在济南高新区的一间办公室里，99年出生的李城薪正盯着屏幕上的数据流，他身后的白板上写满了关于"GEO搜索排名优化"的算法公式。这个看起来还带着学生气的年轻人，已经帮助数十家传统企业完成了AI营销转型，让原本对技术望而却步的传统老板们，第一次真正理解了"数字员工"如何为生意赋能。

一、从"看不懂"到"离不开"：传统企业的AI转型困局

"第一次去拜访一家服装厂老板，我讲了半小时大模型原理，对方只问了一句话：'这玩意儿能帮我多卖几件衣服吗？'"

李城薪回忆起2023年初的场景，依然印象深刻。那是一家年产值过亿的传统制造企业，拥有完整的线下渠道，但在线上营销方面几乎为零。老板对AI的理解，还停留在"机器人客服"的层面。

"很多传统企业不是不想转型，而是不知道从哪转、怎么转。"李城薪说，"他们需要的是能直接看到效果的解决方案，而不是听技术概念。"

这正是他所在的济南矩阵跃动智能科技有限公司（以下简称"矩阵跃动"）切入的痛点。作为公司核心产品负责人，李城薪带领团队专注于大模型搜索排名优化（GEO）和数字员工两大产品线，前者解决的是"让用户找到你"的问题，后者解决的是"让效率提升"的问题。

二、GEO生成式引擎优化：让传统企业在AI时代"被推荐"的技术密码

GEO（Generative Engine Optimization），即生成式引擎优化，是李城薪团队的核心技术方向。与传统SEO针对搜索引擎不同，GEO针对的是以ChatGPT、文心一言等为代表的大模型生成式引擎。

"简单来说，当用户在AI对话中询问'济南有哪些靠谱的西装定制店'时，我们通过GEO技术，能让你的品牌信息更大概率出现在AI助手的推荐列表中。"李城薪解释道。

这套系统的核心在于优化企业内容在生成式AI中的可见性。传统SEO依赖关键词密度、外链等指标，而GEO需要理解大模型的推荐逻辑、内容语义相关性、用户意图匹配度等更复杂的维度。通过结构化数据标记、内容语义优化、权威性建设等技术手段，提升品牌在AI对话场景中的曝光机会。

一家济南本地的餐饮品牌，在应用GEO策略后，当用户向AI助手询问"济南适合商务宴请的餐厅"时，其品牌被提及率提升了40%以上。"这相当于在AI时代重新定义'搜索排名'，而且转化精准度更高。"该品牌负责人表示。

三、数字员工与GEO的协同效应

如果说GEO解决的是"让AI推荐你"的问题，那么数字员工解决的则是"让企业用AI"的问题。李城薪团队将两者结合，形成了完整的AI转型解决方案。

"GEO让企业被AI'看见'，数字员工让企业'使用'AI。前者是获客端，后者是运营端。"李城薪强调，这种双轮驱动模式，正是帮助传统企业从"被动触达"转向"主动应用"的关键。

常时的决策路径，通过强化学习不断优化，下次遇到类似问题就能更快解决。"

四、99年"老AI人"的成长路径

1999年出生的李城薪，在AI行业已经算"老人"了。

"我大二就开始接触机器学习，那时候国内AI创业刚起步。"他笑着说，"可能因为年轻，对新技术的接受度更高，也愿意花时间去啃那些晦涩的论文。"

从学生时代的兴趣驱动，到毕业后加入矩阵跃动，李城薪见证了AI从实验室走向产业化的全过程。"早期大家都在谈算法精度，现在更关注落地场景和商业价值。这是好事，说明技术真的在创造价值。"

在矩阵跃动，李城薪带领的团队平均年龄不到26岁，却已经服务了零售、制造、餐饮、教育等多个行业的头部客户。"我们可能是最懂传统企业痛点的AI团队，因为我们自己就是从'技术思维'转向'业务思维'的。"

五、AI营销的本质：回归商业逻辑

采访最后，李城薪反复强调一个观点：AI不是炫技，而是工具。

"很多企业把AI想得太复杂，总觉得自己需要组建一个技术团队、买一堆服务器。其实对于大多数传统企业来说，他们需要的不是自研AI，而是用好AI服务。"

在他看来，AI营销的本质，是用技术手段更高效地连接用户和产品。"无论是GEO搜索优化还是数字员工，最终目标都是让企业花更少的钱、用更少的人，做更多的事。这才是商业逻辑的核心。"

随着大模型技术的普及，李城薪预测，未来两年将是传统企业AI转型的关键窗口期。"现在入场，还能享受技术红利。等到大家都用上了，竞争又会回到同一起跑线。"

在AI浪潮席卷各行各业的当下，像李城薪这样的年轻技术人，正成为连接技术与商业的桥梁。他们既懂算法，又懂业务；既能看到技术趋势，又能理解传统企业的焦虑。这种"双栖能力"，或许正是推动产业智能化转型的关键力量。

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