有哪些企业在做GEO？四类企业四种不同的做法，你是哪一种？

如果只看2026年的GEO行业文章，很容易产生一种感觉：好像所有企业都在做同一件事——监测豆包、DeepSeek、千问、元宝里的品牌推荐，然后写内容、发媒体、提高AI里的出现次数。

真正去看今年已经公开出现的GEO采购项目，会发现情况完全不是这样。

餐饮品牌在做GEO，家电品牌在做GEO，汽车企业在做GEO，医药企业也在做GEO。老乡鸡2026年8月公开招募AI平台GEO服务供应商，希望通过不同AI平台相关词条优化提升品牌曝光与公信力；创维集团在6月启动2026年下半年品牌GEO项目，需求围绕创维主品牌和电视产品展开；江淮商用车则把百度SEO基础服务、GEO知识库、核心词根优化和行业占位放到了同一个“全域搜索优化”项目里；昆药集团、东阿阿胶也分别出现了GEO相关采购。

这些企业都在做GEO，但目标、方法和验收逻辑并不相同。

这其实提醒了企业一个很重要的问题：

决定GEO怎么做的，首先应该是你的业务和客户决策方式。

如果一家工业设备公司直接照着消费品牌的方法做，最后很可能得到大量品牌曝光，却没有解决客户真正关心的参数、方案和供应商筛选问题；反过来，一个消费品牌如果把GEO全部做成几十页技术知识库，也可能偏离用户真正的品牌比较和产品选择场景。

从目前公开出现的项目和实际市场需求来看，可以把正在做GEO的企业大致分成四类。四类企业面对的是四种完全不同的问题。

第一类：大众消费和品牌型企业，核心是“用户问到品类时，我能不能进入推荐”

这一类企业目前最容易让市场看到。

老乡鸡是很典型的例子。

2026年8月发布的GEO优化资源招标公告中，采购需求明确涉及适配不同AI平台的相关词条搜索优化，并提出提升品牌曝光与公信力。

创维集团的逻辑也非常接近。公开项目信息显示，其2026年下半年GEO项目围绕创维主品牌和全系列电视产品开展全域AI平台优化，项目预算达到百万级。

这类企业为什么会先做GEO？

因为它们过去已经非常熟悉“品牌搜索”这件事。

用户买电视，会问：

什么电视品牌比较好？

75寸电视怎么选？

OLED和Mini LED哪个好？

哪些电视适合打游戏？

用户去吃饭，也可能问：

附近有什么值得吃的？

某类餐饮品牌有哪些？

哪家更适合家庭聚餐？

过去这些问题可能通过百度、小红书、抖音、测评网站完成。AI开始参与以后，用户可以把一整个选择过程交给AI。

于是消费品牌做GEO，第一个目标往往非常明确：

当用户提出品类、产品、场景和比较问题时，品牌能不能进入AI给出的选择范围。

这类企业的GEO内容通常会围绕几个方向展开。

品牌是谁。

产品有哪些。

适合什么人。

不同产品怎么选。

和其他方案有什么差异。

产品在什么场景下更适合。

同时还需要大量第三方内容、媒体、测评、社区和公开资料提供外部信息。

所以消费品牌GEO天然会比较重视：

品牌声量、产品词、品类词、比较词和外部信源。

如果你是一家面向大众消费者的品牌，判断GEO效果时，就不能只盯着官网有没有被引用。

更应该继续看：

用户问品类问题时有没有出现品牌；

问产品推荐时有没有进入候选范围；

AI给出的品牌特点准不准确；

竞争品牌为什么出现；

哪些第三方来源正在影响AI答案。

这一类企业做GEO，本质上是在争夺AI时代新的“品牌货架”。

第二类：汽车、企业软件、工业设备等复杂决策企业，核心是“客户研究方案时，我能不能进入供应商筛选”

第二类企业和消费品牌最大的差别，是客户不会问完一个问题马上购买。

一个商用车客户、工业设备采购方或者企业软件负责人，往往需要经过很长的信息研究。

所以这一类GEO做法会明显更重。

江淮商用车2026年的全域搜索优化采购项目就是一个很典型的信号。公开采购范围明确提到：优化百度SEO基础服务、搭建GEO知识库、核心词根优化以及行业占位运营，从而强化AI搜索精准触达与稳定曝光。

