當你 在 DeepSeek、ChatGPT 這 類 AI搜索工具中提問時，答案里突然出現(xiàn)某個具體品牌，那很可能不是巧合，而是有人通過技術(shù)，讓特定的品牌內(nèi)容更容易被 AI 選中并呈現(xiàn)到你面前。

這種現(xiàn)象背后，是一種正在升溫的新型營銷方式—GEO（Generative Engine Optimization），即生成式 AI 搜索引擎優(yōu)化。

與傳統(tǒng)的 SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優(yōu)化）爭奪網(wǎng)頁排名不同，GEO的目標是讓企業(yè)的品牌名稱、產(chǎn)品或服務在AI生成的答案中被優(yōu)先提及、精準推薦。

隨著 AI 搜索逐漸普及，GEO 概念也在資本市場快速升溫。近期，引力傳媒、浙文互聯(lián)等概念股接連走出連板行情，利歐股份、易點天下則因短期漲幅較大，已觸發(fā)停牌核查。

但與二級市場的熱鬧相比，GEO 在產(chǎn)業(yè)層面的價值仍存分歧。GEO 這一概念在 2024 年 6 月才在學術(shù)論文中被正式提出，有人認為其帶來的商業(yè)增量可觀，也有人質(zhì)疑其實際效果并不穩(wěn)定，甚至認為部分市場宣傳帶有“割韭菜”的嫌疑。

為 了 看 清 GEO 全 貌，我 們 與 多 家GEO 服務商及已采納該策略的品牌方進行交流，總結(jié)出了以下幾點觀察 ：

GEO 并非“割韭菜”式的短期營銷，但其實際效果高度依賴團隊的專業(yè)能力與品牌所在的行業(yè) ；

一家可靠的 GEO 服務商通常需要具備四大核心能力 ：結(jié)構(gòu)化內(nèi)容生產(chǎn)、效果監(jiān)測與分析、垂直行業(yè)知識庫，以及有效的渠道資源 ；

除效果評估體系尚未統(tǒng)一、大模型技術(shù)路徑尚不明朗之外，GEO 還面臨著平臺監(jiān)管政策的變化，以及“AI 投毒”導致劣幣驅(qū)逐良幣的潛在風險。

這一市場還處在發(fā)展初期，機會與不確定性并存。

火爆的 GEO ：有人獲得客戶，有人白花錢

AI 對營銷行業(yè)的改變，讓許多長期從事 SEO 的從業(yè)者感到措手不及。他們發(fā)現(xiàn)，自己熟悉的 SEO 策略效果大不如前。無論是公司內(nèi)部決策層還是外部品牌客戶，都開始提出新的要求—GEO，至少也要迅速補充這方面的專業(yè)知識。

這一伴隨 AI 大模型興起的新型營銷模式，早在 2024 年便被提出，并隨著DeepSeek、包等 AI 搜索工具的普及，市場熱度顯著攀升。那些提前布局的從業(yè)者，感受尤為明顯。

Yulin 是一家美國上市公司的 GEO 負責人，擁有十年 SEO 經(jīng)驗。她在 2023 年就注意到，自從谷歌推出 AI Overview 以及 OpenAI 的 ChatGPT 持續(xù)迭代后，傳統(tǒng)SEO 的流量就出現(xiàn)了明顯波動。從那以后，GEO 幾乎成為當?shù)孛考移放贫紩峒暗脑掝}。

身處國內(nèi)的王鳴也感受到了同樣的趨勢。她在 2025 年 6 月左右開始涉足 GEO，短短半年內(nèi)，來咨詢的品牌方迅速增加，如今她的客戶已覆蓋十多個不同行業(yè)。

另一位從業(yè)者趙潔創(chuàng)辦的 GEO 公司炎麟云創(chuàng)，三個月內(nèi)就服務了 40 多家客戶，覆蓋寵物、快消品、電器、低空飛行器、機器人、新能源車等不同領(lǐng)域的頭部公司。

多位從業(yè)者認為，盡管目前 AI 搜索的市場份額仍低于傳統(tǒng)搜索，但 AI 搜索逐步成為主流是大勢所趨。多家第三方機構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，AI 搜索的占比出現(xiàn)翻倍式增長，研究機構(gòu) Semrush 更是預測，到2028 年初，AI 搜索產(chǎn)生的流量將超過傳統(tǒng)搜索。

