GEO到底在收割誰？

文：王智遠 | ID:Z201440

這兩天，不止一個人跟我聊起GEO。

有人說，友商花幾十萬，已經(jīng)把自家品牌送進了 AI 的推薦榜單；有人擔心，自己還停留在 SEO 思維里，結果發(fā)現(xiàn)用戶在 ChatGPT、DeepSeek 問問題時，答案里壓根沒有他們。

GEO是全新的流量入口，還是換了馬甲的老把戲？

01

要回答這個問題，得先看看這幾年，用戶和平臺到底發(fā)生了什么變化。

過去上網(wǎng)搜東西，不是百度就是Google。輸入一個「CRM系統(tǒng)」，啪，幾十個鏈接刷出來，你得一個個點進去，比來比去，最后再自己下結論。

那時，邏輯很簡單：誰能把網(wǎng)站擠到搜索結果前幾頁，誰就更容易被點。

于是，SEO火了。關鍵詞、外鏈、結構優(yōu)化，甚至「黑帽SEO」這種旁門左道，全是為了往前排一點。

現(xiàn)在不一樣了。用戶越來越懶得點鏈接。

拿前段時間買運動相機的經(jīng)歷來說。我當時很糾結：買大疆的Action5 Pro，還是影石運動相機？價格差不多，但影石新出的拇指相機還更貴一點。

我想要便攜、隨身帶，但又擔心買完吃灰；那段時間整個人都很煩，典型的損失厭惡心態(tài)。后來干脆把所有需求、焦慮、猶豫都告訴了DeepSeek。

結果，它推薦了Action5 Pro，還解釋了原因，我真買了這臺相機，到現(xiàn)在幾乎每天都在用。

你看，這就是入口遷移的直觀體現(xiàn)。過去我要翻無數(shù)評測和論壇帖子，現(xiàn)在直接跟AI聊一聊，答案就出來了。

入口變了，分發(fā)邏輯也跟著變，SEO邏輯是算法排序，誰關鍵詞匹配度高、外鏈多，誰排得靠前。

GEO邏輯是模型生成：AI會根據(jù)訓練數(shù)據(jù)、語義理解和信任機制，來判斷誰的內(nèi)容更靠譜，更值得放進答案里。

結果呢？

在SEO邏輯里，你只能等用戶自己點；在GEO邏輯里，AI直接把答案端過去，還替你解釋一遍。

這也是為什么，越來越多的企業(yè)突然警覺，光靠SEO已經(jīng)不夠了，哪怕你拼命把排名做到第一，如果AI的答案里沒你，用戶一樣看不到你。

更關鍵的是，這背后還有一個「權力遷移」。

搜索時代，入口在搜索引擎手里，用戶至少還有「點哪個鏈接」的自由。到了生成式AI時代，入口在模型手里，用戶拿到的就是「唯一答案」。

企業(yè)要沒進入AI的「信任名單」，等于被徹底擋在門外。這，才是最讓人心慌的地方。

別忘了，還有平臺的博弈，傳統(tǒng)鏈接空間被壓縮，百度在推AI，字節(jié)有「豆包」，騰訊有「元寶」，大家都在搶下一個入口。

所以，GEO不是憑空冒出來的概念，它背后有很清晰的邏輯，要智遠總結，就四點：

• 用戶行為變了
• 分發(fā)邏輯變了
• 流量入口變了
• 平臺格局變了

所有這些加起來，不能把它簡單看作SEO的升級版，它更像一次信息分發(fā)邏輯的重構。

02

不過，它也沒有市面說的那么邪乎。智遠調(diào)研發(fā)現(xiàn)：

不少企業(yè)主講，他們花了幾十萬甚至上百萬找服務商「做GEO」，結果拿到的方案，八成都一個味。

什么內(nèi)容矩陣、權威背書、外部投放……其實換個角度看，就是老一套SEO、公關的活，套了個「AI友好」的殼子。

框架名字很高級，什么三步走、四維內(nèi)容體系、矩陣式傳播，但仔細一看，千篇一律。

這就是現(xiàn)實：短期的GEO，本質(zhì)是內(nèi)容投放。

SEO時代拼命堆關鍵詞，現(xiàn)在拼命寫AI能看懂的內(nèi)容；以前買外鏈，現(xiàn)在去找垂直媒體發(fā)文章，增加權威背書。從動作上看，沒有質(zhì)變。

