揭秘GEO：如何“忽悠”AI？

AIX財經（AIXcaijing）原創

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

當你在DeepSeek、ChatGPT這類AI搜索工具中提問，答案里突然出現某個具體品牌時，那很可能不是巧合，而是有人通過技術，讓特定的品牌內容更容易被AI選中并呈現到你面前。

這種現象背后，是一種正在升溫的新型營銷方式——GEO（Generative Engine Optimization），即生成式AI搜索引擎優化。

與傳統的SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎優化）爭奪網頁排名不同，GEO的目標是讓企業的品牌名稱、產品或服務在AI生成的答案中被優先提及、精準推薦。舉個例子，當你詢問“哪款冰箱保鮮效果好，適合有小孩的家庭”時，AI可能會回答：“XX品牌采用真空保鮮技術，能將蔬果保鮮期延長至7天，非常適合注重健康的家庭。”這類結果，往往就與GEO有關。

隨著AI搜索逐漸普及，GEO概念也在資本市場快速升溫。近期，引力傳媒、浙文互聯等概念股接連走出連板行情，利歐股份、易點天下則因短期漲幅較大，已觸發停牌核查。

但與二級市場的熱鬧相比，GEO在產業層面的價值仍存分歧。GEO這一概念在2024年6月才在學術論文中被正式提出，有人認為其帶來的商業增量可觀，也有人質疑其實際效果并不穩定，甚至認為部分市場宣傳帶有“割韭菜”的嫌疑。

為了看清GEO全貌，「AIX財經」與多家GEO服務商及已采納該策略的品牌方進行交流，總結出了以下幾點觀察：

GEO并非“割韭菜”式的短期營銷，但其實際效果高度依賴團隊的專業能力與品牌所在的行業；

一家可靠的GEO服務商通常需要具備四大核心能力：結構化內容生產、效果監測與分析、垂直行業知識庫，以及有效的渠道資源；

除效果評估體系尚未統一、大模型技術路徑尚不明朗之外，GEO還面臨著平臺監管政策的變化，以及“AI投毒”導致劣幣驅逐良幣的潛在風險。

這一市場還處在發展初期，機會與不確定性并存。

火爆的GEO：有人獲得客戶，有人白花錢

AI對營銷行業的改變，讓許多長期從事SEO的從業者感到措手不及。

他們發現，自己熟悉的SEO策略效果大不如前。無論是公司內部決策層還是外部品牌客戶，都開始提出新的要求——GEO，至少也要迅速補充這方面的專業知識。

這一伴隨AI大模型興起的新型營銷模式，雖早在2024年便被提出，但隨著DeepSeek、豆包等AI搜索工具的普及，市場熱度顯著攀升。那些提前布局的從業者，感受尤為明顯。

Yulin是一家美國上市公司的GEO負責人，擁有十年SEO經驗。她在2023年就注意到，自從谷歌推出AI Overview以及OpenAI的ChatGPT持續迭代后，傳統SEO的流量就出現了明顯波動。從那以后，GEO幾乎成為當地每家品牌都會提及的話題。

身處國內的王鳴也感受到了同樣的趨勢。她在2025年6月左右開始涉足GEO，短短半年內，來咨詢的品牌方迅速增加，如今她的客戶已覆蓋十多個不同行業。

另一位從業者趙潔創辦的GEO公司炎麟云創，三個月內就服務了40多家客戶，覆蓋寵物、快消品、電器、低空飛行器、機器人、新能源車等不同領域的頭部公司。

多位從業者認為，盡管目前AI搜索的市場份額仍低于傳統搜索，但AI搜索取代傳統搜索是大勢所趨。多家第三方機構的數據顯示，AI搜索的占比出現翻倍式增長，研究機構Semrush更是預測，預計到2028年初，AI搜索產生的流量將超過傳統搜索。

用戶獲取信息方式的根本性轉變，推動著越來越多品牌方將注意力從傳統的SEO轉向GEO，以應對新的營銷環境。

盡管GEO與傳統的SEO終極目標一致，都是為了提升品牌的可見性，但兩者的原理有本質區別。

具體來說，SEO是針對傳統搜索引擎（如Google、百度）的排名算法進行優化，核心目標是爭奪搜索結果的靠前排名，從而吸引用戶點擊。GEO的優化對象則是生成式AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek），核心目標是讓品牌信息能夠被AI理解、信任，并直接作為權威信源整合到生成的答案中。

