行业 · B2B SaaS
B2B SaaS 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 B2B SaaS 与开发者工具。我们只做一件事：让 9 大引擎在回答 best X tool、X 的替代品、X vs Y 这类选型问句时点到你——从官网与文档的可抓取性和结构化标注，到对比页与 alternatives 页，再到 G2、Reddit、知乎、CSDN 这层引擎真正引用的第三方信源。
为什么B2B SaaS的 AI 搜索不一样
SaaS 的采购常常自下而上：开发者先选先试，用顺了再申请预算。真正的选型发生在 best X tool、X vs Y 这类提问里——AI 搜索里购买意图最强的一类，问完下一步就是注册试用。
引擎的答案拼自 G2、Reddit、Hacker News 和对比文章，连过时定价和早已修复的短板一起拼进去。漏斗的中段消失在对话框里，市场团队只看到线索变少，却看不到丢在哪一句。
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 里问你品类的 best tool，前几个名字里没有你。
问头部竞品的替代品，你要么缺席，要么排在名单最末。
AI 引用的还是旧定价、已下线的套餐或早已修复的功能短板。
「你 vs 某竞品」这类问句，结论几乎每次倒向对方。
G2、Reddit 上关于你的讨论停在几个版本之前，公司里没人管这层。
文档与 changelog 挡在登录墙后或纯前端渲染，引擎想引用也抓不到。
DeepSeek、通义千问回答你的品类时，只提本土工具和你的国际竞品。
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B2B SaaS建什么
文档与 changelog 的可抓取性改造
逐页确认文档、API 参考与 changelog 的渲染方式和登录墙，校准 robots.txt 对 AI 爬虫的策略，补一份 llms.txt 指明核心文档、定价页与 changelog。
产品、定价与实体的结构化标注
SoftwareApplication、Organization、FAQPage 的 JSON-LD 与定价页同步，避免已下线的套餐被继续当成事实；同时做知识图谱实体消歧。
对比页与 alternatives 页
按买家真实问法建 X vs Y 与替代品页面，结论前置：适用场景、不适用场景、迁移成本、定价口径差异。
第三方信源层
G2、Capterra 的资料完整度与类目归属、Reddit 与 Hacker News 上停在旧版本的讨论，中文侧铺知乎与 CSDN 的技术选型内容。
选型问句的逐日监测
从 Search Console 和销售、客服记录里挖出真实问法，在 9 大引擎逐日运行：谁被推荐、你被怎么描述、答案引用了哪些页面。
我们的做法
抓取和渲染先过关，内容才谈得上有用
文档站常常纯客户端渲染，再叠加登录墙和从未配置过的 robots.txt，最值得被引用的技术内容对引擎完全不可见。先修，再写。
短名单是在你的官网之外定下来的
引擎回答 best X tool 时，答案拼自 G2、Reddit、知乎、CSDN 这层第三方内容，官网更多只承担事实核对。所以一半精力放在你改不了的那层。
合作怎么推进
圈定市场、买家画像与对标竞品，从真实问法锁定问句集，同步跑抓取诊断与 9 大引擎基线。
修文档的渲染与登录墙、robots.txt 的 AI 爬虫策略、llms.txt、SoftwareApplication 与 Organization 标注、实体消歧。
对比页与 alternatives 页上线，定价页与集成文档改成答案前置并加 FAQPage 标注，清掉过时版本说明。
补全 G2、Capterra 资料，处理 Reddit、Hacker News 上的旧版本讨论，中文侧推进知乎、CSDN 与行业媒体。
逐日运行、每周对账：哪些问句进了推荐名单、答案换成引用哪些页面、下一轮补什么。
常见问题
从签约到看到第一份数据，中间要经历什么？
先和你圈定监测范围：目标市场、买家与开发者画像、要对标的竞品，以及要盯的选型问句——best tool、替代品、X vs Y 这类真实问法。这组问句随后在 9 大引擎上逐日运行，看板建立基线：每个引擎现在推荐谁、怎么描述你、各自引用了哪些信源。第一份周报会给出可见率基线、竞品对照，和一份按优先级排好的信源缺口清单，之后每周对账。
多久能看到 AI 的回答发生变化？
没有统一时间表，节奏由机制决定：引擎要先抓取到新信源，再在组织答案时逐步采信它，两步都受品类竞争度和你现有信源基础的影响。经验上，带限定条件的长尾问句先动——比如限定部署方式、合规认证或团队规模的问法——best CRM 这类宽泛大词最慢。我们不承诺日期，但每条问句的变化逐日记录在看板里，你看到的是趋势曲线，不是一句口头汇报。
效果具体怎么衡量？
用三层口径。可见率：你的选型问句中，各引擎提到你的比例；推荐率：AI 进一步把你列入推荐名单的比例；信源引用：答案背后引用了哪些页面、其中哪些出自我们的建设。三个指标按引擎、按问句拆开，和竞品放进同一张对照表，每周报告逐条对账——哪些问句动了、靠的是哪些信源。
我们是英文优先的产品，中文引擎真的重要吗？
取决于你的市场版图，但很多 SaaS 低估了自己的中文触点：进入中国市场时，开发者在 DeepSeek 和通义千问里做技术选型；已有国内客户的，采购和 IT 在用豆包、腾讯元宝做背调；本地经销商和集成商也在中文引擎里做功课。这些引擎不读 G2 和 Reddit，引用的是知乎、CSDN、公众号这层中文信源，你的英文口碑传不过去。至少先在看板上看一眼中文侧的基线数据，再决定投入多少。
我们有自己的 SEO 和内容团队，和你们怎么配合？
你的团队继续做擅长的事，我们补上引擎侧的闭环。看板会显示哪些问句在丢分、每个引擎各自在引用谁，你的团队可以照着这份优先级产内容；需要托管的部分——诊断、面向 AI 引用的内容改造、站外权威信源建设——由我们按约定接手。你现有的博客、文档和对比页正是 GEO 的原材料，我们的工作是把它们变成 9 大引擎愿意引用的信源，不是另建一套内容班子。
白帽怎么保证？会不会有合规或品牌风险？
我们只做三件事：诊断、基于事实的内容建设、权威信源建设，全部立足你产品可验证的真实信息——不投毒、不刷量、不伪造测评，也不在社区冒充用户发帖。开发者社区对水军尤其敏感，一次被识破的暗箱操作，对品牌的伤害比不做 GEO 还大，这正是我们坚持白帽的原因。所有产出在周报里逐条可溯源；计费采用 Base 加 Bonus，Bonus 只在达成约定 KPI 后支付，我们没有任何走捷径的动机。