那企業(yè)花錢圖什么呢？買一個「安心」。

服務商給你看數(shù)據(jù)截圖，DeepSeek里，你的品牌被提到了；ChatGPT里，推薦里出現(xiàn)過你。能說明點什么？能。但能直接帶來轉化嗎？很難，因為最大的痛點在ROI。

老板最關心的啥？很簡單：能不能帶來咨詢，能不能帶來訂單。可AI回答邏輯是黑箱，不像搜索引擎有排名規(guī)則。今天它可能提你，明天可能就沒了。

錢砸下去，轉化根本沒法保證。

有一些具體例子，涉及到品牌、供應商，不方便提及。有公司負責人和我說過：一個季度花了小幾十萬，短期確實能看到曝光，但長期就不行了。

因為AI搜索是動態(tài)的，除內(nèi)容在變，用戶的問題也在變，問題一變，答案也跟著變。

更有意思的是，圍觀現(xiàn)象比比皆是。

你去豆包、騰訊元寶或者DeepSeek搜一搜，答案下面掛著的引用鏈接，有時，會冒出一些最近在垂直媒體瘋狂刷存在感的新玩家。看起來很權威，實際并不靠譜。

智遠還注意到，某些行業(yè)尤其明顯。

比如CRM、跨境電商工具、醫(yī)療健康。明明不是最大的公司，但在AI回答里總能排到前列。圈子里大家心照不宣：這在做所謂的「GEO」。

與此同時，一批打著「GEO優(yōu)化」名號的服務商已經(jīng)冒出來了；他們拿截圖給你看上了AI搜索的排名，和當年SEO外包公司展示「關鍵詞上首頁」幾乎一個套路。

所以現(xiàn)在的爭議點是：

做這塊生意的人說，是新入口，得趕緊占坑，不然就被落下；而真正踩過坑的品牌主會說，這不就是SEO、公關的老方法嗎？硬要換個殼子叫GEO，何必？

談談智遠的觀察，我的判斷是：它既是真機會，也是新包裝，區(qū)別只在于你怎么看時間維度。

短期，它遠沒有什么「立竿見影的魔法」；長期，它可能成為必須補的一門課，問題是：這個課本，在AI手里。

換句話說：目前AI問答模型，也在不斷迭代，人工長期干預，比較難。

03

那以后GEO會往哪走？智遠觀察：它先從工具化開始。

SEO時代有Ahrefs、Semrush這類工具，幫人盯著關鍵詞和流量走勢。未來，也會有人做「AI版的SEO工具」，專門去監(jiān)控某個品牌在AI回答里出現(xiàn)過多少次。

我已經(jīng)看到一些小嘗試，比如GenRank.io，它專門給企業(yè)提供 ChatGPT 品牌提及監(jiān)控、引用統(tǒng)計，幫助判斷「AI 是否提到了我」。

SE Ranking 的 ChatGPT Visibility Tracker也能追蹤品牌在 AI 答案中的能見度、鏈接和競品表現(xiàn)。

還有更高級的工具，比如Peec AI，它支持跨多個 LLM（如 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）監(jiān)控品牌提及，還能做情感分類與趨勢追蹤。

更全面一些的還有Otterly.AI，它不僅可以跨平臺監(jiān)控品牌提及，還能追蹤引用來源，還會統(tǒng)計一個品牌在AI回答里「出鏡」的頻率，甚至給出 GEO 審核建議。

這些工具已經(jīng)證明：

GEO 正從一個抽象概念邁向可操作的工具層面，開始為企業(yè)提供數(shù)據(jù)支持和可視化洞察。

不過，問題也很明顯。你只能知道「出現(xiàn)了」還是「沒出現(xiàn)」，卻解釋不了「為什么今天出現(xiàn)、明天又沒了」。這是今天AI和搜索引擎最大的不同：它的確是黑箱。

接著，平臺化的邏輯大概率會跟上。

想想Google當年怎么做的：一開始大家拼自然流量，后來它推出AdWords，企業(yè)不得不掏錢買廣告位。現(xiàn)在的AI入口也有類似的趨勢。

Google的AI Overviews已經(jīng)開始在答案區(qū)插廣告，百度、騰訊元寶這些產(chǎn)品，也完全可能走同樣的路。

到時候，企業(yè)不買推薦位，就只能靠運氣；買了，又會被平臺收割，這條路其實我們太熟了，SEO的歷史已經(jīng)演過一遍。

再往后，智能體化是更靠譜的方向，通過API、插件，甚至直接做成一個品牌Agent。

用戶在AI里問「推薦一款CRM系統(tǒng)」，答案直接調(diào)用某個品牌的接口，把解決方案推送過去。這樣至少可控，是「主動給企業(yè)的答案」。

目前有一些例子。

Close 公司上線的一個 ChatGPT 插件，能把聊天對話和 CRM 數(shù)據(jù)聯(lián)動起來，用戶問 CRM 相關問題時，AI 就直接調(diào)用插件接口給出答案。

