文｜曉靜

“我們做了這么多品牌相關(guān)的內(nèi)容，怎么才能在大模型的回答中被展示出來？”

近期，這個(gè)問題成為很多企業(yè)老板給營(yíng)銷部門定下的KPI，也就是“怎么做GEO”。

十多年前，老板們?cè)铌P(guān)心的是“怎么做SEO”。這個(gè)微妙的變化，折射出一個(gè)現(xiàn)象：搜索引擎的“權(quán)力中心”正逐步從傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)索引向生成式AI模型遷移。

Similarweb顯示，2025年7月chatgpt.com的月訪問量約57億、環(huán)比增加6%，全球網(wǎng)站排名升至第5。OpenAI于8月7日在官方博客披露“近7億人每周使用ChatGPT”；日均處理超25億條prompts。

AI搜索新秀Perplexity的使用數(shù)據(jù)也在加速攀升，PerplexityCEO6月5日稱其5月查詢量7.8億、月增速20%+，7月24日，F(xiàn)ortune進(jìn)一步報(bào)道稱，Perplexity已“接近10億次/月查詢”。

與此同時(shí)，傳統(tǒng)搜索對(duì)網(wǎng)站的輸送流量繼續(xù)斷崖式下滑：Authoritas的研究指出，當(dāng)Google結(jié)果頁(yè)出現(xiàn)AIOverview時(shí)，新聞?wù)镜狞c(diǎn)擊量最高可被稀釋79%；GrowthSRC對(duì)20萬關(guān)鍵詞的監(jiān)測(cè)也顯示，Google首位自然結(jié)果的平均CTR（點(diǎn)擊率）同比再降32%。

這些數(shù)據(jù)變化的背后，是用戶習(xí)慣的轉(zhuǎn)變：從“搜索-篩選-點(diǎn)擊集合頁(yè)面”的傳統(tǒng)路徑，變成了“提問-獲得答案”的直接對(duì)話。

這意味著，企業(yè)的營(yíng)銷策略也從“如何讓用戶找到我們"轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭绾巫孉I記住我們并主動(dòng)推薦我們"。

生成式AI搜索正在顛覆品牌獲取流量的舊秩序，但關(guān)鍵不只在技術(shù)適配，更在于徹底更新營(yíng)銷思維；執(zhí)行看似簡(jiǎn)單，卻暗藏高昂的試錯(cuò)成本。

為厘清機(jī)遇與陷阱，我們向GEO的企業(yè)負(fù)責(zé)人、AI搜索引擎技術(shù)提供方等業(yè)內(nèi)人士，深入了解了這場(chǎng)變革中的機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)，并試圖通過這篇文章，進(jìn)行系統(tǒng)化解讀呈現(xiàn)。

核心

GEO優(yōu)化和SEO優(yōu)化的邏輯是否一致？

企業(yè)砸錢買GEO服務(wù)，真的有效果嗎？

模型公司和平臺(tái)方會(huì)像曾經(jīng)默許SEO產(chǎn)業(yè)一樣，為GEO開綠燈嗎？

市場(chǎng)上涌現(xiàn)的GEO服務(wù)機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，收費(fèi)是否合理？

PART.01

GEO并不是下一個(gè)SEO

傳統(tǒng)搜索引擎和AI搜索引擎在工作原理和用戶體驗(yàn)上存在本質(zhì)性差異，這種差異決定了SEO和GEO是兩套完全不同的游戲規(guī)則。

前者有章可循，后者則變數(shù)無窮。

傳統(tǒng)搜索引擎（Google、Bing等）像一盤棋，棋盤、棋子和走法都寫在《規(guī)則手冊(cè)》里。它們依賴關(guān)鍵詞匹配和PageRank等可公開研究的算法，把網(wǎng)頁(yè)按相關(guān)度、權(quán)威性、外鏈與用戶體驗(yàn)等因素加權(quán)排序，再交給用戶自行點(diǎn)擊瀏覽。

SEO之所以能發(fā)展成數(shù)百億美元的產(chǎn)業(yè)，正因這套規(guī)則雖復(fù)雜卻足夠透明：只要了解算法偏好、優(yōu)化內(nèi)容與鏈接結(jié)構(gòu)，就能可預(yù)測(cè)地影響排名。

