行业 · 新能源车企
新能源车企的 AEO、GEO 与 AI 搜索服务（新加坡）
Geolix.ai 是新加坡的 GEO 服务商，服务整车出海品牌、三电与零部件供应商、充电与储能企业。海外消费者和经销商在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews 与 AI Mode 里对比续航、安全与售后，中国侧的供应链与渠道在 DeepSeek、豆包、通义千问、腾讯元宝上核你的产能与资质。9 大引擎同一块看板监测，答案里错的部分由我们去修。
为什么新能源车企的 AI 搜索不一样
中国品牌在海外几乎没有认知积累。消费者问「这个牌子值不值得买」，AI 只能从有限的几篇评测、论坛帖和新闻里拼出答案——其中相当一部分是上一代车型的、是别的市场的，甚至是关于另一个同名品牌的。买车是大额决策，这一轮筛选结束后，没进名单的连试驾都约不到。
更麻烦的是这个品类的事实变动太快：续航口径、配置、价格、补贴与关税政策、售后网点每个季度都在变，而引擎采信的是它上一次抓到的那一版。一条起火或召回报道能在答案里停留很久，新进的市场和新建的服务网络却可能一个字都没有。
7 个信号，说明你需要 GEO
逐条自查——命中越多，你在 AI 答案里流失的买家越多。
在 ChatGPT 问你所在价位段的电车怎么选，点名的全是欧美日韩品牌。
AI 报出的续航、电池类型或配置，是上一代车型的。
一条几年前的起火或召回报道，被当成品牌现状反复引用。
你新进的市场、新建的售后与充电网络，在 AI 回答里完全不存在。
经销商和渠道商问 AI 你的品牌，答案对零配件供应和质保含糊其辞。
海外消费者开口就是「我看 AI 说……」，销售先花几分钟纠正。
中国侧的供应链伙伴用豆包、DeepSeek 核你的产能与认证，那里几乎查不到。
你的买家正在这样问 AI
这类决策式问句就是我们放进看板逐日监测的对象——你出现在答案里没有、排第几、被谁比下去。
我们为新能源车企建什么
抓取与渲染诊断
robots.txt 对 AI 爬虫的放行与拦截、llms.txt 是否存在、车型参数与配置表是不是藏在前端渲染的选配器、图片或 PDF 手册里。
车型事实层结构化
续航按 WLTP、EPA、CLTC 分别标注，绝不混着写；电池类型、充电功率、配置、价格、上市市场与生效日期全部做成机器可读字段，带更新日期。
消费者端与 B2B 端两张问句地图
消费者问续航、安全、保值和售后，经销商与供应链问产能、认证、零配件与质保政策。两套问句分别入库，在 9 大引擎逐日跑，竞品同口径并排。
可被引用的车型页、对比页与服务网络页
适合谁、实测表现、与同级车的差异、质保与保养成本，开头直接给答案；售后网点与充电兼容性单独成页，可被单独引用。
站外权威信源与安全事实补正
第三方评测媒体、车主社区真实讨论、碰撞测试与认证结果、维基数据实体；对已召回完成或已查明原因的事故，把后续结论补齐，让引擎有更新的版本可引用。全程白帽。
我们的做法
续航与参数按标准分别标，绝不混着写
CLTC 的数字拿到欧美语境里会被当成虚标，进而连累整个品牌的可信度。每个口径独立标注、注明测试标准和适用市场，被引用时才不会失真。
事实变动快，内容带日期并定期回刷
改款、调价、新市场、新网点每季度都在发生。所有对外事实页带明确的更新日期并纳入回刷排期，避免引擎长期停在某个旧版本上。
合作怎么推进
消费者端与 B2B 端两套问句确认，9 大引擎跑基线，同步完成抓取诊断和过时事实盘点——含仍在网上流传的旧车型参数。
robots.txt 策略与 llms.txt 上线，车型参数从选配器和 PDF 手册搬到可抓取的 HTML，部署 Product 与 Offer 结构化数据，续航按标准分列。