在實際應用中，品牌方對GEO的評價卻呈現明顯分歧。

一部分品牌方認可其價值。

一位品牌方表示，她是在2025年中開始嘗試GEO優化，主要是提升自家品牌在Gemini、ChatGPT中的出現頻率。實踐半年后，她能明顯觀察到品牌相關搜索量的增長，隨之而來的客戶咨詢量也有所提升。

趙潔服務的客戶案例效果更為直觀。其團隊為某貓糧品牌實施GEO優化，主要針對某頭部AI工具展開，推動該品牌在“貓糧推薦”等行業核心關鍵詞的AI回答中，穩定進入推薦前三位，并在所優化的47個熱搜關鍵詞中實現了92%的上詞率覆蓋。

但也有一部分品牌方反饋GEO效果有限。

萍萍是一家新銳護理品牌的創始人，為了推廣自家新品，她投入幾萬元做了三個月GEO優化，但實際效果遠沒有達到她的預期?！皟H在搜索特定詞匯時才能看到自家品牌信息，始終無法穩定進入搜索結果前三?！彼X得這錢花得不值。

可見，雖然GEO的熱度已經起來了，但實際效果，在當下仍充滿變數。

想做好GEO，既要懂AI，也要懂行業

在不少人看來，GEO最令人困惑的一點在于，它看起來像是在“干擾”搜索結果，但既沒有競價排名，也無法直接操控算法，那品牌信息究竟是如何進入AI答案中的？

多位從業者對「AIX財經」講述了其中的門道，簡單來說，GEO實際上是在為AI提供更容易理解，也更值得信任的信息。能否被AI被選中，取決于是否“說對了話”，以及說話的人是否“足夠專業”。

GEO作為伴隨AI大模型興起的新物種，目前尚未形成統一的行業標準，但大多數GEO服務商都會將重點放在構建AI愛抓取的結構化內容上。

以教培行業為例，一些GEO服務商的常見操作可拆解為以下三步：

第一步，找對問題。通過AI搜索“小學生家長選英語培訓機構最關心的問題什么”，歸納出高頻關注點，比如重視口語；

第二步，寫對內容。針對上述問題撰寫對應的答案，比如每節課保證有XX分鐘的口語訓練；

第三步，發對地方。將優化后的內容，發布到家長常瀏覽的社交平臺或者教育論壇上。

在“寫內容”這一步，不少服務商也總結出一套符合AI偏好的表達方式：首先說結論，再拆解邏輯（3–5個關鍵點），隨后給出依據（內容不必長，但必須“有據可查”），最后附上一句可被引用的總結，將全段內容濃縮為便于抓取的一句話。

但僅靠內容模板還不夠，還需要同步采取技術手段。

王鳴在實踐觀察中發現，品牌官網在AI抓取和引用的各類渠道中占有重要地位，是構建可信信息的關鍵來源之一。因此，她的團隊正著手從底層代碼層面系統性優化官網，旨在提升其對AI搜索的友好度，確保品牌的核心信息能被準確、高效地抓取和理解。

在海外市場，獲得千萬融資的美國GEO公司Scrunch AI，甚至把這一步做成了產品。其解決方案的核心在于構建了一個全新的基礎設施層，可以簡單理解為，其能將原有內容變成更利于AI抓取的結構化內容。它并不改變面向用戶的網站展示形式，而是在后臺為品牌建立了一套“機器可讀版本”，讓大模型更高效地解析、解釋和返回品牌信息。

不過，多位從業者強調，雖然GEO的常見操作方法是圍繞符合AI偏好的內容開展品牌傳播，但想要效果持續，實際上是一項系統性工程。

Yulin以自身實踐經驗為例，她的GEO優化工作遵循三步：診斷分析、策略規劃與實施優化。

她會先評估品牌在AI搜索中的當前表現，以此作為基準，與客戶共同梳理那些最關鍵、最高頻的用戶搜索提示詞，并測量現有的內容引用率，從而明確優化的起點。

進入執行階段，Yulin會優先進行技術層面的基礎排查，例如檢查robots.txt（用于告知搜索引擎的爬蟲哪些內容允許或不希望被抓取的文件）等設置，確保網站內容未被意外屏蔽。

