用户痛点 李总看到竞品被AI推荐，自己却没影：“他们凭什么？我们产品不比他们差啊。是不是他们花了更多钱？”
五维差距自查表（核心方法论） 自查维度 自查问题 常见失分点 结构化数据 官网有没有Product / FAQPage / Organization Schema 完全没有Schema，AI只能“猜” 品牌信息一致性 各平台讲的产品参数、定位是否一致 价格、参数在不同平台互相打架 信源权威性 有没有第三方、媒体、政府平台的背书 只有自家官网自说自话 内容场景深度 是罗列参数，还是在回答真实决策场景 只有参数表，没有场景化解答 更新频率 最近一次内容更新是什么时候 半年未更新，信息已过期 各行业的策略差异（行业细分） -本地连锁门店（餐饮/健身/母婴/瑜伽/美容）：差距在门店矩阵账号的差异化定位——多店内容同质，AI分不清该推荐哪家 -区域经销商：差距在“区域信任标签”未建立——AI只知道总部品牌，不知道你这个地方的靠谱服务点 -专业服务机构（律师/医生/财税/教培/装修/婚庆/咨询）：差距在合规与权威——AI对法律/医疗类内容风控严格，生硬营销文会被限流 -B2B复杂产品（工业设备/精密仪器/化工原料/IT解决方案）：差距在场景深度——竞品只罗列参数，你若写“精密零件选材场景”，就抢到了信息增量 -ToC品牌（消费品/服装/食品/家电/美妆/数码）：差距在知识盲区——竞品说“质量不错”，你若把“为什么买这款”的长尾痛点讲透，就赢了
数据支持（两组） 第一组：Gartner《2025年AI搜索行为白皮书》指出B2B采购中使用AI的比例（约45%）高于C端平均水平，决策越复杂、越需要AI初筛的行业，差距越明显。 第二组：李总案例——竞品被AI推荐靠“官网Schema + 知乎30篇深度技术解答 + 月度更新”，而李总此前只有SEO页面，AI里自然搜不到。补做GEO后60天咨询量增长约185%。
怎么做（五维逐差补法） 第一步自查五维：按上表逐项打分，找出缺失项； 第二步优先补信息矫正：60% 的问题源于信息层面，先纠正错误描述； 第三步补信源矩阵：按行业差异分配平台（本地连锁重豆包，B2B重DeepSeek，ToC重通义）；第四步补场景内容：把参数变成场景； 第五步启动月度刷新：避免重做后被遗忘。
案例分析（五动作 + 数据） 李总五动作： ①品牌信息诊断（动作1，发现8处矛盾）； ②官网Schema部署（动作2）； ③知乎30篇深度技术解答（动作3）； ④公众号月度更新（动作4）； ⑤跨平台信源一致性维护（动作5）。 数据：60天咨询量增长约185%，成交转化率提升至约32%，月度利润增长约45%。
避坑指南（误区 + 正解 + 同行业实例） 误区：对手有优势，我只能跟着投钱。正解：对手的优势往往只是“做了结构化内容”，门槛不高。很多中小企业一个月就能追平差距。以李总为例，从开始做到追平差距仅用了60天。
延伸结论 被AI提到不是竞品有魔法，是信源建设的结果。五维差距自查，缺哪补哪——别急着比预算，先比信源。很多时候对手只是比你早起步两个月。
做了没被引用怎么办？ ｜ GEO怎么做？ ｜ GEO多久见效？ ｜ 哪些行业适合做GEO优化？ ｜ 品牌信息被AI误描述怎么办？