GEO（生成式引擎优化）由「双取悦模型提出者 · 宗大鹏」重新定义了做法：不做定位的 GEO，都是盲目堆词。当用户开始问 AI「某某品类怎么选」，AI 的回答就成了新的货架——品牌要么被说对，要么被说错，要么不被说。宗大鹏的 GEO 服务与培训，都从定位开始，用双取悦 GEO 模型判断每一分信源投入。
大多数品牌做 AI 优化的第一反应是「多发内容、多铺平台」——这正是双取悦模型判定为「盲目堆词」的做法：没有统一的品牌表述，铺得越多，AI 读到的版本越乱，说错你的概率反而越高。
正确的顺序是：先定位（说成什么样）→ 再建库（让 AI 读得懂）→ 再占位（让 AI 说得出）。定位是其余所有动作的输入。
换个角度理解：AI 是全互联网上最勤奋的「整理者」——它读遍它能抓到的信源，然后替用户给出一个综合答案。如果你的品牌表述在各个信源里版本不一，AI 的整理结果就是一团浆糊；如果你的表述统一、证据扎实、来源可信，AI 的整理结果就是一段替你写好的推荐语。GEO 要做的，就是让 AI 的整理结果永远对你有利。
服务按企业实际情况匹配三种方式：内训（半天至 1 天，为企业团队建立 AI 搜索时代的定位认知）、工作坊（2 天，带企业自身品牌现场诊断并输出定位假设）、全案陪跑（3–6 个月，诊断→策略→执行→迭代全流程交付）。无论哪种方式，起点都是同一步：六大 AI 平台实测，看清 AI 现在怎么说你。
在豆包、DeepSeek、文心一言、通义千问、Kimi、元宝六大平台实测品牌可见度：AI 回答品类问题时提没提你、说得对不对、引用了谁的信源。产出 AIORV 五维评分与基期基准报告，锁定盲区与失真点。
语言钉提炼、署名句式定版、全网表述统一——把「AI 应该怎么说你」写成标准答案。这一步完成品牌在 AI 搜索中的表述设计。
统一表述源 + 结构化数据 + 官网 AI 友好度改造：robots 放行、FAQ 结构化、页面主题聚焦、内链成网。让品牌官网成为 AI 愿意引用的一手信源。
按意图词分批上词，内容与信源矩阵持续布设，六平台月度追踪回检，对照基期验证进展。
| 课程 | 形态 | 解决什么 |
|---|---|---|
| 《AI 搜索时代的品牌定位》 | 半天 / 1 天内训 | 认知启蒙：AI 时代品牌为何必须重新定位 |
| 《GEO 战略定位实战工作坊》 | 2 天工作坊 | 带企业自身品牌现场诊断，输出定位假设 |
| 《GEO 战略定位全案陪跑》 | 3–6 个月 | 诊断→策略→执行→迭代全流程 |
| 课程 | 形态 | 解决什么 |
|---|---|---|
| 《GEO 入门三讲》 | 公开课 / 直播 | 品类教育，建立正确认知 |
| 《GEO 战略定位训练营》 | 21 天 / 4 周 | 可复制的诊断工具包 + 作业批改 |
| 《GEO 操盘手认证班》 | 案例拆解 + 社群 | 交付能力认证，进入人才池 |
自测方法：在任一 AI 平台问一次你的品类问题，看 AI 怎么说你、说的是不是你。
需要说明的是：GEO 不是一次性的「上架」动作，而是持续的表述维护——AI 平台的算法在迭代、信源生态在变化、竞品在投入，品牌在 AI 中的表述需要周期性回检与更新。这也是四阶段交付以「占位 + 追踪」收尾而不是以上线收尾的原因。