从搜索到签约：六层全域增长模型白皮书正式发布

首发公众号：助君数智营销  https://mp.weixin.qq.com/s/u-F7ynK8q7R2I5d3lMoH9w

做GEO，有一个问题我之前专门写过：品牌已经被AI推荐，客户也找上门了，有需求、有预算，甚至已经拿到方案和报价，最后却很难签下来。

只看品牌提及率，这个项目可能做得不错。但站在企业的角度，钱已经花了，内容也发了，最后还是要回到一个很实际的问题：这些工作，到底有没有帮助我们拿到业务？

之前那篇五层模型的文章，有8000多阅读。后来写六层模型的文章，阅读量到了25000+阅读。阅读量当然不能证明一个观点正确，但从我们复盘项目、和同行交流的情况来看，从推荐到咨询，再到签约，中间确实还有不少问题没有解决。

这次，我们把前面讨论过的内容，以及实际执行中需要补充的工作，整理成了《从搜索到签约：六层全域增长模型白皮书》，由27家机构联合编写与发布。

联合编写与发布主体及参与人（排名不分先后）

· 上海助君网络科技有限公司：郝攀

· 苏州贝斯邦科技有限公司：李坤

· 北京永灿互联科技有限公司：郝凡

· 上海今标网络科技有限公司：褚如顶

· 上海胖妮信息科技有限公司：黄小春

· 上海君途数智科技有限公司：陈威涛

· 深圳方维网络科技有限公司：何万松

· 北京火搜网络科技有限公司：王小川

· 上海智良计网络科技有限公司：胡铭轩

· 苏州创企云网络科技有限公司：唐纪鹏

· 上海星云在线网络科技有限公司：梁素怡

· 深圳市微凯伦数字科技有限公司：张伦华

· 东莞市知策数智科技有限公司：林知策

· 上海搜索框营销策划有限公司：王书光

· 上海互鼎信息科技有限公司：章蓓蓓

· 深圳市易百讯科技有限公司：张树明

· 北京夜猫网络科技有限公司：胡满宗

· 西安凡高网络科技有限公司：王艺普

· 山东灵搜网络科技有限公司：吕四州

· 上海助标网络科技有限公司：张进

· 普蒂亚商业策划（北京）有限公司：奚扬

· 华科诚远（北京）科技有限公司：巨雨田

· 杭州十二智赋智能科技有限公司：吴家其

· 上海诺贝利亚品牌管理有限公司：程俊

· 上海维诺云创品牌管理有限公司：魏奕阳

· 上海犀跃创意设计有限公司：金惠明

· 上海心搜网络科技有限公司：王健、陈志广

六层模型提出人：郝攀；

提出时间：2026年7月18日；

提出主体：上海助君网络科技有限公司。

内容润色与排版：上海诺贝利亚品牌管理有限公司。

内容核验与复审：郝攀、陈威涛、程俊、奚扬、何万松、张树明、林知策、王书光。

一共两个版本：199页完整版，50页简洁版。完整版更接近一份实操手册，简洁版侧重模型、判断方法与整体思路。大家可以根据自己目前要解决的问题选择阅读。

这两份白皮书最想讲清楚的，还是之前文章里的那个判断：客户找上门以后，AI并没有离场。

以前客户通过搜索找到几家公司，打开官网，看看案例，再找销售聊一聊。现在有些客户会先让AI筛选，联系企业以后，又把方案、报价和销售回复交给AI，继续判断这家公司值不值得合作。

比如；

· 同样是做一个项目，两家公司的报价为什么差这么多？

· 贵的那家到底多做了什么？

· 销售说自己有丰富经验，具体有哪些资料可以证明？

合同里面写的交付范围，和前面承诺的是不是一回事？

这些问题已经超出了“AI有没有提到品牌”。客户要判断的是，自己把钱交给这家公司以后，事情能不能做好，出了问题有没有人负责。

这也是我们补充GDO的原因。GDO，Generative Decision Optimization，生成式决策优化，关注企业在比较、核验和合作决策阶段，能不能提供足够清楚、真实、可验证的信息。

