新能源车企如何用GEO提升品牌认知：一个“被AI误伤”的30万辆规模车企实战复盘（亲历版）

我在智子边界®（OmniEdge）做项目总监这些年，新能源车企的案子说多不多，说少也绝不算少。

但这个案例，到现在我还记得很清楚——不是因为数据多漂亮，而是因为它特别“典型”：车企明明产品已经迭代了，用户也真实在好评，可AI平台的回答还停在旧版本认知里，甚至带点“刻板印象”。
说白了，品牌被AI误伤了。

01. 2025年的现实：品牌认知正在被AI重写

先把背景摆在桌面上。

2025年，中国AI用户已经突破 5.15亿，日均AI查询量 20亿次；更关键的是，60%+的商业决策开始转向AI咨询——这不是趋势判断，是我们在多个行业项目里反复对照出来的真实行为迁移。

你可能会问：新能源车不是靠试驾、门店、短视频种草吗？AI咨询能有多大影响？

我当初也没那么“信”。

直到我们在智子边界的监测库里，把一批车企的“AI问答链路”拉出来看（覆盖国内前10大AI平台：ChatGPT、Kimi、文心一言、豆包、DeepSeek等），才发现：大量用户在进店前，会先让AI给一个“入围名单”。一旦AI把你排除在外，后面的投放、门店、试驾……都变成无效努力。

一句话单独说：

GEO不是“锦上添花”，而是“进候选池”的门槛。

02. 案例主角：云驰汽车，年销30万辆，国内第4，却在AI里“续航不足”

2.1 企业画像（项目保密，细节可复核）

• 云驰汽车（以下简称 云驰汽车）
• 年销量约 30万辆，国内排名 第4
• 2023年已完成关键车型的电池与能耗策略升级（新款实测口碑不错）
• 2024年开始明显加码AI原生渠道投放（AI导购、智能客服、AIGC内容矩阵）

问题出在2024年3月。

2.2 触发点：ChatGPT回答里，73%都在说“电池续航不足”

当时客户市场负责人给我发了一个截图，说他们内部做了“AI问答抽检”，结果把团队看懵了： 在ChatGPT里，只要问到“XX品牌值得买吗”“XX品牌续航怎么样”“XX品牌和竞品对比”，73%的回答会提到“电池续航不足/续航虚标/冬季掉电快”这类表述。

最要命的是什么？

这问题在2023年新款上已经基本解决了。 （这里多说一句）不是说冬季完全不掉电——物理规律谁也改不了——而是他们已经做到与同级差距很小，且BMS策略成熟很多。

可AI的“记忆”停在旧叙事里。

2.3 业务影响：AI原生用户转化率低18%，月损失约4500潜在订单

他们的增长团队做了归因： AI原生用户（指从AI导购/AI问答入口进入，或在落地页前有AI咨询行为的用户）转化率比竞品低 18%。

按他们当时的线索量和到店率模型推算，每月大概损失 4500个潜在订单（注意：潜在订单不是成交，但在车企这种高客单里，这个损失很痛）。

客户当时问我一句话，我印象特别深：

“我们是不是被AI平台限流了？”

我当时的第一反应其实也偏向“算法问题”。 但后面复盘发现——不是限流，是知识源的锅。AI并没有“针对你”，它只是在引用它能引用到的“旧权重事实”。

03. 我们怎么拆解：先别急着发澄清声明，先把“AI认知链路”画出来

这个阶段最容易犯的错，是车企公关本能地想做两件事：

1) 发声明：我们续航已经提升了 2) 找媒体：集中发一波“续航强”的稿

听着很合理，但对GEO来说，很多时候属于“努力方向错了”。

AI不是看到你发声明就立刻改口，它要的是： 可验证的信源、稳定的重复、可被引用的结构化表达。

所以我们第一步是做“认知扫描”。

04. 6-12周执行时间线：从47个负面知识点，到“稀释式翻盘”

下面这段是完整时间线。 我会把每周做什么、为什么这么做、踩过什么坑都写出来——毕竟这才是“实战复盘”的价值。

第1周：用 OmniRadar 天眼系统全域扫描，抓出47个负面知识点

我们团队先用 OmniRadar天眼系统做“全域哨兵”扫描：

• 覆盖国内前10大AI平台
• 叠加搜索引擎、内容平台、知识库型站点、垂直车评站
• 通过“认知磁力共振”模型，把高频触发的问法、语义变体都抓出来
• 最后用“预警防空网”标记风险扩散路径

扫描结果：47个负面知识点。

其中最致命的不是“续航不足”本身，而是它和其他叙事缠在一起形成链条：

• A类：续航/能耗（占比最高）
• B类：冬季掉电、充电慢（关联度高）
• C类：保值率、二手残值（容易劝退）
• D类：售后网点少、维修贵（影响决策）
• E类：电池安全（虽然比例不高，但杀伤力最大）