這類嘗試說明，品牌有可能變成AI的「數(shù)據(jù)接口」，這才是主動權真正回到企業(yè)手里的方式。

當然，問題也在這兒：大廠能搞，中小企業(yè)要做接口，成本和門檻都不低。歸根結底，這條路可控性最高。

最后，還有一個很容易被忽視的點：合規(guī)。

現(xiàn)在大家都想著怎么擠進AI的答案，一旦有人開始濫用，很快就會砸壞用戶的信任感。比如：刷假數(shù)據(jù)、操控推薦。

到那一步，平臺一定會出手，制定規(guī)則，就像當年廣告投放審核一樣，等規(guī)范落地，誰能繼續(xù)玩GEO，還得看你合不合規(guī)。

所以，智遠的結論：今天的GEO是內(nèi)容投放，明天的GEO，是「工具、平臺、接口、規(guī)范」交織演化的結果。

這幾條路中，搭建agent更靠譜，誰先讓自己變成AI里的一個接口，提前存儲好品牌的知識庫，誰有機會真正鎖住未來。

04

未來的路再清晰，品牌總要先邁出第一步。問題是目前怎么搞？讓所有公司都去搞Agent嗎？

顯然不現(xiàn)實。

我接觸到的品牌，大多更關心三件事：自己有沒有被AI看見？從哪一步開始試水？以及在有限預算里，能不能做點有效的事？

智遠給的建議和方法如下：

別急著上來就花大錢，先做「體檢」，最簡單的辦法，把你所在行業(yè)的典型問題丟進AI里。

比如：2025年適合初創(chuàng)團隊的協(xié)作工具有哪些？、國內(nèi)中小企業(yè)該用哪種財務SaaS、敏感肌日常護理推薦。

看看答案里有沒有你，描述是否準確。如果完全沒有，就得警覺了；在AI的世界里，你幾乎是透明的。這個動作不花錢，卻能讓你心里有數(shù)。

然后，再去小范圍試點，挑一兩個關鍵場景做突破。

一家企業(yè)培訓公司，可以只圍繞「管理層必讀書單」這個話題，持續(xù)產(chǎn)出內(nèi)容，投到AI容易抓取的渠道里，看看能不能穩(wěn)定進入答案。等這一塊跑通了，再擴展到更多領域。

長期來看，我更傾向用一個「三階段心法」去理解。

第一階段，老老實實投放內(nèi)容，寫FAQ、寫案例，讓AI有數(shù)據(jù)可吸收。

智遠觀察下來認為，一般AI抓取內(nèi)容會有一個「隱形分值」。如果一篇文章綜合得分在10分里只有7分左右，那就比較危險；要能到8分以上，被抓取、存儲的概率就會大很多，AI更容易把它當作權威。

第二階段，考慮怎么讓內(nèi)容更容易被識別，比如用標準化的數(shù)據(jù)格式，或者在權威平臺建立接口；第三階段，才是把自己變成Agent，被AI直接調(diào)用。

這條路難度高，如果企業(yè)想真正掌握主動權，遲早要走到這一步。

當然，中間坑不少。最大的誤區(qū)是盯著ROI，想著砸一筆錢，明天就能在AI的答案里出現(xiàn)，后天就能多幾十個訂單。這是典型的「一廂情愿」。

AI比搜索引擎更依賴語義和外部驗證，它不會因為你自己喊「我是第一」就信你；再一個常見錯誤是到處跟風，哪個平臺火就沖，結果精力分散，最后，哪邊都沒跑出來。

對了，還有一點被忽略的：預算。

GEO靠高質(zhì)量內(nèi)容長期投入，它和你一次性砸多少錢沒絕對關系。說白了，非一個短期項目，更像一筆「長期公關預算」，企業(yè)必須有這個心理準備，否則很容易半途而廢。

歸根到底，GEO是一場耐力賽。至于幻想速成的人，小心被割了韭菜。