用戶獲取信息方式的根本性轉(zhuǎn)變，推動著越來越多品牌方將注意力從傳統(tǒng)的SEO 轉(zhuǎn)向 GEO，以應對新的營銷環(huán)境。

盡管 GEO 與傳統(tǒng)的 SEO 終極目標一致，都是為了提升品牌的可見性，但兩者的原理有本質(zhì)區(qū)別。

具體來說，SEO 是針對傳統(tǒng)搜索引擎（如 Google、百度）的排名算法進行優(yōu)化，核心目標是爭奪搜索結(jié)果的靠前排名，從而吸引用戶點擊。GEO 的優(yōu)化對象則是生成式 AI 大模型（如 ChatGPT、DeepSeek），核心目標是讓品牌信息能夠被AI 理解、信任，并直接作為權(quán)威信源整合到生成的答案中。

在實際應用中，品牌方對 GEO 的評價卻呈現(xiàn)明顯分歧。

一部分品牌方認可其價值。

一位品牌方表示，她是在 2025 年開始嘗試 GEO 優(yōu)化，主要是提升自家品牌在 Gemini、ChatGPT 中的出現(xiàn)頻率。實踐半年后，她能明顯觀察到品牌相關(guān)搜索量的增長，隨之而來的客戶咨詢量也有所提升。

但也有一部分品牌方反饋 GEO 效果有限。

萍萍是一家新銳護理品牌的創(chuàng)始人，為了推廣自家新品，她投入幾萬元做了三個月 GEO 優(yōu)化，但實際效果遠沒有達到她的預期。“僅在搜索特定詞匯時才能看到自家品牌信息，始終無法穩(wěn)定進入搜索結(jié)果前三。”她覺得這錢花得不值。

可見，雖然 GEO 的熱度已經(jīng)起來了，但實際效果，在當下仍充滿變數(shù)。

想做好 GEO，既要懂 AI，也要懂行業(yè)

在不少人看來，GEO 最令人困惑的一點在于，它看起來像是在“干擾”搜索結(jié)果，但既沒有競價排名，也無法直接操控算法，那品牌信息究竟是如何進入 AI答案中的？

多位從業(yè)者講述了其中的門道，簡單來說，GEO 實際上是在為 AI 提供更容易理解、也更值得信任的信息。能否被 AI選中，取決于是否“說對了話”，以及說話的人是否“足夠?qū)I(yè)”。

GEO 作為伴隨 AI 大模型興起的新物種，目前尚未形成統(tǒng)一的行業(yè)標準，但大多數(shù) GEO 服務商都會將重點放在構(gòu)建 AI愛抓取的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容上。

以教培行業(yè)為例，一些 GEO 服務商的常見操作可拆解為以下三步 ：

第一步，找對問題。通過 AI 搜索“小學生家長選英語培訓機構(gòu)最關(guān)心的問題是什么”，歸納出高頻關(guān)注點，比如重視口語 ；

第二步，寫對內(nèi)容。針對上述問題撰寫對應的答案，比如每節(jié)課保證有 XX 分鐘的口語訓練 ；

第三步，發(fā)對地方。將優(yōu)化后的內(nèi)容，發(fā)布到家長常瀏覽的社交平臺或者教育論壇上。

在“寫內(nèi)容”這一步，不少服務商總結(jié)出一套符合 AI 偏好的表達方式 ：首先說結(jié)論，再拆解邏輯（3~5 個關(guān)鍵點），隨后給出依據(jù)（內(nèi)容不必長，但必須“有據(jù)可查”），最后附上一句可被引用的總結(jié)，將全段內(nèi)容濃縮為便于抓取的一句話。

但僅靠內(nèi)容模板還不夠，還需要同步采取技術(shù)手段。

王鳴在實踐觀察中發(fā)現(xiàn)，品牌官網(wǎng)在AI 抓取和引用的各類渠道中占有重要地位，是構(gòu)建可信信息的關(guān)鍵來源之一。因此，她的團隊正著手從底層代碼層面系統(tǒng)性優(yōu)化官網(wǎng)，旨在提升其對 AI 搜索的友好度，確保品牌的核心信息能被準確、高效地抓取和理解。

不過，多位從業(yè)者強調(diào)，雖然 GEO 的常見操作方法是圍繞符合 AI 偏好的內(nèi)容開展品牌傳播，但想要效果持續(xù)，實際上是一項系統(tǒng)性工程。

Yulin 以 自 身 實 踐 經(jīng) 驗 為 例，她 的GEO 優(yōu)化工作遵循三步 ：診斷分析、策略規(guī)劃與實施優(yōu)化。

她會先評估品牌在 AI 搜索中的當前表現(xiàn)，以此作為基準，與客戶共同梳理那些最關(guān)鍵、最高頻的用戶搜索提示詞，并測量現(xiàn)有的內(nèi)容引用率，從而明確優(yōu)化的起點。

進入執(zhí)行階段，Yulin 會優(yōu)先進行技術(shù)層面的基礎(chǔ)排查，例如檢查 robots.txt（用于告知搜索引擎的爬蟲哪些內(nèi)容允許或不希望被抓取的文件）等設置，確保網(wǎng)站內(nèi)容未被意外屏蔽。