这里有几个词很值得注意：

SEO基础、GEO知识库、核心词根、行业占位。

它已经不是简单做几个“江淮汽车怎么样”的品牌问题。

背后其实是一套完整搜索体系。

比如商用车用户可能会问：

城配物流适合什么轻卡？

新能源轻卡续航怎么看？

冷链运输应该选什么车型？

哪些商用车品牌适合高频城市配送？

某吨位货车怎么选？

这类问题距离最终品牌选择还有几层。

所以复杂产品企业做GEO，真正需要建立的是：

问题 → 场景 → 产品 → 参数 → 方案 → 案例 → 品牌。

福田汽车2026年公开的GEO信源发布项目，同样把生成式AI搜索视为品牌数字营销的新信息入口，希望通过GEO扩大品牌市场声量和用户触达。

对于企业软件、工业设备、IT服务等ToB企业，这套逻辑其实更明显。

客户很少直接问：

XX公司好不好？

他们更可能问：

制造业MES系统怎么选？

ERP和MES怎么集成？

生产追溯系统有哪些方案？

高温环境应该使用什么类型的设备？

某类项目有哪些供应商？

所以这一类企业如果做GEO，最重要的资产通常不是媒体稿数量，而是官网。

产品页够不够完整；

解决方案有没有说明场景；

案例有没有具体问题和结果；

技术资料够不够清楚；

FAQ有没有回答真实采购问题；

业务内容能不能覆盖客户从研究到筛选供应商的整个过程。

这也是为什么我认为ToB企业做GEO时，官网的重要性会比很多消费品牌更高。

消费品牌可以依赖大量外部讨论形成认知。

复杂产品企业最终还是要回答：

你到底能不能解决这个项目。

第三类：医药、金融、医疗等高信任行业，核心是“AI说到我的时候，能不能说对”

第三类企业真正焦虑的问题又变了。

2026年，昆药集团公开出现了“GEO AI搜索引擎优化FY26H2”项目；东阿阿胶也在3月发布2026年GEO优化项目，并在6月完成皇家围场GEO优化项目采购。

为什么医药企业会开始采购GEO？

当然有品牌曝光需求。

但这类行业还有一层比曝光更重要：

信息准确。

如果一个餐饮品牌被AI少介绍一个菜品，问题可能没有那么严重。

但如果涉及：

产品功能；

适用范围；

专业结论；

医学信息；

资质；

数据；

使用条件；

一旦AI把信息重新组合错了，企业面对的就不仅仅是营销效率问题。

所以高信任行业做GEO，会比普通行业更重视：

官方来源；

品牌事实；

专业资料；

内容审核；

数据来源；

信息一致性；

合规边界。

这一类企业真正需要解决的问题可能是：

官网写的产品信息和第三方平台是否一致；

AI引用的是不是已经过期的资料；

不同平台有没有错误介绍；

专业内容有没有明确来源；

哪些页面适合被AI引用；

哪些表达容易被摘出以后失去原来的条件限制。

因此，高信任行业的GEO不能只追求：

品牌推荐率提高了多少。

还应该把：

答案准确率、信源质量和合规风险

纳入监测。

这也是为什么未来越成熟的大企业做GEO，流程可能越重。

因为它们需要的不只是“让AI出现品牌”。

它们更在意：

AI以什么方式出现品牌。

第四类：ToB中小企业和专业服务企业，核心是“客户问具体问题时，能不能找到我”

第四类可能是数量最大的市场，但目前公开大型招投标反而没有前三类那么集中。

原因很简单。

中小型ToB企业做GEO，通常不会专门发一个几十万、上百万的公开招标项目。

很多项目直接由企业负责人、市场负责人或者官网运营团队推进。

从目前GEO服务市场公开展示的案例类型也能看出这一点。部分服务商公开案例库已经覆盖设备制造、建筑材料、工业制造、环保、新材料、法律服务、教育培训、物流等大量ToB和专业服务领域。这里需要说明，这些效果数字主要来自服务商自行披露，不能直接当成独立第三方验证结果，但行业分布本身说明中小型企业已经开始进入GEO市场。

