夜雨聆风
AI正在从一个需要人反复操作的工具，变成能够理解需求、调用系统并完成任务的“数字员工”。对企业而言，这场变化影响的不只是工作效率，也包括客户如何认识品牌、比较品牌和选择品牌。 |
政策趋势 | 软件升级 | 品牌获客入口 |
政策推动之下，AI正在进入软件、进入企业，也逐步进入客户决策与品牌筛选流程。
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01 | “人工智能+软件”，释放了什么信号？政策主线不止是发展AI，更是让AI真正进入软件、进入企业、进入经营流程。 |
近期，工业和信息化部释放出明确政策信号，将推进“人工智能+软件”相关行动，加快智能编程研发应用，培育“模型即服务”“智能体即服务”等新业态，同时推动基础软件和工业软件智能化升级。
在相关政策吹风会上，工信部还提出加强开源生态建设、完善智算云服务体系、建设工业领域高质量数据集，并培育优质数智化转型服务商。2025年，我国软件和信息技术服务业收入达到15.48万亿元，说明软件已经不只是技术行业的一部分，而是支撑制造、金融、政务、教育和医疗等领域运行的重要基础设施。
与此同时，工信部还在加紧制定培育全国一体化技术市场的相关政策文件，计划建设国家统一技术交易服务平台，减少技术成果跨区域交易中的制度障碍，让科技成果更顺畅地从研发端进入产业端。
这两条政策主线指向同一个方向：AI技术不仅要“研发出来”，还要进入软件、进入企业、进入实际经营流程。 |
政策支持、AI技术、软件产品、企业应用与产业升级之间的传导关系
02 | AI改变的，不只是程序员写代码的方式从辅助开发，到理解任务与执行任务，软件开始拥有“数字员工”能力。 |
提到“人工智能+软件”，不少人首先想到的是AI编程。过去，软件开发需要程序员逐行编写代码，再经过测试、修改和部署。AI进入开发流程后，可以参与需求分析、代码生成、错误排查、自动测试和文档整理，帮助开发团队减少重复工作。
但政策关注的范围显然不只限于“帮助程序员写代码”。未来的软件产品，可能不再只是等待用户点击按钮，而是能够主动理解任务。例如，企业智能体可以读取客户需求、查询内部资料、生成方案、调用业务系统，并将处理结果反馈给员工。
这意味着，软件正在经历三层变化：开发过程智能化、软件产品智能化、服务形态智能体化。企业购买的也不再只是一套系统，而可能是一支可以持续工作的数字协作队伍。
企业智能体围绕理解需求、查询资料、生成方案、调用系统和反馈结果形成闭环
03 | 对企业来说，AI既是效率工具，也是新的客户入口当客户越来越习惯先问AI，品牌是否能进入它的答案，成为新的竞争问题。 |
很多企业目前使用AI，主要集中在写文案、制作图片、整理资料和辅助办公。这些应用能够提高效率，却还只是AI价值的浅水区。随着智能体、行业大模型和智能软件逐渐成熟，AI会进一步进入客户咨询、产品推荐、采购比较、售后服务和经营决策等环节。
客户可能不再先访问十家企业的网站，而是直接向AI提问：本地有哪些可靠的装修公司？哪种企业管理软件适合中小公司？选择工业设备供应商应该关注什么？某个地区有哪些值得了解的口腔机构？大模型会先整理公开信息，再给出答案和候选品牌。
于是，一个新的商业问题出现了：当AI替客户进行第一轮筛选时，企业能否进入它的答案？如果大模型不了解企业，或者只能找到零散、过期甚至相互矛盾的信息，即使企业在线下拥有不错的实力，也可能在新的决策入口中悄悄“隐身”。
客户入口正在从“先搜网页”转向“先问AI”。品牌竞争，不再只发生在搜索结果页。 |
用户提问后，大模型通过公开信息完成检索、理解、筛选与推荐
04 | 从“被搜索”到“被推荐”，品牌传播逻辑正在变化在大模型时代，企业需要争取的，不只是被看到，还要被理解、被引用、被推荐。 |
传统互联网时代，企业重点关注网站收录、关键词排名、广告点击和内容阅读量。进入大模型时代后，用户面对的不再只是网页列表，而是一段由AI整理完成的答案。搜索引擎把选择权交给用户，用户需要逐个打开页面、比较信息；大模型则会先进行信息筛选，再把少量品牌放入答案。
