生成式引擎优化(GEO)如何改写营销规则
搜索时代即将结束。过去二十多年来,SEO(搜索引擎优化)一直是提升网络曝光度的标准解决方案。围绕它形成了一个庞大的产业链:大量从业者热衷于堆砌关键词、买卖外链,内容优化、开发审核工具,以及大量围绕产业链的相关专业人员和代理机构。然而到了 2025 年,人们的搜索习惯正从传统浏览器逐步转向 LLM 平台。随着 Apple 宣布将在 Safari 中内置 Perplexity、Claude 等原生 AI 搜索引擎,Google 对搜索分发渠道的垄断开始受到挑战。价值 800 亿美元的 SEO 市场根基已开始动摇。一种全新的模式正在兴起,它不再依赖Page Rank,而是由 LLM 来驱动。搜索正式进入了第二幕:生成式引擎优化(GEO)。
从链接到语言模型
传统的搜索引擎架构是以链接为基础的,而 GEO 则是以语言模型作为基础。在 SEO 时代,品牌可见度取决于能否在搜索结果页中排名靠前。搜索引擎通过索引网站,并根据关键词匹配、内容的深度广度、反向链接数量、用户参与度等因素来决定页面排名。而如今,有了 GPT-4、Gemini、Claude、Deepseek等大语言模型作为人们寻找信息的入口,可见度指的是内容能否直接出现在 AI 给出的答案里,而再仅仅是搜索结果页上的排名。随着 AI 给出答案的形式发生变化,我们搜索信息的方式也在转变。所谓 AI 原生的搜索正呈现碎片化趋势。用户可能分别在 Deepseek、Instagram、Amazon、Siri 等不同平台上提问,每个平台背后运行的模型不同、用户意图也不同。现在用户的查询变得更长了(平均包含 23 个词,而传统搜索平均只有 4 个),搜索会话也更深入(平均持续 6 分钟),AI 的回答会依据上下文和信息来源而有所不同。与传统搜索不同,LLM 能记住对话上下文、进行推理,并给出个性化的、汇集多来源信息的答案。这从根本上改变了内容被用户发现的途径,以及内容被优化的方式。
传统的 SEO 做法看重内容与查询的精准匹配和关键词的高频出现,而生成式引擎则更青睐结构清晰、易于解析、信息含量高的内容,而非简单地堆砌关键词。比如,在文章中使用“总而言之”这样的总结性短语,或者采用要点式的列表格式,都有助于 LLM 更高效地提取并复述内容要点。同样值得注意的是,LLM 市场在商业模式和利益驱动上也与传统搜索市场截然不同。传统的搜索引擎(如 Baidu、Google)通过广告来变现流量。用户实际上用他们的数据和注意力在为服务“买单”。而大多数 LLM 本身都设置了付费墙,采取订阅制的运营模式。这种结构性的转变影响了内容被引用的方式:对于模型提供商来说,他们缺乏主动展示第三方内容的动力,除非这些内容确实能增加用户体验或提升产品价值。尽管将来或许会在 LLM 界面上出现广告模式,但其规则、激励机制和参与方都将与传统搜索有很大不同。此外,目前评估 LLM 接口价值的新指标之一是看其产生的外部点击量。例如,Deepseek、ChatGPT 已经在为成千上万个网站导流。
从排名到模型相关性
如今,衡量的标准不再是点击率,而是引用率,也就是你的品牌或内容有多频繁地被模型生成的答案引用为信息来源。在 AI 自动产出答案的世界中,GEO 关注的是优化你的内容以使其被模型选择引用,而不再只是关心你是否出现在传统搜索结果中以及排名第几。这种转变正在重塑我们对于品牌可见性和业绩表现的定义与衡量方式。实际上,一批新的平台已经出现(如 Profound、Goodie、Daydream),帮助品牌了解自己在 AI 生成的回答中是如何被呈现的,追踪模型输出中涉及品牌的情感倾向,并弄清哪些内容发布者在影响模型的行为。这些平台通常通过以下方式运作:微调模型以模拟与品牌相关的提示语言,策略性地植入热门的 SEO 关键词,并大规模地运行模拟查询。然后,它们将结果汇总到可操作的仪表盘上,帮助营销团队监测品牌的可见度、信息传递的一致性,以及相对于竞争对手的品牌声量占比。Canada Goose 就曾使用过其中一款工具,以了解 LLM 是如何提到该品牌的 —— 分析的不仅仅是诸如保暖、防水这些产品性能方面的描述,更关注品牌本身的识别度。该分析带来的启示与其说是了解用户通过何种途径发现了 Canada Goose,不如说是观察模型是否会主动地提及这个品牌。在 AI 时代,这正是衡量品牌知名度的一个关键指标。这类监测如今正变得和传统 SEO 仪表盘一样重要。比如 Ahrefs 推出了“Brand Radar”功能,用于追踪品牌在 AI 回答中被提及的情况,帮助企业了解他们的品牌在LLM的回答中是如何被呈现和记住的。Semrush 也上线了专门的 AI 工具包,用以帮助品牌追踪其在各大生成式平台上的形象认知,优化内容以提高在 AI 回答中的可见度,并对 LLM 输出中新出现的品牌提及做出快速反应。这些迹象表明,传统的 SEO 玩家正在主动适应 GEO 时代。我们正在目睹一种全新的品牌战略浮出水面:它不仅考虑大众对品牌的看法,也关注 AI 模型对品牌的认知。在这个时代,你的品牌形象如何被“写入”AI 层,正在成为一项新的竞争优势。