AI搜索的世界則更像與一位才思跳躍的學(xué)者對(duì)談，問題拋出后，系統(tǒng)直接生成答案或摘要，而不是列出一串鏈接。

它的判斷基于大模型的語(yǔ)義理解與RAG流程，決策路徑深埋于黑盒中，外界難以復(fù)盤——哪條證據(jù)被引用、哪條被忽略，很少遵循既定軌跡。這種“知識(shí)生成”范式讓GEO（Generative?EngineOptimization）的可控性驟降。

圖：AI搜索和傳統(tǒng)搜索工作原理的不同

圖：影響內(nèi)容可見性的九種因素

但這項(xiàng)研究有一個(gè)重要的反轉(zhuǎn)：傳統(tǒng)SEO中屢試不爽的關(guān)鍵詞堆砌（KeywordStuffing）策略，在GEO中不僅無效，甚至可能適得其反。

研究數(shù)據(jù)顯示，過度的關(guān)鍵詞堆砌會(huì)顯著降低內(nèi)容被AI引用的概率，這進(jìn)一步證明了GEO與SEO在底層邏輯上的根本性差異。

總結(jié)來看，SEO和GEO最根本性的不同在于實(shí)現(xiàn)“權(quán)威”和“可信”的路徑。

從“鏈接為王”到“引用為王”：SEO的核心是反向鏈接（Backlinks）。一個(gè)網(wǎng)站被越多高權(quán)重網(wǎng)站鏈接，其權(quán)威性越高。但在GEO中，AI更看重“引用”（Citation）和“出處”（Provenance）。

因此，在維基百科、百度百科等知識(shí)庫(kù)中擁有清晰、準(zhǔn)確、全面的詞條相當(dāng)于為AI提供一份關(guān)于你品牌的、機(jī)器可讀的“簡(jiǎn)歷”，比關(guān)鍵詞堆砌更重要。

因此，最終的結(jié)論是，沿著SEO的經(jīng)驗(yàn)，找不到GEO的新大陸。

PART.02

企業(yè)花錢做GEO，效果能保證嗎？

AI搜索的不確定性催生了新需求：越來越多企業(yè)擔(dān)心在AI搜索里“被消失”，紛紛尋找GEO服務(wù)商來幫助提升品牌可見度，市場(chǎng)隨之涌現(xiàn)三類玩家——從傳統(tǒng)SEO轉(zhuǎn)型的老牌公司、把內(nèi)容營(yíng)銷延伸至GEO的機(jī)構(gòu)，以及一開始就專攻AI搜索的新創(chuàng)團(tuán)隊(duì)。

全球范圍內(nèi)領(lǐng)域會(huì)更加細(xì)分。在監(jiān)測(cè)與分析工具領(lǐng)域，BrightEdge推出了GenerativeParser，專門監(jiān)測(cè)品牌在AI搜索結(jié)果中的表現(xiàn)，還能夠追蹤品牌在ChatGPT、Bard等平臺(tái)中的提及頻率和情感傾向。

Conductor開發(fā)了AIContentOptimization平臺(tái)，專門幫助企業(yè)優(yōu)化內(nèi)容以提高在AI搜索中的可見性。

那么，GEO服務(wù)一般都有哪些做法？騰訊科技近期與兩家國(guó)內(nèi)GEO公司負(fù)責(zé)人進(jìn)行了深入溝通，歸納出以下關(guān)鍵做法：

01

知識(shí)圖譜構(gòu)建

幫助企業(yè)梳理核心信息，建立品牌、產(chǎn)品、創(chuàng)始人等的實(shí)體關(guān)系，并提交到各類知識(shí)庫(kù)平臺(tái)。

02

權(quán)威內(nèi)容合作

利用媒體或?qū)W術(shù)資源，幫助品牌內(nèi)容出現(xiàn)在高權(quán)重網(wǎng)站或出版物上，以獲得AI的“引用”。

03

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)部署

在企業(yè)官網(wǎng)上部署AI可讀的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，讓AI能更精準(zhǔn)地抓取和理解信息。

04

內(nèi)容優(yōu)化與生成

利用AI工具，圍繞特定主題生成大量語(yǔ)義豐富的內(nèi)容，以期在AI的知識(shí)庫(kù)中占據(jù)一席之地。

05

多平臺(tái)覆蓋策略

同時(shí)優(yōu)化DeepSeek、Kimi、豆包、千問、元寶等多個(gè)主流AI平臺(tái)的收錄效果。

同時(shí)，騰訊科技注意到，不少公司還特地提出一套自己的“GEO方法論”，并增加自研的工具，比如提示詞策略工具、GEO內(nèi)容創(chuàng)建智能體，來強(qiáng)調(diào)自身GEO方法的科學(xué)性和獨(dú)特性，還有企業(yè)根據(jù)中國(guó)市場(chǎng)的特點(diǎn)，推出針對(duì)于小紅書、抖音等短視頻或社交屬性平臺(tái)的“用戶共鳴指數(shù)”。

