当流量资产转向信任资产
1.3亿用户涌向千问体验AI购物，总计下单购买超3000吨鸡蛋、5500万杯奶茶；豆包除夕夜互动量达19亿人次，生成超过1亿条新春祝福；蚂蚁阿福用户量破亿，连续多日登顶App Store下载榜；元宝春节主会场抽奖互动超36亿次。
大厂们用真金白银确认了一个事实：AI应用就是新一代国民级流量入口。然而这种从应用到商业变现靠的却是不起眼，但早已遍布AI应用的GEO。
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。
传统数字广告的价值流建立在“干扰-吸引”模型上。无论是搜索广告还是信息流广告，本质都是在用户既定路径上设置“岔路”，通过竞价购买注意力，引导至品牌着陆页。然而，广告拦截软件的普及与用户注意力的碎片化，使得这条价值流的“摩擦成本”与“流失率”并不低。
GEO（生成式AI搜索引擎优化）代表了一种根本性的价值流转向：从“广告拦截”到“答案植入”。它不再试图拦截或分流用户，而是直接融入用户获取信息的终极目的地——答案本身。当用户询问“哪款冰箱保鲜效果最好”时，经过GEO优化的品牌信息会以“根据XX检测报告，A品牌采用XXX技术，保鲜时长提升40%”的形式，直接成为AI答案的组成部分。
这种“答案植入”模式，将品牌曝光从“干扰项”升级为“解决方案的一部分”，曝光效率据估算可提升3-5倍，用户决策路径被极大缩短，决策成本降低超过50%。
但任何技术都存在被滥用的可能，最近新华社、央视等官媒陆续曝光了不少GEO营销的黑箱操作，数据污染、伪造榜单，甚至是由于“黑帽”操作引发的公信力危机。比如此前已被澎湃新闻“打假”的茶文化学者罗大友，竟被包装成权威专家，通过污染AI语料库的方式，提高AI引用概率，试图在算法中换取“事实”的地位。
上观新闻曾做过一个测试，虚构一款名为“泉嘉德智能水杯”（谐音“全假的”）的产品，根据服务商提供的GEO系统进行优化、投喂，短短几个小时后就在多个主流AI应用中搜出这款不存在的产品推荐。
有专家特别指出，这是一场典型的“非对称战争”，灰产商花费几十元、几小时就能自动生成上万篇“毒饵软文”；而大模型厂商要从数以亿计的实时互联网长尾数据中甄别剔除这些“看似中立、实则营销”的内容，算力和人工审核成本是天文数字。
GEO重写互联网价值分配
在SEO时代，定价权牢牢掌握在平台算法手中。谷歌的PageRank、百度的权重体系，决定了企业需要投入多少资源进行关键词优化、外链建设，以换取排名。这是一个“与机器博弈”的过程，规则由平台单方面制定并频繁调整，企业处于被动适应的地位。
GEO时代，定价权发生了微妙而深刻的迁移。决定品牌能否被引用的核心，从“是否符合平台排序规则”转向“是否获得AI的信任”。AI的“信任度”判断，虽然也基于算法，但其逻辑更接近于人类的认知决策：它评估内容的清晰度（是否结构化）、权威性（是否有数据、引文支撑）、专业性（E-E-A-T原则：经验、专业、权威、可信）以及时效性。
GEO凭借其对内容质量与结构化的强调，部分削弱了“品牌大小”与“预算多少”的绝对优势。有案例指出某家位于二线城市、员工不足百人的精密轴承制造商，其技术实力在业内口碑上乘，但官网流量寥寥。
在引入GEO策略后，其技术团队将多年的选型经验、故障案例库，转化为高度结构化的“Q&A”知识库，并配备了详细的技术参数、对比图表和第三方检测报告链接。该内容在半年内，被多个AI引擎在回答“高转速场景轴承选型”、“特定设备振动异常分析”等专业问题时频繁引用。由此带来的直接变化是，主动询盘的客户中，具备明确技术背景和采购意向的精准客户比例从过去的15%上升至60%，单条销售线索的获取成本从传统渠道的120-260元，骤降至5-20元。
但也有业内人士提出了不同意见。博查科技CEO刘勋认为：对已有品牌积累的企业而言，GEO的效果有点被神话了。实际上，GEO更偏向品牌广告而非效果广告。全球AI搜索的流量占比可能还不到5%，以100万日活的应用计算，真正搜索某个品牌的可能只有1万次展现，转化更是微乎其微。
