随着生成式AI的普及，消费者正逐渐用生成式AI工具替代传统信息获取方式。埃森哲最新研究显示，72%的消费者已频繁使用生成式AI工具，其中一半的活跃用户表示曾根据生成式AI推荐购买过产品。此外，近十分之一的消费者已将生成式AI作为购物决策时最信任的单一信息来源。

这意味着，品牌与用户的连接路径已被生成式AI重塑，也对品牌触达用户的方式提出全新要求。能否突破生成式AI带来的认知壁垒，成为品牌在变革中占据主动的关键。

品牌深陷“AI认知迷雾”：面临双重未知困境

当消费者依赖大模型进行购物决策——比如咨询“哪款手机拍照好”时，大模型会依据自身算法给出推荐。此时品牌正面临双重认知盲区：既不清楚自身在生成式AI系统中的“形象”，也不了解大模型的推荐逻辑（如算法如何筛选信息、竞品为何有更多展现、自身内容为何被忽略等）。

如同在起跑线上就已落后，品牌若在生成式AI认知体系中缺乏关键的“可见性”，将在消费者决策漏斗最前端失去准入资格。

在生成式AI驱动的消费决策链条中，品牌在大模型中的“可见性”已成为核心竞争力之一。这种“可见性”并非抽象概念，而是可通过技术手段精准量化、分析和优化的。

聚焦这一领域，百分点科技正式推出百分点GEO解决方案，它通过持续追踪主流大模型对品牌及产品的提及频次、关联评价、推荐优先级等维度，形成可对比的GEO指标体系；同时，其产品功能不仅能呈现“谁的可见性更高”，还能深入解析背后的影响因素，帮助品牌针对性优化自身在生成式AI系统中的信息呈现，从而提升在消费者决策前端的竞争力。

例如：针对“拍照好的手机”这一问题，百分点GEO可统计出小米在三个大模型中的综合可见性最高，其次是vivo、华为、OPPO等品牌。细化到产品层面，三星GalaxyS25Ultra和小米15Ultra可见性显著高于其他机型，其次是iPhone16ProMax和vivoX200Pro等机型。

破解黑盒：大模型的“偏爱”藏着规律

品牌方可能认为，主流大模型存在固有的偏好逻辑：例如文心一言优先呈现百度生态内资源，豆包倾向于推荐字节系矩阵内容，DeepSeek则更青睐技术类内容。但事实果真如此吗？大数据分析往往能揭示出尚未被察觉的深层规律。

研究发现，针对“哪款手机拍照好”这一问题，豆包在字节系矩阵内容之外，对“中关村在线”的引用频次较高，与今日头条不相上下。此外，豆包在回答“拍照手机”相关问题时，对品牌官方网站数据存在明显偏好。vivo、OPPO官网凭借其信息结构化设计与展示的优势，被豆包引用的频率显著高于其他品牌官网。

与常规认知中“偏向技术类信源”的特点不同，DeepSeek对新闻门户类网站的引用更为突出，且其信息来源较其他大模型更为广泛，同时对一些小众论坛及海外网站表现出更高关注度。而Kimi则更倾向于关注微信公众号、知乎等平台的内容。

同时，我们还观察到DeepSeek在生成内容时，会检索大量参考资料，但最终回复中平均实际引用数却较少，引用率明显低于豆包和Kimi等。

精准卡位：在AI心智中锚定品牌位置

就“拍照手机”相关问题，我们发现大模型在内容引用方面遵循三大核心规律：

其一，需求驱动特征显著，用户高频提问所涉及的词汇与模型引用内容中的词汇呈现高度重叠性；

其二，存在严格的筛选机制，唯有具备高质量、高实用价值，且带有品牌、评测属性的内容能够在筛选中脱颖而出；

其三，呈现共性与差异并存的特点，各模型引用的高频词汇大致趋同，但在偏好上存在区别，例如豆包、Kimi倾向于引用垂直平台的内容，DeepSeek则更侧重技术性词汇，同时模型会将用户的泛化需求转化为具象化内容，诸如将“推荐”转化为“排行榜”等。

因此，基于大模型的运行规律，品牌需构建“平台—内容—关键词”三位一体的形象塑造体系。

在平台维度，要依据不同模型的偏好进行精准渠道布局。针对豆包、Kimi对垂直平台的倾向，可重点入驻相关领域的专业平台；对于侧重技术词汇的DeepSeek，则可选择技术论坛等平台，让品牌信息融入模型常抓取内容的渠道。

