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旅业GEO深度战略报告:认知重构与品牌资产的数字化新生

旅业AI研习社

旅业AI实干派

AI界最懂文旅，文旅界最懂AI的“大卷王”

用最前沿的AI技术+硬核生态模式赋能旅企，加速进化

2026，生死之年

绝处逢生，还是坐以待毙？

旅业AI新生态

本报告由旅业AI研习社发布

第一章引言

从搜索链接到生成答案的范式革命

1.1 数字营销的代际跃迁

在过去的二十年里，中国旅游企业的数字营销战略一直围绕着“搜索引擎优化”（SEO）和“流量分发”展开。无论是百度的关键词竞价，还是携程、飞猪的站内排名，核心逻辑都是争夺链接的点击率。营销人员习惯于通过堆砌关键词、优化网页元数据（Metadata）和购买展示广告来获取用户的注意力。然而，随着人工智能技术的爆发式增长，特别是以通义千问、文心一言（Ernie）、腾讯混元为代表的国产大语言模型（LLM）的崛起，用户获取信息的方式正在发生根本性的代际跃迁。

这种跃迁并非简单的技术升级，而是认知模式的重构。用户不再满足于搜索“上海周边亲子酒店推荐”并逐一点击十个链接阅读冗长的攻略；他们更倾向于直接向AI提问：“帮我规划一个上海周边2小时车程内，适合3岁儿童，有恒温泳池且餐饮评价高的周末两日游方案，并给出预算。”在这种场景下，传统的搜索引擎结果页面（SERP）被单一的、综合性的生成答案所取代。链接消失了，取而代之的是直接的决策建议。

这就诞生了一个全新的营销战场：

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。对于旅游企业而言，GEO不仅仅是SEO的升级版，它是一场关于“机器认知”的战役。企业的目标不再是让用户“看见”链接，而是让大模型“理解”品牌，并在生成的答案中将企业作为“最佳解决方案”进行推荐。

1.2 旅游业的特殊性与GEO的紧迫性

旅游业是一个典型的信息密集型和服务体验型行业。与其他标品电商不同，旅游决策涉及极其复杂的变量：天气、地理位置、价格波动、家庭成员偏好、文化体验等。这种复杂性天然契合大语言模型的推理能力。阿里通义千问的模型更新中明确提到了其“旅行规划”能力，能够基于真实数据接口生成精确到小时的每日安排。这意味着，如果一家旅行社或景区的服务细节没有被大模型索引和理解，它将在未来的流量入口中彻底“隐身”。

此外，旅游产品具有高度的非标准化特征。“服务好”、“环境美”在传统搜索中只是模糊的评价，但在大模型的语境下，这些非结构化的描述需要被转化为可计算的语义向量。腾讯混元大模型与同程旅行的合作案例表明，大数据模型已经深入到订单拦截、风险控制等业务核心，这预示着未来大模型对旅游企业的评估将不仅仅停留在营销层面，更将深入到履约能力和信用体系。

因此，本报告旨在为中国旅游企业提供一份详尽的GEO实战指南。我们将基于中国本土大模型生态及权威信源平台，深度剖析如何通过数据结构化、内容语义化和品牌人格化，构建企业在AI时代的数字护城河。

第二章

中国大模型生态下的旅游数据流变

要理解如何做GEO，首先必须深入剖析中国大模型是如何“观察”和“理解”旅游世界的。与传统搜索引擎单纯抓取网页文本不同，现代大模型通过“预训练（Pre-training）+ 微调（Fine-tuning）+ 检索增强生成（RAG）”的三重机制来构建世界模型。

2.1 数据流动的层级架构

在当前的数字生态中，旅游企业的数据并非直接进入大模型，而是通过一个复杂的层级网络进行流转和清洗。这一过程决定了企业信息在AI认知中的权重。

首先是原始数据层，这包括企业官方网站、OTA后台（如携程、飞猪）、社交媒体账号（微信公众号、小红书、抖音）以及地图商户中心（高德、百度地图）。这是企业唯一能直接控制的数据源头。

