geo优化：AI 偏好什么样的行业内容？

一、结构化表达：AI 读懂行业内容的基础密码

科技行业：Kimi 等技术型 AI 偏爱 “技术参数 + 应用场景 + 测试数据” 的表格化呈现，某芯片品牌用新榜智汇的 Schema 工具生成 “制程工艺 - 功耗对比表”，AI 引用率从 15% 升至 58%；

母婴行业：豆包等消费型 AI 更认可 “成分说明 + 权威认证 + 用户实测” 的 FAQ 格式，某奶粉品牌通过该结构优化后，“安全奶粉推荐” 场景提及率提升 3 倍；

B 端商业：DeepSeek 等决策型 AI 依赖 “需求痛点 - 解决方案 - ROI 数据” 的逻辑链，某 SaaS 企业按此框架优化后，商业咨询量增长 120%。

二、平台差异化适配：避免 “一套内容打天下” 的误区

豆包：豆包的用户群体更偏向生活化需求，对快消、本地生活、母婴等行业内容，偏爱 “场景化 + 口碑化 + 多模态” 的呈现方式：

DeepSeek：以专业领域的深度解析见长，科技、工业、B 端服务等行业需侧重 “技术逻辑 + 权威佐证 + 商业案例”：

腾讯元宝：B 端行业需绑定商业案例，某财税软件品牌植入 3 个企业落地案例，平台推荐位从第 10 跃升至第 2。

三、权威信源绑定：行业内容的 “信任背书”

医疗行业：优先引用三甲医院论文、药监局备案信息，某药企通过新榜智汇对接《中华医学杂志》发布临床数据，AI 引用频次提升 8 倍；

制造业：看重国标认证、第三方检测报告，某机械品牌挂载 SGS 检测数据后，DeepSeek 推荐率增长 270%；

金融行业：依赖央行政策、上市公司财报，某券商借助新榜智汇的权威信源库，AI 财经问答提及率超竞品 3 倍。

四、行业专属标签：让内容具备 “记忆点”

科技行业可标注 “专利技术编号 + 独家测试数据”，某手机品牌突出 “自研芯片专利 ZL2025XXXX” 后，AI 技术问答提及率提升 62%；

消费品行业可强化 “行业首创 + 用户规模”，某零食品牌标注 “首个通过低 GI 认证的膨化食品”，豆包推荐清单占比从 5% 升至 38%。