共生破局·激活商业新动能

5月29日，在2026虎啸盛典“共生破局·激活商业新动能”主题论坛上，PureblueAI清蓝创始人兼CEO鲁扬发表了题为《让品牌与AI共鸣，科学GEO驱动的AI口碑营销》的演讲。

作为前字节跳动火山引擎市场总经理、豆包大模型市场负责人，鲁扬结合自身AI大模型从业经验与创业实践，系统拆解了AI如何重塑消费决策链路，以及品牌应如何通过科学GEO构建AI时代的口碑护城河。

鲁扬首先抛出一个核心判断：商业关系正在从B to B、B to C转向“B to AI to B/C”。AI成为商业组织触达终端用户的中间桥梁。无论是B端决策者还是C端消费者，AI正全面介入其信息获取与购买决策过程。

这一转变的底层信号，是AI消费闭环的加速形成。2025年4月，ChatGPT 升级购物能力；同年9月，OpenAI推出“即时结账，进一步推动AI从信息推荐入口走向消费决策与交易承接入口。

国内AI平台迅速跟进，豆包已支持跳转抖音电商商品卡；千问完成改版，支持跳转阿里全家桶（淘宝、大麦、飞猪、盒马、高德）；豆包最新版本甚至无需跳转，即可在应用内完成从搜索、推荐、下单到支付的全链路闭环。

鲁扬指出，AI的野心远不止替代搜索，而是要成为新的商业底层操作系统。传统电商、O2O、OTA等平台在整个交易链中的位置正在后移，趋向于履约平台。这意味着，品牌与消费者之间的关键触点，正从分散的渠道入口，向集中的AI交互界面迁移。

基于上述变化，鲁扬提出一个关键概念：意图电商。

所谓意图电商，即通过用户与AI的每一次对话、每一个Prompt（提示词），洞察其潜在消费意图，并完成交易转化。

他举例说明：用户询问“最近总是睡不好觉”，字面未提及任何商品，但AI可据此推荐助眠枕头或相关保健品。每一个Prompt背后，都是一次未被满足的需求和一次潜在的交易机会。

鲁扬进一步指出，人货场的逻辑正在发生根本性变化：Prompt将成为新的货架。用户每天与AI对话的那句话，就是品牌需要占据的展示位。

品牌不再向搜索引擎或平台竞价，而是通过优化内容，赢得AI的主动推荐与采信。

鲁扬特别指出，GEO与SEO存在本质区别。

SEO面对的是相对成熟的搜索排序体系，行业已经沉淀出较多可参考的方法论、工具和经验

而GEO面对的是大语言模型，模型本身没有公开规则，其输出结果基于复杂的神经网络推理，不提供明确原因。因此，靠人工经验“碰运气”做GEO，效率极低且不可持续。

基于自身实践，鲁扬将GEO发展总结为三个阶段：

经验驱动阶段

依赖少数专家的人工经验，写稿发稿后人工验证是否被引用。不精准、难商业化。

数据驱动阶段

通过BI系统监测品牌在AI平台的认知度，进行A/B测试。精准度提升，但大模型迭代快，人工难以追赶。

模型驱动阶段（科学GEO）

用模型理解模型，用算法优化算法。PureblueAI清蓝通过对主流AI平台的公开输出、推荐结果与内容采信路径进行建模分析，训练自有优化模型，研究内容的“AI可辨识度”——即一篇内容为何能在海量信息中被AI理解、采信并推荐。

并详细拆解了AI引用内容的漏斗机制：理解与搜索→深度分析→排序→答案生成与引用。

每一步都有大量内容被筛除。科学GEO的本质，就是通过模型学习“哪些特征结构的内容能够层层通过漏斗”，然后一比一复刻这些特征，为客户生成高采信率的内容。

鲁扬提出，科学GEO应包含四个层面的科学性：流程科学、方法科学、工具科学、标准科学。

完整的GEO流程应涵盖知识库管理、意图挖掘、品牌诊断、内容生成与优化、效果预估、内容分发、数据监控、策略反哺八个环节。

整合315曝光内容，鲁扬将行业乱象总结为“假、大、黑”三类乱象：

1.虚构数据、编造“第一/唯一/独家”等极端信任状；

2.海量低质灌水发稿，依赖自动发稿机；

3.通过贬低同业提升自身AI推荐权重。

最后强调，品牌方必须坚决杜绝此类行为，以免用户误认为是品牌自身在虚假宣传或恶意竞争。

传统营销是美术题、语文题，GEO是AI时代的营销“数学题”，只有将模型分析、内容优化、合规分发与效果反馈形成闭环，才能求得“最优解”。

当AI成为新的商业操作系统，当Prompt成为新的货架，赢得AI的推荐权，就是赢得下一个时代的入场券。