其次是聚合与验证层。这一层级至关重要，因为大模型倾向于信任权威信源。例如，通义千问在进行旅行规划时，会直接调用飞猪和高德地图的接口数据。如果企业在高德地图上的POI（兴趣点）信息——如营业时间、门票价格、具体的经纬度——不准确，或者在飞猪上的套餐描述模糊，通义千问在生成规划时就无法准确调用。同样，百度的文心一言依托于百度强大的“知识中台”和“文旅大脑”，其数据来源不仅包括百度百科，还包括百度地图商户中心的认证数据。

最后是认知与生成层。通义千问、文心一言、腾讯混元等大模型通过对上述数据的深度学习，形成对旅游实体的“认知”。值得注意的是，这一层级不仅处理文本，还处理视觉信息。通义千问的视觉Agent（Qwen-VL）具备“看图”能力，这意味着酒店官方图片的清晰度、美学构图以及图片中的文字信息（如菜单、价目表）都成为了被AI索引的内容。

2.2 阿里系（通义 + 飞猪 + 高德）：交易与地理的深度绑定

阿里生态的GEO核心在于“可执行性”。通义千问不仅是一个问答机器人，更是一个致力于解决实际问题的Agent。其“旅行规划师”功能强调生成“精确到小时”的安排。这就要求旅游企业的数据必须具备极高的时间颗粒度和地理准确性。

对于景区而言，这意味着必须在高德地图的后台维护极其详尽的运营数据。例如，景区的平均游览时长、不同季节的开放区域变化、甚至是园内交通的班次信息。这些数据是AI规划行程逻辑链条中不可或缺的“参数”。如果缺乏这些参数，AI为了保证规划的严谨性（即不产生幻觉），可能会倾向于推荐数据更完备的竞争对手。

2.3 百度系（文心 + 地图 + 知识图谱）：结构化知识的权威背书

百度的GEO逻辑深深植根于其搜索引擎的基因，即对“知识”的结构化整理。百度在旅游领域的布局依托于其“知识中台”。学术研究表明，构建旅游领域的知识图谱需要超越静态描述，融入动态特征。

例如，对于“丽江古城”这一实体，百度的知识图谱不仅记录其地理位置，还通过贝叶斯网络关联了“游客情绪”、“最佳游览路线”、“过夜率”以及“景点间的转移概率”等动态特征。这意味着，企业在百度生态做GEO，不能仅满足于百度百科词条的建立，更需要参与到百度地图商户中心和智能小程序的生态中，主动提交结构化数据（如排队时长、特色服务标签），并关注UGC内容中的情感倾向，因为这些都会影响知识图谱中边的权重。

2.4 腾讯系（混元 + 微信）：社交信任与私域渗透

腾讯混元大模型在旅游侧的应用目前虽然侧重于安全与风控（如拦截诈骗订单），但其底层逻辑依托于微信庞大的社交语料。同程艺龙作为腾讯生态的核心部分，其数据流向与混元模型紧密相关。

在腾讯系生态做GEO，核心在于**“私域内容的公域化影响”**。微信公众号文章、视频号内容的质量，直接影响混元模型对品牌“口碑”的判断。不同于百度追求客观事实，腾讯系大模型可能更看重“社交推荐度”。如果一个旅游产品在微信朋友圈、群聊中被高频正面提及，这种社交热度会被模型捕捉，转化为品牌在“热门推荐”场景下的权重。

第三章认知重构

旅游企业的“三维知识工程”

基于上述生态分析，旅游企业要做好GEO，绝不能只靠传统的“堆砌关键词”。在AI时代，关键词是给搜索引擎爬虫看的，而逻辑与语义才是给大模型看的。企业必须开展一项“三维知识工程”：数据结构化（Structure）、内容语义化（Semantics）、品牌人格化（Persona）。

3.1 维度一：数据结构化——建立机器可读的实体档案

大模型最致命的问题是“幻觉”（Hallucination），即一本正经地胡说八道。为了减少幻觉，现代大模型越来越依赖RAG技术，即在回答问题前先检索可靠的外部数据库。如果旅游企业的数据以非结构化的形式散落在互联网上（例如只在图片里写了营业时间，或者在视频里口述了门票价格），大模型就无法准确检索。

