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      連續漲停!一文帶你看懂讓A股殺瘋了的GEO,到底是個啥?

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      最近A股的AI應用板塊,殺瘋了。

      易點天下、中文在線、天龍集團,連續漲停都不帶喘氣的。

      最夸張的是藍色光標,在不到半個月時間里,股價翻了一倍不止,直接讓老股民都懷疑人生。

      之所以漲這么兇,是因為這幫資金在炒一個東西:GEO(Generative Engine Optimization)。

      所謂的GEO,簡單說就是就是:給 AI“洗腦”

      以前做營銷,是求著百度、谷歌收錄你的網頁,這叫SEO。 現在的 GEO,是求著 ChatGPT、Kimi、豆包在回答用戶問題時,能順嘴提一句你的品牌,最好還得說好話。

      這不僅僅是換個地方打廣告,本質上是在爭奪AI 時代的最終“解釋權”

      別以為這只是A 股韭菜們的自嗨。 大洋彼岸的聰明錢也早就動了。紅杉資本、英偉達這些頂級獵手,早就聞到了血腥味,并在去年在GEO領域完成了下注。

      今天,硅基君就帶大家盤一盤,這個讓A 股漲瘋了的GEO,到底是真機會,還是又一輪割韭菜的新鐮刀。

      從“拼排名”,到“拼被AI引用”

      如果說傳統SEO 拼的是搜索排名,那么它的底層邏輯,是圍繞“網頁被點擊”展開的競爭。

      關鍵詞匹配度、內容深度與廣度、反向鏈接、用戶停留時間——這些因素共同決定了你在搜索結果中的位置。

      但到了AI 時代,這套邏輯開始失效。

      用戶不再點進網頁,而是直接向ChatGPT、Claude、Gemini 提問;內容不再通過鏈接分發,而是被模型“消化”后直接生成答案。

      這意味著一個根本性的變化:比起被搜到,品牌更需要被模型“記住”

      如果模型在回答問題時想不起你、不會主動提到你,你在這個入口里就是“不可見的”。線上營銷競爭由此從“拼排名”,轉向了“拼被 AI 引用、提及與推薦”。

      這就帶來了一個很關鍵的問題:AI到底喜歡什么樣的內容?

      從目前看,AI 更偏好清晰、可解析、可總結的內容形態,比如有明確的結論,清晰的分點結構,以及對比表述,這些形式更有利于模型抽取與復用。

      在邏輯變化的同時,搜索貨幣化方式也變了。

      谷歌的商業模式是廣告,一次點擊,就是一次變現。而ChatGPT、Claude 等大模型,大多走訂閱制,用戶付費購買的是“服務能力”,而不是曝光廣告。

      這意味著,模型提供商并沒有動力去展示第三方內容,除非這些內容能顯著提升回答質量。未來即便出現廣告,規則也會與傳統搜索完全不同。

      當然,GEO被投資人看好的邏輯還不止這些。

      回看SEO時代,其實并沒有跑出真正的平臺型巨頭。

      Semrush、Ahrefs、Moz 等工具都做得很成功,但它們始終是功能型工具:有的做關鍵詞研究,有的做反向鏈接,有的做技術審計,各自占據一個利基市場,卻沒有形成全棧平臺。

      原因很簡單:SEO工具既不掌握用戶入口,也不控制數據分發,更不存在網絡效應。

      而GEO改變了這一點。GEO的本質是,幫助品牌理解并影響模型的認知方式。它涉及的是模型如何吸收信息、如何引用來源、如何在不同上下文中形成判斷。

      這意味著,真正掌握GEO 的平臺,理論上可以做三件事:


      持續從各垂直領域的隱性提示中學習;

      跟蹤模型行為的變化并快速迭代策略;

      成為品牌與LLM 之間的“記錄系統”,追蹤可見度、表現與結果;

      簡單來說,SEO更像是一個高度分散的工具市場,而GEO更有可能跑出集中化的大平臺。

      紅杉領投,GEO產業落地的7個案例

      圍繞這一變化,營銷產業正在快速演化。

      消費品牌、傳統的SEO參與者以及創業公司都在推出一系列手段來適應GEO時代:


      1)Canada Goose(加拿大鵝)通過新平臺分析ChatGPT如何描述他們,不只是“保暖”這么簡單,更看重品牌層面的提及頻率。

      2)傳統營銷工具Semrush、Ahrefs 推出新功能,幫助企業追蹤自己在AI回答里的可見性。

      3)新創平臺如 Profound、Goodie、Daydream,甚至開始幫品牌微調模型行為、優化輸出提示、監測情緒和引用頻率。

      在GEO服務領域,已經跑出了一些代表性案例。

      比如,Semrush、Ahrefs 等老牌工具,開始推出 AI 可見度相關功能,幫助企業追蹤品牌在 AI 回答中的曝光情況。

      而新一代GEO 原生平臺,則走得更遠。其中,紅杉領投的Profound最具代表性。

      Profound定位于企業級AI 搜索可見度與優化平臺,幫助品牌優化AI搜索中的可見性

      AI答案引擎引用的來源中不到一半位于搜索引擎前10個結果中。借助Profound,品牌可以找出影響內容可見性的因素,并確保它們仍然處于最顯眼的位置。

      Profound 的思路是:先搞懂AI怎么答,再反過來“教”AI 怎么答。

      它圍繞模型行為搭建了三類核心監控工具:


