Generative Engine Optimization (生成式引擎优化)

抢先一步,让品牌被 Gemini、ChatGPT、Claude、DeepSeek、豆包、通义千问、Kimi 等 AI 搜索平台信任

在生成式搜索时代,传统 SEO 已不能满足品牌营销的诉求。通过我们自研的 FLOWS 品牌信任度模型,持续量化、监测并不断提升品牌在 AI 大模型中的「信任指数」,抢占AI场域的流量入口。

他们选择了 innflows

徕芬
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一起练琴
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FedFitness
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Jackery
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Sylvox
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Aosom
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Aosom
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支持监控的 AI 平台

DeepSeek
豆包
通义千问
元宝
Kimi

核心方法论

FLOWS 品牌信任度模型

一套基于 LLM 的品牌资产评估系统,将 AI 行业的真实反馈提炼为专业仪表盘,为您提供清晰、数据驱动的品牌表现全景视图。

品牌 AI 信任评分
81.6/ 100
本周指数上涨 2.4%

AI 优化洞察

当前分析显示,品牌在 推荐维度 (LO) 表现优异,但在 引用维度 (OV) 仍有增长空间。建议增强信息源权威性,预计可将综合评分提升约 5%

85
FI

发现维度

品牌在AI回答中的提及频率,位置权重和篇幅整体占比。

反应品牌在AI回答中被发现的能力
92
LO

推荐维度

AI回答中,所反应的对品牌的推荐程度,以及AI输出回答的信息详实度和意图匹配度。

反应品牌在AI回答中被喜欢的强弱度
78
OV

引用维度

AI回答中,品牌信息来源的权威信、可信度和溯源覆盖率。

反应品牌在AI回答中的专业程度
65
WS

内容维度

品牌官网等内容载体的AI友好程度,以及技术基础设施的完善度。

反应品牌内容建设时被AI信任的程度
88
SI

传播维度

品牌在搜索引擎、垂类平台等公共信息环境中的传播能力。

反应品牌在互联网世界的传播能力
技术全流程

全链路 意图仿真 引擎

不像传统 SEO 分析单一关键词,我们构建了基于自研问题生成模型的智能仿真系统,模拟成千上万个真实用户向各大 AI 平台发起提问,并实时捕捉品牌在 AI 回答中的表现。品牌也可以根据自身的内容优化周期,自定义使用仿真引擎进行周期性监测,探寻 AI 偏好的规律,提高品牌信任度。

01. 全域数据采集

构建品牌专属知识图谱

Google 搜索指数
Reddit / Quora 讨论
竞品白皮书

02. 意图抽象

AI 反向推理用户真实需求场景。

03. 仿真问答

针对各个 AI 平台,模拟 10,000+ 次用户对 LLM 在不同场景下的提问,捕捉品牌在不同意图、不同 AI 模型下的真实反馈及表现。

04. FLOWS 评分与归因

最终生成五维雷达图,精确定位品牌在内容侧(WS)或推荐侧(LO)的短板,并自动生成内容修复策略。

得分 > 80: 优秀
得分 < 60: 需优化

看不见的 AI 流量,
在仪表盘上一目了然

像管理 Google 搜索控制台一样管理您的 AI 品牌资产。实时监控 Mention Rate(提及率)与 Sentiment(情感倾向)。

BBrand A
概览意图分析竞品对比
综合信任评分
36.0-2.4%
提及率
12.8%+4.1%
情感倾向
正面

由「品味」特征驱动

NC 场景排名趋势

Doubao
DeepSeek
40
65
45
70
85
60
75
50
65
80
需立即优化

DeepSeek 模型在 "全自动咖啡机" 场景下对 Brand A 的推荐权重下降了 15%。主要原因为近期某测评文章被高权重引用。

生成修复内容

热门生成问题

早上赶时间,什么咖啡机预热快?9.2
想喝拿铁,哪个机器打奶泡方便?8.8
新手小白,哪款咖啡机操作简单?8.5
Brand A 和 Brand B 相比哪个好?7.4

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Jul 30, 2026