当然,目前 GEO 仍处于尝试探索的初期阶段,很像 SEO 的早期一样。每次大模型一更新,我们可能就得重新学习如何与LLM进行最佳交互。过去 Google 搜索算法的更新曾让各公司忙于调整策略以应对排名起伏,而现在大语言模型提供商也在不断微调模型引用内容的规则。围绕 GEO 已经出现了不同的观点:有些优化策略已经比较明晰(比如确保你的内容被包含在 LLM 会引用的源文档中),但另一些假设则相对冒险,例如模型是否更偏好新闻类内容而非社交媒体,或者不同训练数据集会如何影响模型的偏好。
SEO 时代的经验教训
尽管 SEO 市场规模庞大,却从未诞生过一家垄断市场的巨头。那些帮助企业做 SEO 和关键词研究的工具公司(如 Semrush、Ahrefs、Moz 和 Similarweb)都各自取得了一定程度上的成功,但没有任何一家公司能够涵盖整个 SEO 所需的全套功能(Similarweb 曾试图通过收购扩展业务,但也没有整合所有环节)。每家公司都只专注于某一个细分领域:有的侧重外链分析,有的主打流量监控、关键词情报,或者技术性审核等。SEO 领域始终是分散的。这项工作被拆解给了代理机构、企业内部团队以及自由职业者。数据杂乱无章,排名结果是推断出来的而非直接验证得到。Google 掌握着算法的关键,但没有任何厂商能够控制用户看到的界面。即便在 SEO 鼎盛时期,行业中最大的玩家也只是提供工具的软件公司。它们没有足够的用户参与度、无法掌控数据,也没有网络效应去成为所有 SEO 活动的集中枢纽。所谓的点击流数据堪称观察真实用户行为最清晰的窗口,但在过去,这类数据几乎是无从获取的,被藏在互联网服务提供商(ISP)、软件开发工具包(SDK)、浏览器扩展插件以及数据经纪商等渠道后面。没有强大的基础设施或特殊的渠道,几乎不可能基于这些数据建立起精准且规模化的洞察。GEO 正在改变这种状况。
GEO工具的兴起
这不仅仅是工具层面的转变,更是一次构建新平台的机会。那些领跑 GEO 领域的公司不会停留在提供数据监测报告上。他们会进一步微调自有模型,从各行各业数十亿次的隐性用户提问中汲取经验。他们将掌握完整的闭环流程:从产生洞察到创意投入,再到反馈和迭代。他们拥有差异化的技术手段,不仅用来观察 LLM 的行为轨迹,而且会主动加以引导和塑造。他们也会想方设法获取点击流数据,并融合第一方和第三方的数据源。优秀的 GEO 平台不会止步于品牌分析报告,还会提供直接执行动作的基础架构:能够实时生成营销活动、针对模型的“记忆”进行优化,并随着 LLM 行为的变化每日快速迭代更新,这些系统将真正投入实际运行。GEO 解锁的机遇远不止提升可见度这么简单。如果说 GEO 是品牌确保自己会出现在 AI 回答中的方法,那么它同样是品牌管理与 AI 层持续互动的方式。GEO 将成为品牌与 LLM 交互的“系统记录”,让品牌能够追踪自己在各大生成式平台上的出现频率、表现和转化结果。一旦掌控了这一层面的渠道,也就等于掌控了围绕它所投入的营销预算。GEO 蕴含着成为垄断级平台的潜力:它不仅输出洞察,最终还将化身为营销渠道本身。以往 SEO 市场是分散且围绕数据周边运行,而 GEO 则恰恰相反。它是高度集中化的、通过 API 驱动,直接嵌入品牌的工作流程。或许目前,GEO 本身只是一个显而易见的切入点,特别是在搜索行为发生改变的当下,但从更宏观的视角看,它实际上切入的是整个效果营销领域。用于 GEO 的品牌指南和对用户数据的洞察,同样可以为增长营销提供动力。大型业务就是这样建立起来的。通过一款软件产品来测试多个渠道,并在这些渠道上不断迭代和优化策略。AI 自主营销成为可能,为营销人员提供了前所未有的自动化能力。时机至关重要。搜索格局的转变才刚刚开始,但广告投放的资金流向却极为迅速,尤其存在套利空间时更是如此。2000 年代,巨大的机会在于 Google 的 AdWords;2010 年代,机会来源于 Facebook 的定向广告引擎;到了 2025 年,这样的机会则出现在 LLM 以及那些帮助品牌搞清其内容如何被这些模型摄取和引用的平台。换言之,GEO 就是一场争夺让自己的信息进入 AI 模型“脑海”的竞争。
《2025中国AI营销技术蓝皮书》| DeepSeek GEO知识库| 豆包商业算法中心
SEO关键词:
AI搜索优化、Deepseek搜索优化、GEO公司排名、GEO优化公司排名、深圳GEO营销公司排名、生成引擎优化服务商、豆智网络科技、DeepSeek优化、AI搜索流量、生成式引擎优化、2025GEO排名、中国GEO公司TOP1
