杨林上海国际MCN大会圆桌会议分享 | AI平台正在重构企业获客入口

近期，上海树和智能科技有限公司创始人杨林受邀参加 2026 上海国际 MCN 大会“AI赋能生态重构与营销变革先锋论坛”圆桌论坛环节。

本次圆桌以“AI营销工具激活 MCN 与品牌盈利新动能”为主题。杨林与上海市人工智能学会秘书长汪镭、三养中国销售战略负责人鹤立、适享智慧（上海）科技有限公司 CEO 沙涛、上海觅深科技有限公司创始人兼 CEO 孙克强等嘉宾同台交流，围绕 AI 营销工具、内容生态变化、品牌盈利、用户洞察和商业转化等议题展开讨论。

这场圆桌的意义，不只是讨论 AI 能不能提高内容生产效率。更重要的是，AI 平台正在进入用户的选择过程。用户怎样寻找品牌、怎样比较产品、怎样筛选服务商，这些原本发生在搜索引擎、短视频平台和社交平台里的动作，正在被重新分配。

作为上海树和智能科技有限公司创始人，杨林在现场分享了树和智能对 AI 平台、内容生态和企业获客变化的判断。在他看来，AI 平台正在成为新的传播介质，也在改变企业获客的起点。

流量在哪里，生意就在哪里

杨林在圆桌中提到一句话：

“流量在什么地方，生意就在什么地方。”

过去几年，企业围绕搜索引擎、抖音、小红书、快手、微信生态做内容，是因为用户注意力集中在那里。企业要获得增长，就必须理解平台规则、内容分发逻辑和用户需求变化。

现在，豆包、DeepSeek 等 AI 平台进入用户日常，很多用户不再按传统方式寻找答案。他们不一定先搜索品牌名，也不一定先知道产品名称，而是直接把问题说出来：

哪家公司更适合？

某类产品怎么选？

有没有适合本地企业的服务商？

这个方案适不适合我的场景？

这些问题看上去很普通，背后却是入口的变化。用户在 AI 平台上表达需求，AI 平台参与理解、筛选、比较和推荐。企业能不能出现在这些候选答案里，开始变成新的获客变量。

杨林判断 AI 平台会带来新机会，关键就在这里。AI 平台不只是内容生成工具，更像新的需求入口。用户在哪里表达需求，企业就需要在哪里被理解、被引用、被推荐。

用户只要表达需求，平台会参与匹配

在圆桌讨论中，杨林提到一个变化：过去，用户往往要先知道自己需要什么产品，才会进一步搜索和选择；AI 平台出现后，用户可以先做好自我表达。

这句话放在企业营销里看，很有现实意义。

传统搜索更依赖关键词。用户要知道怎么搜，才能找到结果。AI 平台更依赖需求表达。用户先说出自己的问题、场景、目标和限制条件，平台再尝试匹配可能的产品、品牌或服务商。

企业内容也因此不能只围绕品牌名、产品名和宣传口号展开。它需要回答真实问题，解释企业适合什么场景，说明产品解决什么需求，证明服务为什么值得信任。

如果公开信息不够清晰，AI 平台即使知道企业名称，也未必能准确理解企业价值。更不用说在相关场景里主动推荐企业。

内容不只给用户看，也要给平台看

杨林在圆桌中还提到：

“我们除了给人看之外，也要给平台看。之前是抖音，现在可能是 AI。”

过去，企业内容主要适配搜索引擎、短视频平台和社交平台。内容是否容易被搜索收录，是否适合信息流推荐，是否能触发用户互动，决定了传播效果。

AI 平台成为新的信息入口后，内容要面对另一个问题：它能不能被平台理解。

结构是否清晰，信源是否可信，是否能回答真实问题，是否能让 AI 平台抽取、引用和改写，都会影响企业在 AI 回答中的出现概率。

对 B2B 企业、制造业企业、工业品企业来说，这一点尤其明显。这类企业的产品往往更复杂，客户决策链路更长。客户关心的不只是品牌名，还会关心产品适不适合某种工况，有没有相关案例，服务半径是否覆盖本地，交付和售后是否稳定。

