文 | AIX 财经（AIXcaijing），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。

火爆的 GEO：有人获得客户，有人白花钱

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。

想做好 GEO，既要懂 AI，也要懂行业

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。

商业化难点：很难证明 " 到底有多大用 "

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。

GEO 并非万能，不挑规模但挑行业

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。

* 应受访者要求，文中王鸣为化名。