性系数（Timeliness Factor）

AI喜欢新鲜、有用的信息。如果你的品牌信息停留在几年前，AI可能会认为它已经过时了。时间相关性系数就是强调你的品牌信息要保持时效性。

R

可信源交叉认证数（Redundancy of Verified Sources）

AI在推荐信息时，非常看重“可信度”。如果只有你自己说你的品牌好，AI可能不会完全相信。可信源交叉认证数就是要求你的品牌信息要得到多方“认证”。

E

用户共鸣指数（Engagement Weight）

AI不仅会“看”信息，还会“感受”信息。用户共鸣指数就是评估你的品牌内容能否引发用户的情感共鸣和互动。如果你的内容能让用户“哇”一声，或者忍不住分享、评论，那么AI就会认为你的内容很有价值。

A

内容一致性得分（Alignment Score）

如果你的品牌在不同平台、不同渠道的信息不一致，AI就会感到困惑，甚至会降低对你品牌的信任度。内容一致性得分就是要求你的品牌信息要“表里如一”。

M

多模态搜索权重动态微调（Multimodal Search Weight Dynamic Fine-Tuning）

“M”是GEO-STREAM的“智能大脑”，它能根据不同的场景和用户需求，动态调整前面S、T、R、E、A这五个维度的重要性。比如，当用户问“这个包包好看吗？”时，AI可能会更侧重图片和视频（多模态）的权重；当用户问“这款手机的续航怎么样？”时，AI可能会更侧重文本描述和用户评价（语义结构化、用户共鸣）的权重。

03

消费品牌如何让AI“记住”并推荐？

我们不妨用一个消费品牌的例子来类比。如果一个消费品牌的产品市场份额领先，但在用户向DeepSeek、Kimi、豆包、ChatGPT、元宝、通义千问等大模型询问产品推荐时，其产品出现频率却远低于预期。分析过后发现，该品牌的内容主要偏重视觉营销，文本内容语义结构弱，且不同渠道的产品描述存在不一致，导致AI对品牌认知模糊。

因此，为了改善这种情况，这个品牌采用了GEO-STREAM优化策略：

• 重新设计内容策略，确保视觉内容与文本描述的语义一致性。为每个产品图像配备结构化的文本描述，增强AI对视觉内容的理解。
• 明确定义品牌与竞品的核心差异点，在所有内容中一致强调这些差异化优势，建立清晰的语义识别特征。
• 系统性收集和整理用户评价，将分散的用户反馈整合为结构化的产品评价数据，增强社会验证和用户共鸣。
• 与行业专家和意见领袖合作，获取专业评价和使用建议，增强品牌的权威性和可信度。
• 建立中央内容库，确保官网、电商平台、社交媒体和合作渠道的产品描述保持一致，避免AI获取矛盾信息。

经过一段时间的GEO-STREAM优化，该品牌在生成式AI环境中的表现会有明显改善：

• 品牌在相关产品类别推荐中的出现率提升
• 品牌核心差异化优势在AI回答中的准确提及率提高
• 用户通过AI了解品牌后的搜索量增加
• 品牌在多模态查询（如用户上传产品图片询问信息）中的识别准确率提升

因此，即使是消费者日常接触的品牌，也需要通过GEO-STREAM的系统性优化，才能在AI时代被准确“记住”和“推荐”，真正实现AI时代的“种草”。

在人工智能构建的新型传播体系中，SEO 的核心内涵已发生根本性转变。GEO-STREAM 技术方法论成为企业切入生成式 AI 认知体系的 “智能密钥”，助力品牌跨越语义壁垒，跻身 AI 主导的主流推荐路径！

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氧气科技（北京）有限公司是一家专注于数字传播与人工智能赋能的科技公司，专注通过AI技术+数字传播双引擎驱动，助力企业构建智能增长体系与长效品牌资产。

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核心成员来自阿里巴巴、可口可乐、美的、小红书、安克创新、Google等全球领军企业，兼具AI算法研发能力与品牌全球化实战经验，近一年已为华为、联想、TCL、豫园股份、京东、科大讯飞等企业提供AI转型赋能。

✅权威科学方法论

中国首个生成式引擎优化GEO技术方法论STREAM的联合起草人，协同北京大学新媒体营销传播研究中心（CCM）一同发布。

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