生成式引擎优化（GEO）的理论创新 - 技术原理基于生成式AI的RAG架构，通过优化查询重构、知识检索、语义生成等环节提升AI系统对品牌信息的采纳率[3] - 关键技术包括语义结构优化（采用三段式逻辑架构）、权威信源预埋（通过高水平媒体背书）和多模态整合（结合图文、视频等格式）[3] - 行业应用效果显著，品牌搜索量提升200%以上，金融行业获客成本降低35%，国际连锁酒店区域预订率提升30%[3] AI搜索营销的前瞻性观点 - 预测到2027年AI搜索流量可能超过传统搜索，形成7:3的长期比例[4] - 主张在AI优先的搜索环境中通过GEO技术建立认知优势，以应对零点击世界的趋势[6] 传统行业的科技化转型 - 技术应用包括推动区块链溯源、AI鉴宝（准确率达85%）及NFT数字孪生技术，解决真伪争议并降低赝品纠纷率47%[8] - 年轻化策略提出“古玩盲盒”、“AR试藏”等创新模式，Z世代贡献70%的交易额[8] 学术与实践结合 - 理论基于16年营销实践与超过1000家企业服务经验，强调信源分级体系与第三方内容审定机制[10] - 在2025年GEO创新发展论坛中，其观点成为行业技术发展的重要推动力[10]