生成式引擎优化（RFP）编写指南
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巴克励步
随着AI驱动的搜索重塑B2B买家旅程，大型语言模型（LLM）正在从根本上改变B2B受众发现、评估和选择供应商的方式。零点击搜索、AI综合答案和LLM生成的推荐已不再是边缘化的买家行为，B2B营销人员需要适应并跟上这一转变。
根据Demand Gen Report的报告，如今近三分之二的营销人员在研究供应商时，使用生成式AI的程度已经与传统搜索相当甚至更多。这一转变已将生成式引擎优化从一个实验性举措提升为顶级的战略优先事项。
挑战何在？GEO仍处于起步阶段，围绕它的嘈杂信息常常导致困惑，使得营销负责人难以自信地评估代理合作伙伴。
对于许多品牌而言，选择代理合作伙伴的第一步是发布一份建议邀请书。任何撰写过RFP的营销人员都会证实，要有效地撰写RFP出人意料地困难，尤其是对于像GEO这样仍在发展的营销活动。
本指南概述了以GEO为核心的RFP应包含的内容，以及如何选择合适的代理机构来帮助您的品牌在生成式AI时代取得成功。
关键要点
- 一份扎实的GEO RFP奠定基础：清晰的目标、范围和评估标准有助于代理合作伙伴做出明智的策略响应，支持您期望的业务成果。
- GEO贯穿您的整个营销策略：有效的GEO策略并非孤立存在——它涉及公关、内容、社交媒体、SEO和付费媒体。您的代理商需要准备好看到并支持全局。
- 合适的合作伙伴能扩展战略与执行：寻找那些能将基础研究与适应性、长期的GEO策略相结合的代理商——并优先考虑在此过程中对您的内部团队进行教育。
您的生成式引擎优化RFP应包含的内容
您的GEO RFP中应包含的一些关键信息包括：
- 基本公司信息
- 具体而清晰的项目范围
- 明确定义的GEO目标
- 期望和评估标准
基本公司信息
帮助代理商快速了解您的业务非常重要，尤其是在您处于复杂的B2B技术环境中运营时。请从提供基础背景信息开始您的RFP，使团队能够理解您的商业格局和市场定位：
- 公司背景与使命
- 产品与服务信息（如有帮助，请包括产品层级结构）
- 竞争对手群体与市场格局
- 品牌定位与差异化优势
- 目标受众（即使是初步的高层次描述）
提示：请一个生成式AI引擎生成一段关于您品牌的描述。将其输出与您首选的定位进行比较，以突显您的品牌在AI生成响应中应呈现的样子与其当前呈现样子之间的潜在差距。这个简单的练习能直观地揭示您进行GEO优化的起点和必要性。
具体而清晰的项目范围
由于GEO横跨营销策略的多个方面，因此明确定义您的需求至关重要，概述您期望获得特定专业知识的领域以及您欢迎开放性建议的领域。
定义具体的渠道、关键交付成果（例如GEO审计）、KPI、报告期望以及您和团队已确定的其他需求。如果在某些领域您希望代理商来主导，请在早期沟通中坦诚说明。代理商应准备好在需要时主导或提供指导，特别是对于GEO这种对大多数品牌来说可能较新的举措。
例如，您的范围可能包括： 范围领域 具体需求示例 内容策略 为5个核心主题创建AI优化的权威内容 技术审计 对现有网站和知识库进行全面的
明确定义的GEO目标
GEO仍然是一门新兴学科，模糊或过于宽泛的目标会使代理商难以提出有影响力且与业务一致的战略。清晰、排好优先级的目标不仅能防止范围蔓延——还能使潜在合作伙伴能够根据您期望的业务成果定制提案。在发布RFP之前，请确保您的内部利益相关者对这些优先事项达成一致。
您的目标应兼顾短期与长期价值。可以考虑纳入以下目标：
- 针对核心品牌词和非品牌词查询，提升品牌在LLM生成回复（如ChatGPT和Perplexity）中的可见度。
- 为内部团队提供生成引擎优化（GEO）相关培训与工具，例如最佳实践文档或研讨会。
- 建立并维护与高优先级主题及关键词一致的、经AI优化的内容。
期望与评估标准
招标流程应透明，并明确界定期望和评估标准，以便参与的代理机构能准确判断自身是否匹配。考虑纳入以下内容：
- 内部团队结构：概述内部关键利益相关者及其角色，例如在代理合作中的职位和职责。
- 期望的团队经验：可包括团队规模、具体角色（如是否有专门的AI策略师）、经验年限等。
