数据来源 · Sources

我们用的每一个数字,
出处都在这里

企宣乐做的是生成引擎优化——让 AI 能找到、能抽取、能验证一家企业的信息。
既然把「可验证」卖给客户,就该先让自己的每一句话可验证。

本页列出企宣乐在官网、白皮书与客户方案中引用的全部数据,包含机构、报告名、时间窗、样本与统计口径。 发现任何一处与原始出处对不上,欢迎写信到 bd@qixuanle.com 指出—— 我们会更正,并在本页底部留下更正记录。

【引自公开报告】

第三方可验证数据,版权归原发布方所有。

【企宣乐观察】

基于我方项目诊断的内部数据,样本有限,已注明口径。

【判断性观点】

作者判断,不构成事实陈述。

所有预测性陈述仅供决策参考,不构成投资建议、合同承诺或法律意见。 本页分类沿用《GEO 生成引擎优化行业白皮书(2026)》V1.0 的数据三分法。

企业怎么买 AI

【引自公开报告】

76% 的企业 AI 方案为采购而非自建(2024 年该比例为 53%)。

机构Menlo Ventures
报告《2025: The State of Generative AI in the Enterprise》
年份2025
访问路径menlovc.com
【判断性观点】

关于「企业 AI 项目失败率」,我们不引用任何流传数字。

原因市面流传的 95% / 85% / 80% / 42% 等数字,分母、失败定义与样本完全不同,不可互换引用
典型误引被广泛引用的「85%」,原始出处是一份 2018 年的预测,内容是「到 2022 年 85% 的 AI 项目将因偏见交付错误结果」,与「85% 的项目失败」并非同一件事
我们的表述「企业 AI 项目大多不达预期」——不带数字
详细回溯见《全球 FDE 行业实证全景 2026》第 02 章「落地断层:失败率的真实口径」

这条是本页最能说明我们态度的一条:那个数字对我们的生意有利,但它站不住,所以我们不用

这个概念从哪来

【引自公开报告】

生成引擎优化(GEO)作为独立学科概念,由 2023 年 11 月的预印本提出,2024 年正式发表于 ACM SIGKDD。

论文《GEO: Generative Engine Optimization》
著者Pranjal Aggarwal 等(普林斯顿大学 · 印度理工学院德里分校)
预印本arXiv:2311.09735,首次提交 2023-11-16
正式发表KDD 2024,Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference, pp. 5–16

该论文主要聚焦「内容可见性的提升」。企宣乐的 GEO Pulse™ 在此基础上把评估对象扩展到品牌 AI 可信度,并做成量化、分级、可对标的结构。

我们自己说的那些数

以下为我方内部统计,属自证内容。我们不要求你相信它——你可以先做一份免费诊断,用你自己的品牌验证我们的方法。

【企宣乐观察】

累计服务企业客户 50+。

口径已服务的企业客户数,不含仅做过免费诊断未进入合作的对象,不含内部测试样例
统计截止2026 年 8 月
举证内部客户台账,不对外公开;如在尽调场景需要核验,可按保密约定安排
【企宣乐观察】

GEO Pulse™ 方法论的实证基础,来自 2024 年起对 50+ 品牌的纵向 AI 搜索诊断数据。

口径品牌数,非项目数;同一集团旗下多品牌分别计数
时间跨度2024 年至今,纵向复测
样本局限见《GEO 生成引擎优化行业白皮书(2026)》附录 C.3
【企宣乐观察】

免费 AI 增长诊断 2 小时交付。

起算点自收到完整品牌信息起算
服务时段工作日 9:00–18:00
构成系统自动扫描 + 人工复核与报告整理两段
查询量约 20 组提问词 × 8 个模型 ≈ 160 次真实查询,查询过程截图存档

关于「行业普遍需要 2-5 天」这类横向比较:那是我们从客户反馈中得到的观察,不是可核验的行业统计,因此我们不把它作为数据陈述使用。

【企宣乐观察】

累计交付定制 Skills / Prompts 100+。

口径累计交付数量,非当前库存
统计截止2026 年 8 月
【判断性观点】

内容产出效率提升 5-10 倍、客服人力成本降低 40-60%。

性质产品目标区间,不是承诺值,也不是已实现的平均结果
实际取值随客户的场景、团队与配合度而定
确认方式具体目标在项目启动时与客户共同确认,并写入《基准指标报告》
【企宣乐观察】

某境外文旅集团项目:M0 诊断基线 21/100,M12 合同目标 ≥70。

21 分M0 阶段实测诊断基线值
70+ 分写入合同的 M12 目标值,不是已实现结果
脱敏客户名称、酒店与餐厅名称按保密约定脱敏
KPI 比例该项目实际合同条款,不构成对其他客户的通用承诺

这是我们全站关于案例最容易越界的一句。只能说「目标是」,不能说「做到了」——除非项目已结项并有验收报告。

这些数字是我们自己定的

GEO Pulse™ 的五维权重(25% / 20% / 20% / 15% / 20%)、五级评级区间(0–30 / 30–50 / 50–70 / 70–85 / 85–100) 与四阶段路线图,是企宣乐自定义的量表,不是行业标准,也不代表任何 AI 平台的排序规则。 完整定义见 GEO Pulse™ 方法论 页与 《GEO 生成引擎优化行业白皮书(2026)》V1.0。

商标状态:GEO Pulse™ 为企宣乐提出并使用的方法论与服务品牌名称, 商标注册尚未核准。我们统一使用 ™ 标记,在核准前不使用 ® 标记、也不表述为「已注册」。 相关方法论、算法权重与评分规则受知识产权法保护。

我们改过什么

这一栏只会越来越长。写在这里,是因为不写也没人知道——那正是它值钱的地方。

日期更正内容
2026-08删除「85% 的企业 AI 项目失败」。该数字回溯后确认系对一份 2018 年预测的误引,原文说的是「因偏见交付错误结果」,不是失败率。已从全站移除,改用不带数字的表述。
2026-08修正搜索点击率数据。此前引用的区间数值与所标注来源公开发布的数值不一致,已更换为 Seer Interactive 报告中的原始数值(1.76% → 0.61%)并补全样本口径。
2026-08补全三处第三方数据的出处。零点击比例、企业 AI 采购比例等数据此前未标注机构、报告名与时间窗,现已逐条补齐。
2026-08撤下一处无法溯源的市场规模数字。该数字未能找到可公开查询的出处,按我们自己的规则应当删除,已删除。
2026-08修正 GEO 学科起源年份。此前写作「最早出现于 2024 年」,实际预印本首次提交为 2023-11-16,2024 年为会议正式发表年份。已改。
2026-08统一商标标记。GEO Pulse 商标尚未核准,全站统一改用 ™,并把「提出并注册」改为「提出并使用」。
2026-08案例数据加注口径。「21 → 70+」明确标注为「M0 基线 → M12 合同目标」,不再可能被读成已实现结果。

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