本书立足AI时代背景，提出从流量思维到增长思维的认知升级，围绕企业增长全链路，精准解决AI时代企业面临的五大核心问题，形成“认知—执行—复盘—落地”的完整解决方案，助力企业争夺AI长期调用权，实现可持续增长。 本书面向AI时代有增长需求的企业决策者、一线运营从业者以及行业学习者，既有专业的理论框架，又有通俗的实操步骤，兼顾专业读者与企业全员学习需求。 本书适合AI时代关注增长转型的企业决策者，如创始人、CEO、市场负责人及品牌负责人阅读；也适合市场、公关、内容、产品运营、增长运营及销售转化等一线团队作为实操参考；同时适合正在学习GEO、AI搜索优化、品牌增长和数字化营销转型的行业从业者与研究者阅读。

第1篇 认知升级：从流量思维到增长思维 第1章 从流量到增长：为什么获得AI流量还不够2 1.1 传统流量红利见顶与AI搜索的崛起2 1.2 流量与增长的根本区别：“被看见”对比“被信任”3 1.3 企业真正要争夺的，是AI长期调用权4 第2章 GEO增长方法论：从GUIDE到GAINS的升级6 2.1 什么是GEO增长：从被推荐到建立决策优势与行动入口6 2.2 从GUIDE到GAINS：GEO方法论的阶段升级9 2.3 GEO增长解决的根本问题：从“被推荐”到“被信任”10 2.4 GEO增长的结果链路：从AI调用到业务结果12 2.5 GAINS模型的五个经营模块14 2.6 GEO经营闭环：GAINS如何驱动增长循环17 第2篇 GAINS之I：知识注入——让企业知识进入AI可调用体系 第3章 知识注入：从内容发布到信源建设——企业如何构建AI时代的知识基础设施20 3.1 什么是“知识注入”21 3.2 为什么很多企业建设了内容却没被AI调用24 3.3 AI如何决定“谁值得被长期调用”26 3.4 企业知识进入AI“事实层”的五步流程30 3.5 转化型知识注入：从理解到被行动32 第4章 站长视角：如何把网站做成知识注入与信源建设阵地39 4.1 网站为什么仍然是知识注入的核心阵地39 4.2 所有网站都要完成的知识基础工程50 4.3 交易型网站：打造可复制的知识注入体系63 第5章 平台与信源协同：品牌方如何借助平台完成知识注入92 5.1 知识注入、内容发布与信源建设的本质区别92 5.2 支持知识注入的平台类型98 5.3 信源分层：品牌如何构建AI可信来源体系100 5.4 权威语料合作实战：品牌知识如何规范入库107 5.5 品牌方如何选择：注入、发布与信源建设的组合策略109 5.6 品牌方平台注入与信源建设的常见错误111 5.7 平台注入与信源协同实战清单113 第6章 语料经营116 6.1 为什么企业必须经营自己的语料资产117 6.2 什么是可长期调用的知识资产120 6.3 哪些内容最值得先做成语料122 6.4 可长期调用，也要可持续转化127 6.5 高质量语料的基本要求129 6.6 企业建设语料资产的主要路径130 6.7 语料经营中的常见误区135 6.8 语料资产的组织保障与效果衡量137 第3篇 GAINS之A：测评闭环——数据驱动的增长引擎 第7章 测评闭环——为什么GEO必须建立监测与反馈机制145 7.1 没有测评，就没有增长闭环146 7.2 企业真正要测的，不是曝光，而是认知结果148 7.3 为什么“被提及”不等于“被推荐”151 7.4 企业做测评最容易犯的五类错误153 第8章 测评系统搭建的经营逻辑157 8.1 监测主体与提示词设计157 8.2 用户意图如何分层161 8.3 竞品与模型怎么设164 8.4 测评频率与资源投入建议167 8.5 测评搭建中的常见误区170 8.6 理解平台排序逻辑：测评之外的算法素养173 8.7 多轮决策测评：从首轮曝光到最终保留173 第9章 测评看板：企业最关注的核心指标177 9.1 可见率、推荐率、位次与平均排名怎么看177 9.2 趋势、风险和建议如何解读185 9.3 引用来源分析：AI到底在信谁189 9.4 AI品牌认知画像：品牌在AI眼中到底是谁193 9.5 看板解读中的常见误判195 第4篇 GAINS之G/N/S：增长机会识别、认知修复与结果转化 第10章 增长机会识别：用数据发现高价值转化机会199 10.1 读懂测评数据：识别结果背后的业务信号199 10.2 挖掘增长机会：从问题池到机会漏斗201 10.3 从测评结论到优化动作：形成可执行的改进方案211 10.4 