和企业市场部聊 GEO：AI 搜索时代，品牌内容要如何被看见？
最近和一位负责企业市场部的朋友聊到 GEO（Generative Engine Optimization，生成式搜索优化）。他的问题很直接：“以前做 SEO，至少还能看关键词、排名和流量。现在客户可能直接问 ChatGPT、Gemini 或 Google AI Mode，AI 一句话就总结供应商和方案。市场部到底应该做什么？”
这个问题值得认真拆解，因为它不只是技术部门的问题。对企业市场部来说，GEO 不是“多写一些 AI 喜欢的内容”，也不是加一个神秘标签就会被引用。它更像一次品牌内容盘点：你的网站是否清楚说明服务对象、解决场景、证据、交付方式、风险和限制。
Google Search Central 的 AI features 指引在 2025 年 12 月 10 日更新，核心信息很清楚：AI Overviews 和 AI Mode 仍然依赖搜索基本功，没有额外特殊要求；页面要能被索引，重要内容要以文字呈现，内部链接要清楚，结构化数据要和页面可见内容一致。换句话说，GEO 不是推翻 SEO，而是把原本空泛的品牌内容改成 AI 和人都能理解的商业答案。
市场部要先问：AI 会如何描述我们？
聊天时，我问那位市场部朋友一个问题：“如果采购负责人问 AI，香港有哪些公司可以协助整合客户关系管理系统(CRM)、预约系统和 AI 客服流程，你希望 AI 怎样描述你的公司？”
这不是一句口号可以回答的。AI 需要可理解的事实：行业、服务范围、典型客户、项目方法、案例、限制、价格或时间框架、支持模式。很多企业网站只写“我们提供一站式数字方案”或“用创新科技提升效率”，对人来说已经不够具体，对 AI 来说更难成为可靠答案。
例如，一家 B2B 服务公司如果只写“提供市场推广及数字转型服务”，AI 很难判断它适合什么查询。更好的写法是：“协助香港零售、教育及专业服务公司把网站咨询、WhatsApp、CRM、预约和管理报表连接成同一条客户旅程。”这句话有行业、有系统、有服务对象，也有业务结果。
GEO 的第一步不是写更多内容，而是整理内容资产
企业市场部通常已经有大量内容：服务页、案例、白皮书、产品页、FAQ、销售简报、报价文件、客户培训资料、售后支持文章。问题是，这些资料常常分散在网站、云端硬盘、销售团队和不同部门手上，没有形成清楚的内容地图。
GEO 的第一步，是按照“客户会问的问题”重新分类内容，而不是按照公司内部部门分类。常见问题包括：这个方案适合哪类公司？需要多久落地？要连接哪些系统？是否需要改变现有流程？有哪些风险？谁来审批？成功后看什么指标？
例如，一家教育培训公司可能已经有课程管理系统、报名表、付款流程和学员服务 FAQ，但网站把它们分散在不同页面。市场部可以建立一个“培训中心如何用 AI 改善咨询至报名流程”的主题页，整合课程咨询、预约、CRM 跟进、付款提醒和学员服务指标。这比单纯多写一篇“AI 对教育的影响”更容易被 AI 搜索理解，也更接近潜在客户的决策问题。
把品牌主张改成可验证的证据
AI 搜索会尝试比较和总结不同来源。企业如果只提供形容词，例如“专业”“可靠”“领先”，很难形成可引用的答案。市场部应把品牌主张改写成可验证的内容：交付流程、案例背景、前后差异、使用工具、数据来源、限制和负责角色。
不要只写“我们改善客服效率”。更好的写法是：“为零售团队把网站表单、WhatsApp 咨询和 CRM 连接，让 AI 先整理咨询类型和回复草稿，再由员工确认；管理层可追踪首次回复时间、未处理咨询和常见投诉原因。”这种内容有流程、有数据、有审批、有指标，AI 和客户都更容易判断价值。
对香港企业来说，案例不一定一开始就公开客户名称。如果有保密限制，仍可写成匿名案例：行业、公司规模、痛点、整合系统、上线范围、运营指标。重点是让内容有足够上下文，而不是只展示一句客户评价。
FAQ 要从搜索问题升级成决策问题
传统 FAQ 常常回答很短的问题，例如“你们是否提供维护？”“可以定制吗？”“需要多久？”这些仍然有用，但 AI 搜索时代的问题通常更像决策场景：“如果公司已有 WordPress 网站和 Excel 客户表，应该先做 CRM 还是 AI 客服？”“预约系统如何和付款及 WhatsApp 通知连接？”“如何避免 AI 客服答错合约或退款问题？”
市场部可以把 FAQ 分成三层。第一层是基本定义，让搜索和 AI 理解服务范围。第二层是场景问题，回答不同行业和公司规模的选择。第三层是风险和限制，说明什么情况不应自动化、哪些数据需要人工审批、哪些指标要先建立。
例如，一家物流公司想改善客户查询。基本 FAQ 可以解释“什么是客户服务自动化”。场景 FAQ 应回答“如果送货状态在仓库系统，客户消息在 WhatsApp，客服如何看到同一个工单？”风险 FAQ 则回答“AI 是否可以直接承诺退款或更改派送时间？”这样的 FAQ 才有机会成为 AI 回答中的有用来源。
技术底层仍然重要：不要只靠文章
Google 的指引提醒网站拥有者，AI 搜索仍然看基本 SEO：可索引、内部链接、页面体验、文字内容、高质量图片或视频、结构化数据与页面内容一致、商家资料更新。这些不是市场部可以完全外包后不管的技术细节，而是 GEO 的地基。
例如，市场部写了一篇很好的“AI 客服导入指南”，但页面被前端交互效果包住，重要内容无法被正常读取；或者结构化数据标示的服务和页面实际内容不一致；又或者案例页没有连回相关服务页和联系入口。这些都会削弱搜索和 AI 理解内容的能力。
对企业网站而言，市场部、技术团队和代理商应一起建立一张检查表：重要内容是否以 HTML 文字出现？服务页和案例是否互相连接？每个主要服务是否有清楚的标题、摘要、FAQ 和 schema？Google Business Profile、产品资料或本地商家资料是否更新？多语言页面是否有正确的语言版本和 hreflang？