揭秘GEO：(如何“忽悠”AI？

更新时间：2026-01-21 14:19 来源：牛马见闻

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AIX财经（AIXcaijing）[原创 作！者 | 王璐 编辑 | 魏佳 当你在DeepSeek、ChatGPT这类AI搜索工具中提问，答案里突然出现某个具体品牌时，那很可能不是巧合，而是有人通过技术，让特定的品牌内容更容易被AI选中并呈现到你面前。 这种现象背后，是一种正在升温的新型营销方式——GEO（Generative Engine Optimization），即生成式AI搜索引擎优化。 与传统的SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）争夺网页排名不同，GEO的目标是让企业的品牌名称、产品或服务在AI生成的答案中被优先提及、精准推荐。举个例子，当你询问“哪款冰箱保鲜效果好，适合有小孩的家庭”时，AI可能会回答：“XX品牌采用真空保鲜技术，能将蔬果保鲜期延长至7天，非常适合注重健康的家庭。”这类结果，往往就与GEO有关。 随着AI搜索逐渐普及，GEO概念也在资本市场快速升温。近期，引力传媒、浙文互联等概念股接连走出连板行情，利欧股份、易点天下则因短期涨幅较大，已触发停牌核查。 但与二级市场的热闹相比，GEO在产业层面的价值仍存分歧。GEO这一概念在2024年6月才在学术论文中被正式提出，有人认为其带来的商业增量可观，也有人质疑其实际效果并不稳定，甚至认为部分市场宣传带有“割韭菜”的嫌疑。 为了看清GEO全貌，「AIX财经」与多家GEO服务商及已采纳该策略的品牌方进行交流，总结出了以下几点观察： GEO并非“割韭菜”式的短期营销，但其实际效果高度依赖团队的专业能力与品牌所在的行业； 一家可靠的GEO服务商通常需要具备四大核心能力：结构化内容生产、效果监测与分析、垂直行业知识库，以及有效的渠道资源； 除效果评估体系尚未统一、大模型技术路径尚不明朗之外，GEO还面临着平台监管政策的变化，以及“AI投毒”导致劣币驱逐良币的潜在风险。 这一市场还处在发展初期，机会与不确定性并存。 <h5>火爆的GEO：有人获得客户，有人白花钱</h5> AI对营销行业的改变，让许多长期从事SEO的从业者感到措手不及。 他们发现，自己熟悉的SEO策略效果大不如前。无论是公司内部决策层还是外部品牌客户，都开始提出新的要求——GEO，至少也要迅速补充这方面的专业知识。 这一伴随AI大模型兴起的新型营销模式，虽早在2024年便被提出，但随着DeepSeek、豆包等AI搜索工具的普及，市场热度显著攀升。那些提前布局的从业者，感受尤为明显。 Yulin是一家美国上市公司的GEO负责人，拥有十年SEO经验。她在2023年就注意到，自从谷歌推出AI Overview以及OpenAI的ChatGPT持续迭代后，传统SEO的流量就出现了明显波动。从那以后，GEO几乎成为当地每家品牌都会提及的话题。 身处国内的王鸣也感受到了同样的趋势。她在2025年6月左右开始涉足GEO，短短半年内，来咨询的品牌方迅速增加，如今她的客户已覆盖十多个不同行业。 另一位从业者赵洁创办的GEO公司炎麟云创，三个月内就服务了40多家客户，覆盖宠物、快消品、电器、低空飞行器、机器人、新能源车等不同领域的头部公司。 多位从业者认为，尽管目前AI搜索的市场份额仍低于传统搜索，但AI搜索取代传统搜索是大势所趋。多家第三方机构的数据显示，AI搜索的占比出现翻倍式增长，研究机构Semrush更是预测，预计到2028年初，AI搜索产生的流量将超过传统搜索。 