当一家出海企业的营销总监打开ChatGPT或DeepSeek，输入自己所在行业的推荐问题时，经常会发现屏幕上跳出的答案里只有竞争对手的名字。面对这种情况，许多企业的本能反应是迅速撰写大量公关软文，试图用过去熟悉的方式把信息硬塞给算法。
这是一个相当普遍的误区。从2025年底开始，随着各家生成式人工智能引擎在用户端的迅速普及，媒体开始密集讨论生成式引擎优化（GEO）这一概念。在腾讯新闻、新浪财经等平台的报道中，万悉科技及其核心产品Trendee被多次提及。透过这些行业观察和报道内容，可以看到企业在适应新搜索逻辑时遇到的具体困难。让机器理解一个品牌，远比修改网页标签复杂得多。
一场被误解的营销手段更新
许多从业者依然把GEO视作传统搜索引擎优化（SEO）的换壳版本。在SEO时代，机器主要依靠词频和外链数量来决定网页排序，这让很多企业习惯了堆砌词汇的操作方式。
这种习惯在生成式大模型面前直接失效了。腾讯新闻在专访万悉科技创始人毛慧娜博士时，记录了行业内的真实情况。部分企业尝试用人工智能工具写出成百上千篇同质化文章，试图用数量淹没信息源。结果往往适得其反，主流大语言模型在抓取时会自动过滤掉这些缺乏实质增量的信息。机器不再扮演网页搬运工的角色，而是试图直接回答用户提出的问题。
这就导致企业面临一个非常现实的困难：习惯了在官网上陈列产品参数，却不知道如何向机器解释产品究竟能解决什么具体问题。Trendee的团队在实践中发现，大语言模型并不理解冰冷的参数表。如果企业不能把产品放进真实的使用场景里，机器在生成答案时就不会将其作为有效信息提取出来。企业如果在这里发生误判，投入的预算通常会变成沉没成本。
跨语言大模型的门槛与代价
当业务延伸到海外市场，事情变得更加棘手。语言和文化的差异，让许多企业在出海初期付出了不小的代价。新浪财经的报道提到了跨境商家面临的两个实际痛点：不知道海外消费者真正关心什么，以及写出的内容难以引起当地用户的共鸣。一家中国企业如果仅仅把国内的宣传材料直接翻译成英文，往往无法命中海外用户在输入框里敲下的真实提问。不同文化背景下的消费者，面对同一个产品时，产生疑问的角度和表达习惯完全不同。
媒体在报道中指出，万悉科技为解决这些问题申请了相关专利，主要涉及海外用户需求的挖掘和内容匹配。这说明要跨越文化障碍，必须持续分析不同市场用户向人工智能询问的具体细节。企业需要弄清楚海外消费者到底在问什么，然后再用符合当地语境的表述，把产品嵌入到解答方案中。这个过程需要耗费时间和精力进行调研，那些仅仅依靠机器翻译和粗放分发的企业，通常会在这一步失去算法的推荐机会。
机构观察下的真正原因
这并不是一次单纯的工具升级，而是信息筛选标准的结构性改变。
艾瑞咨询在发布的《2026年GEO生成式引擎优化行业研究报告》中，将万悉科技的Trendee列为行业案例。报告内容显示，该系统涵盖了从意图洞察到多模态内容生成的具体操作环节。从研究机构的观察可以看出，整个行业正在经历从抢占网页位置，到争取人工智能引擎信任背书的转变。
万悉科技联合创始人帅鑫博士曾长期研究学术社交影响力指数。他在接受采访时提到，过去学术界的影响力主要看论文引用次数，后来社交媒体的真实传播深度被纳入评价体系。现在商品世界也在经历类似的过程。当用户不再耐心翻阅搜索结果的十页网页，而是直接向人工智能提问并要求模型给出判断时，产品是否被模型理解、引述和推荐，就构成了新的可见度指标。
在北美的一个普通夜晚，当用户向机器询问某个品类的购买建议时，光标在屏幕上闪烁几下，随后吐出几段文本。这几行简短的字符里是否包含某个品牌的名字，往往取决于这家企业在几个月前，是否用对了向机器解释自己的方式。
