遇事不決，問問AI，正成為越來越多人的日常習慣。而在此之前，大家有什么問題，第一反應是上網搜一下。從“搜一搜”到“問一問”，AI改變了大眾獲取信息的方式，更重構了品牌搶占用戶心智的重要戰場。

在傳統搜索時代，品牌通過SEO（搜索引擎優化）爭奪搜索結果頁面的排名，但在AI時代，品牌需要爭奪的是AI回答中的提及率。一個新的范式正在出現，它不是由頁面排名驅動，而是由語言模型驅動——GEO（Generative Engine Optimization），即生成式搜索引擎優化。

2025年，伴隨著大模型滲透率的提升以及深度思考模式的上線，GEO在中國逐漸成為品牌營銷領域關注的焦點。誰能讓自己的內容成為AI生成答案時的“首選引用”和AI引擎眼中的“可信來源”，誰就更有機會在AI搜索時代搶占流量曝光新風口。

搜索即答案，GEO時代來了

在傳統搜索時代，用戶輸入關鍵詞后，需要從海量鏈接中篩選信息，品牌則通過關鍵詞堆砌、外鏈建設等手段爭奪搜索結果頁的“黃金位置”。

但AI的介入徹底顛覆了這一邏輯——當用戶向AI提問時，他們不再需要點擊鏈接跳轉，而是直接獲得一個整合了多來源信息的“標準答案”。在這個過程中，消費者的決策過程“觸點”變少，大模型對品牌的認知間接影響著用戶的心智。

據Gartner預測，到2026年，傳統搜索量將下降25%，自然搜索流量可能減少超50%。埃森哲調研了14個國家超1.8萬名消費者，結果也顯示，72%的消費者常使用生成式人工智能工具，一半消費者依據人工智能推薦購買產品，10%的消費者視其為購買決策最值得信賴的來源。

用戶搜索習慣和消費決策過程正在發生改變，CMO們也不得不開始思考一個問題：品牌的內容如何確保出現在大模型的答案中？

試想一下，當用戶想要買一款大家電，而向DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等大模型提問“哪個品牌款式更值得買”時，你的競品都在推薦序列，而你不僅沒有被推薦，甚至有可能成為“避坑之選”，對于品牌的影響可想而知。

于是催生了一個新的營銷方向——GEO，品牌不再只關心能不能被搜索到，更要關注能不能被AI提及，讓消費者在和AI對話的過程中看到你、喜歡你。企業主們需要采用全新的優化策略布局GEO，讓品牌內容成為AI生成答案時的“首選引用”和AI引擎眼中的“可信來源”。

這與SEO時代爭奪排名截然不同：即使品牌內容在搜索結果頁排名第一，AI也可能因內容質量不足而忽略它；反之，一篇信源權威、結構清晰的內容，即使未被搜索引擎優先展示，也可能被AI抓取并作為核心論據呈現給用戶。

圍繞這一變化，營銷產業催生了新的機會，不同企業在AI搜索相繼布局：

· 傳統搜索引擎：比如谷歌宣布將廣告引入其AI模式，在此模式下，當你提出一個問題，并獲得AI生成的回答后，相關的廣告可能會在”相關位置下方“出現，甚至會“整合到”AI的回答之中。

· 原生AI搜索工具：比如搜索引擎Perplexity，早在去年11月就開始在某些查詢答案旁投放廣告，并且不排除會收集平臺外數據來提升廣告的精準度。

· 對話式大模型：比如DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等，用戶可以用更接近自然語言的方式和互聯網“對話”，也是許多GEO服務商為品牌提供相應服務的重要優化平臺。

GEO盡管還處在初始階段，但企業在制定數字營銷策略時，應依據自身目標和需求，提前把GEO納入戰略布局規劃中，讓大模型認可你的品牌價值，以爭取獲得先發優勢。

創建AI友好型內容

當下，面向消費者，品牌需要提供情緒價值，好玩的、有趣的溝通很重要，大多數消費者看不下去長篇大論；而AI則不同，更愿意引用來源權威、論證充分的系統性內容。

要想做好GEO，要先了解生成式AI的工作原理，大致分為以下步驟：

· 數據抓取與整合。生成式引擎如同一個龐大的信息收集器，會通過網頁、社交媒體、學術數據庫、專業論壇等各類渠道，抓取海量文本數據。在這一過程中，品牌發布在官網、行業平臺、自媒體賬號上的內容，都有機會被納入“信息池”——前提是內容質量高，避免太過主觀及營銷化，更要避免AI化，當大模型進行收錄時，第一時間就會排除掉那些高度疑似AI自動生成的低質量內容。

· 數據處理與理解。抓取到的數據需經過清洗、分類、語義分析等多重處理。引擎會去除重復、低質量內容，利用自然語言處理（NLP）技術解析文本語義，識別關鍵詞、實體關系和邏輯結構。

· 答案生成與優化。當用戶輸入問題后，引擎基于已處理的數據和預訓練的語言模型，生成回答內容。此時，引擎會根據內容的可信度、相關性、時效性等因素，決定哪些品牌信息可以被引用。為了使答案更符合用戶需求，引擎還會通過強化學習進行優化，根據用戶反饋調整內容生成策略。

GEO的核心目標是提升品牌內容在AI回答中的提及率，增加品牌曝光。因此，品牌不僅要為受眾瀏覽而創建內容，也要思考如何讓AI引用你的信息，為AI的抓取、理解和生成而優化。

