研究方向
覆盖AI搜索增长的关键议题
围绕品牌在AI平台中的可见度、推荐率、信息准确性与用户决策路径，持续沉淀可执行的GEO研究成果。
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关注AI搜索生态中的结构性变化，解析品牌如何建立长期、稳定、可信的AI推荐优势。
Agent智能体时代，GEO优化会变成什么样？
当AI从被动回答进化为主动执行任务的Agent，GEO竞争维度将从“被推荐”升级为“被调用”。
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跟踪GEO实践、行业案例、平台变化与数据趋势，帮助品牌及时理解AI搜索中的新机会。
电商品牌GEO优化案例：AI推荐率提升156%的完整拆解
从基线诊断、信源矩阵重构到场景可见度突破，拆解电商品牌在AI搜索中的增长路径。
品牌做GEO优化需要多久？从0到1的落地路径与成本拆解
从紧急救火到稳健增长，不同起点的品牌需要匹配不同周期、资源结构和阶段目标。
2025-2026年主流AI平台品牌GEO排名数据报告
从平台渗透率、行业推荐率、品牌排名分布和信源引用结构，观察AI平台品牌表现。
品牌情感倾向监测：AI回答中的口碑量化与声誉管理
用情感值、负面引用模式和扩散规律，建立AI回答层面的品牌声誉管理框架。
AI引用旧信息怎么办？GEO品牌信息时效与衰减度管理方法
持续更新AI可引用的信息环境，避免品牌长期被旧页面、旧报道和旧问答定义。
AI舆情监测怎么做？品牌在AI回答中出现负面倾向怎么办
关注AI如何理解、整合并再表达品牌信息，提前识别可能影响用户决策的风险表述。
品牌监测
诊断品牌在AI平台中的可见度
Laver AI提供跨平台品牌可见度监测，覆盖推荐率、排名变化、引用来源、情感倾向与竞争对比。