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。这种现象背后，是一种正在升温的新型营销方式——GEO（GenerativeEngineOptimization），即生成式AI搜索引擎优化。与传统的SEO（SearchEngineOptimization，搜索引擎优化）争夺网页排名不同，GEO的目标是让企业的品牌名称、产品或服务在AI生成的答案中被优先提及、精准推荐。举个例子，当你询问“哪款冰箱保鲜效果好，适合有小孩的家庭”时，AI可能会回答：“XX品牌采用真空保鲜技术，能将蔬果保鲜期延长至7天，非常适合注重健康的家庭。”这类结果，往往就与GEO有关。随着AI搜索逐渐普及，GEO概念也在资本市场快速升温。近期，引力传媒、浙文互联等概念股接连走出连板行情，利欧股份、易点天下则因短期涨幅较大，已触发停牌核查。但与二级市场的热闹相比，GEO在产业层面的价值仍存分歧。GEO这一概念在2024年6月才在学术论文中被正式提出，有人认为其带来的商业增量可观，也有人质疑其实际效果并不稳定，甚至认为部分市场宣传带有“割韭菜”的嫌疑。火爆的GEO：有人获得客户，有人白花钱多位从业者认为，尽管目前AI搜索的市场份额仍低于传统搜索，但AI搜索取代传统搜索是大势所趋。多家第三方机构的数据显示，AI搜索的占比出现翻倍式增长，用户获取信息方式的根本性转变，推动着越来越多品牌方将注意力从传统的SEO转向GEO，以应对新的营销环境。尽管GEO与传统的SEO终极目标一致，都是为了提升品牌的可见性，但两者的原理有本质区别。在实际应用中，品牌方对GEO的评价却呈现明显分歧。一部分品牌方认可其价值。一位品牌方表示，她是在2025年中开始尝试GEO优化，主要是提升自家品牌在Gemini、ChatGPT中的出现频率。实践半年后，她能明显观察到品牌相关搜索量的增长，随之而来的客户咨询量也有所提升。但也有一部分品牌方反馈GEO效果有限。一家新锐护理品牌为了推广自家新品，投入几万元做了三个月GEO优化，但实际效果远没有达到预期。可见，虽然GEO的热度已经起来了，但实际效果，在当下仍充满变数。想做好GEO，既要懂AI，也要懂行业在不少人看来，GEO最令人困惑的一点在于，它看起来像是在“干扰”搜索结果，但既没有竞价排名，也无法直接操控算法，那品牌信息究竟是如何进入AI答案中的？简单来说，GEO实际上是在为AI提供更容易理解，也更值得信任的信息。能否被AI被选中，取决于是否“说对了话”，以及说话的人是否“足够专业”。以教培行业为例，一些GEO服务商的常见操作可拆解为以下三步：第一步，找对问题。通过AI搜索“小学生家长选英语培训机构最关心的问题什么”，归纳出高频关注点，比如重视口语；第二步，写对内容。针对上述问题撰写对应的答案，比如每节课保证有XX分钟的口语训练；第三步，发对地方。将优化后的内容，发布到家长常浏览的社交平台或者教育论坛上。在“写内容”这一步，不少服务商也总结出一套符合AI偏好的表达方式：首先说结论，再拆解逻辑（3–5个关键点），随后给出依据（内容不必长，但必须“有据可查”），最后附上一句可被引用的总结，将全段内容浓缩为便于抓取的一句话。但仅靠内容模板还不够，还需要同步采取技术手段。GEO优化工作遵循三步：诊断分析、策略规划与实施优化。梳理那些最关键、最高频的用户搜索提示词，并测量现有的内容引用率，从而明确优化的起点。将产品、服务、评论等关键信息组织成AI易于抓取和理解的格式。这是构建GEO技术地基的核心，确保网站能被AI顺利“看见”并准确“理解”，好比开店营业，首先要让大门敞开、通道顺畅。而在实施优化时，那些经过长期实践积累的行业知识库与渠道布局能力，同样是决定GEO效果的关键，这也解释了为何有些品牌只能在AI搜索中短暂闪现，而有些品牌却能获得更稳定、更靠前的推荐位置。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。商业化难点：很难证明“到底有多大用”正因为缺乏可统一衡量的效果标准，GEO在商业化过程中最棘手的一环，就是“如何证明自己有用”。目前各家的服务报价差异明显，从几千元到数十万不等，主要受目标关键词的优化难度、所需优化的词条数量、所采用的策略深度以及相关技术实现要求等因素综合影响。在实际操作中，多数服务商进行优化并交付结果时，通常会向ChatGPT等AI搜索工具提交一系列预设问题（Prompt），并统计回复中品牌被提及的次数作为主要的效果证明。但不同AI搜索工具的算法和结果呈现方式差异较大，品牌难以准确衡量优化效果。比如，服务商设计的具体提问（Prompt）其内容、角度和范围可能经过特殊设计，以便更容易触发包含品牌名的答案。这种“定制化提问”能在多大程度上反映真实用户的自然提问习惯，是存疑的。AI回答的“非幂等性”（即同一问题多次查询可能得到不同结果）和“记忆效应”（个性化历史记录可能影响输出结果），更是增加了效果评估的复杂性。同时，GEO服务商也困于因果关系证明。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。这意味着，即便品牌信息被AI频繁推荐，最终也促成了购买行为，由于缺乏明确的点击与跳转，品牌方也难以确认该次转化是由AI搜索的推荐带来。一方面，GEO服务商会持续研究大模型算法偏好与高权重渠道。另一方面，大模型规则的调整更多意味着优化策略需要动态适配，比如微调内容结构或分发渠道，“只要基于扎实的内容价值和结构优化（量变积累），其核心价值（质变）依然存在，调整通常是在既有基础上的校准而非推倒重来。GEO并非万能，不挑规模但挑行业除了前述效果评估难以衡量之外，GEO的另一项限制，体现在它和企业类型的“适配”上。多位从业者认为，不同规模的公司都适合做GEO，但方式不同。小公司做GEO的关键并非盲目争夺热门大词，而是要精准定位与自身产品紧密相关的细分场景。比如利用“价格更低”、“适合入门”等自身优势切入点，在特定问题中成为AI的首选答案，这比在宽泛领域与巨头竞争要有效得多。而对于业务线复杂、覆盖区域广泛的大型企业，从业者一致认为应通过长期积累，而不是追求短期曝光。值得注意的是，虽然GEO适配不同规模的公司，但它并非适用于所有行业。综合多位从业者的经验判断，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。作为一个仍处于早期阶段的新兴领域，GEO也不可避免地伴随着多重不确定性。当前较为突出的问题之一，是所谓的“AI投毒（低质内容污染）”现象。