但是，如果采用了以上方法，GEO真的能做到100%可控、可量化嗎？

對(duì)此，為AI提供搜索引擎技術(shù)的博查AI公司的CTO翁柔瑩對(duì)我們表示：

對(duì)應(yīng)的測(cè)評(píng)體系也已初步成型，例如監(jiān)測(cè)引用比例、模型收錄概率等指標(biāo)。但歸根結(jié)底，GEO依賴的大模型依然是黑盒系統(tǒng)——我們只能在數(shù)據(jù)層面把現(xiàn)象量化，而無法真正“控制”模型的內(nèi)部決策過程。

量化GEO成效的難點(diǎn)，很大程度上取決于模型與應(yīng)用本身的內(nèi)容偏好。以DeepSeek為例，它更青睞社區(qū)內(nèi)容；而豆包則天然傾向于優(yōu)先呈現(xiàn)自有生態(tài)內(nèi)的素材。由于各模型的“內(nèi)容口味”不同，統(tǒng)一的評(píng)估體系幾乎不存在。實(shí)際操作中，需要針對(duì)每個(gè)模型制定專門的測(cè)評(píng)維度和優(yōu)化策略，再根據(jù)模型反饋持續(xù)迭代。

這意味著GEO工作注定是多模型、多指標(biāo)并行的精細(xì)化過程，而無法用單一方法論“一招通吃”。

PART.03

GEO服務(wù)收費(fèi)混亂

從翁柔瑩的解答中可以看出，某些方式確實(shí)都有可能提高企業(yè)品牌被大模型引用的概率。

這也讓GEO服務(wù)有了合理的存在價(jià)值，但是如何定價(jià)、如何評(píng)估效果，現(xiàn)在還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)比SEO來看，根據(jù)Backlinko的行業(yè)研究顯示，2025年全球SEO的平均月費(fèi)落在1000–2500美元區(qū)間；若采用小時(shí)計(jì)費(fèi)，普遍在50–100美元/小時(shí)，頂尖機(jī)構(gòu)比自由職業(yè)者大約高出30%。進(jìn)一步拆分，美國(guó)、西歐的企業(yè)級(jí)SEO大多集中在3000–7500美元/月，復(fù)雜或高度競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)能飆升到2萬美元以上。

GEO（GenerativeEngineOptimization）定價(jià)邏輯偏向“能力階梯”，因此市面上幾乎只見高階月度包或一次性項(xiàng)目報(bào)價(jià)，很少按小時(shí)計(jì)費(fèi)。

CreativeClickMedia把GEO標(biāo)成“幾百到數(shù)千美元/月”，側(cè)重內(nèi)容打底與Schema標(biāo)注（簡(jiǎn)單理解為給網(wǎng)頁(yè)上的關(guān)鍵信息貼“標(biāo)簽”）；高級(jí)套餐再加AI語(yǔ)料投喂、監(jiān)測(cè)等功能；

Perrill明確寫出“起步價(jià)6000美元/月”，在此基礎(chǔ)上按行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)度與可監(jiān)測(cè)指標(biāo)階梯加價(jià)；

業(yè)內(nèi)咨詢機(jī)構(gòu)的公開報(bào)價(jià)普遍在3000–20000美元/月，并常與KPI（如ChatGPTTop-3引用率、Perplexitycitationrank）綁定階段獎(jiǎng)勵(lì)或扣罰——這類“部分按效果”模式，也是SEO歷史上少見的新嘗試；

另一老牌SEO工具商BrightEdge推出了“AICatalyst”，聲稱能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)GoogleAIOverview、ChatGPT引用占比，并按引用量、實(shí)體覆蓋度計(jì)費(fèi)；

WebFX把GEO打包進(jìn)原本的SEO價(jià)格體系，月費(fèi)梯度從3000到2萬美元不等，仍以頁(yè)面數(shù)量和關(guān)鍵詞數(shù)量核價(jià)。