目前市面上最多还是，最低只需4800元甚至更低，就能买到DeepSeek、豆包等五家主流大模型的“优先推荐”。逻辑简单粗暴钱到位就行，品牌名就能从AI的回答里“跳”出来。这所谓的GEO，大多服务商的最终反馈只有几张AI搜索结果的截图。某种程度上来说跟诈骗差不多。
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。
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。
于是一些企业开始构建一些可量化的方式，易点天下研发了GEO KPI仪表板，通过监控 AI 可见性得分等指标，逐步替代纯流量视角的考核；浙文互联的「HochiGEO」方案则更为激进，通过自研模型监测提及率、声量比、内容匹配度等七项指标，试图还原品牌在AI语境下的真实权重。
但就效果而言，目前还缺乏有行业公信力的产品。2025年底，在中国商务广告协会指导下，华润三九、宏盟媒体集团、WPPMedia、电通、阳狮集团、微博、知乎、PureblueAI清蓝等14家企业共同发表《中国GEO行业发展倡议》，希望为这个飞奔中的行业画出边界。
谁适合GEO，未来的走向在哪
经过调研来看，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，而在直播间。所以也不要轻信任何专家所说的，GEO适合任何企业，而传统SEO仍然会有一定市场空间，弥补GEO所不能的事。
AI时代一直有声音认为，AI能够自发生产内容，绝大部分内容自媒体已经失去了价值。但现实并不是这样，AI本质上是生成式搜索工具，能有多高的表现取决于语料水平和训练水平。目前依靠AI完全自发产生优质内容还非常困难，所以传统优质的媒体和自媒体反而是得到了一些发展空间。
他们通过生产极高权威性、深度结构化的专业内容，主动成为AI无法绕过的“首选信源”。这包括顶尖的学术期刊出版商、权威的行业研究机构（如Gartner、IDC）、顶级智库，以及在特定细分领域持续产出深度内容的个人专家或小型专业媒体。
他们的护城河是多年积累的、难以被快速复制的专业声誉与内容深度。在财经、医疗、法律等高风险、高专业度领域，AI引擎出于合规与准确性考虑，会极度偏好引用这些已知的权威信源。内容的商业价值在于，其传统的内容付费或影响力变现模式之外，叠加了“GEO信源溢价”——他们的内容成为了连接潜在用户与AI答案的“特权通道”，可以衍生出新的品牌合作、数据服务或咨询收入。
GEO服务商如果还是只做传统SEO的事把自己当成竞价工具，那就注定在GEO行业做不深。
一个优秀的GEO服务商，能够为一家工业制造企业设计出“故障现象-原因分析-解决方案-备件型号”的完整内容链，并确保其以AI最易解析的格式呈现。还需要精准的捕捉用户需求，并提供前沿有指导性的行业洞察。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，某种程度上来说GEO服务商应该把自己当成行业专家而非中介。
当前，主流AI平台在GEO领域尚处于“默许探索期”，尚未像谷歌一样推出公开的、商业化的网页收录与排序规则（如移动端优先索引）。但这正是风险与机遇并存之处。未来，平台方可能采取多种方式将GEO“规则化”与“商业化”：一是推出官方的“可信源”认证计划，向符合标准的内容方收费；二是在答案中明确区分“广告推广”内容与有机引用，并对前者进行竞价排名；三是调整算法，改变对不同内容类型（如视频、图文、结构化数据）的引用偏好。
所有GEO的参与者，都必须与平台方进行持续的动态博弈，其策略的有效期高度依赖于平台算法的任何微小调整。
写在最后
GEO不仅仅是一种营销技巧，它是理解AI时代价值创造与分配新逻辑的一把钥匙。对投资者和商业决策者而言，当前的任务是超越短期的“流量焦虑”，用“信任资产”的估值框架，去识别那些正在被AI悄然重估的公司与赛道，而非采用上个时代的“竭泽而渔”消耗信任的玩法。
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