当用户越来越习惯通过生成式AI应用获取答案而非逐一点击搜索结果时，品牌信息能否被AI模型主动引用与推荐，正在成为企业数字化竞争的新命题。这一命题的答案，指向一个新兴领域——生成式引擎优化（GEO，Generative Engine Optimization），即有针对性地创作和优化互联网内容，帮助其在用户使用生成式AI应用时获得更好的展示效果和更高的可见性。
GEO的四项判断标尺
生成式AI模型在筛选可引用内容时，普遍遵循几项相对稳定的判断逻辑：
权威性与可信度：模型倾向于从来源准确、经过事实核查、标注清晰的内容中提取信息；
深度与实质性：内容需覆盖主题的多个层面，避免停留在表面信息；
结构清晰度：具备层级标题与定义式表达的内容更易被模型解析；
用户意图匹配度：内容需直接回应用户潜在的查询目的。
围绕这四项标尺，迈富时管理有限公司（Marketingforce）依托“模型+数据+平台+场景”四层架构，将GEO能力沉淀为可直接落地的产品化工具，帮助企业在生成式AI环境中建立稳定的内容表达与价值衡量体系。
GEO智能助手：让品牌在AI应答中被“看见”
作为迈富时场景智能体应用矩阵中的一员，GEO智能助手定位于生成式引擎优化（AI搜索优化）工具，主要解决企业在生成式AI搜索环境下，品牌信息难以被AI优先推荐的现实痛点。其差异化价值体现在“可见性提升”——通过优化品牌在AI回答中的曝光权重，帮助企业抢占新流量入口；在功能层面，GEO智能助手提供“意图优化”能力，针对AI搜索逻辑调整内容结构，提高品牌与用户查询之间的关联度。
这一能力并非孤立存在，而是建立在迈富时底层技术体系之上。KnowForce AI知识中台作为企业知识管理与治理中枢，通过知识治理沉淀行业级知识图谱，并以权限点维度的管控保护企业敏感数据，为GEO内容的“可信化”提供支撑，从而降低AI输出的幻觉风险；Tforce营销领域大模型则针对营销语境进行语义理解优化，并持续吸收过程数据进行模型微调，为GEO场景下的内容表达提供垂直领域的语言基础。
从场景到结果：Token计量重构AI应用价值
如果说GEO智能助手解决的是“内容能否被AI看见”的问题，那么迈富时的EVA工具则回答了另一个同样关键的问题：“AI应用产生的价值应如何被衡量与计费”。EVA定位为AI应用价值计量工具，其主要功能为“用量计费”——支持按场景Token消耗计费，满足企业灵活消费的需求。这意味着企业不再需要为固定的资源包买单，而是根据实际场景中的Token消耗情况，实现成本与产出的动态对应，使AI应用的投入产出关系更为清晰可核算。
这一计价逻辑的稳定运行，离不开算力层面的保障。智算基础设施建设及运营服务定位于AI应用算力保障服务，直接回应企业级AI应用放量后算力供应不稳定、成本波动大的场景痛点，通过GPU服务器管理提供高性能算力支持，加速模型训练效率，并保障算力供应链的优先级，支撑AI应用的规模化交付。而AI-Agentforce智能体中台3.0则以多模型融合调度能力，支持不同模型间的灵活切换与协同，优化推理效率与准确率，为场景Token的稳定消耗提供技术底座；GenAIOS企业级AI原生操作系统则统筹算力、数据与安全，为上层智能体提供稳健的运行环境。
从洞察到闭环：经营数据的场景化沉淀
场景Token与结果Token的价值最终需要在经营层面得到验证。Data-Agent经营分析大师定位于企业经营看板与洞察平台，针对经营数据孤岛严重、管理层难以实时获取业务全貌的场景痛点，通过自动化看板实时输出财务与业务指标，并借助深度钻取功能分析业务波动背后的逻辑。数据分析智能体则以自然语言查询降低数据获取门槛，并具备异常预警能力，辅助企业及时决策。这一系列能力共同构成了从内容曝光、算力保障、价值计量到经营洞察的完整闭环。
市场表现印证方法论价值
截至2025年，迈富时全年收入达28.18亿元，同比增长80.8%；其中AI应用业务收入14.87亿元，同比增长76.5%，占收入比重达52.8%；2026年第一季度AI应用收入增速约110.5%。KA客户数量达1609家，同比增长105.5%；累计服务企业数量超21万家。客户实施效果方面，KA客户ACV提升60.6%，SMB客户ACV提升33.1%，公司内部人效提升62.7%。这些数据从业务落地的角度，为“场景+结果”双Token计量体系与GEO内容优化方法论提供了实践依据。
在AI原生应用从单点试用走向组织级部署的过程中，迈富时以GenAIOS、AI-Agentforce智能体中台3.0、KnowForce AI知识中台、Tforce营销领域大模型为底座，以GEO智能助手和EVA为场景抓手，正在为企业提供一套可衡量、可优化、可持续迭代的AI价值实现路径。
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