在此基礎上，再引入結構化數據標記（如Schema），就像為商品貼上清晰標簽一樣，將產品、服務、評論等關鍵信息組織成AI易于抓取和理解的格式。她強調，這是構建GEO技術地基的核心，確保網站能被AI順利“看見”并準確“理解”，好比開店營業，首先要讓大門敞開、通道順暢。

而在實施優化時，那些經過長期實踐積累的行業知識庫與渠道布局能力，同樣是決定GEO效果的關鍵，這也解釋了為何有些品牌只能在AI搜索中短暫閃現，而有些品牌卻能獲得更穩定、更靠前的推薦位置。

Yulin指出，撰寫符合AI要求的結構化內容并不困難，真正的難點在于準確捕捉用戶需求，并提供具有新穎視角的行業洞察。如果缺乏對行業的深入理解，所產生的內容就容易流于表面，難以被AI真正采納，因此，她的團隊通常選擇在一兩個垂直領域內持續深耕GEO服務，而非追求成為通用型服務商。

此外，相應的渠道能力也至關重要。這意味著需要與AI系統常抓取的高權重平臺（如權威行業網站、專業媒體等）建立合作與發布渠道。這項工作部分與公關（PR）重疊，本質上是將優質的結構化內容精準投放到AI更常訪問的渠道中。

綜合來看，有效的GEO高度依賴內容質量、行業認知與渠道資源，這也帶來一個問題：多重變量疊加，GEO的效果很難被標準化。

商業化難點：很難證明“到底有多大用”

正因為缺乏可統一衡量的效果標準，GEO在商業化過程中最棘手的一環，就是“如何證明自己有用”。

目前各家的服務報價差異明顯，從幾千元到數十萬不等，主要受目標關鍵詞的優化難度、所需優化的詞條數量、所采用的策略深度以及相關技術實現要求等因素綜合影響。

在實際操作中，多數服務商進行優化并交付結果時，通常會向ChatGPT等AI搜索工具提交一系列預設問題（Prompt），并統計回復中品牌被提及的次數作為主要的效果證明。

但不同AI搜索工具的算法和結果呈現方式差異較大，品牌難以準確衡量優化效果。

比如，服務商設計的具體提問（Prompt）其內容、角度和范圍可能經過特殊設計，以便更容易觸發包含品牌名的答案。這種“定制化提問”能在多大程度上反映真實用戶的自然提問習慣，是存疑的。

AI回答的“非冪等性”（即同一問題多次查詢可能得到不同結果）和“記憶效應”（個性化歷史記錄可能影響輸出結果），更是增加了效果評估的復雜性。

同時，GEO服務商也困于因果關系證明。

在傳統搜索中，用戶從搜索結果頁點擊品牌鏈接，網站分析工具從而記錄流量來源。但在AI搜索中，信息被直接整合在答案里，用戶無需點擊便可獲得，出現了“零點擊”現象。甚至還有數據顯示，當AI摘要出現時，用戶點擊搜索結果的比例會大幅下降，甚至有相當比例的用戶在獲得答案后直接結束會話。

這意味著，即便品牌信息被AI頻繁推薦，最終也促成了購買行為，由于缺乏明確的點擊與跳轉，品牌方也難以確認該次轉化是由AI搜索的推薦帶來。

因此，自研監測系統逐漸成為頭部GEO服務商的核心競爭壁壘之一。

Yulin認為，擁有這套系統非常重要，“評估一個GEO服務商是否可靠，關鍵之一在于考察其是否采用行業認可的第三方監測系統，或其自研系統在數據采集、算法邏輯上是否具備可信度?！?/p>

趙潔也表示，品牌方信任他們重要原因之一，是其自研的一套AI GEO全鏈路營銷解決方案平臺，集成了熱詞追蹤、競品分析、輿情監測、內容生產與自動投放等功能，形成一個智能化的閉環系統。

