参编单位证书

PART 01 标准落地 GEO 有了统一的“尺子”

近年来，用户获取信息的方式正从搜索框转向对话框。品牌在生成式 AI 回答中是否出现、如何被描述、排在第几位，直接影响其进入用户考虑集的机会。但在标准出台之前，这一环节缺乏统一的术语定义、计价方式与效果测量口径。

深演智能参与起草的三项标准则就服务要求、效果监测与验证、内容源主体分类分级与选用提出规范。标准同时划定了行为边界，语料投毒、提示词注入、伪造权威背书、伪造监测结果等被列为禁止行为。

参编单位证书颁发《生成式引擎优化服务要求》

参编单位证书颁发《生成式引擎优化效果监测与验证要求》

参编单位证书颁发《生成式引擎优化内容源主题分类分级与选用要求》

PART 02 七个智能体 把标准条款写进系统

此次携手，双方将围绕标准解决“怎么定”，落地仍取决于服务商能否交付。深演智能的做法是将标准要求前置到产品设计中。深演智能 GEO 智能决策系统 DeepGEO 基于自研 DeepAgent 多智能体平台构建，由七个智能体分别承担品牌认知分析、竞品与场景洞察、AI 模型与信源策略、GEO 内容策略、内容诊断与改写、AI 内容生成和信源归因分析，构成“诊断—策略—内容—归因”的循环。

其中，诊断环节模拟真人提问，对多个大模型、多类场景、多轮次采集回答，输出展示度、SOV 声量、推荐排名、信源引用、正负向情感与认知偏差等指标；归因环节支持批量录入已发布内容链接，分模型、分问题统计单篇内容的引用次数，数据回流后进入下一轮诊断。

深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏此前在接受采访时表示，GEO 管理的不是流量，而是用户决策的考虑集与认知层，“没有度量就没有优化，没有归因就不知道钱花在哪里”。

PART 03 实战结果 让科学 GEO 经得起业务检验

标准之外，效果仍需项目检验。在某国际高端护肤品牌的 GEO 项目中，深演智能团队围绕“抗老、淡纹紧致”等场景完成认知诊断与信源策略优化，项目上线后品牌各平台声量份额（SOV）提升 33% 以上，AI 推荐 TOP3 率提升 50% 以上。2026 年 8 月，深演智能入选弯弓研究院《2026 中国 GEO 行业实战白皮书》“可信 GEO 优选 TOP10”，位列前三。

在合规层面，深演智能的内容生产遵循 E-E-A-T（经验、专业、权威、可信）标准，全过程留痕、可审计，并明确不采用灌词、埋指令、堆量投毒等做法。

深演智能后续将参与相关标准的宣贯工作，并推进 DeepGEO 在美妆、汽车、零售、快消等行业落地。