解析 AI 决定“推荐谁”的底层逻辑

从 SEO 到 GEO：当大模型成为新的流量分配者

当用户开始直接问 ChatGPT：

• 最好的跨境营销公司是哪家？
• 做中国市场应该找谁？
• 推荐靠谱的CRM系统。

他们越来越少点击链接，而是直接采纳 AI 给出的答案。这意味着一件事：

流量分配权，正在从搜索引擎转移到大模型。

在 SEO 时代，我们研究“如何排名第一”；
在 AI 时代，我们必须思考：

> AI 是如何决定“推荐谁”的？

这背后并不是玄学，而是一套基于数据密度、语义权威、实体识别与概率计算的系统机制。

一、当 AI 成为“推荐者”，规则已经改变

传统搜索引擎：

• 给你 10 个链接
• 你自己判断
• 点击进入网站

AI 搜索（ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等）：

• 直接给出结论
• 综合多个来源
• 减少用户决策成本

本质变化是：

• 过去是“排序机制”，
• 现在是“筛选 + 生成机制”。

谁被模型纳入“可信知识范围”，谁就有机会被推荐。

二、全球主流 AI 模型的推荐逻辑差异

不同模型的数据来源、价值观设计、训练方法不同，导致推荐逻辑也有差异。理解这一点，是做 GEO（Generative Engine Optimization）的前提。

1，ChatGPT（OpenAI）

数据来源：

• 大规模公开网页
• 授权数据
• 人工强化学习（RLHF）

推荐倾向：

• 高频被提及的品牌
• 结构清晰的知识内容
• 有逻辑的专家型表达
• 被主流媒体引用

特点：ChatGPT 更像一个“知识总结型专家”。

它偏好：

• 系统性输出
• 有分析框架
• 语言克制
• 减少营销夸张

如果一个品牌长期输出深度内容，结构清晰，主题聚焦，它被推荐的概率会明显提高。

2，Claude（Anthropic）

Claude 的核心设计理念是“安全 + 可靠”。

它对以下内容敏感：

• 夸张营销
• 极端表述
• 缺乏证据支持的观点

Claude 更偏好：

• 客观
• 数据支持
• 多角度分析
• 冷静表达

可以说，Claude 是“学者型 AI”。

3，Gemini（Google）

Gemini 深度融合 Google 生态。

它强依赖：

• 权威网站
• 新闻媒体
• 知识图谱
• 实体数据库

如果一个品牌在 Google 体系中没有实体认知（Knowledge Graph 记录、媒体引用、百科内容），Gemini 很难推荐。

本质是：Gemini = 搜索权威的 AI 延伸。

4，Grok（X / Twitter）

Grok 的数据偏向社交媒体。

它更容易受：

• 实时讨论热度
• 社交传播强度
• 热门趋势

影响。它更“舆论化”，而非纯权威导向。

三、中国主流大模型的推荐逻辑

1，DeepSeek

• 更偏技术理性表达
• 中英文混合数据
• 强调逻辑完整性

推荐倾向：

• 结构清晰
• 专业度高
• 有系统框架

2，通义千问（阿里）

• 电商与商业知识优势明显
• 偏好企业结构化信息

如果企业有：

• 公开融资信息
• 详细公司介绍
• 商业模式说明

更容易被识别为“真实实体”。

3，豆包（字节）

• 强受内容平台生态影响
• 受内容型媒体数据影响明显

更偏“内容覆盖度”。

4，文心一言（百度）

• 强绑定百度搜索体系
• 依赖权威媒体与百科体系

如果企业没有在百度生态形成实体存在感，推荐概率会低。

四、AI 决定“推荐谁”的底层四大逻辑

AI 推荐不是主观判断，而是概率模型的输出。

1，数据可见度（Visibility）

AI 不可能推荐它“没见过”的品牌。

影响因素包括：

• 是否被主流媒体提及
• 是否出现在高权威网站
• 是否有百科词条
• 是否被行业文章引用
• 是否跨平台出现

数据覆盖率，决定存在概率。

2，语义权威度（Semantic Authority）

AI 判断权威，不看广告预算，而看：

• 是否长期输出某个领域
• 是否形成主题聚焦
• 是否有深度分析
• 是否有系统性框架

如果一个品牌：

• 每周都输出关于“中国数字营销”
• 有案例拆解
• 有趋势判断

它会逐渐形成语义权威。

3，实体可信度（Entity Trust）

这是 EEAT 的核心。AI 正在从“关键词匹配”转向“实体识别”。

它更关心：

• 是否有真实创始人
• 是否有团队信息
• 是否有客户案例
• 是否有媒体采访
• 是否有第三方评价

AI 更容易推荐“真实存在的组织”，而不是匿名营销页面。

4，表达风格匹配度（Model Alignment）

极少有人讨论这一点。不同模型偏好不同表达风格。

AI 更倾向推荐：

• 冷静理性
• 有逻辑结构
• 数据支持
• 减少夸张词

“我们是行业最强”“唯一领先”这类表述，会降低可信度。

五、从 SEO 到 GEO：流量逻辑的升级

SEO 时代：

• 优化关键词
• 获取外链
• 提高排名
• 争夺点击

GEO 时代：

• 优化品牌语义结构
• 提升实体可信度
• 增加被引用概率
• 争夺“被推荐”

核心区别：

可以这样理解：

• SEO 优化的是“入口”，
• GEO 优化的是“认知”。

六、企业如何进入 AI 的推荐名单？

基于实际观察与测试，可以总结五步模型。

第一步：建立单点定位

不要什么都做。

明确一个标签，如：

• 中国市场数字营销专家
• 跨境品牌本地化顾问

聚焦越清晰，AI 识别越明确。

第二步：持续输出高密度知识内容

• 深度长文
• 案例拆解
• 行业报告
• 趋势分析

关键在于长期性。

第三步：构建实体信息矩阵

包括：

• 创始人介绍
• 公司背景
• 客户案例
• 媒体报道

让 AI 能“识别你是谁”。

第四步：跨平台覆盖

• 官网
• LinkedIn
• 媒体稿
• 行业访谈
• 专业社区

多平台出现 = 增强数据可信度。

第五步：主动测试 AI 推荐情况

定期在：

• ChatGPT
• Gemini
• Claude
• DeepSeek

七、未来趋势判断

基于过去一年模型演进趋势，可以做三个判断：

判断一：AI 将成为第一层过滤器。用户甚至不会访问网站。

判断二：品牌的核心资产将从“流量”转向“认知权重”。

判断三：没有持续专业输出的企业，将逐渐从 AI 视野中消失。

结语：AI 推荐不是偏好，而是概率

AI 不会“喜欢”谁。

它只是基于：

• 数据密度
• 语义权威
• 实体可信度
• 表达风格匹配度

计算出一个概率。企业无法操控 AI，但可以持续提高自己被信任的概率。

在 AI 时代，真正的竞争，不是流量竞争，而是“被认知结构记住”的竞争。