这两天我在美国溜达，发现大家聊得最多的不是大模型谁家最强，也不是哪家大模型炒股挣了多少钱，或者 xxx 融了多少钱，而是：

GEO（生成式引擎优化）和 GTM（Go to Market），都是流量，说明美国现在不缺 AI 产品点子，缺的是流量、曝光、声量、被看见的机会，以及，当然，增长。

再加上，就在不久前，ChatGPT 发布了自家浏览器 Atlas（本文就是在 Atlas 浏览器上写的）来阻击 Chrome。

嗯，流量曝光和获取的底层逻辑，整个变了。

但所有人都是懵逼状态（不知道 GEO 是啥，也不知道该怎么办），包括写这篇文章之前的我。

没人用搜索引擎了，Google 的流量掉到了只有 28 亿次，ChatGPT 的访问量是？

54 亿次。

这还不算 Claude、Copilot、Perplexity。

谷歌甚至已经不是最大的流量主，连浏览器的地位都不保。

另外一个点，全球最大的营销自动化厂商（也是鲸奇营销自动化对标的榜样企业）HubSpot 的 SEO 被重创：他们的网站自然流量下滑 80%。

你要知道，Hubspot 完全激励了我成为一名坚定的内容营销创作者，但现在，没人访问你的网站和博客，看你的内容了。

除非，你被 AI 引用到。

当有人搜索：

" 最适合初创公司的工具。"

"Top 级 SOC 2 自动化平台。"

" 值得关注的投资者通讯。"

或者哪怕一双鞋子。

第一，他们不再去搜索引擎搜索了；

第二，如果他们去大模型搜索，这是接下来会发生和不会发生的事情：

…… 模型不会再给出 10 个蓝色链接。

它只会生成一个答案——并只引用 2 到 7 个可信来源。

如果你的公司不在这些来源里，那就等于不存在。

这就有点费劲了，因为以前你即便不在百度或者必应或者谷歌的第一页，你或许在第二页，第三页，实在不行第 100 页 ...... 你还可以和别人说，" 看，百度搜得到咱家。"

可现在？你不被引用，直接牌桌都上不了。

欢迎来到 GEO（Generative Engine Optimization）的世界。

Google 的 2005 年，同样有一群人研究如何将自己的产品服务在 Google 搜索中呈现。

那时候谁研究明白了 SEO，过去 20 年过得肯定不赖。

现在，轮到我们这伙人研究 GEO 了。

具体来讲就是，谁琢磨明白：如何在 ChatGPT、DeepSeek、元宝和 Gemini 里 " 上榜 "，谁就能在 AI 时代过上好日子。

所以今天的文章，就是带着大家一起捋一遍，怎么样让你、你的产品、你的观点、你的服务，出现在 DeepSeek 和 ChatGPT 的答案引用源里。

本文核心观点的 Credit goes to Ruben，本地化处理由鲸奇 CEO 春阳进行。

目录如下：

LLMs（大语言模型）如何挑选与排序信息源

生成式引擎优化（GEO）的 5 个核心要点

已经在 Perplexity 和 Gemini 等大模型中引用排名靠前的初创公司案例

新时代的核心指标：内容结构化指数、" 干净度 "、" 新鲜度 "、被引用率

开整。

过去 20 年，互联网只遵循一个逻辑：

只要在搜索平台（包括百度、谷歌、小红书、抖音等）上排得够高，你的客户线索就不会缺。

可见度 = 流量，流量 = 线索，SEO 是增长的通用法则。

不做 SEO（搜索引擎优化），就只能眼睁睁地看着客户被竞对和同行抢走。

但现在，谁还在做 SEO？

我们不再琢磨百度能不能搜到自己，而是琢磨：

微信里能不能搜到自己？

豆包和元宝，以及 DeepSeek，能不能引用自己？

因为逐渐地，人们不再去 " 搜 "，而是去 " 问 "。

谁还会点 10 个链接和帖子，自己去找信息？

你会要求元宝和 DeepSeek 直接给你答案、给你推荐、给你选择。

搜索栏，变成了对话框。

而整个网络，开始被一个 " 老子说了算 " 的语言模型主宰和判定。

所以，公司不再为 " 第一页收录 & 排名 " 而战，而是在抢 AI 回答中的引用源席位。

不再是谁排名更高，而是谁被引用。

所以，生成式引擎的引用逻辑到底是啥？

这是今天本文的第一个重点。

多伦多大学 2025 年的一项研究分析了生成式引擎的引用逻辑：

在数千条查询中，ChatGPT、Gemini、Perplexity 平均只引用 2 到 7 个域名——并且几乎清一色偏好可信、结构化、基于事实的来源，而不是品牌自建的营销内容。