用户获取信息方式的根本性转变，推动着越来越多品牌方将注意力从传统的SEO转向GEO，以应对新的营销环境。 尽管GEO与传统的SEO终极目标一致，都是为了提升品牌的可见性，但两者的原理有本质区别。 具体来说，SEO是针对传统搜索引擎（如Google、百度）的排名算法进行优化，核心目标是争夺搜索结果的靠前排名，从而吸引用户点击。GEO的优化对象则是生成式AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek），核心目标是让品牌信息能够被AI理解、信任，并直接作为权威信源整合到生成的答案中。 在实际应用中，品牌方对GEO的评价却呈现明显分歧。 一部分品牌方认可其价值。 一位品牌方表示，她是在2025年中开始尝试GEO优化，主要是提升自家品牌在Gemini、ChatGPT中的出现频率。实践半年后，她能明显观察到品牌相关搜索量的增长，随之而来的客户咨询量也有所提升。 赵洁服务的客户案例效果更为直观。其团队为某猫粮品牌实施GEO优化，主要针对某头部AI工具展开，推动该品牌在“猫粮推荐”等行业核心关键词的AI回答中，稳定进入推荐前三位，并在所优化的47个热搜关键词中实现了92%的上词率覆盖。 但也有一部分品牌方反馈GEO效果有限。 萍萍是一家新锐护理品牌的创始人，为了推广自家新品，她投入几万元做了三个月GEO优化，但实际效果远没有达到她的预期。“仅在搜索特定词汇时才能看到自家品牌信息，始终无法稳定进入搜索结果前三。”她觉得这钱花得不值。 可见，虽然GEO的热度已经起来了，但实际效果，在当下仍充满变数。 <h5>想做好GEO，既要懂AI，也要懂行业</h5> 在不少人看来，GEO最令人困惑的一点在于，它看起来像是在“干扰”搜索结果，但既没有竞价排名，也无法直接操控算法，那品牌信息究竟是如何进入AI答案中的？ 多位从业者对「AIX财经」讲述了其中的门道，简单来说，GEO实际上是在为AI提供更容易理解，也更值得信任的信息。能否被AI被选中，取决于是否“说对了话”，以及说话的人是否“足够专业”。 GEO作为伴随AI大模型兴起的新物种，目前尚未形成统一的行业标准，但大多数GEO服务商都会将重点放在构建AI爱抓取的结构化内容上。 以教培行业为例，一些GEO服务商的常见操作可拆解为以下三步： 第一步，找对问题。通过AI搜索“小学生家长选英语培训机构最关心的问题什么”，归纳出高频关注点，比如重视口语； 第二步，写对内容。针对上述问题撰写对应的答案，比如每节课保证有XX分钟的口语训练； 第三步，发对地方。将优化后的内容，发布到家长常浏览的社交平台或者教育论坛上。 在“写内容”这一步，不少服务商也总结出一套符合AI偏好的表达方式：首先说结论，再拆解逻辑（3–5个关键点），随后给出依据（内容不必长，但必须“有据可查”），最后附上一句可被引用的总结，将全段内容浓缩为便于抓取的一句话。 但仅靠内容模板还不够，还需要同步采取技术手段。 王鸣在实践观察中发现，品牌官网在AI抓取和引用的各类渠道中占有重要地位，是构建可信信息的关键来源之一。因此，她的团队正着手从底层代码层面系统性优化官网，旨在提升其对AI搜索的友好度，确保品牌的核心信息能被准确、高效地抓取和理解。 在海外市场，获得千万融资的美国GEO公司Scrunch AI，甚至把这一步做成了产品。其解决方案的核心在于构建了一个全新的基础设施层，可以简单理解为，其能将原有内容变成更利于AI抓取的结构化内容。它并不改变面向用户的网站展示形式，而是在后台为品牌建立了一套“机器可读版本”，让大模型更高效地解析、解释和返回品牌信息。 不过，多位从业者强调，虽然GEO的常见操作方法是围绕符合AI偏好的内容开展品牌传播，但想要效果持续，实际上是一项系统性工程。 