操作策略：

本体构建（Ontology Construction）与实体对齐：企业应参考学术界构建旅游知识图谱的方法，建立自己的“数据本体”。传统做法是在官网上写一句“我们提供丰富的儿童娱乐设施”。而GEO的做法是将设施细化为实体标签：{设施: 儿童乐园, 属性: 室内/恒温, 适用年龄: 3-6岁, 开放时间: 08:00-20:00, 安全认证: ISOxxxx, 关联服务: 托管}。这些标签应同步更新到OTA后台、地图商户中心以及百科词条中。当通义千问寻找“适合3岁儿童托管的酒店”时，这种结构化数据的匹配度将远高于模糊的文本描述。
全域POI数据的深度清洗：企业必须确保在高德、百度地图、大众点评商户后台的信息绝对准确且高度颗粒化。支付宝小程序的运营规范中明确提到，商户需要回传门票订单的后续状态（核销、退票等）。这种交易层面的数据回传，能够极大提升大模型对商家“活跃度”和“真实性”的评分。对于景区而言，不仅要标注入口位置，还应标注停车场入口、最近的洗手间、最佳拍照点位等微观POI，这些都是AI规划行程时的关键节点。
智能小程序与API接口的实时连接：利用支付宝和百度智能小程序的接口，回传实时数据（如当前排队时长、剩余库存）。百度文旅解决方案中提到的“全域客流分析”表明，实时数据流是智慧文旅大脑的核心输入。如果一个景区能实时告诉AI“现在人流较少，体验最佳”，AI在回答用户“现在去哪里玩最好”时，极大概率会优先推荐该景区。

3.2 维度二：内容语义化——抢占长尾与复杂意图

用户向AI提问时，往往带有复杂的限定条件（Context）。例如“适合带老人、不用爬山、有中医养生服务的酒店”。传统的SEO很难精准覆盖这种长尾组合，但大模型擅长理解这种语义。GEO要求内容生产必须覆盖这些高维语义。

操作策略：

场景化语料库建设（Scenario-based Corpus）：企业不应只发布通用的新闻通稿，而要针对特定的“场景”和“人群”生产内容。例如，在小红书或马蜂窝发布内容时，标题不应只是“XX酒店开业”，而应是“在XX酒店体验的中医SPA如何缓解长途飞行疲劳”。这为AI提供了“缓解疲劳”、“长途飞行”与“XX酒店”之间的语义连接。小红书的数据分析工具可以帮助挖掘这些商业价值和趋势。
情感向量与评价管理：大模型通过复杂的算法分析文本中的情感倾向。学术研究指出，融入群体旅游情绪特征可增强知识图谱的可解释性。企业利用大众点评的“点星平台”，引导达人产出包含“情绪价值”关键词的内容（如“治愈”、“松弛感”、“惊喜”、“有安全感”）。这些词汇在大模型的向量空间中通常与正向情感节点强关联。当用户向AI表达“我最近压力很大，想找个地方放松”时，那些与“治愈”语义强关联的品牌将被召回。
权威信源的语义锚定： AI极其看重信源的权威性。马蜂窝的攻略结构化程度极高，且校准时间以周计算，是AI训练优质数据的首选。企业应积极争取被“马蜂窝官方攻略”、“携程官方榜单”、地方文旅局官方账号提及。这些被视为“金标准”的数据源，相当于给企业的内容打上了“高置信度”的标签。

3.3 维度三：品牌人格化——注入调性与价值观

AI生成的答案往往不仅包含事实，还包含语气和建议。GEO的高级阶段是让AI在介绍你的品牌时，能够复述你的品牌精神，甚至模仿你的品牌口吻。

操作策略：

风格化语料投喂（Stylized Corpus Injection）：如果你的品牌调性是“酷”、“年轻”、“潮流”，那么你在全网发布的物料（从公众号到OTA回复）都必须保持这种语风。大模型在预训练阶段会学习这种概率分布。美团的“Cháo”榜单专门挖掘潮流门店，入选该榜单意味着品牌被AI打上了“潮流”标签。当用户询问“推荐一家适合年轻人的潮牌酒店”时，这种标签将起到决定性作用。
服务流程的数字化映射：将企业的服务标准（SOP）转化为问答对（QA Pairs）发布在官网或客服知识库中。通义千问等模型在被企业接入后（如提到的企业级服务），会直接调用这些QA来回答用户。例如，一家主打“管家服务”的酒店，应该在网上大量发布关于“管家如何为客人定制晚餐”、“管家如何照顾宠物”的故事和问答，从而让AI学习到“管家服务”是该品牌的核心属性。