SEO 和 GEO 只差了一个字母，但底层逻辑完全变了。

啥叫 " 可信 "？

啥叫 " 结构化 "？

啥叫 " 基于事实 "？

以及自己自媒体和 IP 写的东西，其实大模型根本不看。

核心逻辑变成了：

从 " 排名 " 转向 " 可靠性 "，从 " 关键词密度 " 转向 " 知识清晰度 "。

SEO 时代，大公司凭借时间、外链、预算碾压全场；

GEO 时代，拼的是精准、原创、新鲜、透明、专业。

谁能把自己的产品、专长、服务以及解决的问题，解释得更清楚、更结构化、更可验证，让大模型相信并抓到，谁就会在这个新的流量时代成为新贵。

讲清楚基础引用逻辑，接下来，我们来看 " 优化逻辑 "（Optimization）。

1. GEO 的真正含义

GEO 是一种让语言模型认可并引用你的内容为权威来源的科学与艺术。

传统搜索引擎通过 " 抓取—索引—排名 " 实现内容排序，依赖外链、元数据、点击率等。

生成式引擎则更进一步：它不仅检索（Retrieval），还会综合（Synthesis）与生成。

也就是说，你的网站不仅要被找到，还要能被 AI 直接引用。

GEO 融合了五个交叉领域：

①技术 SEO：网站结构、数据标注、抓取权限等基础优化。

②语义内容设计：让信息表达的意义清晰、明确，不依赖猜测。

③数字权威构建：通过外部提及、媒体引用、合作关系建立可信度。

④数据发布能力：以 AI 能读懂的格式发布事实、统计与洞察。

⑤可见度分析：关注 " 被 AI 引用率 "，而非传统的点击量。

这些领域组合在一起，目标只有一个：

不是吸引人点击，而是让机器信任。

2. GEO 存在的逻辑

道理其实很简单——生成式引擎需要 " 干净、可信、结构化 " 的信息源。

当你的内容具备可验证性与新鲜度，它就更容易被模型采纳。

反之，模糊、过时、自嗨的营销文案，模型根本不会看。

在 SEO 时代，小公司确实打不过巨头；

但在 GEO 时代，敏捷、快速更新、垂直专业、小而美和小而精就是优势。

你能更快发布、更频繁、更新、更深入地聚焦细分主题。

GEO 遵循极致简单的机器逻辑：有事就说事，你说的对，我就服你（引用你），别整那些花里胡哨的。

让一个人相信你说的话，花言巧语可能就够了，但让机器相信，有点说法，当然也有技巧。

2025 年，多伦多大学的研究团队对生成式引擎做了系统测试：

在数千个跨行业问题中，他们追踪了 AI 答案中出现的域名。

结果揭示出三大规律：

1. AI 更信任 " 第三方 " 内容

AI 更信任 " 第三方 " 内容，而不是你的自说自话。你自家品牌的博客，大模型一般不看，他们只看第三方的报道和声音。所以，声量、口碑的第三方 review 很重要。