經(jīng)過和多家國(guó)內(nèi)的GEO服務(wù)商溝通后發(fā)現(xiàn)，收費(fèi)模式普遍以月度服務(wù)費(fèi)或項(xiàng)目制為主，定價(jià)沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，需要按照不同企業(yè)的情況單獨(dú)報(bào)價(jià)。還有一些新的計(jì)費(fèi)模式，比如說按照語(yǔ)義范圍定價(jià)模型來定價(jià)。

對(duì)此，GEO服務(wù)商對(duì)騰訊科技的解釋是，每個(gè)核心提示詞都可以延展出多個(gè)相似提示詞，形成完整的語(yǔ)義覆蓋，每個(gè)項(xiàng)目的語(yǔ)義覆蓋難度不一樣，所以定價(jià)也會(huì)不同。

除了定價(jià)模式缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，效果驗(yàn)證是目前最大的難題。服務(wù)商多以“成功案例”或“特定問題下的AI回答截圖”作為證明，但這往往缺乏穩(wěn)定性和可復(fù)制性。由于AI的“黑盒”特性，沒人能保證在所有相關(guān)查詢中都穩(wěn)定地被引用。

為了提高對(duì)于優(yōu)化效果的可信度，甚至有服務(wù)商提出，“快速驗(yàn)證機(jī)制：承諾5天內(nèi)見效，否則退款”。

PART.04

平臺(tái)博弈GEO灰產(chǎn)

從用戶視角來看，SEO更像“雇一支外包運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)”；GEO則像“購(gòu)買AI-可見度黑盒里的一張入場(chǎng)券”，需要更高的前置投入去“買能力、買方法論”，也承擔(dān)指標(biāo)尚未標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)險(xiǎn)。

另外，市場(chǎng)上也充斥著不少低價(jià)、低質(zhì)的服務(wù)。這類服務(wù)通常的套路是，購(gòu)買一個(gè)“AI優(yōu)化套餐”，價(jià)格僅僅為幾十元，拿到一個(gè)文件包，用戶需要自己手動(dòng)發(fā)布1000多篇文章，這1000多篇文章還有可能是服務(wù)商用AI批量低成本生產(chǎn)出來的，結(jié)果完全無法追溯和評(píng)估。

與此同時(shí)，灰產(chǎn)也在滋長(zhǎng)。比如，在開發(fā)者社區(qū)里流傳著一組“影子prompt”腳本：把指令寫進(jìn)白字白底或HTML注釋，誘導(dǎo)LLM在回答時(shí)優(yōu)先引用目標(biāo)網(wǎng)址。這種“隱形注入”技術(shù)已被學(xué)術(shù)界證明可以繞過人類審核。

AI搜索平臺(tái)并未坐視GEO野蠻生長(zhǎng)。Google在2024年3月更新SpamPolicy，首次把“規(guī)模化AI生成內(nèi)容、無增值頁(yè)面”明確定義為垃圾內(nèi)容，可直接手動(dòng)處罰。

OpenAI也在今年春季把“自動(dòng)檢測(cè)與人工復(fù)核”寫進(jìn)UsagePolicies，針對(duì)可疑URL建立黑名單并下調(diào)權(quán)重。Perplexity的做法則是引入“Focus/ChooseSources”模式，讓用戶或系統(tǒng)可以限定可信源范圍；對(duì)發(fā)生版權(quán)糾紛的網(wǎng)站，平臺(tái)會(huì)在內(nèi)部權(quán)限層面降級(jí)引用。

但是千萬不能輕信“低價(jià)鋪量”的方法。翁柔瑩特別提示說：“鋪量的方法，可能會(huì)包含有重復(fù)關(guān)鍵詞的堆砌，這很容易導(dǎo)致你的賬號(hào)內(nèi)容被收錄的概率變低。另外，千萬不要去偽造數(shù)據(jù)。如果被大模型驗(yàn)證出數(shù)據(jù)是假的，這個(gè)機(jī)構(gòu)的一系列賬號(hào)可能都會(huì)被大模型拉黑。”

平臺(tái)的態(tài)度很明確，AI搜索的趨勢(shì)也非常清晰：正在從“抓可讀文本”邁向“抓可信事實(shí)”。可查證性、授權(quán)鏈路以及提示注入風(fēng)險(xiǎn)成了新的稽核指標(biāo)。

