香港经济日报专访：从 SEO 到 GEO　品牌如何在 AI 时代建立可信度？

在社交平台、线上零售的推动下，品牌推广销售一向重视做好 SEO，但随着 AI 时代到来，SEO 已被视为传统打法，做好 GEO、建立可被 AI 理解、信任与推荐的品牌，更为关键。

AI 原生形象资产咨询公司 VM 布尔乔亚创始人兼首席执行官邓耀中判断，品牌未来的竞争重点不再只是被人看见，而是能否被 AI 正确理解、采信并持续推荐。

VM 布尔乔亚投资开发了名为 ximu 的 AI 原生形象资产治理平台，ximu 产品负责人张昊炜指出，AI 出现后，正在逐渐改变消费者的购物路径。他们可能通过询问 AI 直接认识新品牌、新产品，甚至因此产生兴趣并直接下单。因此，今天品牌需要思考的，不只是如何吸引用户点击，而是如何在 AI 的语义空间中建立可信度与清晰定位。

SEO 已经不重要了？

既然 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）兴起，SEO 是否已不重要？邓耀中与张昊炜均不认同。张昊炜强调，SEO 是 GEO 的基础层。AI 在生成答案时，仍会调用外部搜索工具或既有搜索系统，品牌若连基本的可搜索性、数据一致性与内容结构都没做好，就更难进入 AI 的答案框架。

不过，SEO 只解决"被找到"的问题，GEO 则会进一步处理"被采信"与"被推荐"的挑战。因此，品牌需要从网站、媒体、社交平台、内部数据等多个"来源"，建立一致、清晰且可被 AI 理解的数据体系。

GEO 看上去比 SEO 更复杂，需要投入更多资源，大企业似乎更占优势，但张昊炜并不认同，他认为 GEO 反而可能提供新的弯道超车机会。只要能找出特定市场、语境或用户问题中的可突破位置，中小企业同样有机会在 AI 推荐中获得更高的能见度。

先治理源头 而非"末端控制"

当然，市面上存在不同的大模型，无论大企业还是中小企业，都需要判断目标市场、语言与消费者主要依赖的 AI 工具，再根据该市场的模型特性制定策略。若要进入中国内地市场，则需要理解 DeepSeek、通义千问、豆包等模型对信源、媒体权重与内容结构的不同偏好。

掌握 SEO 与 GEO 的方法后，品牌能否控制 AI 给出的答案？邓耀中强调，GEO 的核心并不是控制 AI 的答案，而是从源头治理 AI 会接触、理解与引用的数据。

他用"水库"作比喻：每个品牌都像拥有一座由内部数据、官网内容、外部媒体报道、社交讨论与第三方信息共同汇入的水库，若流入水库的数据混乱、过时或彼此矛盾，AI 在生成答案时就可能引用错误、不完整或品牌并不希望被放大的内容。

因此，GEO 要处理的是"源头治理"而不是"末端控制"。品牌需要确保内外部数据一致、结构清晰且符合 AI 理解与引用的方式，让流出水库的答案更干净、更可信，也更贴近品牌希望呈现的定位。ximu 推出自主研发的 STI（Seen & Trusted Index）指标，让企业从 AI 的回答与推荐机制中，系统性评估品牌的能见度与信任度。企业不仅能理解自身品牌当前在 AI 世界中的位置，更能精准识别影响品牌表现的关键因素。

此前埃森哲（Accenture）的"2026 消费者调查"发现，八成半受访香港消费者表示，在可控的前提下愿意由 AI 代为购物。邓耀中认为，个人 AI 智能体的普及已成为明显趋势，未来第一层的搜索、比较与消费决策，很可能由消费者的个人智能体与平台或品牌背后的大模型完成初步交互。品牌更需要做好自身数据与语义内容的治理，别让自己在第一轮 AI 对 AI 的沟通中失去被理解、被推荐的机会。