模型倾向于引用新闻报道、论文、行业博客等 " 非品牌内容 "，在部分领域中，80% 的引用都来自第三方网站。

2. 社交内容几乎无效

在 Google 结果中常见的 Reddit 帖子、YouTube 视频，在生成式回答中出现率不到 3%。

模型更偏好 " 结构化事实 "，而非 " 聊天内容 "。

所以，铺内容也讲究品类，唠家常的碎片化内容对大模型来说，还是不够正式和专业。

3. " 新 " 比 " 大 " 更重要

大品牌仍有优势，但不是决定性因素。

只要初创公司提供了更新、更清晰的数据，模型也会优先选它。

模型的信任逻辑，其实是模式识别。

它通过结构、标题、表格、引用等形式判断内容的可靠性。

它优先选择简洁、最新、可验证的文本。

从这一点上来说，还挺公平和透明：

AI 不关心你的公司有多大，它只关心你提供的信息对不对、好不好用。

以后写文章，你的老板和客户喜不喜欢不是那么重要——重要的是 AI 祖宗们喜欢哈哈哈（ChatGPT、Deepseek 喜欢你的内容）。

SEO 的目标是 " 排第一 "；GEO 的目标是 " 被引用 "。

所以玩法从根本上变了：原来是正和博弈，一个话题、关键词火了，大家都被收录和看到，无非就是你先手我后手；

现在，变成了零和博弈。总共引用 2~7 个来源，你出现，就挤占了其他人被看见的机会，那可能是一个生存机会。

当用户提问时，生成式引擎会经历三步：

检索（Retrieve）：在实时索引或数据库中寻找相关内容；

综合（Synthesize）：将多方信息整合成自然语言回答；

归因（Attribute）：决定引用哪些来源。

被引用，你就 " 拥有 " 了答案的一部分；没被引用，你就彻底隐形——没有 " 第二页 "。

所以在战略上，SEO 和 GEO 有本质的不同。

SEO 时代：先被看到，再被信任。

GEO 时代：先被信任，才会被看到。

这种反转让战场重新洗牌。

外链数量不再是核心，清晰度与原创性成了关键。

模型不按 " 热度 " 排序，而按 " 可用性 " 评估。

换句话说，你的所有软文类内容、营销类内容、广告类内容，都不会被引用。

精准、专业、客观和新鲜，胜于一切的宣传和广告内容。

一篇结构清晰、数据真实的内容，可以吊打上千篇堆关键词的文章。

接下来我们聊点落地的实操。

GEO 最有效的实践体系由五个支柱组成，每一项都对应 AI 模型理解与评估信息的方式。

1. 建立 " 权威源 " 页面

创建能清晰解释核心主题的权威页面：

开篇直答问题

小标题用自然问句

用表格或要点对比

引用第三方数据与文献

这些页面是 " 知识中枢 "，而非营销软件。

这东西是写给机器的，不写给情绪。

2. 优化机器可读性

AI 读的是结构，不是文风，所以你文笔好没啥用。

用合规的结构化标注（Article、FAQ、Product schema 等）

开放 AI 爬虫权限（GPTBot、ClaudeBot、GoogleExtended 等）

去掉弹窗与登录墙，让信息自由被抓取

3. 通过外部媒体建立权威

专业媒体报道和你投稿的文章，以及你出现的各种媒体平台，是个好东西，因为大模型信这个——只要不是你自家的平台哈哈。

当然这里面也可能有个骚路子，你去偷偷摸摸收购一家其他媒体平台，然后发布其他看起来毫无关联但实际上还是你的产品的内容哈哈。

总而言之，外部三方媒体，是非常优质的机器信任信号。

多平台出现 = 更高可信度。

4. 保持信息新鲜

生成式引擎非常喜欢 " 最新数据 "，嗯，喜新厌旧，所以，日更吧。

5. 多语种与本地化

大模型，在非英语环境中，更倾向引用本地语言内容。

这一点记住了，很重要——如果你想在美国用户在 ChatGPT 的提问中出现，你就得是英文内容；

你要想在中国用户在 DeepSeek 的提问中出现，你就得是中文内容；

同理，俄罗斯、冰岛、墨西哥、巴西，去搞定本地的翻译吧。

大模型不会帮你翻译的。

六、初创公司的 GEO 执行落地路线图

GEO 不是一锤子买卖，而是持续的 " 审核—创作—优化 " 循环。

执行路线图如下：

1. 先搂一眼你的 AI 可见度

在 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Gemini 中搜索你的行业关键词，看谁被引用、谁缺席。

这一步就是基线。

2. 确定你要 " 占领 " 的话题领域

选择 3~5 个你最有话语权的主题，别什么都做——做能讲透的。

每个主题建立 " 主页面 + 支持页面 " 体系，然后，开写。

3. 构建结构化内容

采用 " 先给答案，再展开 " 的写法。

多用数据、表格、schema，每篇都附上来源。

schema 是啥？

哈哈，自己查 ChatGPT 吧，顺便看看它引用了哪家来源。

4. 积累外部权威曝光

在行业博客发表文章、发布公开报告、多投稿，多收购媒体哈哈。

每一次外部引用，都是 AI 信任度的加权。

5. 持续监测与优化

国外有一些工具可以查自己是不是能被 AI 索引到，比如 Profound、Otterly、Semrush，国内不详（这也是个创业机会！）。

接下来就写吧，一篇两篇没啥意思，多写，多更，多出现，多发表（权威媒体）。

先干几个月，不要停。

七、GEO 做得好坏的考核指标

怎么看 GEO 做得好坏？

SEO 时代你追求点击率，点击率就是漏斗；

但 GEO 时代，你追求的不是这玩意儿，而是 " 可信度 "，可信度不是漏斗，是入场券，是你 AI 时代上牌桌的权利。AI 都不信你，咋引用你？

所以，第一个指标，是内部的，即 " 可信度 "。

而第一个外部指标是：

Citation Rate（被引用率）

你的内容在 AI 回答中出现的频率。这是最核心的指标，没有之一。

如果没出现，那么排第几，你也是需要知道的，这个数据，去 Profound 看就好了。

Share of AI Voice（AI 话语权份额）

在所有生成式平台上，你品牌被提及的比例。

它是注意力经济的新 " 市占率 "。

没人搜索了，大家都成了懒货，都只知道问，短视频和图文的所谓 " 完播率 " 彻底失语，当然，这不是说有人不刷短视频消磨时间了，但严肃搜索和购买行为，比如：2030 年之后，人们再买一辆车，或者买一款药，或者装修一套房，或者孩子的作业某道题怎么解，这个需求越严肃，人们就不会自己去搜索短视频平台找广告看、找演给你的剧本看，他们会直接问 AI，问万物皆知晓的人工智能。

