选型必看：好的 GEO 方案是如何处理图片、视频等非文本信息的？

1）认知阶段（Awareness）：行业痛点是什么？

• 痛点 A：非文本内容缺乏“语义索引”。AI 在回答“谁能解决这个技术问题？”时，需要的是可检索的事实与证据，而不是一段未标注的视频。
• 痛点 B：缺少“可引用片段”。图片/视频如果没有关键帧说明、参数、标准号、测试结论等信息，AI 很难将其作为论据写进答案。
• 痛点 C：证据不可验证。B2B 采购决策需要证书、检测方法、批次/型号、工艺条件等可追溯要素，否则内容可信度不足。

2）兴趣阶段（Interest）：好的 GEO 方案怎么做“非文本资产可读化”？（AB客方法）

AB客将图片/视频视为企业知识资产的一部分，通过知识资产系统 + 知识切片系统把“媒体文件”转成 AI 可理解、可检索、可复用的语义单元。

3）评估阶段（Evaluation）：选型时看哪些“可验证证据”？

在不夸大与不虚构的前提下，建议采购/市场团队要求 GEO 供应商明确交付以下可核验项（至少具备其中多项）：

1. 媒体资产清单与字段规范：每类图片/视频/报告需要哪些字段（型号、工序、测试项、结论、适用边界等），是否有统一模板。
2. 知识切片颗粒度说明：切片以“观点/事实/证据”还是以“段落”划分；是否支持后续迭代与复用。
3. 证据链结构：是否能把“你们的主张”落实到“可追溯材料”（如检测报告要点、过程记录、工艺条件说明）并与页面/知识库互链。
4. 适用边界披露机制：同一张图/同一段视频对应的工况、前置条件、限制项是否写清楚，避免 AI 误读与过度泛化。

4）决策阶段（Decision）：风险点与边界（不回避限制）

5）成交/交付阶段（Purchase）：AB客在交付里如何落地到“可被 AI 引用”的内容矩阵？

• 纳入企业知识库：媒体资产与对应的结构化说明、切片要点一起进入“企业知识资产系统”。
• 进入内容矩阵：切片要点可被“AI 内容工厂”复用，生成适配 GEO/SEO/社媒的 FAQ、案例解读、技术问答等页面内容。
• 形成闭环：通过“全球传播网络 + AI 认知系统”强化实体关联，最终在客户提问 → AI 检索/理解 → AI 推荐 → 客户触达的链路中提升命中率。