内容层面，需打造高质量、高实用且带品牌和评测属性的内容。结合用户高频需求，将泛化需求转化为具象内容，如把“推荐产品”转化为“产品评测排行榜”，提升内容被模型引用的概率。

关键词方面，紧扣用户高频提问词与模型引用高频词，将品牌核心信息与这些词汇深度绑定，使模型在处理相关需求时，能快速关联到品牌，从而在大模型生态中占据有利位置。

渠道重构：将大模型纳入品牌营销管理全局

用户决策虽非完全受大模型推荐主导，但大模型在用户认知（Aware）、兴趣（Appeal）、问询（Ask）阶段承担着信息供给的核心职能。而到最终行动（Act）阶段，消费者常通过社交媒体、评价平台完成信息验证。

比如，大模型推荐几款手机后，用户往往会转向小红书等平台比对真实评价，再完成购买决策。

因此，品牌需将大模型纳入全域渠道管理体系，构建“认知—验证—转化”的协同运营策略。在大模型、社交媒体、评价平台等触点保持一致的品牌叙事与产品定位，既借大模型抢占用户心智入口，又依托其他渠道形成信任闭环，进而提升全链路转化效率。

破局之道：如何解码AI认知黑盒？

在AI技术深刻影响各领域的当下，百分点科技百分点GEO解决方案专注于为品牌精准解析大模型的认知逻辑，助其在复杂的智能生态中把握关键洞察和制定有效策略。

智能解析品牌定位，奠定营销基石

百分点GEO产品具备强大的智能解析能力，仅需品牌名称和品牌官网这两个关键信息，即可自动分析品牌定位、主打产品以及产品核心卖点。

同时还能梳理出品牌的核心业务主题，基于主题关键词（如“影像旗舰机”“智能手机”），自动识别全网声量TOP5竞品品牌和重点产品。以业务主题为中心，精准定位用户查询意图，智能生成更多形式的搜索关键词。长期动态地监测与分析基于这些搜索词的AI对话，为评估品牌在大模型中的可见度提供科学、合理的数据基础。

量化衡量品牌可见性，实时监测市场动态

通过分析大量的生成式AI对话数据，我们发现大模型在信息的搜索和整合上具有一定的随机性和不确定性，同一个问题、不同时间大模型推荐的品牌和产品可能存在差异。所以少量人工提问实现的可见性分析，很难全面反映品牌在大模型眼中的真实情况。

百分点GEO产品能够高频、精准地监测自身及竞品在生成式AI推荐中的提及率和可见性，并通过各大主流生成式AI平台持续收集、动态分析品牌在不同场景下的曝光数据。

当大模型的算法或规则发生变动时，品牌方也难以及时感知其变化。而GEO产品能够迅速捕捉到大模型算法规则的细微变化，动态捕获品牌或产品在生成式AI推荐中的曝光变化，评估品牌的市场接受度和竞争力。基于这些分析结果，品牌可以及时调整营销策略，优化品牌内容，提升在生成式AI推荐中的可见性。

捕捉AI感知印记，解构品牌认知画像

品牌印象是品牌在用户心中的形象和认知，对品牌的长期发展至关重要。

过去，品牌可以广泛收集来自社交媒体、论坛等多渠道的用户反馈数据，判断用户对品牌的情绪态度。在生成式AI潮流趋势下，越来越多的人相信AI、依赖AI，AI对品牌的印象一定程度上影响且代表了品牌在用户心中的形象。

百分点GEO产品借助自然语义分析技术，对AI对话答案和推荐理由进行分析归纳，洞察生成式AI对品牌的标签印象和情绪倾向。

引用源分析，揭秘AI信息偏好

各大模型平台在生成推荐内容时，对信息源有着特定的偏好。

百分点GEO产品能够溯源分析大模型推荐内容，基于百分点GEO指标体系中的内容搜索率、内容引用率指标，研究不同生成式AI对品牌传播内容的引用度，为品牌提供传播渠道选择和内容定向优化指导，打通GEO洞察-决策-行动的业务闭环。

百分点GEO解决方案——以智能解析与动态追踪为核心，破译生成式AI认知密码。

平台通过监测品牌及竞品在大模型生态中的曝光波动，量化评估市场竞争力；深度解构生成式AI对品牌的情绪标签与认知轨迹，同步溯源大模型信源偏好，为品牌精准优化传播策略提供决策基石。基于从洞察到行动的闭环赋能，助力企业在智能时代率先赢得认知先机。