车型页、对比页与售后网络页答案优先重写，补齐质保政策、零配件供应与充电兼容性说明，中英各写各的母语版本。
维基数据与知识图谱实体消歧（同名品牌、子品牌、海外主体），评测媒体与车主社区里陈旧参数的补正，已完成召回与已查明事故的后续结论补齐。
逐日监测加每周报告；新车上市、改款调价、进入新市场这类节点前后加密跟踪，确保引擎拿到的是最新那一版。
常见问题
从签约到看到第一份数据，中间要经历什么？
第一步是把你的业务翻译成问句：按产品线——整车车型、三电与零部件、充电与储能——和目标市场，梳理出消费者、经销商与供应链真实会问 AI 的意图问句，和你确认后放进看板。系统随即在中英 9 大引擎上逐日跑这些问句，记录你和竞品的出现情况以及被引用的信源，形成基线报告：现在谁被推荐、AI 引用了哪些评测和报道、它口中你的参数是第几代。这份基线就是第一份数据，也是之后每周对账的起点。
多久能看到变化？
无法承诺具体时间，因为节奏取决于各引擎重新抓取与采信新信源的机制——汽车是大额、高信任品类，引擎对安全与口碑类信源的采信本来就偏保守。变化通常从长尾开始：先是具体车型、具体市场、具体参数的问句里出现更准确的描述，再逐步传导到「这个价位买什么」这类核心问句。看板逐日监测、每周出报告，每一点变化你都会先在数据里看到，而不是等一句笼统的「见效了」。我们的 Base + Bonus 计费也把节奏风险放在了我们这边：Bonus 只在达成事先约定的 KPI 后才支付。
效果具体怎么衡量？
看板上有三层口径：可见率——消费者端和 B2B 端的问句里，AI 答案提到你的比例；推荐率——不止被提到，而是被列入建议名单的比例；信源引用——引擎组织关于你的答案时用了哪些信源，可逐条下钻到具体的评测和报道。这一层在本行业尤其关键：参数被引错、安全记录被引旧，通常都能追到某几个固定的源头。同一套口径同时跑你和指定竞品。每周报告把当周变化、对应的执行动作和下一步计划放在一起对账——进展在数据里核实，不靠口头汇报。
我们主要做海外市场，中文引擎还有必要监测吗？
有必要，而且原因和消费端无关。整车出海的决策链里，海外是消费者和经销商，中国侧是投资方、供应链伙伴、代工与零部件厂商，以及正在评估要不要跟你合作的渠道商——他们用豆包、DeepSeek 核你的产能、认证、交付记录和过往事故处理。中文引擎引用的是另一套信源生态：行业媒体、企业信息平台、业内讨论，你在英文世界的积累几乎带不过去。合作方在中文侧查到的是过时或负面的版本，谈判条件会实打实地变差。如果你的业务确实完全不涉及中国侧，我们也可以只跑英文引擎，方案按实际覆盖范围定。
我们已经有市场和公关团队，你们怎么和他们配合？
我们是托管执行，不是给你的团队加活：诊断、内容生产、权威信源建设由我们完成，你们主要做两件事——事实核对（参数、续航口径、配置、质保政策以你方为准，这个行业错一个数字代价很大）和素材开放（现有的技术白皮书、认证与碰撞测试报告、实测数据、媒体评测正是最好的原材料）。看板和周报对市场与公关团队开放：可见度和竞品数据可以直接反哺投放与内容规划，而信源引用那一层能告诉公关，哪几篇旧报道正在持续影响 AI 对品牌的描述，值得优先处理。
白帽怎么保证？安全类负面我们尤其敏感。
我们只做三件事：诊断、生产真实内容、建设权威信源——不投毒、不刷量、不伪造评价、不操纵车主社区和评测，也不去联系媒体或发帖人要求删稿。所有对外内容基于你审核过的事实——真实参数、真实认证、真实测试结果——发布前走你的确认流程。对安全类内容我们尤其克制：已完成的召回、已查明原因的事故，做法是把官方结论和第三方可核验的记录补齐，让引擎有更完整的版本可引用；仍在调查中的事件不碰，也不做任何弱化表述。整套动作没有任何需要隐瞒的环节，经得起平台规则与监管审视——在汽车行业，安全信息上动手脚的后果远不止是营销问题。