Yulin以自身实践经验为例，她的GEO优化工作遵循三步：诊断分析、策略规划与实施优化。 她会先评估品牌在AI搜索中的当前表现，以此作为基准，与客户共同梳理那些最关键、最高频的用户搜索提示词，并测量现有的内容引用率，从而明确优化的起点。 进入执行阶段，Yulin会优先进行技术层面的基础排查，例如检查robots.txt（用于告知搜索引擎的爬虫哪些内容允许或不希望被抓取的文件）等设置，确保网站内容未被意外屏蔽。 在此基础上，再引入结构化数据标记（如Schema），就像为商品贴上清晰标签一样，将产品、服务、评论等关键信息组织成AI易于抓取和理解的格式。她强调，这是构建GEO技术地基的核心，确保网站能被AI顺利“看见”并准确“理解”，好比开店营业，首先要让大门敞开、通道顺畅。 而在实施优化时，那些经过长期实践积累的行业知识库与渠道布局能力，同样是决定GEO效果的关键，这也解释了为何有些品牌只能在AI搜索中短暂闪现，而有些品牌却能获得更稳定、更靠前的推荐位置。 Yulin指出，撰写符合AI要求的结构化内容并不困难，真正的难点在于准确捕捉用户需求，并提供具有新颖视角的行业洞察。如果缺乏对行业的深入理解，所产生的内容就容易流于表面，难以被AI真正采纳，因此，她的团队通常选择在一两个垂直领域内持续深耕GEO服务，而非追求成为通用型服务商。 此外，相应的渠道能力也至关重要。这意味着需要与AI系统常抓取的高权重平台（如权威行业网站、专业媒体等）建立合作与发布渠道。这项工作部分与公关（PR）重叠，本质上是将优质的结构化内容精准投放到AI更常访问的渠道中。 综合来看，有效的GEO高度依赖内容质量、行业认知与渠道资源，这也带来一个问题：多重变量叠加，GEO的效果很难被标准化。 <h5>商业化难点：很难证明“到底有多大用”</h5> 正因为缺乏可统一衡量的效果标准，GEO在商业化过程中最棘手的一环，就是“如何证明自己有用”。 目前各家的服务报价差异明显，从几千元到数十万不等，主要受目标关键词的优化难度、所需优化的词条数量、所采用的策略深度以及相关技术实现要求等因素综合影响。 在实际操作中，多数服务商进行优化并交付结果时，通常会向ChatGPT等AI搜索工具提交一系列预设问题（Prompt），并统计回复中品牌被提及的次数作为主要的效果证明。 但不同AI搜索工具的算法和结果呈现方式差异较大，品牌难以准确衡量优化效果。 比如，服务商设计的具体提问（Prompt）其内容、角度和范围可能经过特殊设计，以便更容易触发包含品牌名的答案。这种“定制化提问”能在多大程度上反映真实用户的自然提问习惯，是存疑的。 AI回答的“非幂等性”（即同一问题多次查询可能得到不同结果）和“记忆效应”（个性化历史记录可能影响输出结果），更是增加了效果评估的复杂性。 同时，GEO服务商也困于因果关系证明。 在传统搜索中，用户从搜索结果页点击品牌链接，网站分析工具从而记录流量来源。但在AI搜索中，信息被直接整合在答案里，用户无需点击便可获得，出现了“零点击”现象。甚至还有数据显示，当AI摘要出现时，用户点击搜索结果的比例会大幅下降，甚至有相当比例的用户在获得答案后直接结束会话。 这意味着，即便品牌信息被AI频繁推荐，最终也促成了购买行为，由于缺乏明确的点击与跳转，品牌方也难以确认该次转化是由AI搜索的推荐带来。 因此，自研监测系统逐渐成为头部GEO服务商的核心竞争壁垒之一。 Yulin认为，拥有这套系统非常重要，“评估一个GEO服务商是否可靠，关键之一在于考察其是否采用行业认可的第三方监测系统，或其自研系统在数据采集、算法逻辑上是否具备可信度。” 