一家企业确实做过很多项目，官网却只有一句“拥有丰富的行业经验”，客户很难据此判断它是否适合自己。把项目背景、解决的问题、工作范围和结果讲清楚，把能够公开的资料整理出来，才有继续比较的依据。

做不到的事情，也需要说明。服务范围、适用条件、需要客户配合的工作、交付与验收方式，都和最后能不能合作有关。企业越到谈单阶段，越需要把这些细节说清楚。

沿着这个过程，我们把六层模型概括成六句话：

SEO，搜得到。用户搜索相关业务时，能不能找到企业的信息，搜索引擎能不能正常抓取和展示相关页面。

AEO，读得懂。产品、服务、适用条件和常见问题有没有讲清楚，让信息更容易被准确提取和理解。

GEO，推得出。当用户询问相关问题、寻找品牌或供应商时，企业能不能进入合适的候选范围，内容能不能获得引用。

GAO，记得住。围绕真实的品牌定位，持续积累清晰、一致的认知，让企业的业务与优势更容易被识别。

GMO，找上门。用户有兴趣以后，能不能找到正确的官方渠道，顺利发起咨询、预约或其他业务联系。

GDO，签得了。进入比较与决策阶段以后，企业能不能拿出支撑能力的材料，讲清合作条件，帮助客户作出判断。

这套模型把已有的优化方向与我们在项目中补充的工作放在一起，方便企业检查问题。六层工作有重叠，可以同时推进。一张写得完整的产品页面，可能同时帮助搜索、引用、咨询和选型。当然，“记得住”不代表能让大模型永久记住一家企业，“签得了”也不代表保证成交。

我更希望大家用这套模型检查自己的业务：客户现在停在哪一步，我们就先看这一步缺了什么。

比如；

· 品牌已经经常被推荐，但用户找不到官网、找不到联系方式，就先补承接。

· 咨询已经来了，客户却反复质疑交付能力，就该检查方案、案例和服务说明。

继续增加前面的曝光，不一定能解决后面的问题。落实到具体工作，这次白皮书有几个部分，我觉得值得大家重点看。

官方渠道与第三方信源，需要放在一起考虑。很多人谈GEO，主要想到去第三方平台发内容；谈官网，又主要想到SEO。实际做项目时，这两件事情有很多交集：第三方页面可以获得搜索排名，也可以被AI引用，官网同样如此。

官方渠道也不只是官网，还包括官方微信公众号、抖音官号、小红书官号、视频号、知乎机构号等。不同平台承担的作用不同，官网则是企业集中展示业务、能力与合作信息的重要位置，也有机会承接不同搜索引擎和AI平台带来的访问。

用户已经通过AI对你产生了兴趣，打开官网，却发现产品介绍不全、资料过时、案例讲不清楚，原本建立起来的信任仍然可能打折扣。官网的内容、体验和咨询路径，都属于需要一起考虑的工作。

完整版进一步写到了网站抓取、页面渲染、内容组织和网站改版。尤其是原本就有搜索流量与AI引用的企业，改版需要考虑原有地址、重要内容和访问路径的衔接，不能换了一套页面，就把以前积累的东西弄丢了。

ToB和ToC，需要分别看。同样是“客户选择你”，买一件标准化消费品，和采购一套工业设备、实施一套企业软件，考虑的事情差别很大。

消费业务可能更关注价格、规格、使用体验、购买便利和售后。企业采购往往还要考虑技术适配、实施条件、交付责任，以及采购、使用部门和管理层各自的要求。两类业务内部也有差别，不能只按一个标签就下结论。

白皮书分别安排了行业应用思路，说明不同业务应该准备哪些信息、优先解决哪些问题。AI商品卡与交易入口的发展也值得关注，但复杂业务仍然需要调研、沟通和验证。企业可以先判断自己的客户在哪个环节使用AI，再决定从哪里开始投入。