在此基礎(chǔ)上，再引入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標記（如 Schema），就像為商品貼上清晰標簽一樣，將產(chǎn)品、服務、評論等關(guān)鍵信息組織成 AI 易于抓取和理解的格式。她強調(diào)，這是構(gòu)建 GEO 技術(shù)地基的核心，確保網(wǎng)站能被 AI 順利“看見”并準確“理解”，好比開店營業(yè)，首先要讓大門敞開、通道順暢。

而在實施優(yōu)化時，那些經(jīng)過長期實踐積累的行業(yè)知識庫與渠道布局能力，同樣是決定 GEO 效果的關(guān)鍵，這也解釋了為何有些品牌只能在 AI 搜索中短暫閃現(xiàn)，而有些品牌卻能獲得更穩(wěn)定、更靠前的推薦位置。

Yulin 指出，撰寫符合 AI 要求的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容并不困難，真正的難點在于準確捕捉用戶需求，并提供具有新穎視角的行業(yè)洞察。如果缺乏對行業(yè)的深入理解，所產(chǎn)生的內(nèi)容就容易流于表面，難以被 AI 真正采納，因此，她的團隊通常選擇在一兩個垂直領(lǐng)域內(nèi)持續(xù)深耕 GEO 服務，而非追求成為通用型服務商。

此外，相應的渠道能力也至關(guān)重要。

這意味著需要與 AI 系統(tǒng)常抓取的高權(quán)重平臺（如權(quán)威行業(yè)網(wǎng)站、專業(yè)媒體等）建立合作與發(fā)布渠道。這項工作部分與公關(guān)（PR）重疊，本質(zhì)上是將優(yōu)質(zhì)的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容精準投放到 AI 更常訪問的渠道中。

綜合來看，有效的 GEO 高度依賴內(nèi)容質(zhì)量、行業(yè)認知與渠道資源，這也帶來一個問題 ：多重變量疊加，GEO 的效果很難被標準化。

商業(yè)化難點：很難證明“到底有多大用”

正因為缺乏可統(tǒng)一衡量的效果標準，GEO 在商業(yè)化過程中最棘手的一環(huán)，就是“如何證明自己有用”。

目前各家的服務報價差異明顯，從幾千元到數(shù)十萬不等，主要受目標關(guān)鍵詞的優(yōu)化難度、所需優(yōu)化的詞條數(shù)量、所采用的策略深度以及相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)要求等綜合因素影響。

在實際操作中，多數(shù)服務商進行優(yōu)化并交付結(jié)果時，通常會向 ChatGPT 等 AI搜索工具提交一系列預設問題（Prompt），并統(tǒng)計回復中品牌被提及的次數(shù)作為主要的效果證明。

但不同 AI 搜索工具的算法和結(jié)果呈現(xiàn)方式差異較大，品牌難以準確衡量優(yōu)化效果。

AI 回答的“非冪等性”（即同一問題多次查詢可能得到不同結(jié)果）和“記憶效應”（個性化歷史記錄可能影響輸出結(jié)果），更是增加了效果評估的復雜性。

同時，GEO 服務商也困于因果關(guān)系證明。

在傳統(tǒng)搜索中，用戶從搜索結(jié)果頁點擊品牌鏈接，從而被網(wǎng)站分析工具記錄流量來源。但在 AI 搜索中，信息被直接整合在答案里，用戶無需點擊便可獲得，出現(xiàn)了“零點擊”現(xiàn)象。甚至還有數(shù)據(jù)顯示，當 AI 摘要出現(xiàn)時，用戶點擊搜索結(jié)果的比例會大幅下降，甚至有相當比例的用戶在獲得答案后直接結(jié)束會話。

這意味著，即便品牌信息被 AI 頻繁推薦，最終也促成了購買行為，但由于缺乏明確的點擊與跳轉(zhuǎn)，品牌方難以確認該次轉(zhuǎn)化是否由 AI 搜索的推薦帶來。

因此，自研監(jiān)測系統(tǒng)逐漸成為頭部GEO 服務商的核心競爭壁壘之一。

Yulin 認為，擁有這套系統(tǒng)非常重要，“評估一個 GEO 服務商是否可靠，關(guān)鍵之一在于考察其是否采用行業(yè)認可的第三方監(jiān)測系統(tǒng)，或其自研系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、算法邏輯上是否具備可信度。”

趙潔也表示，品牌方信任他們的重要原因之一，是其自研的一套 AI GEO 全鏈路營銷解決方案平臺，集成了熱詞追蹤、競品分析、輿情監(jiān)測、內(nèi)容生產(chǎn)與自動投放等功能，形成一個智能化的閉環(huán)系統(tǒng)。