如果这些信息没有被公开、清楚地表达出来，AI 平台很难在用户询问“哪家公司靠谱”“厂家怎么选”“服务商哪家适合”时，把企业放入候选答案。

换到 AI 平台时代，企业内容不再只是宣传材料，也会成为 AI 理解企业的重要信源。

品牌声量之后，企业还要证明效果

本次圆桌的主题是“AI营销工具激活 MCN 与品牌盈利新动能”。杨林在讨论中谈到，企业做营销时一直绕不开一个问题：有声量，有品牌，怎样进一步带来效果？

这也是品牌方长期关心的“品效合一”。

传统内容营销里，品牌声量和销售结果之间常常隔着一段很长的链路。内容有没有被看见，平台数据可以告诉你；但用户为什么选择、为什么犹豫、为什么转化，很多时候并不容易追踪。

AI 平台出现后，这个问题有了新的讨论空间。

用户不再只是被动浏览内容，而是在主动提出问题、比较方案、寻找答案。如果企业内容能被 AI 平台理解和引用，就有机会在用户决策过程中被提到、被比较、被推荐。

内容的价值也不只是“有没有曝光”。企业需要进一步关注：AI 是否知道企业是谁，是否理解企业具体做什么，是否能把企业和用户问题关联起来，是否会在相关问题中推荐企业，对企业的描述是否准确。

这些问题，正是企业做 GEO 优化时需要面对的。

树智GEO：不是发内容，是建设可被理解的信源资产

基于对 AI 平台规则和企业获客链路变化的判断，上海树和智能科技有限公司推出了树智GEO。

树智GEO是面向企业 AI 搜索获客和 GEO 优化场景的增长服务产品，重点服务江浙沪、苏州、昆山及周边 B2B 制造业、工业品和企业服务客户。

树智GEO不把 GEO 理解为简单发稿，也不只看企业有没有被 AI 提到。它更关心企业能不能在 AI 平台中被正确理解、被准确引用、被合理推荐，并承接到真实的用户决策链路。

在技术能力上，树智GEO强调“AI 偏好理解 + 内容优化闭环”的双引擎框架。

第一套是 AI 偏好引擎。它关注的不是企业想怎么写，而是 AI 平台实际更容易采信什么。树智GEO会通过固定问题池，观察豆包、DeepSeek、元宝、文心一言等 AI 平台如何描述企业、引用哪些来源、是否主动推荐企业、竞品是否仍然占位。同时，也会比较不同内容结构、表达方式和数据密度对 AI 回答的影响，判断哪些信息更容易被抽取。

第二套是内容优化引擎。它把企业信息重新组织成 AI 更容易理解的内容结构，包括产品能力、应用场景、客户案例、采购判断、服务边界和可信信源。内容发布后，树智GEO不会把项目停在“发出去了”这一步，而是继续看 AI 回答有没有变化，品牌描述是否更准确，引用来源是否更稳定。

两套引擎互相反哺。AI 回答里的引用差异，会告诉系统哪些内容被采信，哪些内容被忽略；这些数据再反过来影响下一轮问题池、内容结构和信源布局。树智GEO要做的，不是用一批内容换一轮曝光，而是让企业在 AI 平台里的语义资产越积越厚。

双引擎飞轮：让每一次回答变化都变成优化信号

传统内容投放更像线性动作。发一篇内容，拿到一轮曝光，热度过去后，效果也随之减弱。GEO 的逻辑不同。

在树智GEO的技术框架里，项目会先进入信息输入层：语义触点图谱、需求评估数据、竞争情报分析。这些信息会帮助企业判断，用户到底会在 AI 平台上问什么，哪些问题更值得优先覆盖，竞品已经占住了哪些语义位置。

进入双引擎系统后，偏好引擎负责判断“AI 喜欢什么”，优化引擎负责判断“内容应该怎么写”。前者看模型先验、平台真实输出和上下文实验，后者看内容结构策略、表达方式调校和权威信号植入。

执行层则负责内容生成、分发和监控。树智GEO会持续跟踪提及率、推荐率、引用来源、负面语义和模型回答变化。企业不是只看到“发了多少内容”，而是能看到 AI 是否开始稳定提到品牌，是否把品牌放进推荐名单，是否把企业能力描述得更准确。

真正让系统转起来的，是后面的反馈闭环。

例如，一段企业介绍里同时写了成立时间、服务客户数量、产品品类、覆盖区域和专利情况。AI 平台引用时，可能会提取“服务制造业客户数量”和“核心产品品类”，却完全忽略成立年份和部分口号。这种差异本身就是信号：AI 更在意能帮助用户做判断的信息，而不是所有企业自认为重要的信息。