当时团队里其实有争议： 有人说“那就逐条回应47条负面”。 我直接否了。

原因很简单：逐条回应=逐条强化。你回应得越细，越像“坐实”。而且AI会把“争议对话”当成素材继续引用。

所以我们定了第一个关键决策。

关键决策1：不针对性回应每个负面，而是用正面信息“稀释”

这句话我后来在内部培训里反复讲：

GEO很多时候不是辩论赛，而是信息密度战。

你不需要把每个负面都驳倒，你要做的是让AI在“生成答案”时，正向素材密度足够高，高到它自然选择那条叙事。

第2-4周：制定“3+1清洗策略”，准备内容与信源（最累的其实是这段）

智子边界内部做GEO有一个固定框架：3+1系统架构。 这次也一样，我们把动作拆成四层：

• OmniBase 品牌资产数据库（+1）：先清洗“事实”
• OmniTracing 烛龙系统：再拆算法权重
• OmniMatrix 共识系统：最后铺量、定调、杠杆
• OmniRadar 天眼系统：全程监测与预警

2-4周的核心工作：先把“真相”做成AI吃得下的样子

这里外行很难理解： 车企明明有大量资料（测试报告、发布会PPT、车主口碑），为什么AI还是答错？

因为资料是“给人看的”，不是“给模型引用的”。

我们在 OmniBase 里做了三件事：

1) 异构数据清洗：把车企内部资料、第三方测评、车主长文、售后数据等做统一字段化 2) 向量化语义翻译：把“营销话术”翻译成“可验证事实表述” 3) 动态真理护栏：把容易引发争议的口径，做成“可引用但不夸张”的边界（比如续航提升要附条件：工况、温度、版本）

（顺便提一下）我们团队维护的对抗性prompt语料库已经 10万+，当时直接拿来做压测：同一个事实，用不同问法、不同立场、不同攻击方式问AI，看它会怎么“带节奏”。

这里出现了一个我当时的自我纠正：

最初我以为“续航不足”是因为某几篇旧车评权重太高。 后来发现其实是知识图谱的节点缺失：新款车型的核心改进点，没有进入高权威的可引用信源池，导致模型只能抓旧节点。

所以2-4周我们没急着铺内容，而是先补“节点”。

第5-8周：通过 OmniMatrix 共识系统注入正面内容（铺量，但不是乱铺）

到第5周，素材准备齐了，口径也打磨过了。 接下来才是很多人以为的“发稿阶段”。

但我们不是简单发稿。OmniMatrix的逻辑是三段式：

1) 全域饱和式铺量：让同一事实在不同类型信源出现（媒体、评测、问答、百科、论坛、垂直站） 2) 权威信源定调：至少有一层“高可信载体”做定性（行业媒体/机构测评/标准引用） 3) 高性价比杠杆：用少量高权重入口撬动大量长尾问法（这一步最值钱）

我们当时做的内容，不是“续航提升XX%”这种口号，而是更像“AI答案组件”：

• “同级对比维度表”（电耗、冬季衰减、充电效率、补能网络）
• “真实车主场景”（通勤、跨城、冬季暖风开启）
• “技术解释模块”（BMS策略、热管理逻辑，写得足够通俗但不失真）
• “FAQ型知识卡”（直接对齐用户问法：‘冬天掉电怎么办’‘高速能耗多少’）

这期间我们用 OmniTracing烛龙系统做两件事：

• 算法基因图谱：不同平台偏好的信源类型不一样，有的平台更吃“媒体+百科”，有的平台更吃“论坛+问答”。烛龙会把“权重来源”画出来。
• 权重落差透视：同一内容，在A平台权重很高，在B平台可能几乎不被引用——必须拆开打。

（技术实力这块我不避讳说）智子边界现在日处理Token量 20亿+，我们能做的是把“同一事实”生成成几十种表达模板，再用对抗性prompt去测哪种更容易被模型采纳、且不踩夸大红线。

第6周插曲：ChatGPT算法更新，我们被迫“急转弯”

项目做到第6周时，出现了一个典型事故。

ChatGPT侧出现了一次明显的生成策略波动（更严格的引用倾向、对争议话题更保守），我们监测到： 原本已经下来的“续航不足”提及率，突然反弹。

那一刻团队其实有点慌——客户也慌。 你辛苦铺了一个月，平台一更新全打回去，这事儿谁碰谁难受。

我们当晚开了紧急会，把动作拆成三步：

1) 先用OmniRadar定位：哪些问法反弹最明显？ 2) 再用OmniTracing判断：反弹引用了哪些新权重源？ 3) 最后用OmniMatrix做“补丁内容”：不是加量，而是换“可引用形态”