      答案引擎洞察:實時抓取AI 如何描述與提及品牌

      代理分析:分析不同AI 爬蟲如何拆解網站與內容

      對話資源管理器:識別全球用戶正在向AI 提問什么、缺什么

      比如,在服務客戶過程中,他們發現了一個規律:

      在Reddit、YouTube、LinkedIn、Medium 等高權重平臺發布內容,更容易被模型引用。Profound 的數據顯示,Reddit 是主流模型中被引用次數最多的平臺,這一結論也被 Reddit 最新財報間接印證。

      在理解模型邏輯之后,下一步就是規模化生產“適合被 AI 調用”的內容。

      Profound 因此提供一整套“寫給機器人看”的內容生產與優化服務,覆蓋對比稿、社媒帖、落地頁等形態。

      部分客戶實測,AI 可見度提升后,新增收入往往達到數十萬美元,并且能夠明確追溯到AI 助手的推薦,被AI推薦的頻率最高提升7倍

      2025 年 7 月,Profound 又上線了主動優化功能:模擬用戶提問、預測推薦概率、輸出結構化優化建議,并在品牌被 AI 錯誤分類時實時預警。

      最終,營銷人員可以在一個后臺完成“內容生產—發布—監控—調優”的完整閉環。過去需要數月、幾十人團隊協作的 GEO 項目,現在被壓縮到近乎極短時間。

      除了Profound 外,硅基君也梳理了一些有特點的GEO公司,值得重點關注:

      1.Contently:把內容做成“問題答案”

      2024年收入口徑在2150萬~5380萬美元之間,累計融資700萬~1900萬美元。

      這是一個一站式內容營銷平臺,擁有16萬+審核過的記者與創作者資源,幫助企業完成選題、審稿、合規與發布。亮點在于,它能把內容加工成“直接回答問題”的結構,讓AI更容易調用,從而提升流量與轉化。公司宣稱,可讓AI帶來的流量提升42%。

      2.AthenaHQ:SEO服務團隊的GEO儀表盤

      2025年6月,公司了完成220萬美元種子輪融資,YC、Amino、Red Bike等參與。

      其平臺能實時監控品牌在AI回答中的“引用率”與“準確率”,并將“遺漏/錯引”的問題轉化為可執行工單,交給SEO/內容團隊閉環處理,支持ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等六大引擎。

      創始團隊來自Google Search與DeepMind,目前已服務100+中大型客戶。

      3.PeecAI:輕量化GEO套件

      2025年4月,PeecAI獲得了190萬美元Pre-Seed,7月又融520萬歐元,成立僅5個月。

      其定位是中小企業的輕量工具包:每月120歐元,提供AI可見度追蹤器(visibility tracker),并按周輸出PDF摘要報告。相比重度方案,它更適合預算有限的SMB。

      4.RankScale:LLM沙盤模擬

      RankScale提供LLM搜索引擎的“沙盤”環境,可模擬ChatGPT4o、Claude3、Gemini2等的回答表現,并支持A/B測試與內容架構優化。

      該工具還具備爬蟲檢測和每小時數據更新的能力,尤其適合代理機構、內容創作者與技術型營銷團隊進行快速試錯。

      5.OtterlyAI:49美元的“錯誤信息哨兵”

      2025年3月,公司獲得了400萬美元種子輪融資,Mayfield領投。

      OtterlyAI主打“錯誤信息捕手”,其GEO審核模塊基于30個可見性因素實時評分。金融、醫療等強監管行業常用它來抓取AI回答中的過時或有害陳述,并生成角色感知報告。49美元起,小團隊能用得起。

      6.MarketMuse:GEO權威分模型

      2024年,MarketMuse的收入約890萬美元,累計融資1000萬美元股權+275萬美元債務。

      特色是將GEO融入內容工作流:通過“主題權威分”量化品牌在某領域的競爭力,再輸出缺口內容計劃,并落地到寫作/優化任務。monday.com使用后,自然流量增長了15倍。

      總結

      歷史經驗也反復證明,在每一次平臺遷移中,廣告與營銷往往是最早、也是最容易被套利的領域。

      早期是谷歌的AdWords,隨后是 Facebook 的定向廣告引擎。而在 AI 時代,這樣的趨勢仍然得以延續。

      這一次,新的套利點變成了幫助品牌理解內容如何被模型吸收、引用與推薦。

      當然,GEO仍處于試驗階段,就像SEO的早期階段一樣。每次重大模型更新,我們都面臨著重新學習(或忘記)如何與這些系統進行最佳交互的風險。

      目前,多種思想流派正在涌現:一些GEO策略已被充分理解(例如,在LLM引用的源文檔中被提及),而其他假設則更具推測性,例如模型是否優先考慮新聞內容而非社交媒體,或者偏好會如何隨著訓練集的變化而變化。

      盡管GEO賽道才剛剛起步,但方向已十分清晰:

      GEO則在系統性提升品牌在AI世界的存在感和信任感

      從讓人記住到讓AI記住,才是未來營銷最核心的變化。

      文/林白

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