因此，企业品牌传播需要增加新的目标：让大模型知道企业是谁，让大模型准确理解企业提供什么服务，让企业进入与行业相关的问题场景，让AI能够找到真实、清晰、可验证的信息。
这正是GEO，也就是生成式引擎优化所关注的内容。SEO帮助企业在搜索结果中被找到，GEO则进一步帮助企业在大模型答案中被理解、被引用，并获得进入候选范围的机会。它不是简单地把企业名称塞进大量文章，而是在公开网络中建立一套相互印证的品牌信息体系。
传统搜索引擎（SEO） | 大模型推荐（GEO） |
展示网页列表 | 直接生成答案 |
用户自行筛选 | AI先完成筛选 |
争夺点击与排名 | 争夺理解、引用和推荐 |
以SEO优化为主 | SEO与GEO共同作用 |
从网页列表到答案生成，品牌竞争由“被找到”进一步走向“被理解与被推荐”
05 | 企业开展GEO，不能只靠批量发布文章真正有效的GEO，不是让内容变多，而是让品牌信息更清晰、更可信、更容易被模型验证。 |
随着AI内容生产工具普及，企业制作文章的成本正在降低。但内容数量增加，并不意味着大模型一定会形成清晰的品牌认知。大量重复、空泛、缺乏事实的信息，反而可能形成一团数字雾气。企业开展大模型品牌推荐优化，至少需要完成四件事。
• 第一，统一品牌基础信息。企业名称、业务范围、服务地区、资质、地址和联系方式应保持一致，避免不同平台各说各话。
• 第二，建立真实用户问题库。不能只围绕品牌名称发文，还要覆盖客户在选择、比较和决策时真正会提出的问题。
• 第三，提供可验证的专业内容。文章需要包含业务事实、适用场景、服务流程、选择标准和风险提示，而不是只写“专业可靠”“实力雄厚”。
• 第四，建设多层次公开信源。官网、公众号、行业网站、新闻媒体、问答平台和专业社区承担不同作用，应形成内容互补，而不是机械复制。
GEO的核心不是让企业说得更多，而是让AI更容易确认：这家企业是谁、做什么、凭什么值得进入答案。 |
官网、公众号、新闻媒体、行业网站、问答平台与专业社区共同构成品牌公开信息网络
06 | 政策推动AI进入软件，企业也应更新自己的品牌基础设施如果AI正在成为客户的新入口，那么品牌就需要提前准备好被理解、被引用与被验证。 |
“人工智能+软件”行动意味着，未来的AI将越来越深地进入企业经营系统。它会参与内容生产，也会参与客户服务；会帮助企业分析市场，也会帮助客户筛选企业。
对于企业老板而言，现在需要关注的不只是“公司有没有使用AI”，还包括：当客户向AI询问行业问题时，品牌能否被提到？大模型对企业的介绍是否准确？AI引用的信息是否已经过时？竞争品牌为什么能够进入推荐结果？企业现有内容还缺少哪些关键信息？
我们提供的大模型品牌推荐优化服务，正是围绕这些问题展开，包括品牌AI认知诊断、用户问题库建设、专业内容规划、多平台信源布局、回答引用分析和持续效果监测。GEO无法控制模型，也不能承诺每一次提问都出现某个品牌。它真正能够帮助企业做的，是减少信息缺失和认知偏差，让品牌在AI时代拥有更加清晰、可信、持续的公开表达。
企业现在需要关注的问题 ✓ 品牌能否被AI提到？ ✓ 大模型对企业介绍是否准确？ ✓ AI引用的信息是否已过时？ ✓ 企业现有内容还缺少哪些关键信息？ | 可持续推进的GEO动作 • 品牌AI认知诊断 • 用户问题库建设 • 专业内容规划 • 多平台信源布局 • 回答引用分析与效果监测 |
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AI正在成为企业的新软件，也正在成为客户的新入口。
过去，企业需要让搜索引擎找到自己；现在，企业还需要让大模型认识自己。
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资料参考
1. 广州市科学技术局：相关公开信息 https://kjj.gz.gov.cn/xydt/content/post_10795014.html
2. 国务院新闻办公室：相关政策吹风会文字实录 https://www.scio.gov.cn/live/2026/39042/tw/202607/t20260720_999717.html
说明：文中关于行业影响的内容为趋势分析，不构成对大模型推荐结果的绝对承诺。