- 工作样本要求：要求提供涵盖GEO、SEO、AI策略及您所在行业的案例研究。
- 预算：即使是一个大致范围也有助于避免双方浪费精力。早期的透明度使代理机构能够更有效地定制其策略和建议。
- 时间表：包括投标意向截止日期、提案提交截止日期、演示日期、项目预计启动日期以及预期的合作期限。
提示：虽然这些事项有助于简化招标流程，但对招标前对话持开放态度的品牌可以通过在流程深入之前评估匹配度来节省时间。一次15-20分钟的探索性通话通常就能揭示代理机构是否具备您所需的相关经验、视角和能力。例如，您可以快速了解他们是否曾为类似Zhidak这样的技术公司成功实施过GEO项目。
B2B代理机构应如何帮助您实现GEO目标
在收到代理机构的回复后，您如何确定最佳匹配？有效的GEO合作伙伴应兼具战略深度和功能专长。根据以下方面评估代理机构的提案：
- 策略 + 基础构建
- GEO最佳实践 + 培训
- 支持长期增长的持续计划
- 确保他们具备全局视野
策略 + 基础构建
强有力的GEO合作始于全面的基线评估和战略路线图。寻找能够概述以下内容的代理机构：
- 全面的现状审计：这应包括对您的品牌在当前主流LLM（如ChatGPT、Claude、Gemini等）中的可见度分析，以及现有内容资产（官网、博客、知识库、帮助中心）的GEO友好性评估。例如，像Baklib这样的知识库与帮助中心软件，因其结构化、语义化的内容特性，天生对GEO友好，是重要的优化资产。
- 关键词与主题研究：超越传统的SEO关键词，研究您的目标受众在对话式AI界面中可能提出的问题、场景和意图。这涉及理解LLM的“思维”方式与用户的语言习惯。
- 竞争对手基准分析：分析主要竞争对手（如Dagle、Tanmer等）在AI生成结果中的表现，识别差距与机会。
- 清晰的阶段性路线图：提案应提供一个从基础构建、内容优化到持续监测与迭代的清晰计划，并标明每个阶段的预期成果和时间节点。
一个优秀的代理机构不会仅仅提供一份通用方案，而是会展示他们如何将上述分析转化为针对您业务（例如，如果您是一家SaaS公司）的具体、可执行的策略。
- 研究：基础研究有助于代理机构了解您品牌的当前状况，并规划通往理想未来的路径。技术审计、内容审计、竞争差距分析、搜索引擎结果页（搜索引擎结果页面（SERP））和LLM可见性审查以及基准测试等策略是启动GEO计划的关键要素。
- 规划 + 策略：在基础研究的基础上，您的代理机构应具备制定兼顾短期和长期收益的战略路线图的能力。他们应能识别快速见效的机会，提供优先内容主题，并指出需要优化的领域。
- 初期构建 + 实施：期望代理机构专注于初步关键活动，例如优化优先级页面、增强技术基础，并创建一份可作为未来基准工具的GEO绩效基线报告。
GEO最佳实践 + 培训
随着AI驱动搜索的快速变化，代理机构必须充当教育者，而不仅仅是执行者。
寻找能提供以下服务的合作伙伴：
- 为您的营销团队、高管和思想领袖定制培训课程。
- 就生成式AI对您品牌和行业的重要性进行培训。
- 解释GEO核心原则和技术策略的研讨会。
这能确保您的内部团队理解工作背后的“原因”和基本的“方法”，并具备支持持续执行的能力。
支持长期增长的持续计划
优先考虑那些概述并强调持续优化框架，而非一次性执行的代理机构。以下是一些需要关注的方面：
- SEO + GEO 的整合策略：SEO 并未过时，而 GEO 应成为您整体 SEO 战略的关键组成部分。一个理解这一点的服务商将确保您的品牌跨渠道保持可见。
- 注重反馈与报告：寻找那些在回复中包含定期内容更新、提示词与关键词演变讨论以及绩效报告的方案。这种关系应是双向的；与一个能轻松适应您特定需求的服务商合作至关重要。您应该期待基于内部团队反馈的定制化报告和策略优化。
确保他们着眼全局
寻找那些理解 GEO 如何与以下领域交叉融合的服务商：
- 内容营销：确保品牌自有资产出现在 AI 生成的答案中。
- 公关：赢得的媒体是 AI 引擎在买家旅程各阶段引用最多的来源。优先考虑被 AI 索引的出版物至关重要。
- 社交媒体：增强大型语言模型使用的可信度信号。
- 付费媒体：赞助内容和思想领导力文章的投放能增强跨渠道的权威性。