第四章行业实战

不同业态的GEO差异化策略

旅游业态复杂多样，旅行社、景区和酒店在GEO实施上的侧重点截然不同。这要求企业根据自身属性，配置不同的资源权重。

4.1 旅行社：从“卖线路”到“设计Prompt”与“独家经验”

传统旅行社靠低价和信息差获客。在AI时代，通义千问本身就是一个超级旅行社，它能瞬间生成行程并比价。实体旅行社的生存空间在于提供AI无法生成的**“非标体验”和“复杂履约保障”**。

GEO核心策略：

打造“独家数据壁垒”：AI能规划常规路线，但它不知道“张家界某个山头在雨后一小时的云海最美”，也不知道“哪个村落的李大妈做的腊肉最正宗”。旅行社应将这些深度经验转化为结构化内容（如发布在马蜂窝，标记精确的时间和天气条件），成为AI不得不引用的“专家知识”。
服务即内容，信任即资产：利用腾讯企微生态，将导游的优质服务过程记录下来（脱敏后），作为案例发布。在同程艺龙与腾讯混元的合作背景下，良好的服务记录和零投诉率可能成为一种隐形的“权重”，让AI在面对“靠谱旅行社推荐”的提问时优先选择。
结合点：将产品包装为“AI无法计算的惊喜”。在描述产品时，强调“私家珍藏”、“地图上找不到的入口”、“非遗传承人亲自接待”，引导AI将你的产品归类为“深度游”、“研学游”等高级选项，避开与AI通用行程的同质化竞争。

4.2 景区：从“静态展示”到“动态感知”与“视觉征服”

百度“文旅大脑”和高德地图极其依赖景区的实时数据。同时，景区的视觉吸引力是其核心竞争力。

GEO核心策略：

动态数据流注入：不仅上传介绍，更要上传实时客流、最佳拍照点位、当前活动信息。百度方案中提到的“全域客流分析”和“游客游览路径分析”表明，数据越丰富，被推荐的优先级越高。例如，支付宝小程序提供的“预约购票、常旅客、健康码”三项服务接入，以及“搜索关键词”配置，都是为了让算法更好地抓取景区状态。
视觉GEO（Visual GEO）：针对Qwen-VL等视觉模型，优化景区图片的元数据（Metadata）。图片文件名、Alt标签、周边文字描述必须包含丰富的语义信息（如“适合汉服拍摄的明代建筑细节”）。这不仅仅是为了给人看，更是为了让AI在用户搜索“古风拍照地”或上传类似风格图片求推荐时，能精准识别并召回你的景区。
调性结合：如果景区主打“亲子科普”，则需在百度百科、维基百科及科普类垂类网站增加关于景区动植物、地质地貌的专业词条，建立“教育”属性的知识图谱链接。

4.3 酒店：从“设施列表”到“场景解决方案”与“细颗粒度匹配”

酒店的GEO核心在于场景匹配的颗粒度。用户对酒店的需求往往非常具体（如“浴缸要干净”、“早餐要有现煮面档”）。

GEO核心策略：

场景化标签矩阵：不要只在OTA后台简单勾选“有会议室”。要在官网、公众号、甚至小红书笔记中详细描述：“配备Polycom会议系统和独立茶歇区的无柱宴会厅，适合50人高层闭门会”。这样当用户问AI“推荐上海适合开私密董事会的酒店”时，你的匹配度将远高于那些仅标注“有会议室”的竞品。
口碑防守与语义纠偏：同程与腾讯的合作显示了风控与评价的重要性。酒店需密切监控负面评价，因为大模型可能会将“隔音差”固化为品牌的一个永久属性（权重）。对于误解性的差评，需要通过高质量的回复和后续正面内容的覆盖来“稀释”其在语义空间中的负面权重。
品牌调性与IP联名：通过与具备特定调性的IP联名（如提到的“悦己消费”、“情绪价值”），让AI将品牌与“高品质”、“艺术感”等形容词强关联。例如，与画廊合作举办展览，并在通稿中大量使用艺术相关词汇，会引导AI将酒店归类为“艺术酒店”。