使用GEO工具优化品牌可见度：通过 AI 搜索数据驱动决策

随着 AI 搜索 的快速发展，传统的 SEO 不再是品牌获取可见度的唯一途径。AI 搜索引擎不仅仅根据关键词排名，还根据用户意图、搜索语境、品牌相关性等因素生成答案。对于品牌而言，如何确保在 AI 搜索中被推荐，如何提高在 AI 搜索中的可见度，成为了新的挑战。

在这个背景下，GEO（Generative Engine Optimization）工具应运而生。它通过分析 AI 搜索平台 的搜索结果，帮助品牌优化在 AI 搜索中的表现。本文将介绍如何使用 GEO 方案生成工具，并通过代码示例帮助你快速实现 AI 搜索优化。

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什么是 GEO 方案生成工具？

GEO 方案生成工具是一个基于数据分析的优化工具，旨在帮助品牌提高在 AI 搜索 中的可见度。它通过获取并分析不同 AI 搜索平台（如 DeepSeek、豆包、文心一言等）的搜索结果，帮助品牌理解在这些平台中出现的频率、位置、角色等关键指标。通过分析这些数据，品牌可以找出影响搜索结果的主要因素，并根据数据做出相应优化。

通过 5118AI.com 提供的 GEO 工具，品牌可以在10分钟内生成一份完整的 GEO 方案，并根据该方案对内容和营销策略进行调整。

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如何使用 GEO 工具进行数据分析

1. 数据采集：抓取 AI 搜索平台结果

我们首先需要抓取来自不同 AI 搜索平台的搜索结果。以下是一个使用 Python 编写的代码示例，展示如何从 AI 搜索平台抓取搜索数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义抓取函数
def fetch_search_results(query, platform_url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
    response = requests.get(f"{platform_url}?q={query}", headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设搜索结果存储在 'div' 标签中
    results = []
    for item in soup.find_all('div', class_='result-item'):
        title = item.find('h3').text.strip()
        snippet = item.find('p').text.strip()
        results.append({'title': title, 'snippet': snippet})
    
    return results

# 示例：抓取 DeepSeek 平台的搜索结果
query = "可口可乐 无糖"
platform_url = "https://www.deepseek.com/search"
search_results = fetch_search_results(query, platform_url)

# 打印结果
for result in search_results:
    print(result['title'], result['snippet'])

这段代码通过抓取 DeepSeek 平台的搜索结果，返回品牌相关的标题和摘要。你可以根据实际平台的 HTML 结构调整爬取规则。

2. 数据处理：分析品牌与竞品的表现

一旦我们抓取到的数据，就可以使用 Pandas 进行进一步的分析。以下是一个示例，展示如何使用 Pandas 来对比品牌与竞品在 AI 搜索中的表现。

import pandas as pd

# 假设我们抓取了两种品牌的搜索数据
data = {
    '品牌': ['可口可乐', '百事可乐', '可口可乐', '百事可乐'],
    '平台': ['DeepSeek', 'DeepSeek', '文心一言', '文心一言'],
    '提及次数': [5, 3, 7, 4],
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 按品牌和平台统计提及次数
brand_performance = df.groupby(['品牌', '平台']).sum().reset_index()

# 显示结果
print(brand_performance)

这段代码将输出 可口可乐 和 百事可乐 在不同平台上的提及次数，帮助品牌了解自己在 AI 搜索中的表现。

3. 可视化：展示品牌与竞品差距

为了更直观地展示品牌与竞品的差距，我们可以使用 matplotlib 绘制柱状图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图，比较品牌在各平台的表现
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
for brand in brand_performance['品牌'].unique():
    brand_data = brand_performance[brand_performance['品牌'] == brand]
    ax.bar(brand_data['平台'], brand_data['提及次数'], label=brand)

ax.set_xlabel('平台')
ax.set_ylabel('提及次数')
ax.set_title('品牌在不同平台的表现对比')
ax.legend()

plt.show()

此图表将帮助品牌直观地了解自己与竞品在不同平台上的表现差异，从而做出有针对性的优化调整。

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GEO 工具带来的价值

使用 GEO 方案生成工具，品牌可以实现以下目标：

• 精准定位可见度差距：通过对 AI 搜索结果的抓取和分析，品牌可以准确了解自己在各平台的可见度，识别竞品的优势和自身的不足。
• 快速优化决策：基于 GEO 工具的报告，品牌可以在短时间内调整内容策略、投放方向、平台选择等方面，提升 AI 搜索中的竞争力。
• 可持续监测与改进：工具可以持续跟踪品牌在 AI 搜索中的表现，帮助品牌长期优化内容和策略。

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随着 AI 搜索引擎的快速发展，品牌的可见度已经不再仅仅依赖传统的 SEO 排名，而是需要通过 GEO 工具 来分析和优化自己的在 AI 搜索中的表现。通过 5118AI.com 提供的 GEO 工具，品牌可以在短短 10 分钟内，生成一份完整的可操作性报告，提升品牌的可见度和市场竞争力。

如果你对如何使用 GEO 工具优化品牌在 AI 搜索中的表现感兴趣，可以开始使用这一工具，获得更精准的数据支持和优化建议。