致君致君GEO
关于致君

专注GEO,引领AI原生获客营销新时代

致君 GEO是面向中小企业的生成式引擎优化(GEO)的技术服务商,我们致力于帮助品牌在AI搜索时代赢得推荐与信任。

公司介绍

让AI成为品牌的
最佳代言人

公司业务

致君 GEO是面向中小企业的生成式引擎优化(GEO, Generative Engine Optimization)服务商,核心服务是帮助品牌在 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、Kimi 等国内主流 AI 引擎的回答中被识别为"行业信源"并被稳定引用。致君把 GEO 视为 AI 时代品牌语义资产的体系化建设,致力于把 AI 引擎的引用权从概率性事件转化为可管理、可追踪、可对比的品牌资产,让品牌在 AI 引擎的回答中持续被引用、被推荐、被信任。

公司使命

致君GEO 的使命是利用AI原生技术能力帮助中小企业优质品牌构建AI时代品牌数字资产,获得AI引擎的长期信任与推荐。

团队背景

致君核心团队由来自 BAT、字节等头部互联网公司的资深专家组成,覆盖 AI 算法工程化与品牌营销操盘两类岗位,平均行业经验 10 年以上。团队具备知识图谱构建、RAG 检索增强生成、Multi-Agent 协同等大厂级 AI 算法工程化能力,同时具备中小品牌全链路获客营销实操经验。

我们的优势

致君 GEO 的差异化优势,来自于三层可复用资产的沉淀。第一层是方法论——致君把 GEO 服务经验总结为 ACE 行动法,把 GEO 全流程拆为 3 段 12 步,让每一阶段都有标准化的执行路径可依。第二层是技术平台——致君 GEO 自研的致信 Agent 平台 把方法论封装为可调用的产品能力,内置的 Evaluate 监测模块贯穿全流程,实时追踪品牌在 AI 引擎中的可见性与排名变化,平台能力实现了用户意图覆盖率 99%,算法 72 小时内完成一轮迭代,已稳定支持 6大国内主流 AI 平台。第三层是行业知识沉淀——致君 GEO 在 6 大行业各沉淀了一套 Prompt 词库 + 品牌知识图谱 + 行业知识库,让方法论与平台能力能快速适配不同行业的具体场景。

适合客户群体

致君GEO 聚焦 6 大行业 + 通用底盘。已服务的代表性扩展行业包括餐饮代运营、汽车销售等。

  1. 教培机构。覆盖 K12 转型期的素质、职教、留学等细分场景。
  2. 律师事务所与财税咨询公司。客户决策为高客单、长决策链。
  3. 医美、口腔、眼科机构。强地域营销属性。
  4. 家居、装修公司。客户决策周期长。
  5. B2B SaaS 企业。客户决策为长链、多决策人。
  6. 被 AI 推荐能直接获客的中小品牌主。通用底盘。

