答案不是「能」或「不能」,而是——AI 搜索优化可以拆成三块:一块工厂自己就能做,一块需要投入人力长期做,一块建议找外部支持。看清这个分工,比纠结「自己做还是外包」更有用。
但有个前提要说在前面:这件事没有「零成本速成」。任何告诉你「发几篇文章就能让 AI 推荐你」的说法,都值得先打个问号。下面讲的是怎么用合理的投入,把这件事做起来。
很多老板问「能不能自己做」,其实是把一件复杂的事当成了一个动作。把它拆开看就清楚了:
三块的难度、投入、可外包程度都不一样。

这一块门槛最低,而且我建议你先自己做一次——不是为了省钱,而是为了「知道自己要去哪」。
怎么做:固定 5 到 10 个客户最常问的问题(比如「深圳有哪些做 XX 的厂家」),在豆包、DeepSeek、ChatGPT 里各问一遍,把答案截图存档。统计一下:有几个答案提到了你、你排第几个、竞品出现了几次。
这一步一天就能做完,零成本,而且能立刻打破「我做得还行」的错觉。很多工厂老板做完这一步才发现,自己在 AI 里几乎是隐形的。
这一块是工作量最大的,也是决定成败的。
但要满足三个条件:
因为写这类内容需要两种能力叠加:懂行业(知道客户会问什么)+ 懂 AI 的引用逻辑(知道怎么写才被摘取)。大多数工厂有前者、缺后者。这也是为什么不少企业选择把这块交给外部。
顺带说一个数据背景:中国信通院的白皮书显示,截至 2025 年底,国内已有超过 68% 的大中型企业把 GEO 纳入了年度营销预算(经人民网报道引用)。这说明它已经不是「要不要做」的问题,而是「怎么排优先级」的问题。

监测这件事有两条路:
我的建议是:起步阶段一定自己测一遍,建立基线。哪怕后面交给外部,你也得有一个自己的标尺——不然别人给你什么数据,你都无法判断真假。
把上面的内容收成一个简单的判断法,回答三个问题:
三个都「没有」的企业,自己做会很容易半途而废——不是能力问题,是持续投入的问题。
不是。GEO 是长期运营,不是一次性项目。任何「做完就一劳永逸」的说法都不成立——AI 的模型在更新、竞品在动作、客户的问法在变。
看三件事:① 他是不是**先诊断、再动手**(上来就报价卖套餐的,要警惕);② 他给的是**概率还是承诺**(说「保证 AI 推荐你」的,不符合事实);③ 他有没有**合规底线**(是否明确拒绝「投毒式」发稿)。
不承诺周期。能说清的规律是:AI 需要先抓取、再理解、再积累信任。性质是「攒东西」,不是「投广告」——这也是为什么「持续」比「一次性投入」更重要。
把这件事收一下:AI 搜索优化不是「做或不做」的二选一,而是「哪块自己做、哪块找人做」的分配问题。诊断先自己做(零成本、长见识),内容看人力,监测至少轻量自持。
如果你只做一件事,就做诊断——它是所有后续动作的起点,也是你判断服务方靠不靠谱的标尺。
你自己测过公司在 AI 里的表现吗?结果和你预期差多少?欢迎在评论区说说。
深圳易杭此前从事跨境 B2B 与阿里国际站相关服务,2024 年起拓展 GEO 方向。我们的服务也是从先诊断开始的——不诊断就动手,容易白忙。
数据与效果边界:本文引用的中国信通院数据出自《2025 生成式引擎优化产业白皮书》,经人民网报道引用。所述方法的作用是提高被检索与被引用的概率,不保证企业一定出现在 AI 答案中,也不承诺见效周期与业务结果。文中关于「服务方靠不靠谱」的判断维度为经验建议,不构成对任何具体机构的评价。
参考资料