對于大模型生成內容具有隨機性、可能導致單次檢測結果波動的問題，從業者則認為無需過分擔憂，認為這種排名在小范圍內的浮動（如今天第一、明天第二）屬于正?，F象。

Yulin在長期監測中發現，針對同一提示詞，AI給出答案引用的信息來源中，約有80%的核心參考頁面會保持穩定，只要GEO優化的內容根基扎實，排名從前十完全消失的概率較低。且GEO優化的關鍵，并非盲目追求被海量提示詞提及，更重要的是篩選出那些能真正影響用戶決策的問題。否則，即便曝光看似可觀，也難以轉化為實際價值。

至于品牌方普遍擔心的大模型算法調整，可能導致原有優化成果“歸零”的問題，多位GEO服務商的看法趨于一致，均表示不必過分焦慮。

一方面，GEO服務商會持續研究大模型算法偏好與高權重渠道。另一方面，大模型規則的調整更多意味著優化策略需要動態適配，比如微調內容結構或分發渠道，“只要基于扎實的內容價值和結構優化（量變積累），其核心價值（質變）依然存在，調整通常是在既有基礎上的校準而非推倒重來。”Yulin表示。

GEO并非萬能，不挑規模但挑行業

除了前述效果評估難以衡量之外，GEO的另一項限制，體現在它和企業類型的“適配”上。多位從業者認為，不同規模的公司都適合做GEO，但方式不同。

Yulin指出，小公司做GEO的關鍵并非盲目爭奪熱門大詞，而是要精準定位與自身產品緊密相關的細分場景。比如利用“價格更低”、“適合入門”等自身優勢切入點，在特定問題中成為AI的首選答案，這比在寬泛領域與巨頭競爭要有效得多。而對于業務線復雜、覆蓋區域廣泛的大型企業，從業者一致認為應通過長期積累，而不是追求短期曝光。

值得注意的是，雖然GEO適配不同規模的公司，但它并非適用于所有行業。

綜合多位從業者的經驗判斷，那些需求具有強本地屬性、決策復雜度高、需要信任背書的行業比較適合做GEO，如教培、醫療、法律、維修。用戶在這些場景中，往往會主動向AI詢問“怎么選”“哪種更適合”“是否有風險”，為GEO提供了天然的介入空間。

相反，在一些以情緒驅動、即時消費為主的行業中，GEO的空間不大。比如電商、快消品、游戲、短視頻等行業，用戶購買決策較快。就像用戶很少會詢問AI“哪個口紅色號顯白”，用戶對這些行業的核心訴求是好看好玩，而非專業推薦。這些行業的主戰場不在AI搜索框。

作為一個仍處于早期階段的新興領域，GEO也不可避免地伴隨著多重不確定性。

當前較為突出的問題之一，是所謂的“AI投毒（低質內容污染）”現象。

Yulin提到，部分GEO服務商為追求快速見效，傾向于采取“內容海量堆砌”的策略，向AI模型批量投喂低質量內容，試圖在短期內提升品牌的AI可見度。這類做法雖然可能在短期內制造“可見度”，但長期來看，反而會稀釋內容價值。

趙潔則從市場競爭維度觀察到，當前GEO服務市場存在明顯的低價競爭傾向。不少服務商為爭奪品牌方客戶，不斷壓低報價，卻因缺乏扎實的專業能力、方法論支撐和技術壁壘，難以提供真正有效的優化服務，導致行業陷入“低質低價”的惡性侵染，擾亂市場生態。

除了行業內部的問題，外部政策的不確定性也被從業者視為潛在風險。

王鳴坦言，她最關注的是監管層與平臺方的動向。一旦大模型廠商出臺明確政策，禁止一切干擾搜索結果公平性的行為，那么當前基于內容優化的GEO策略可能面臨系統性約束，甚至難以繼續開展。這類似于過去搜索引擎平臺對SEO策略的不斷收緊，最終，大部分廣告預算和流量主導權仍將回歸平臺方所有。

在這個尚未定型的市場里，GEO的真正答案，可能還需要時間來給出。

*題圖及文中配圖來源于pexels。應受訪者要求，文中王鳴為化名。