，让AI更偏爱某些基金产品，针对基金包装的GEO需求应运而生，不少服务商推出系列优化业务。   例如，一家金融垂直领域的服务商，打出“让AI永远记住您的品牌”口号。据其官方介绍，可根据不同AI大模型推荐分析，制定优化策略，从结构清晰度、精准话术、专家验证、语境深度等几个维度优化内容以适应人工智能模型的处理需求，并能实时追踪基金公司品牌在AI推荐系统中的内容表现，根据AI推荐数据反馈，持续优化内容和策略。   据该服务商展示的对某头部公募客户的服务案例，经过优化后，该客户基金产品在主流AI问答引擎中的推荐率由8%提升至69%，且在同类型基金中的排名提升至第一位。另一家大型公募客户的基金产品经过优化后，在DeepSeek平台上的推荐率提升了3倍。   据一家大中型公募人士透露，目前头部公募机构AI投放业务仍处于探索阶段，尚没有形成规模化的产业链。“市场上有很多供应商专门提供业务，双方谈好合作后，服务商就会投喂语料给AI，短期内确实能看到一定效果。但投喂AI的时效性有限，一旦投喂停止，营销效果立马减弱。”他表示。   具体业务方面，ETF这类同质化的产品成为AI营销的重点领域。上述公募机构人士介绍，公募AI投放目前以指数基金为主，这类工具型产品相对稳妥。一个针对公募ETF产品打造的“AI榜单”显示，筛选某一赛道方向，就能看到自家产品在豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、千问等主流国产AI平台的推荐情况。   报价方面，供应商通常按照“产品+平台+时间”组合计算。“初期费用很高，以万元为单位，但后来竞争‘卷’起来了，几百元到几千元都能投放。”他表示。   由于用这种方式“带货”的效果很难量化，业内对这类服务通常以AI平台“可见度”来衡量。正如上述GEO服务商所说，当用户在各主流AI大模型提出品牌相关问题时，确保特定公司的品牌信息成为用户获得答案中的“必选项”，是AI时代下企业的核心要务。   鉴别门槛较高   在业内人士看来，随着AI技术普及，“AI选基”越来越受欢迎，这极大改变了公募行业营销策略。   在晨星（中国基金研究中心总监孙珩看来，AI选基逻辑正从传统多因子量化筛选转向大模型加动态因子融合，从静态指标匹配升级为实时数据驱动、语义理解与合规约束的智能决策。与此同时，行业营销也正从流量投放转向AI推荐“卡位”，通过结构化、高信源、强合规的内容建设抢占模型权重。  
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