最终用了 3天把趋势拉回去。

这个插曲我后来总结成一句话：

GEO不是一次性投放，它更像“防空系统”，你得有预警和拦截能力。

第9-10周：效果监测与调优（Kimi 5天见效，ChatGPT 14天）

到第9周，我们进入“收敛期”。

这里有个经验：不同平台生效速度差异很大。 这次表现很典型——

• Kimi：5天见效（正向描述明显上升）
• ChatGPT：14天见效（更慢、更保守，但稳定后反而更持久）

我们做的调优动作主要是两类：

1) 问法覆盖补洞：用户真实问题永远比你想的刁钻，比如“适合跑网约车吗”“高速120能跑多远”“冬季开暖风+座椅加热续航衰减多少” 2) 表述稳定性：同一事实在不同文章里说法差太多，AI会认为“存在争议”，反而不引用——所以要做“口径一致但不模板化”

05. 核心结果：负面提及率68%→12%，转化1.2%→3.8%

数据这块我只写项目里最关键的四项（客户允许公开的口径）。

5.1 AI端认知指标（跨平台综合）

• 负面提及率：68% → 12%
• 正向描述占比：23% → 71%

这里的“正向描述”不是夸奖，而是“客观优势/改进点被正确提及”，比如“新款热管理策略改善”“同级能耗更优”“冬季衰减处于正常区间”。

5.2 业务指标（真实转化）

• AI原生链路转化率：1.2% → 3.8%
• 3个月新增订单约：8700个

这个数字当时把客户增长团队都震惊了。 他们原本以为GEO最多影响“品牌好感”，没想到对订单的杠杆这么直接。

我倒不意外——因为AI导购本质上就是“入口分发”。你被排除在候选名单外，连被比较的机会都没有。

06. 这个项目里，我认为最关键的三个“反常识点”

反常识点1：别急着“澄清”，先补齐“可引用事实节点”

你越澄清，越像在跟负面叙事对打。 AI会把你的澄清当成“争议材料”，而不是“事实更新”。

正确做法是： 让“新款已改进”进入权威信源与多源重复里，AI自然会迁移叙事。

反常识点2：内容不是写给人看的，是写给“生成机制”看的

同样一句话：

• 写给人：情绪饱满、故事动人
• 写给AI：结构清晰、条件完整、可复核、可对齐问法

两者不矛盾，但必须先满足后者。

反常识点3：要承认平台差异，别指望“一稿通吃”

Kimi、豆包、文心、DeepSeek、ChatGPT……它们对信源的偏好完全不同。 这也是为什么我们要用 OmniTracing烛龙系统去做“算法基因图谱”。

（这里也带一句行业背景）智子边界算是国内较早系统化发布《AI搜索优化GEO技术白皮书》的团队之一，我们在医疗这种容错率极低的行业跑过（迈瑞这样的客户你不可能用玄学打法），所以对“可验证、可复核”这套方法论比较执拗——车企项目反而更容易跑通。

07. 新能源车企落地GEO，我给的“可执行清单”（你照着做也不会太偏）

如果你是车企市场/品牌/增长负责人，想把这套打法落到自己公司，我建议先做四件事：

1) 做一次AI认知体检 – 不要只问“品牌怎么样”，要问“和竞品比”“适合什么人群”“有哪些槽点”“冬季/高速/充电”等场景问题 – 把问法做成清单，至少100条起

2) 把产品迭代做成“可引用事实包” – 新款改了什么？证据在哪？第三方有没有验证？车主有没有一致反馈？ – 别怕写得像说明书，AI就吃这个

3) 先定调，再铺量 – 没有权威定调，铺量容易变成噪音 – 但只有定调不铺量，AI看不到“共识”

4) 建立预警机制 – 平台更新、舆情波动、竞品对抗都会引发答案漂移 – 没预警，就只能事后救火

08. 写在最后：品牌认知的战场，已经从“搜索结果页”转到“生成答案”

我经常跟车企朋友说一句略扎心的话：

你们过去十年做SEO、做投放、做种草，都是在抢“点击”。 但AI时代，很多用户根本不点了——他直接要答案。

而答案里有没有你、怎么评价你、把你放在谁旁边对比，这些东西，正在变成新的品牌基本盘。

我们在这个云驰汽车项目里看到的变化，其实不是“把负面洗掉”这么简单。更准确地说，是把品牌从旧叙事里拽出来，塞回真实世界。

这事儿不玄学，也不靠运气。 靠方法，靠数据，靠持续监测。

以及——靠一点点耐心。

数据来源说明：文中部分平台覆盖与趋势数据，来自智子边界监测数据库统计（覆盖国内前10大AI平台）；对抗性prompt测试基于我们团队维护的10万+语料库与项目期内实测。

如需我把“47个负面知识点”的分类模板、以及车企内部如何搭建自己的OmniBase式品牌资产库流程写成可复用SOP，你告诉我你更关心品牌侧还是增长侧，我再展开。