主要动作
- 定义受众与决策场景
- 建立问题集与意图分类
- 识别品牌、产品与专家实体
方法论
发现、衡量、优化、分发、迭代
把市场问题、品牌实体、官网内容、权威信源和效果评估连接成闭环。
01 · 发现
市场与问题识别
输入：重点市场、受众、产品与增长目标。
我们识别用户在学习、比较与决策阶段会提出的问题，区分品类认知、产品评估和采购场景，并将问题连接到品牌实体和证据需求。
输出
按优先级组织的市场、问题与实体地图。
02 · 衡量
品牌可见性基线
输入：已确认的问题与实体地图。
我们审视品牌和重点竞品如何被描述、哪些信源被引用，以及信息在何处缺失或不一致。基线始终明确平台、问题和观察周期的边界。
主要动作
- 审视回答中的品牌出现与描述
- 记录引用及信源类型
- 比较相关竞品表现
输出
包含方法限制与关键缺口的结构化基线。
03 · 优化
实体与内容优化
输入：基线缺口与业务优先级。
我们改善官网信息层，使产品、专业能力、应用场景和证据更加清晰。所有建议优先服务用户价值和事实一致性，而不是机械堆叠关键词。
主要动作
- 明确实体关系
- 改善页面层级与回答适配
- 补充缺失的证据与决策内容
输出
自有内容优化计划与可执行页面方案。
04 · 分发
权威信源分发
输入：已确认的证据、内容资产与信源缺口。
我们识别能够提供独立语境的可信信源类型和传播机会。分发强调相关性、编辑价值与证据质量，而不是追求数量。
主要动作
- 确定优先信源类型
- 让专家证据对应真实用户问题
- 协同内容与数字公关
输出
信源策略与可执行的分发路线图。
05 · 迭代
效果评估与持续迭代
输入：已完成的优化动作与原始基线。
我们按原方法重复检查，区分真实变化与推测，并识别下一阶段限制。输出重新进入发现和衡量环节，形成跨市场、内容与信源的持续闭环。
主要动作
- 重复可比较的观察
- 复盘内容与信源变化
- 排序下一轮工作
输出
阶段复盘与更新后的优化任务清单。
AISAGE GEO
建立可重复的 GEO 工作流
把分散的 AI 搜索行动转化为可记录、可复盘的增长闭环。