香港国际创新科技展
可酪创新现场分享 GEO 落地实践

台上：把 GEO 讲成可执行的动作

在初创专区的分享环节，可酪创新以「深耕 GEO 营销的 AI 落地团队」为题，向在场企业与投资人拆解了一件事：用户获取信息的入口正在从搜索框迁移到 AI 对话框，品牌的竞争单位从「关键词排名」变成了「AI 答案里的推荐位」。

分享没有停留在概念。团队把交付拆成可查验的动作组合：语义站图与结构化数据让 AI 读懂你是谁，收录通道与内容产能持续喂养模型，监测报告用引用率、答案位占有率、首答率三个指标回答「到底有没有效」。同时给出了可预期的交付节奏与三档方案，让企业能按阶段推进而不是一次性押注。

台下：从「AI 会不会推荐我」开始

展位上，我们与瞻行学院（JIMHANG ACADEMY）联合设位。四天里被问得最多的不是技术细节，而是同一个具体的焦虑：客户明明在用 AI 找供应商，可 AI 报出来的名单里没有我。

于是我们把展位变成了一个「现场诊断台」：来访企业说出自己的业务和客户会问 AI 的那句话，我们当场跑一次可见度试测，看 AI 推荐了谁、自己的品牌在不在名单里、排在什么位置。看得见问题，才谈得上解决 —— 这也是我们坚持先给结果、再谈合作的原因。

现场被问最多的四个问题

• AI 为什么推荐别人不推荐我？多数情况不是产品不行，而是 AI 检索不到结构化、可引用、能确认「你是谁」的内容。品牌名在官网、第三方平台、行业站点上写法不一致，AI 就无法把它们归到同一家企业。
• 多久能看到效果？通常 21–45 天见到稳定的模型引用。GEO 不是投放，内容被模型收录与复述需要时间，所以我们按阶段交付、按月看数据。
• 要不要推翻现有网站重做？不必。多数客户是在现有站点上补语义层与结构化数据，再配合内容与收录动作，改造范围可控。
• 怎么证明有效？用可实测的三个指标：AI 引用次数、答案位占有率（SOA）、首答率。三个数都能由自己的监测系统跑出来，不靠感觉。

关于可酪创新

深圳可酪创新科技有限公司（CLAW INNO）专注 GEO 生成式引擎优化、AEO 答案引擎优化、成交智能体与 AI 定制开发。我们交付营销网站源码、一键 GEO 内容后台与 30 天 LLM 收录保障，并用自有监测系统持续追踪品牌在 DeepSeek、豆包、Kimi 等国内外主流模型中的表现。

如果你也在意「客户问 AI 时会不会看到你」，欢迎带着你的业务和客户常问的那句话来找我们。