AI搜索环境是分散的，不同的AI引擎（Claude, GPT, Perplexity, Gemini）在信息源选择、语言处理和品牌偏见方面存在显著差异。本篇将探讨如何实施引擎特定和语言感知的高级GEO战略，以及利基品牌如何克服AI系统固有的“大品牌偏见”。
1. 战略三：采用引擎特定的战术
AI引擎的选择极大地改变了用户所遇到的信息生态系统。
| AI引擎 | 引用偏向 | 跨语言稳定性 | GEO行动策略 |
| Claude & ChatGPT (GPT) | 极度偏爱赢得媒体 | Claude：高稳定性，常重用英语权威域名。GPT：低稳定性，几乎完全切换到本地语言生态系统。 | 巩固在全球公认的、顶级的英语赢得媒体中的地位。 |
| Perplexity | 平衡：赢得媒体 + 显著的社交和品牌来源 | 低，倾向于本地化。 | 扩展到高质量视频内容的创作（如YouTube）和在主要零售商平台上的信息准确性。 |
| Gemini | 最偏向品牌自有内容 (Brand-leaning) | 低到中，更平衡。 | 关注结构良好的品牌自有内容，辅以赢得媒体。 |
关键策略： 品牌必须采用多引擎策略，针对不同的平台分配资源。例如，对付Claude，需要全球顶级权威；对付Perplexity，则需要社区和视频内容。
2. 战略四：本地化权威，而非仅仅本地化内容
语言敏感性实验显示，成功的全球可见性需要“双路径策略”。
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本地化引擎（如GPT和Perplexity）： 这些引擎倾向于高度本地化，几乎完全从目标语言的生态系统中获取引用
- GEO行动： 必须在每个目标语言和地区建立与权威本地出版商的关系并争取报道。仅仅翻译品牌自有内容是不足够的。
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跨语言稳定引擎（如Claude）： Claude经常重用权威的英语域名。
- GEO行动： 强化顶级的英语赢得媒体覆盖，以确保在这些引擎上的可见性。
总结： 跨语言SEO战略不再是“一刀切”。必须在目标语言的本地权威媒体中建立覆盖，同时也要考虑到某些引擎对全球英语权威资源的重用。
3. 战略五：克服“大品牌偏见”实现利基突围
在非品牌查询下，AI系统（如ChatGPT和Perplexity）存在系统性偏爱市场领导者和主要品牌的现象。例如，在可乐领域，主要品牌获得了56.3%到67.9%的品牌提及份额，而利基品牌提及份额要低得多。
利基品牌的GEO行动：
- 超额投资于权威建设： 利基品牌必须通过深入的专家内容和针对专业出版物的赢得媒体活动，来建立可验证的、有针对性的权威。
- 主导特定利基： 集中精力在特定的狭窄领域内占据主导地位。
- 利用多元化平台： 利用Perplexity等引擎的包容性（它引入了更多的社交和多媒体内容），通过创建高质量的YouTube评论内容和参与社区讨论来建立草根权威，这有助于突破更保守的AI引擎（如Claude和GPT）的限制。
4. GEO的未来：持续、原则性的方法论
生成式搜索环境是碎片化、动态且高度竞争的。成功不再依赖于孤立的战术，而是需要一个持续的、有原则性的GEO方法论。
1. 持续的情报监测： 品牌需要持续审计数字生态系统，识别每个AI引擎（Claude, GPT, Perplexity, Gemini）在其垂直领域中优先引用哪些来源，从而反向工程化AI的证据基础。
2. 结构化的合理性框架： 建立严格的框架来审计和计划内容，确保每个内容资产都包含AI可提取的比较数据和价值主张，以赢得“入围名单”中的位置。
3. 主动的权威建设： 将公关活动提升为一种托管服务，持续执行，目标是获得AI引擎训练和信任的反向链接和权威性
4. 攻防兼备的排名防御系统： 持续跟踪核心“入围名单”查询的排名，并针对竞争对手的行动快速反应，实现持续的可见性争夺战。
结论： 最终，胜利属于那些拥有最佳情报、最具影响力的内容、最强权威和最快反应速度的参与者。这是从被动优化转向主动、持续可见性争夺战的必要转变。
引用文献：《Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search》
https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.08919