利欧股份推出“智能体应答优化（ARO）”方案 构建品牌可调用知识资产

近日，利欧股份(002131)旗下利欧数字发布“智能体应答优化”（LEO Digital Agentic Response Optimization，简称 ARO）解决方案，面向生成式语义时代品牌信息管理与认知构建需求，帮助广告主从SEO（搜索引擎优化）向GEO（生成式引擎优化）平滑过渡。

利欧数字表示，随着基于大语言模型与互联网检索增强的应用成为用户获取信息的新入口，用户路径正从“搜索—点击—浏览”转向“提问—生成—直接应答”。在这一变化中，信息不再以网页为单位被消费，而更多以模型生成答案的形式被采信。对品牌而言，核心不再是“被看见”，而是“被理解”，即品牌信息能否在AI应答中被准确调用、稳定呈现。

在方案设计上，利欧数字强调，生成式应答时代的关键并不在于“影响模型输出”，而在于当模型需要回答问题时，是否存在高可信、可验证、结构清晰的信息可供调用。基于此，ARO以利欧数字AIGC 生态平台LEO AIAD为底座，通过Agentic（智能体化）技术协助品牌沉淀面向生成式AI的长期数字资产与认知形象，从“短期内容暴露”升级为“长期认知资产经营”。

在具体能力建设方面，ARO方案围绕结构化应答、高可信知识、多模态内容与全域分发四个方向推进：一是通过多智能体协同与提示工程机制，围绕用户高频问题生成结构清晰、逻辑明确的“问题—解决方案”类内容，提升品牌信息在生成式应答中的可读性与可引用性；二是基于 E-E-A-T架构构建高可信知识体系，通过本地知识库与私有化向量数据库优先调用官方、权威数据源，降低生成式应答中的信息偏差风险；三是依托LoRA等技术训练垂直行业模型，推动品牌在文本、图像、短视频等多模态内容中的表达一致性与专业度，增强AI对品牌语义的整体理解；四是结合MCP Server与程序化接口探索全域智能分发机制，促进品牌核心信息在多平台、多触点间的同步与校验，减少因信息不一致带来的认知偏差。

利欧数字表示，在生成式语义时代，技术能力的释放需与平台规则与行业规范同步演进。公司将以“负责任的AI”应用原则为指引，帮助客户从“被动等待搜索”转向“主动的AI认知管理”，实现从关注短期“被提及”到强化长期“被准确理解”的能力升级。