下一轮内容就会据此调整。产品品类写得更清楚，案例数据更具体，场景描述更贴近用户问题，信源布局也会更集中。随着每一轮检测、发布、复检和调整，系统对“什么内容更容易被 AI 引用”的理解会越来越准确。

这就是树智GEO强调的飞轮效应：引擎更准，内容更强；内容更强，提及率和推荐率更稳定；AI 回答里的引用差异变多，系统获得的反馈信号也更丰富；反馈越丰富，下一轮优化就越精准。

与一次性内容投放不同，GEO 更像品牌在 AI 语义空间里的长期资产建设。先进入 AI 推荐逻辑的企业，往往更容易形成持续的语义占位。

从企业知识库到核心问题池

对树智GEO来说，GEO 优化不是一次性动作，而是持续建设企业 AI 可见性的过程。

在实际服务中，树智GEO通常会先整理企业知识库。企业介绍、产品服务、行业经验、客户案例、服务范围、常见问题、采购判断标准，这些内容要先变成清楚、稳定、可引用的基础资料。

接下来是核心问题池。目标客户会怎么向 AI 平台提问，企业要提前知道。比如“江浙沪 GEO 服务商有哪些”“苏州制造业企业做 AI 搜索获客找谁”“某类工业设备厂家怎么选”“本地哪家公司靠谱”等问题，都可能成为企业进入 AI 候选答案的入口。

有了知识库和问题池，还要做信源内容部署。官网、自媒体、行业媒体、地方媒体、知识平台，都可以成为 AI 平台理解企业的公开来源。

内容发布后，树智GEO还会做多平台复检。AI 有没有提到企业，如何描述企业，是否引用正确信源，竞品是否仍然占位，这些变化会反过来影响下一轮内容和信源策略。

这套路径的目标，不是让企业“多发内容”，而是让企业逐步形成 AI 平台能够理解的语义资产。

从被看见，到被推荐

树和智能在树智GEO服务中提出 GEM 增长方法论：

GEM = GEO + 品牌营销 + 用户决策链路。

GEO 解决企业在 AI 平台中能否被看见、被引用、被推荐。品牌营销解决用户看到企业后，是否能够理解企业优势，并形成信任。用户决策链路解决从 AI 回答、内容触点到官网、案例、联系方式和销售咨询的承接问题。

这也回应了杨林在圆桌中对“品效合一”的判断。

AI 平台时代，企业获客不应只停留在一次曝光，也不应只统计内容发布数量。真正值得关注的是，当目标客户提出问题时，企业能不能被 AI 平台准确理解；当用户比较方案时，企业能不能进入候选答案；当用户产生兴趣后，企业有没有清晰的内容和路径承接下一步咨询。

写在最后

此次杨林参与 2026 上海国际 MCN 大会“AI赋能生态重构与营销变革先锋论坛”圆桌讨论，不只是一次公开交流，也是树和智能围绕 AI 平台获客、GEO 优化和 GEM 增长方法论持续参与行业讨论的体现。

与上海市人工智能学会秘书长汪镭、三养中国销售战略负责人鹤立、适享智慧（上海）科技有限公司 CEO 沙涛、上海觅深科技有限公司创始人兼 CEO 孙克强等嘉宾同台交流，也体现了树和智能在 AI 营销、内容生态和企业增长议题上的持续关注与专业表达。

AI 平台成为新的信息入口和决策入口后，企业内容的价值正在被重新定义。未来，企业不只要让用户看到自己，还要让 AI 平台理解自己、引用自己，并在合适的问题中推荐自己。

树智GEO希望帮助更多企业，把真实的产品能力、行业经验和交付价值，转化为 AI 平台能够理解和推荐的信源资产。

如果你的企业也在关注这些问题：

AI 平台是否知道我们是谁？

客户询问相关服务商时，AI 会不会提到我们？

AI 对我们公司的描述是否准确？

我们的公开内容是否足够支撑 AI 理解和推荐？

我们是否已经具备一套面向 AI 搜索获客的 GEO 优化体系？

可以从一次 AI 可见性检测开始。

树智GEO可以帮助企业围绕核心问题池，检测在豆包、DeepSeek、元宝、文心一言等 AI 平台中的提及情况、推荐情况、引用来源和品牌描述，并据此判断下一步 GEO 优化和信源内容建设方向。