这就是趋势。

奶头乐和严肃成交不是一回事，我们不放在一起看。

Sentiment & Context（情感与语境）

当被引用时，语气是正面、中性还是负面？

你是被 AI 定义为专家、供应商还是案例？

标签影响用户信任。

比如一款药，用户看到的是 " 专家 " 的标签，基本这单转化就稳了，如果 AI 给你标的是 " 供应商 " 或者 " 厂商 "，你就有点费劲。

以前是我们让 AI 大模型扮演这个扮演那个，现在，是 AI 决定我们的角色。是的，我们要看 AI 的脸色了。

Freshness Index（新鲜度指数）

数据更新的频率，模型以此判断可靠性。

这个怎么解决？就是日更，日更 10 条内容，100 条内容，反正是 AI 写，让 AI 写给 AI 看哈哈哈。

只是写的时候别灌水，还是要干，要深，要精。

Schema Integrity（结构完整度）

结构化数据是否无错？错误会降低 AI 可读性。

以上指标加起来，会构成一个 GEO 分值。

但高 GEO 分不一定带来更多流量，而是会创造一种"隐性信任"。

当 AI 代理、投资人、媒体在查资料时，反复看到你的品牌被引用，他们自然就会相信你。成交自然发生。

1. 让 GEO 成为 " 全员任务 "

GEO 不是市场部的事，而是跨部门工程：

技术团队负责结构与性能；

产品团队确保数据准确；

PR 团队负责外部曝光；

内容团队负责内容本身质量；

增长团队监测数据指标。

让 GEO 成为公司的全新协作目标之一，放一个负责人跨部门协调，这个事儿，不是单个人、单个部门的职责。

2. 小步快跑

初期一个人可以身兼数职：写内容、调 schema、跑媒体、看数据。

这个人脑子一定要机灵，行动力一定要强，好奇心一定要旺。

关键是快速试验、复盘学习。

他冲在前面，后期有点思路和成就了，再逐步分工。

3. 推荐工具栈

Profound / Otterly —— AI 可见度追踪

Google Search Console ——技术监控

Schema.org Validator ——结构验证

Notion / Airtable ——数据库管理

顶级 GEO 团队的特征只有 5 点：重视、好奇、验证、快、科学。

不重视，不好奇，不动手，慢腾腾，且想一劳永逸的，搞不定这个。

九、一个真实案例

案例 1：细分赛道的 SaaS 新锐

一家做合规自动化的初创公司发现，ChatGPT 推荐的 " 最佳 SOC 2 工具 " 全是大厂。

于是他们制作了 3 个结构化专题页：

《什么是 SOC 2 自动化》《实施时间线》《常见误区》。

每篇都含数据表与 FAQ。

8 周后，他们被大模型引用。

网站流量没变，但演示申请上涨 30%。

你想想，你看到大模型引用这个网页，你会不会点进去，会不会想咨询，会不会想购买？

这就是 AI 时代被看到、被引用、被信任的过程。

十、未来的流量曝光和发现逻辑

不用多说，互联网正从 " 点击经济 " 向 " 引用经济 " 演变。

在旧模式里，花钱买曝光；在新模式里，清晰度换信任。

对创始人而言：

你发布的每一条数据、基准、解释，都在为 AI 的 " 世界观 " 打地基。

解释得越清晰，越容易被 " 记住 "。

透明与精确，将成为新的竞争壁垒。

对投资人而言：

GEO 可见度将成为新的尽调信号。

能持续被 AI 引用的公司，代表运营透明、信息成熟。

未来，GEO 指标将与财务指标并列，成为 " 可信度 KPI"。

对整个生态而言：

随着 AI 代理从 " 回答问题 " 进化为 " 做出决策 " ——评估供应商、筛选合作方、做研究—— GEO 将决定它们首先看到谁。

今天能提供结构化、可验证知识的公司，明天将成为 AI 自动系统的 " 默认选择 "。

GEO 不是营销趋势，它是新的信任架构。

学会既能对人说话，也能对机器沟通的公司，将主宰下一个十年的流量曝光和被发现权。

以后搞流量的大赢家，不再去优化 Google 这些搜索引擎 ......

他们在优化 " 理解 " ——这个文字和语言一开始被设定的最初级和最顶级的功能——好玩的是，以前我们写文章、写内容，只要人看懂就行了，但现在，你还得让那些该死的冰冷的机器和算法以及模型看懂哈哈哈。

你得学会怎么和 AI 说话，让其听到，让其听懂，让其相信，让其拉扯。

享受新的 GEO 旅程。