监测，要能指导下一步工作。这个问题我前面也专门写过。有的方案，一个词每天监测100次，报表做得很详细，但内容和信源建设反而没有多少预算。

我正常做项目，更倾向于先覆盖不同用户意图和不同问法，通常2-4周集中看一次；稳定以后，一个月看一次。发现平台推荐变化、咨询异常或重要信源出现问题，再对相关范围增加监测。这是我们目前的项目做法，具体频率还要结合业务变化来定。

品牌有没有出现，需要看；出现以后是明确推荐，还是顺带提到，也需要区分。推荐时处于Top1还是Top3，同样值得记录。从我们的实际获客反馈来看，前列推荐值得重点跟踪，但仍然要和真实访问、咨询及后续合作放在一起观察。

监测以后，应该能说清楚：哪些问题还没覆盖，哪些能力被理解错了，哪些资料已经失效，接下来要补什么。如果一直在重复确认同一个结果，却没有时间和预算改内容，这个投入就需要重新算一算。

内容建设也是一样。把自己的产品、服务、适用条件和真实能力讲清楚，是我们目前更建议优先做的工作。为了发一篇推荐文章，硬拉几家企业凑数，再给自己安排一个靠前的位置，这种做法不值得当成长期方法。

写这份白皮书时，我也重新看了自己早期的课件。2024年6月开始做相关培训时，我还习惯叫它AI搜索优化，2025年1月又重写过一版。现在回头看，有些工作仍然值得保留，有些说法则需要修正。

这次整理，我们也把适用条件和判断边界尽量写了进去。项目里的观察、公开文档能支持的结论，以及仍然需要继续验证的事情，应该分清楚。行业变化很快，我自己也还在边做边调整。

如果你是企业负责人，想先弄清楚这套模型和自己的业务有什么关系，可以先看50页横版简洁版。它更适合整体阅读，也方便拿来和市场、销售、网站团队讨论。

如果你正在做具体项目，需要安排内容、信源、网站改造、行业方案或监测工作，可以看199页完整版。里面有目录和章节跳转，不用从第一页硬读到最后一页，遇到哪类问题，就先查对应的部分。

相关参考资料

1.助君数智营销：《从推荐到成交：SEO→AEO→GEO→GAO→GMO→GDO六层全域增长模型》，2026年7月18日。六层模型与GDO决策优化的原始讨论。

2.助君数智营销：《突破AI营销转化瓶颈：SEO→AEO→GEO→GAO→GMO五层全域增长模型》，2026年5月24日。五层模型与GMO咨询触达思路的相关原文。

3. Pranjal Aggarwal等：《GEO: Generative Engine Optimization》，ACM KDD 2024。参考其GEO问题定义、可见度指标与实验方法；具体实验结果不直接作为企业项目效果预期。4. 沙利文、头豹研究院：《2025年AI新时代品牌价值管理白皮书》，2025年。参考GAO（Generative Awareness Optimization）术语与品牌认知相关讨论。

5. Microsoft Advertising：《From discovery to influence: A guide to AEO and GEO》（从发现到影响：AEO与GEO指南）。参考内容组织、信息基础与可信信息建设；其中电商场景需要结合国内平台和具体业务判断。

6. Google搜索中心：《AI功能和您的网站》。参考Google AI搜索功能与SEO基础、内容访问和网页要求之间的关系。

7. 火山引擎：《站点权威度分级说明》。参考其搜索产品对站点权威度的分类，理解不同信源的适用范围。

8. Google搜索中心：《了解JavaScript SEO基础知识》。参考抓取、渲染与索引的关系，以及JavaScript页面的内容可访问性检查。

9. Google搜索中心：《网站迁移》（涉及网址变更）。参考旧新网址对应、重定向、内部链接与迁移后监测等工作。

10. Google搜索中心：《Google搜索的网站生成式AI内容指南》。参考AI辅助内容的准确性、质量与发布检查要求。

上述资料分别用于概念溯源、技术核验与延伸阅读。平台文档有各自的产品和适用范围，不能直接视为所有搜索引擎与大模型的共同规则；引用不表示相关研究机构或平台参与本白皮书的编写、发布，或对本白皮书提供认可与背书。