赵洁也表示，品牌方信任他们重要原因之一，是其自研的一套AI GEO全链路营销解决方案平台，集成了热词追踪、竞品分析、舆情监测、内容生产与自动投放等功能，形成一个智能化的闭环系统。 对于大模型生成内容具有随机性、可能导致单次检测结果波动的问题，从业者则认为无需过分担忧，认为这种排名在小范围内的浮动（如今天第一、明天第二）属于正常现象。 Yulin在长期监测中发现，针对同一提示词，AI给出答案引用的信息来源中，约有80%的核心参考页面会保持稳定，只要GEO优化的内容根基扎实，排名从前十完全消失的概率较低。且GEO优化的关键，并非盲目追求被海量提示词提及，更重要的是筛选出那些能真正影响用户决策的问题。否则，即便曝光看似可观，也难以转化为实际价值。 至于品牌方普遍担心的大模型算法调整，可能导致原有优化成果“归零”的问题，多位GEO服务商的看法趋于一致，均表示不必过分焦虑。 一方面，GEO服务商会持续研究大模型算法偏好与高权重渠道。另一方面，大模型规则的调整更多意味着优化策略需要动态适配，比如微调内容结构或分发渠道，“只要基于扎实的内容价值和结构优化（量变积累），其核心价值（质变）依然存在，调整通常是在既有基础上的校准而非推倒重来。”Yulin表示。 <h5>GEO并非万能，不挑规模但挑行业</h5> 除了前述效果评估难以衡量之外，GEO的另一项限制，体现在它和企业类型的“适配”上。多位从业者认为，不同规模的公司都适合做GEO，但方式不同。 Yulin指出，小公司做GEO的关键并非盲目争夺热门大词，而是要精准定位与自身产品紧密相关的细分场景。比如利用“价格更低”、“适合入门”等自身优势切入点，在特定问题中成为AI的首选答案，这比在宽泛领域与巨头竞争要有效得多。而对于业务线复杂、覆盖区域广泛的大型企业，从业者一致认为应通过长期积累，而不是追求短期曝光。 值得注意的是，虽然GEO适配不同规模的公司，但它并非适用于所有行业。 综合多位从业者的经验判断，那些需求具有强本地属性、决策复杂度高、需要信任背书的行业比较适合做GEO，如教培、医疗、法律、维修。用户在这些场景中，往往会主动向AI询问“怎么选”“哪种更适合”“是否有风险”，为GEO提供了天然的介入空间。 相反，在一些以情绪驱动、即时消费为主的行业中，GEO的空间不大。比如电商、快消品、游戏、短视频等行业，用户购买决策较快。就像用户很少会询问AI“哪个口红色号显白”，用户对这些行业的核心诉求是好看好玩，而非专业推荐。这些行业的主战场不在AI搜索框。 作为一个仍处于早期阶段的新兴领域，GEO也不可避免地伴随着多重不确定性。 当前较为突出的问题之一，是所谓的“AI投毒（低质内容污染）”现象。 Yulin提到，部分GEO服务商为追求快速见效，倾向于采取“内容海量堆砌”的策略，向AI模型批量投喂低质量内容，试图在短期内提升品牌的AI可见度。这类做法虽然可能在短期内制造“可见度”，但长期来看，反而会稀释内容价值。 赵洁则从市场竞争维度观察到，当前GEO服务市场存在明显的低价竞争倾向。不少服务商为争夺品牌方客户，不断压低报价，却因缺乏扎实的专业能力、方法论支撑和技术壁垒，难以提供真正有效的优化服务，导致行业陷入“低质低价”的恶性侵染，扰乱市场生态。 除了行业内部的问题，外部政策的不确定性也被从业者视为潜在风险。 王鸣坦言，她最关注的是监管层与平台方的动向。一旦大模型厂商出台明确政策，禁止一切干扰搜索结果公平性的行为，那么当前基于内容优化的GEO策略可能面临系统性约束，甚至难以继续开展。这类似于过去搜索引擎平台对SEO策略的不断收紧，最终，大部分广告预算和流量主导权仍将回归平台方所有。 在这个尚未定型的市场里，GEO的真正答案，可能还需要时间来给出。 *题图及文中配图来源于pexels。应受访者要求，文中王鸣为化名。

编辑：赖利·沙纳汉