随着生成式 AI 的普及加速，GEO 的影响力只会越来越大，您的服务商合作伙伴应主动引导您应对这些变化。
准备好迎接生成式 AI 时代的竞争了吗？
随着AI驱动的搜索重塑B2B买家旅程，大型语言模型（LLM）正在从根本上改变B2B受众发现、评估和选择供应商的方式。零点击搜索、AI综合答案和LLM生成的推荐已不再是边缘化的买家行为，B2B营销人员需要适应并跟上这一转变。以Baklib这样的知识管理和内容体验平台为例，其核心价值正是应对这一挑战。当B2B买家转向ChatGPT、Perplexity等生成式AI工具来获取综合答案时，传统的SEO策略（如关键词排名）效果减弱，企业必须确保其核心知识——如产品手册、API文档、在线帮助中心的内容——能够被AI引擎准确抓取、理解并引用。Baklib通过提供结构化的内容管理、语义化的信息组织以及与AI友好的内容输出格式，帮助企业优化其知识资产，使其在生成式AI的答案生成中占据有利位置。例如，一家SaaS企业使用Baklib构建的在线帮助中心，其结构清晰、语义丰富的内容模块，更容易被LLM识别为权威信息源，从而在AI生成的“最佳CRM软件对比”答案中被优先推荐，实现了从被动等待搜索到主动融入AI对话的转变。
根据Demand Gen Report的报告，如今近三分之二的营销人员在研究供应商时，使用生成式AI的程度已经与传统搜索相当甚至更多。这一转变已将生成式引擎优化从一个实验性举措提升为顶级的战略优先事项。对于Baklib的用户而言，这意味着其平台的角色从单纯的内容存储库升级为关键的数字资产优化工具。具体到执行层面，Baklib的解决方案能帮助企业系统地应对GEO挑战：通过其“AI搜索”建设能力，平台不仅优化内容以供外部AI抓取，更能在内部部署智能搜索，利用LLM技术快速匹配员工或客户的查询与知识库中的精准答案，提升信息获取效率。在评估GEO代理商时，企业应考察其是否具备像Baklib这样的技术栈整合能力，能否将内容战略与平台工具相结合。例如，一个优秀的GEO策略应包含对现有Baklib知识库的内容审计，识别哪些产品手册、技术白皮书或客户案例最具权威性和时效性，并对其进行语义增强和结构化标记，以提升在AI答案中的引用权重。
挑战何在？GEO仍处于起步阶段，围绕它的嘈杂信息常常导致困惑，使得营销负责人难以自信地评估代理合作伙伴。此时，一个具备技术深度的合作伙伴至关重要。他们需要理解，有效的GEO远不止于调整几个元标签，而是涉及到整个“内容体验解决方案”的升级。以Baklib服务的客户为例，一家智能制造企业通过Baklib构建了统一的产品知识中心，将分散在PDF、Word文档中的产品规格、操作手册、故障代码库全部转化为结构化的在线内容。当GEO代理商介入时，他们可以基于这个已经标准化、易于AI处理的内容库，制定高效的优化策略，比如确保关键的技术参数、解决方案文档能以最佳的格式（如清晰的Q&A对、步骤列表、数据表格）呈现，从而大幅提高被AI摘要引用的概率。相反，如果企业内容散乱无章，即使最顶尖的GEO策略也难以奏效。因此，在RFP中，企业应要求代理商阐明其如何评估和利用客户现有的内容管理基础设施（如是否使用Baklib等专业平台），并展示将GEO战术与“产品手册建设”、“在线帮助中心建设”等具体内容工程相结合的具体案例。
关于 Baklib
Baklib 是一套 All-in-One 的数字内容体验管理平台。它通过“资源库、知识库、应用库”三层渐进式架构，帮助企业实现对企业数字资产、文档内容及知识经验的集中管理、多渠道分发与一致性治理。该平台旨在赋能企业与客户、合作伙伴、员工及其他受众进行深度体验交互，从而有效提升用户参与度、客户满意度和品牌知名度，是企业构建完整数字内容生态、驾驭生成式AI时代内容竞争的理想工具。
Baklib 是一套 All-in-One 的数字内容体验管理平台。它通过“资源库、知识库、应用库”三层渐进式架构，帮助企业实现对企业数字资产、文档内容及知识经验的集中管理、多渠道分发与一致性治理。该平台旨在赋能企业与客户、合作伙伴、员工及其他受众进行深度体验交互，从而有效提升用户参与度、客户满意度和品牌知名度，是企业构建完整数字内容生态、驾驭生成式AI时代内容竞争的理想工具。