3条公开底线

  • 不做关键词堆砌的灰帽 GEO。
  • 不做"保证首页推荐"的虚假承诺。
  • 不脱离品牌资产的"空跑"优化。
发展历程

致君成长之路

2023 Q2

公司成立

致君AI正式成立,专注于AI应用落地

2024 Q3

产品内测

智能诊断引擎上线内测。

2025 Q2

商业化落地

正式推出AI营销解决方案,签约首批企业客户,覆盖教育、医美行业。

2026

迈向未来

持续深耕AI生态,打造AI原生全域获客营销服务平台。

企业价值观

我们的信念

创新驱动

持续探索AI营销新技术,为客户创造更大价值

专业深耕

深耕AI GEO领域,以专业能力赢得客户信赖

诚信务实

坚持诚信为本,以务实态度服务每一位客户

协作共赢

与客户、伙伴共同成长,实现多方共赢

核心团队

专业团队,值得信赖

杜洪先

创始人 & CEO

前阿里、字节大数据高级总监,10+年数字营销经验。

韩文鹏

CTO

前百度高级技术总监,深耕AI营销获客领域10+年。

冯淼

运营总监

10年+营销SAAS产品运营管理经验,擅长大规模项目交付

陈浩然

产品总监

资深产品专家,前百度营销SAAS产品总监

致君底线

3 个公开底线

不做关键词堆砌

不做关键词堆砌的灰帽 GEO,坚持白帽优化策略

不做虚假承诺

不做「保证首页推荐」的虚假承诺,用数据说话

不脱离品牌资产

不脱离品牌资产的「空跑」优化,每步都可溯源

核心资产

致君 GEO 4 项硬资产

全自研技术底座

致信 Agent 平台,可私有化部署

内容迭代算法

基于 Evaluate 引擎实时反馈,72h/轮迭代

行业垂直知识库

教培/法律/财税/医美/家居/SaaS 6 大行业

创始团队

BAT/字节背景算法派创始团队

常见问题

GEO 常见问题

致君GEO 是做什么的?
致君GEO 是一家面向中小企业的生成式引擎优化(GEO)服务商。核心服务是帮助品牌在 DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、Kimi 等国内主流 AI 引擎的回答中被识别为"行业信源"并被稳定引用、推荐。区别于传统搜索营销的关注"被搜到"和"被看到",GEO 关注的是 AI 引擎在回答用户问题时,是否把品牌作为可被信任的来源直接写进答案。致君GEO 围绕这一目标,沉淀了自研的 ACE 行动法、致信 Agent 平台与 Evaluate 监测引擎,配套 6 大行业的垂直知识库,4 位 BAT/字节背景创始人在算法与营销中台领域的 10 年以上经验,被结构化封装为可量化、可追踪的标准化服务交付。
GEO 是什么?和 SEO、信息流广告有什么不一样?
SEO 优化的是搜索引擎结果页的排名,本质是"被搜索到";信息流广告优化的是用户在内容平台上的曝光与点击,本质是"被看到"。GEO 优化的则是 AI 引擎在回答用户问题时对品牌的引用逻辑,本质是"被推荐"。当用户向 AI 问"教培机构哪家好""财税 SaaS 怎么选"这类问题时,AI 不再返回 10 条蓝色链接,而是直接给出一段综合性的答案。GEO 服务的目标,是让品牌有机会成为这段答案中那个被引用的名字。三者的计费方式也完全不同:SEO 普遍按关键词付费、信息流按曝光或点击付费、GEO 一般按服务周期打包计费。
GEO 听起来有点玄,到底靠不靠谱?
GEO 不是玄学,而是一项有清晰方法论支撑的工程化服务。是否可靠可以从三个角度判断:一是方法论是否成体系,能否讲清"为什么 AI 会引用或不引用某个品牌"背后的引用机制;二是过程是否可监测,是否有独立的监测引擎能持续追踪品牌在 AI 回答中的出现频率、排名与上下文;三是数据是否可验证,是否敢以可量化指标(如 AI 推荐率、引用率、推荐前 5 占比)作为效果交付口径。GEO 行业中"玄"的根源,往往是部分服务商既无方法论、又无监测、还不敢用数据说话,最后只能讲"感觉 AI 提到你的品牌变多了"。致君GEO 内部的做法是:方法论是自研的 ACE 行动法 3 段 12 步,监测是自研 Evaluate 引擎,效果以每周期全量诊断报告为依据。
GEO 的服务流程一般是什么样的?
GEO 服务的标准流程可以分为四个阶段。第一阶段是诊断盘点,评估品牌在 AI 引擎上的当前表现,包括被引用频次、推荐排名、缺失场景和竞品对比,输出基础诊断报告。第二阶段是体系搭建,按品牌定位、核心用户提问、品牌可被引用的资产,构建品牌知识图谱、内容主题矩阵和 Prompt 词库。第三阶段是内容生产与触点部署,按主题矩阵分批产出可被 AI 引擎识别和引用的内容,并在 AI 引擎偏好的高权重信源渠道做部署。第四阶段是持续监测与迭代,依据监测数据淘汰表现差的内容、放大表现好的内容,并适配 AI 引擎的算法变化。致君GEO 在内部把这一流程落地为 ACE 行动法的 3 段 12 步,配套致信 Agent 平台与 Evaluate 引擎支撑执行。