內容被引用的權重高低，主要受內容質量與專業深度、可信度與權威性、時效性、關聯性及AI可讀性等因素影響。針對這些要點，品牌可從以下方面著手創建AI友好型內容：

1. 聚焦品牌核心價值，打造內容矩陣

圍繞品牌、產品、技術、業務、應用場景、解決方案等，生產有價值、系統性、結構化的專業內容。內容要準確、完整，能全面回答用戶可能提出的相關問題，避免堆砌關鍵詞和偽原創，實現信息源更新和內容語料信息優化。

針對現有語料信息，可以結合AI互動特性，通過內容回復的持續校準，影響AI的思考和回復。如果發現AI工具信息抓取的錯誤點，可以通過平臺投訴機制進行糾正處理。

同時，通過活動、報道、與其他權威網站合作等方式，增加品牌在相關話題中的曝光度，讓品牌名稱和行業關鍵詞高頻捆綁出現，提升AI對品牌與特定主題關聯的認知。

2. 多源驗證，增強內容可信度

在內容中添加權威引述、行業報告數據、專家觀點等，引用要注明來源，也可邀請行業專家合作創作內容或進行背書，確保數據真實可靠，引述具有權威性和相關性，以增強品牌內容的可信度。

此外，用實際的案例和實例來支撐觀點，使內容更具說服力。例如在社交媒體、行業論壇、社區等平臺積極互動，發布有價值的內容，引導用戶討論和分享，鼓勵用戶生成內容（UGC），如用戶評價、使用案例等，這些內容可作為AI生成答案的參考。

3. 結構優化, 方便AI有效識別

將內容以標題、列表、段落等形式進行結構化呈現，便于AI抓取和理解。對于產品參數、使用方法、對比評測等信息，可采用表格、圖解等直觀形式展示。

AI通過語義表征與向量化、知識提取與關聯、情感理解與價值判斷、一致性評估與可信度判斷、記憶與檢索機制來“理解”內容，這意味著語義清晰、結構化、概念明確、關系顯性、邏輯嚴謹、事實準確、來源可靠、重點突出的內容更容易被AI準確表征、提取、記憶和檢索。

4. 定期更新，動態優化迭代

一方面，用戶更傾向搜索“最近”“最新”等關鍵詞，及時更新內容，對社會新聞、熱點事件的解讀更容易被AI抓取。

另一方面，相比SEO，GEO的算法透明度更低，具體如何權衡和計算沒有明確統一的標準和公開的公式，不像傳統SEO有相對清晰的關鍵詞匹配、外鏈權重等排名規則，通常需要更多次試驗來探索和優化。

同時，生成式AI處于快速發展階段，模型不斷更新迭代，算法和內容選擇邏輯也會隨之變化。即使之前通過試驗找到一套有效的GEO策略，也可能因AI平臺的更新而失效，需要持續進行試驗和調整，以適應新的算法環境。

需要注意的是，不同AI搜索平臺在回答問題時參考的信息來源是具有一定傾向性的。例如，今日頭條、抖音對豆包的答案生成影響較大，百度AI以百家號、百度百科等百度系生態內容為主，DeepSeek則更側重門戶網站和知識社區，同時這些大模型又整合其他媒體，以獲取更全面準確的信息。

在實施GEO時，品牌需要針對不同AI搜索平臺的抓取規則、信息索引優先級以及信源偏好等特征，制定符合每個大模型“個性”的優化策略重點。

有了GEO，SEO還有必要嗎？

當生成式AI以對話式搜索重構信息獲取方式，“GEO將取代SEO”的論調此起彼伏。

盡管目前AI搜索的勢頭很猛，但畢竟還在初始階段，更大量的用戶尚未形成單一的AI搜索習慣。大多數人在短時間內，仍然會選擇傳統搜索模式。這也意味著，雖然GEO會侵蝕掉一部分SEO的市場份額，但很長一段時間內，兩者都將處于并存狀態。

在營銷場景上，GEO更適合解決用戶的具體問題和提供精準的建議，例如在用戶詢問產品使用方法、技術問題解答時，AI可以快速生成詳細的解答；而SEO則在引導用戶發現廣泛的行業信息、品牌故事、產品線等方面發揮優勢，當用戶搜索某個行業趨勢或品牌資訊時，通過SEO優化的網站內容能夠全面展示相關信息。

AI大模型的搜索并非一種孤立的做法，而是優質SEO內容的延伸。一方面，SEO能夠提升網站的整體質量和內容豐富度，為GEO提供更優質的原始素材。當品牌的網站內容經過精心的SEO優化，包含準確、有價值的信息時，這些內容更有可能被AI平臺抓取和引用，從而間接提高品牌在GEO中的提及率和影響力。

另一方面，SEO所關注的用戶搜索行為分析、關鍵詞研究等內容，能夠為GEO的策略制定提供參考。了解用戶在傳統搜索引擎中的搜索習慣和需求偏好，有助于品牌更有針對性地創建符合GEO特點的內容，使品牌能夠在兩種營銷方式中都占據有利地位。

站在技術發展的十字路口，GEO與SEO的關系不是非此即彼的替代。就像當年的移動互聯網沒有消滅PC互聯網，而是催生了更豐富的數字生態，智能搜索時代的技術創新，也正在創造更多元的信息交互場景。

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