洞察与研究
我们在学习过程中，同步分享所学
洞察——解读性的，基于经验。
研究——以证据为基础，附引用来源。
案例研究——真实客户工作，经过验证的结果，陆续发布。
每一篇都会明确标注类型，让您始终清楚自己正在阅读哪一种。
洞察
超越 B2B 与 B2C：你的 AI 可见度策略适合你的业务吗？
B2B 或 B2C 只说明交易对象是谁，并不说明 AI 系统必须回答谁的问题。本文提出一个四层框架，用来审视 AI 可见度策略。
研究
从斯图加特到深圳：第一通电话之前，你的买家可能已经向 AI 问过你了
在欧洲和中国，采购委员会都会先求助于 AI；不同的是，它在哪里核实答案。本文梳理了西方和中国的调查数据。
洞察
我们依靠 AI 可见度，从零开始发展了一家 B2C 企业。在 B2B 中，这套方法效果如何？
一家游艇企业从零开始依靠 AI 可见度成长。随后，我们把同一套方法用于一家没有广告的 B2B 公司：基线审计、夯实基础、再次审计。
洞察
当 AI 从未听说过你的公司时，它会怎么回答
在公司还没有自己的网站之前，我们向五个 AI 平台询问了这家公司。得到的是：被误读的缩写、过时的事实和自信满满的名单，以及这对任何公司意味着什么。
研究
自行发布的排名如何进入 AI 回答——中国“3·15”曝光对欧洲企业意味着什么
自行发布的排名如何进入 AI 回答，央视“3·15”晚会揭露了什么，以及欧洲企业在信任 AI 推荐名单之前应当核查什么。
洞察
西方企业看不见的监管层——以及它为何决定了哪些内容会被引用
中国 AI 平台须为其输出内容承担法律责任。这为何影响它们信任并引用哪些信息来源——以及这对欧洲企业意味着什么。
洞察
中国 AI 可见度鸿沟：为什么西方的 SEO、AEO 和 GEO 都无法照搬
SEO 决定您的网页能否被搜索到，而 GEO 与 AEO 决定 AI 系统是否会提及、描述并推荐您的公司。在中国，这一差距比西方更大——因为中国的 AI 系统所依赖的信息生态系统，与西方几乎完全不同，不能简单套用同一套方法。
洞察
跨生态系统，而非跨境：为什么中国与欧洲不是对称的 AI 环境
中国与欧洲并非对称的 AI 环境：两地依托结构不同、仅部分连接的信息生态系统运作，受不同监管与平台集中度影响。这一区别——而非地理位置——才是 AI 驱动市场进入中真正需要解决的问题。
研究
为什么 AI 的回答每次运行都不同——这对衡量可见度意味着什么
AI 生成的答案即使面对完全相同的问题，在不同运行之间也并不稳定——这是大语言模型服务方式的固有属性，并非某个平台不可靠。以下是这一现象背后的研究依据，以及为什么可信的可见度衡量必须多次运行。