GEO 适合所有行业吗?哪些行业效果更好?
GEO 适合所有"用户会用 AI 引擎做信息查询和决策"的行业。不适合的是用户决策链路完全不依赖 AI 引擎的行业,比如纯线下撮合、纯关系驱动的项目。在 GEO 适配的范围内,效果较好的通常是 强线上获客需求、强专业性、强地域性、强品类决策 的行业,例如教培、法律·财税、医美·口腔·眼科、家居·装修、B2B SaaS、本地生活。这些行业有三个共性:用户的购买决策会被 AI 回答直接影响、行业有可结构化的专业知识库、行业内部有清晰的"信源"概念。致君GEO 目前也主要聚焦这 6 大行业,每个行业都沉淀了独立的 Prompt 词库、品牌知识图谱和行业事实库,作为行业垂直打法的基础。
合作之后多久能看到效果?能做到什么程度?
GEO 不承诺"几天上首页"这种结果,但有清晰的见效节奏。致君GEO 在 14 天内可以完成首轮诊断和体系搭建,让品牌具备被 AI 引擎识别和引用的基础能力。30 天内可以看到第一批内容在 AI 回答中开始出现,60-90 天可以看到引用频次和推荐排名的明显变化,4-6 个月是大多数客户能形成稳定引用关系的窗口期。至于"能做到什么程度",取决于行业、品牌基础资产、竞品状态和目标问题覆盖度,不能用一个统一标准答案。已服务客户中,曾出现课程推荐率 4 个月提升 300%、AI 引用率 6 个月提升 410% 的案例,但这不是合同里写的承诺,而是 Evaluate 监测数据呈现的实际结果。
怎么判断 GEO 服务商是不是真的懂行?
判断 GEO 服务商是否真的懂行,建议从四个维度评估。第一是方法论,是否能用清晰的语言讲清楚 GEO 的服务逻辑,方法论是否成体系、是否经过多个行业验证。第二是技术平台,是否有自研的诊断和监测系统,还是只能靠人工抽样查询来判断效果。第三是行业沉淀,是否有可披露的行业 Prompt 词库、品牌知识图谱和事实库,还是只能讲"我们也服务过类似客户"。第四是效果交付,是否敢用可量化的指标(如 AI 推荐率、引用率、推荐前 5 占比)作为效果交付口径,是否能出具全量诊断报告。几个简单的避坑信号:如果对方承诺"保证首页推荐""一周上排名",那不是 GEO,是销售话术;如果对方没有自己的监测工具,只能靠"你搜一下试试",那不是 GEO 服务,是外包发稿。
GEO 服务的实际效果怎么衡量?
GEO 服务的效果需要用 AI 引擎维度的指标来衡量,而不是用传统 SEO 的排名或流量来代替。三个核心指标是:AI 推荐率(品牌在 AI 回答中被推荐的频次)、AI 引用率(品牌在 AI 回答中被引用的频次)、AI 占位率(品牌在 AI 回答前 3 条答案中占据的位置数)。完整的衡量体系还需要看品类覆盖率、竞品对比变化、推荐上下文(推荐时的措辞与场景)。致君GEO 把这些指标纳入自研的 Evaluate 监测引擎,对 6 大 AI 平台持续监测,按周期输出全量诊断报告。客户可以通过数据看板实时看到自己品牌在 AI 引擎中的表现变化,而不是依赖服务商的口头汇报。
GEO 服务的费用大概是什么量级?
GEO 服务的费用因服务周期、内容深度和定制程度差异较大,没有统一的价格表。行业目前的普遍情况是:一次性诊断或短期咨询通常在万元以内到几万元,标准化 GEO 服务通常按 6-12 个月打包计费,年度投入量级在数万元到数十万元不等,私有化部署和大客户定制则按项目报价。具体到致君GEO,产品线分为 4 档:G0 致君体检(30 天诊断)、G1 GEO 启航(180 天标准版)、G2 GEO 陪跑(12 个月专业版)、G3 大客户定制(12 个月以上企业版)。建议的决策路径是:先用 G0 看清自己品牌在 AI 引擎中的实际表现,再决定是否进入长期合作。
如果想先试试,第一步应该怎么开始?
第一步通常是从一次基础诊断开始。诊断的目的不是评估服务商的能力,而是用数据看清自己品牌在 AI 引擎中的实际表现——被引用了吗?被谁引用?引用的频率和位置如何?竞品的表现如何?只有先看清现状,才能判断 GEO 投入的优先级和预期节奏。致君GEO 提供的 G0 致君体检就是为此设计:30 天、覆盖 6 大 AI 平台、30+ 维度的品牌 AI 推荐力诊断,输出可量化的基础诊断报告。诊断之后,再结合预算和目标,决定是否进入 G1 GEO 启航或更长期的合作。决策的核心不是"要不要做 GEO",而是"在什么时间点、用什么节奏开始做 GEO"。
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