對于大模型生成內(nèi)容具有隨機性、可能導致單次檢測結(jié)果波動的問題，從業(yè)者則認為無需過分擔憂，認為這種排名在小范圍內(nèi)的浮動（如今天第一、明天第二）屬于正?，F(xiàn)象。

Yulin 在長期監(jiān)測中發(fā)現(xiàn)，針對同一提示詞，AI 給出答案引用的信息來源中，約有 80% 的核心參考頁面會保持穩(wěn)定，只要 GEO 優(yōu)化的內(nèi)容根基扎實，排名從前十完全消失的概率較低。且 GEO 優(yōu)化的關(guān)鍵，并非盲目追求被海量提示詞提及，更重要的是篩選出那些能真正影響用戶決策的問題。否則，即便曝光看似可觀，也難以轉(zhuǎn)化為實際價值。

至于品牌方普遍擔心的大模型算法調(diào)整，可能導致原有優(yōu)化成果“歸零”的問題，多位 GEO 服務商的看法趨于一致，均表示不必過分焦慮。

一方面，GEO 服務商會持續(xù)研究大模型算法偏好與高權(quán)重渠道。另一方面，大模型規(guī)則的調(diào)整更多意味著優(yōu)化策略需要動態(tài)適配，比如微調(diào)內(nèi)容結(jié)構(gòu)或分發(fā)渠道，“只要基于扎實的內(nèi)容價值和結(jié)構(gòu)優(yōu)化（量變積累），其核心價值（質(zhì)變）依然存在，調(diào)整通常是在既有基礎(chǔ)上的校準而非推倒重來。”Yulin 表示。

GEO 并非萬能，不挑規(guī)模但挑行業(yè)

除了前述效果評估難以衡量之外，GEO 的另一項限制，體現(xiàn)在它和企業(yè)類型的“適配”上。多位從業(yè)者認為，不同規(guī)模的公司都適合做 GEO，但方式不同。

Yulin 指出，小公司做 GEO 的關(guān)鍵并非盲目爭奪熱門大詞，而是要精準定位與自身產(chǎn)品緊密相關(guān)的細分場景。比如利用“價格更低”“適合入門”等自身優(yōu)勢切入點，在特定問題中成為 AI 的首選答案，這比在寬泛領(lǐng)域與巨頭競爭要有效得多。

而對于業(yè)務線復雜、覆蓋區(qū)域廣泛的大型企業(yè)，從業(yè)者一致認為應該長期積累，而不是追求短期曝光。

值得注意的是，雖然 GEO 適配不同規(guī)模的公司，但它并非適用于所有行業(yè)。綜合多位從業(yè)者的經(jīng)驗判斷，那些需求具有強本地屬性、決策復雜度高、需要信任背書的行業(yè)比較適合做 GEO，如教培、醫(yī)療、法律、維修。用戶在這些場景中，往往會主動向 AI 詢問“怎么選”“哪

種更適合”“是否有風險”，為 GEO 提供了天然的介入空間。

相反，在一些以情緒驅(qū)動、即時消費為主的行業(yè)中，GEO 的空間不大。比如電商、快消品、游戲、短視頻等行業(yè)。用戶對這些行業(yè)的核心訴求是好看好玩，而非專業(yè)推薦。這些行業(yè)的主戰(zhàn)場不在 AI搜索框。

作為一個仍處于早期階段的新興領(lǐng)域，GEO 也不可避免地伴隨著多重不確定性。

當前較為突出的問題之一，是所謂的“AI 投毒（低質(zhì)內(nèi)容污染）”現(xiàn)象。

Yulin 提到，部分 GEO 服務商為追求快速見效，傾向于采取“內(nèi)容海量堆砌”的策略，向 AI 模型批量投喂低質(zhì)量內(nèi)容，試圖在短期內(nèi)提升品牌的 AI 可見度。這類做法雖然可能在短期內(nèi)制造“可見度”，但長期來看，反而會稀釋內(nèi)容價值。

除了行業(yè)內(nèi)部的問題，外部政策的不確定性也被從業(yè)者視為潛在風險。王鳴坦言，她最關(guān)注的是監(jiān)管層與平臺方的動向。一旦大模型廠商出臺明確政策，禁止一切干擾搜索結(jié)果公平性的行為，那么當前基于內(nèi)容優(yōu)化的 GEO 策略可能面臨系統(tǒng)性約束，甚至難以繼續(xù)開展。這類似于過去搜索引擎平臺對 SEO策略的不斷收緊，最終，大部分廣告預算和流量主導權(quán)仍將回歸平臺方所有。

在這個尚未定型的市場里，GEO 的真正答案，還需要時間來給出。