形成增长机会清单：明确资源优先级与投入顺序214 10.5 GEO健康度评分模型：长期跟踪与趋势判断221 第11章 认知修复的第一步：AI时代的舆情诊断与新挑战224 11.1 AI时代的舆情，已经不只是负面新闻225 11.2 为什么AI时代的舆情更容易失控229 11.3 AI时代最常见的五类舆情问题231 11.4 AI舆情会怎样持久伤害企业236 11.5 合规风险：GEO中最容易被忽视的“隐性舆情”238 第12章 认知修复的核心闭环：从舆情处理到认知修正241 12.1 舆情发现：哪些问题要优先处理241 12.2 舆情分级：什么是高风险，什么是中风险245 12.3 内容纠偏：定义、边界、事实与案例怎么补充247 12.4 平台纠偏：官网、平台、媒体如何协同修正249 12.5 从舆情应对到认知修复闭环251 12.6 合规驱动的认知修复：从“不说错”到“说对且合规”253 12.7 闭环实践样本：某企业“AI+人工”协同的行业认知修复体系254 第13章 GEO结果转化：从行动入口到经营结果258 13.1 结果转化的经营边界：把认知优势接入行动与结果258 13.2 从AI推荐到经营结果的链路与诊断260 13.3 行动入口设计与平台适配：把高意图用户顺畅接住261 13.4 不同业务类型的GEO转化路径265 13.5 指令型转化：优化AI侧的“行动话术”267 13.6 指标、协同与准备度判断269 13.7 归因与回灌：用转化结果反向优化GAINS全链路272 第5篇 GAINS落地篇：从资产审计到经营机制 第14章 GEO审计：盘清知识资产、校准认知底盘、安排改造优先级276 14.1 企业知识资产分层：GEO审计的起点276 14.2 总资产盘点：建立企业知识底账279 14.3 易调用资产：优先找出最容易被平台抓取和AI调用的内容281 14.4 固定资产：国家级与公信平台数据是企业认知的基本盘283 14.5 易产生舆情资产与决策影响资产：一边控风险，一边抓结果284 14.6 从资产盘点进入三层审计：可进入、可理解、可信任285 14.7 从审计到改造：把前文方法重新落回行动288 14.8 建立持续机制：让审计变成经营能力291 第15章 GEO经营机制：从方法到年度行动293 15.1 年度GEO经营闭环：把五个经营模块装进全年节奏293 15.2 企业分阶段推进路线：按知识资产成熟度安排顺序296 15.3 组织分工与协同机制：把五个经营模块落到职责链上298 15.4 从审计到行动：企业的第一个90天计划304 15.5 经营例会与管理层决策机制306 15.6 应对机制停滞：诊断与调整308 第6篇 行业应用与实战复盘 第16章 B2B行业的GEO增长方法：以企业级产品为例311 16.1 用户问题与增长机会311 16.2 测评与竞争格局313 16.3 知识注入与内容体系314 16.4 认知修复与口碑管理316 16.5 转化承接：从AI到成交317 16.6 KPI与项目节奏318 16.7 案例：一家B2B智能设备企业如何用GAINS增长方法论，把AI推荐转化为高意向客户319 第17章 金融行业的GEO增长方法：从认知修复到高信任转化325 17.1 金融行业的GEO经营特征325 17.2 金融行业的高价值问题与意图分布326 17.3 金融产品内容的确定方式：以基金为例328 17.4 认知修复：金融行业的关键经营动作329 17.5 高信任转化：从风险疑虑到咨询与评估330 17.6 行业典型实践：用GAINS增长方法把一个高风险问题推进到咨询与评估331 17.7 金融行业的项目重点与验收指标333 第18章 医疗GEO：机会、边界与实战路径335 18.1 医疗GEO的行业背景335 18.2 医疗行业问题池建设方法342 18.3 某药企经典案例：小仙片的口崩片剂型占位与可归因增长344 18.4 医疗行业的项目重点与验收指标354 第19章 本地生活服务的GEO增长方法356 19.1 用户问题与增长机会357 19.2 测评与竞争格局359 19.3 知识注入与内容体系361 19.4 认知修复与口碑管理363 19.5 转化承接：从AI到成交365 19.6 KPI与考核方式369 19.7 某海鲜自助的GEO优化：从AI弱可见到高价值问题占位的实战案例370 附录1 核心术语说明375 附录2 GEO测评启动清单381 后记 增长的下一程383