換言之，想靠“黑帽GEO”彎道超車的可能性越來越低。

PART.05

品牌方的GEO焦慮

在生成式AI全面滲透搜索和問答場(chǎng)景的當(dāng)下，最讓品牌方焦慮的其實(shí)并不是算法多難懂，而是“我說的話AI是否能聽得懂”。化解這種焦慮的第一步，是把自有平臺(tái)打造成機(jī)器可讀的“單一事實(shí)來源”。

具體來說，官網(wǎng)應(yīng)系統(tǒng)部署Schema.org標(biāo)記（網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽）；內(nèi)部白皮書、案例研究則要寫成帶數(shù)字的結(jié)論句，并注明權(quán)威出處。生成式模型最偏愛這種既有數(shù)據(jù)又有論證的段落形態(tài)——它們天然樂于引用可驗(yàn)證的事實(shí)，而非堆疊關(guān)鍵詞的廣告語(yǔ)。

有了“可讀”資產(chǎn)，接下來是“可見”。企業(yè)最好圍繞二三十個(gè)核心業(yè)務(wù)問題，按月在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平臺(tái)主動(dòng)檢索，記錄品牌在答案中出現(xiàn)的次數(shù)與位置。業(yè)內(nèi)把這種指標(biāo)稱為CitationRank或Position-AdjustedWordCount——它比傳統(tǒng)藍(lán)色鏈接排名更能反映AI語(yǔ)境里的曝光度。

如果缺乏技術(shù)棧，可以采購(gòu)BrightEdge、FlowAgency之類SaaS工具，但務(wù)必在合同里寫清“數(shù)據(jù)可復(fù)現(xiàn)”條款，避免被一張好看的截圖糊弄。

正如前文提到，很多服務(wù)商會(huì)兜售“隱形注入”“72小時(shí)收錄”等捷徑：把prompt寫進(jìn)隱藏文字里誘導(dǎo)模型引用。這些黑帽手段短期或許生效，卻極易觸發(fā)平臺(tái)封禁，甚至帶來版權(quán)和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。與其試圖馴服一個(gè)黑盒，不如把錢花在真正獨(dú)特、可信、可驗(yàn)證的內(nèi)容上，讓AI主動(dòng)把你當(dāng)作引用樣本。畢竟，在生成式搜索的世界里，最稀缺的是可靠事實(shí)與清晰敘事，而不是又一套能夠被逆向的算法秘籍。

投入層面也需要冷靜，騰訊科技征詢了行業(yè)專家，以下幾條避坑建議可以考慮：

先問數(shù)據(jù)口徑

01

讓服務(wù)商展示自家監(jiān)測(cè)工具如何抓取ChatGPT/Perplexity的citationrank，是否可API復(fù)現(xiàn)，避免截圖“自嗨”。

SEO與GEO預(yù)算配比

02

SEO與GEO并非完全互斥。可用60%預(yù)算跑傳統(tǒng)SEO保底流量，用40%押注GEO爭(zhēng)取AI搜索紅利。

簽“效果附加”條款

03

要求GEO服務(wù)在指定周期內(nèi)提升品牌引用數(shù)或覆蓋模型數(shù)量，否則減免10–20%費(fèi)用；這樣既保護(hù)投入，也能倒逼服務(wù)商固化指標(biāo)體系。

警惕超低價(jià)

04

當(dāng)前GEO合理門檻往往不低于3000美元/月。低于此價(jià)多半是模板化prompt注入或簡(jiǎn)單內(nèi)容拼貼，極易被平臺(tái)治理而前功盡棄。

整體來說，因?yàn)榇竽Ｐ偷募夹g(shù)特點(diǎn)，GEO更應(yīng)該被看作貫穿產(chǎn)品、研發(fā)、市場(chǎng)的長(zhǎng)期工程，而非一次可外包的營(yíng)銷速成班——它關(guān)乎品牌如何在AI時(shí)代定義自己、表達(dá)自己，并最終成為未來語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)里的一個(gè)關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)。

參考資料

1、GenerativeEngineOptimization(GEO):WhattoKnowin2025（《生成式引擎優(yōu)化(GEO)：2025年須知》）RyanYoung.2024-12-12.WalkerSandsBlog

2、GEO:GenerativeEngineOptimization（《生成式引擎優(yōu)化》）PranjalAggarwal,VishvakMurahari,TanmayRajpurohit等.2024-08-24.GEO:GenerativeEngineOptimization-PrincetonUniversity