这一类企业的GEO做法，我反而认为最不应该照搬大品牌。

因为一家年营销预算有限的工业品企业，没有必要和创维一样大规模做全域品牌声量。

它更需要的是精准。

例如一家做移动厕所和岗亭的企业，真正值得覆盖的问题可能只有几十个：

工地移动厕所怎么选？

景区移动厕所多少钱？

移动厕所厂家怎么选？

户外吸烟亭有哪些类型？

岗亭定制要看什么参数？

只要这些问题里的品牌可见度开始提高，商业价值就可能比做几百个泛行业词更高。

所以中小ToB企业最适合的GEO路径，通常应该从：

少量高价值问题

开始。

先确定客户最常问什么。

再检查官网有没有对应产品、服务、案例和FAQ。

然后观察AI现在推荐谁、引用谁。

缺哪个问题就补哪个内容。

缺哪个业务事实就补哪个页面。

需要外部验证的，再建设对应信源。

这一类企业最大的优势其实是：

问题更垂直，竞争范围通常也更窄。

它不需要在整个互联网里证明自己是“最好的企业”。

它只需要让AI在一个非常明确的问题里知道：

这家公司确实提供这个产品。

有对应能力。

有相关案例。

信息能够被验证。

对于高客单价ToB项目来说，这已经可能产生很大的商业价值。

为什么四类企业都叫GEO，做法却差这么多？

因为企业真正优化的并不是同一个东西。

大众品牌争的是：

品牌进入AI推荐范围。

复杂产品企业争的是：

进入客户解决方案和供应商筛选。

高信任行业争的是：

准确、可信、合规的信息呈现。

ToB中小企业争的是：

在少量高价值问题里获得精准出现。

如果把这四种企业全部塞进一个GEO套餐里：

50个关键词；

100篇文章；

30个平台；

一个推荐率；

项目看起来很标准化，实际很容易偏离业务。

所以企业正式做GEO之前，第一件事应该先回答：

我们希望AI帮企业解决哪一个商业问题？

这个答案会直接决定后面的内容、平台、信源、监测和预算。

你是哪一种？可以先看客户是怎么做决定的

判断自己属于哪一类，其实不需要研究复杂模型。

看客户购买前最常发生什么就够了。

如果客户首先关注品牌、口碑和产品推荐，你更接近第一类。

如果客户需要研究大量参数、解决方案、案例，再筛选供应商，你更接近第二类。

如果业务高度依赖专业事实、资质、准确表达和监管要求，你更接近第三类。

如果企业规模不大，但有非常明确的产品和服务，希望通过搜索获得精准客户，你更接近第四类。

现实中当然会重叠。

比如一家大型工业品牌，既需要品牌声量，也需要产品知识库。

一家医药企业既有合规要求，也需要产品推荐。

分类的意义不是给企业贴标签。

真正的意义是：

找到GEO项目最应该优先解决的那一个问题。

企业最容易犯的错误，是一上来就问“我要优化多少个词”

传统SEO时代，我们已经习惯：

给一张关键词表；

定100个词；

开始优化。

所以进入GEO以后，也很容易沿用：

给我监测100个AI关键词。

但AI搜索的问题表达远比传统关键词复杂。

一个用户可能问：

GEO服务商有哪些？

也可能问：

我们是一家制造业ToB企业，官网有几百篇内容，但是DeepSeek推荐同行不推荐我们，应该找什么样的公司解决？

两者背后的搜索意图相近，表达却完全不同。

所以企业做GEO以后，真正应该管理的单位逐渐会从：

关键词

扩展成：

问题场景。

一个核心产品可以对应几十种用户问题。

一个问题又可能出现在不同决策阶段。

这也是为什么江淮商用车的公开项目里会出现“GEO知识库”和“核心词根”这样的要求。

真正值得企业建设的是一套能够持续扩展的问题网络。

悦增长更关注的，是第四类和第二类之间这一大片企业

如果从企业官网增长的角度看，有一类企业特别值得做GEO：

已经有明确产品和服务；

客户会主动搜索；

客单价比较高；

客户购买前需要研究；

官网已经存在，但业务资料没有系统组织；

过去做过SEO和内容；

现在开始发现AI搜索正在影响客户获取信息。

这类企业通常既不是纯消费品牌，也不需要一开始就做百万级GEO项目。

它们真正需要的是把现有业务重新梳理成：

产品；

服务；

解决方案；

案例；

客户问题；

行业内容。

然后判断：

哪些应该回到官网；

哪些适合继续做SEO；

哪些问题已经进入AI搜索；

哪些需要外部可信来源补充；

最终持续观察AI引用、品牌推荐、官网访问和实际咨询。

这类GEO项目的核心价值不在于“铺多少内容”。

更关键的是：

让企业过去已经积累的业务能力，逐渐变成可以被搜索和AI调用的内容资产。

最后：2026年已经有哪些企业在做GEO，其实答案越来越清楚

从目前已经公开的信息看，GEO早就不只是互联网公司的试验。

餐饮品牌老乡鸡已经公开采购AI平台GEO优化；创维把主品牌和电视产品纳入全域AI平台优化；江淮商用车把SEO、GEO知识库和行业占位整合进全域搜索项目；福田汽车启动GEO信源项目；昆药集团、东阿阿胶等医药企业也已经正式采购GEO相关服务。

这些项目最值得关注的地方，并不是证明“所有企业都必须马上做GEO”。

它们真正说明的是：

不同类型企业已经开始把AI搜索当成一个需要单独管理的信息入口。

只是每家企业管理它的方式完全不同。

消费品牌管理的是推荐。

复杂产品企业管理的是客户研究和供应商筛选。

高信任行业管理的是事实、信源和准确性。

ToB中小企业管理的是少量高价值问题里的精准出现。

所以企业真正开始做GEO之前，先别急着问：

要发多少文章？

更应该先回答：

我们的客户会在AI里问什么，而我们最希望在哪一种问题里被推荐？

这个问题想清楚以后，GEO该怎么做，通常就已经清楚了一半。