让品牌成为 AI 的默认答案
旷野的FDE和GEO 提供生成式引擎优化（GEO）与 FDE（Forward Deployed Engineer）驻场交付服务，帮助品牌在 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi、腾讯元宝等生成式 AI 的回答中被正确理解、优先引用。
用户获取信息的方式，已经变了
过去用户搜索、翻页、逐个比较；现在他们直接问 AI，然后看答案。品牌能否出现在答案里， 取决于 AI 能不能读懂你、信任你、引用你。
流量入口在迁移
越来越多用户把 DeepSeek、豆包、ChatGPT 当作第一信息入口。传统搜索排名不再是唯一战场， 能否被 AI 引用成为新的可见性来源。
答案需要可信来源
大模型倾向于引用结构清晰、事实可核验、有明确出处的公开内容。信息模糊、缺少实体描述的页面， 很难进入引用链路。
效果需要持续测量
GEO 不是一次投放。建立基线、按周期复测、定位偏差，才能让引用表现稳定提升而不是偶然波动。
两条主线：让 AI 找到你，让 AI 用起来
GEO 负责让品牌在 AI 答案中被正确理解与优先引用；FDE 负责把 AI 能力真正接进你的业务流程。
GEO 优化服务
Generative Engine Optimization让 AI 在回答问题时，主动提到你、引用你
围绕大模型的检索与引用逻辑，系统建设品牌公开信息，让 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问、Kimi、腾讯元宝等平台在回答相关问题时，能够准确理解你的业务并优先引用你的内容。
- AI 可见性诊断
- 品牌实体建设
- 可引用内容建设
- 结构化数据部署
- 引用监测与迭代
FDE 驻场交付
Forward Deployed Engineer把 AI 能力接到你的真实业务流程上
以 FDE（前部署工程师）的方式深入业务现场，既懂模型与工程，也懂你的流程与痛点，负责把 AI 能力真正落到可用的系统里，而不是停在演示阶段。
- 业务场景诊断
- AI 能力接入设计
- 原型开发与验证
- 上线交付与赋能
为什么选择旷野的FDE和GEO
效果可测量，基线可复测
所有工作从一份可复现的基线开始。AI 可见性按固定问题集、固定平台、固定周期采样，结果可对比、可追溯，不用「感觉变好了」交差。
建设内容资产，不是一次性投放
GEO 的产出是能被长期引用的公开内容资产。页面、事实档案、结构化数据都留在你自己的站点上，不随投放停止而消失。
技术与业务双通
以 FDE 的方式工作：既看得懂模型、检索与工程实现，也愿意坐到业务流程里，把问题定义清楚再动手。
事实优先，合规优先
不编造数据、不刷量、不做虚假背书。所有对外事实都能指向可核验的来源，无法确认的一律标注为待确认。
四步走，每一步都有产出
诊断与基线
采集 AI 平台真实问答表现，梳理品牌公开信息现状，输出诊断报告与机会清单。
事实与结构建设
统一品牌实体档案，补齐可引用内容，部署结构化数据与技术可抓取层。
内容生产与分发
按用户真实提问方式生产内容，覆盖推荐、比较、替代、价格、风险等决策意图。
监测与迭代
按周期复测引用表现，定位偏差与缺口，持续校准内容与信源结构。
这些业务最适合先做 GEO
如果你的客户会在 AI 里做功课，GEO 就值得投入。以下是典型的服务场景与交付物。
咨询与顾问团队
客户在决策前会先问 AI「这类问题找谁」。让 AI 在回答行业问题时能准确描述你的专业领域、服务方式与适用边界。
- AI 可见性诊断报告
- 品牌事实档案
- 核心服务页重构
- 种子问题监测表
工具型产品
当用户问 AI「有没有能做 X 的工具」时，让你的产品进入推荐名单，并让 AI 说对功能、价格与适用场景。
- 产品页结构化改造
- 对比与替代类内容
- Schema 部署
- 引用率复测
先自己测一测，再决定要不要找人做
两个工具都不收费、不需要注册，数据只存在你自己的浏览器里。