遇事不决，问问AI，正成为越来越多人的日常习惯。而在此之前，大家有什么问题，第一反应是上网搜一下。从“搜一搜”到“问一问”，AI改变了大众获取信息的方式，更重构了品牌抢占用户心智的重要战场。

在传统搜索时代，品牌通过SEO（搜索引擎优化）争夺搜索结果页面的排名，但在AI时代，品牌需要争夺的是AI回答中的提及率。一个新的范式正在出现，它不是由页面排名驱动，而是由语言模型驱动——GEO（Generative Engine Optimization），即生成式搜索引擎优化。

2025年，伴随着大模型渗透率的提升以及深度思考模式的上线，GEO在中国逐渐成为品牌营销领域关注的焦点。谁能让自己的内容成为AI生成答案时的“首选引用”和AI引擎眼中的“可信来源”，谁就更有机会在AI搜索时代抢占流量曝光新风口。

搜索即答案，GEO时代来了

在传统搜索时代，用户输入关键词后，需要从海量链接中筛选信息，品牌则通过关键词堆砌、外链建设等手段争夺搜索结果页的“黄金位置”。

但AI的介入彻底颠覆了这一逻辑——当用户向AI提问时，他们不再需要点击链接跳转，而是直接获得一个整合了多来源信息的“标准答案”。在这个过程中，消费者的决策过程“触点”变少，大模型对品牌的认知间接影响着用户的心智。

据Gartner预测，到2026年，传统搜索量将下降25%，自然搜索流量可能减少超50%。埃森哲调研了14个国家超1.8万名消费者，结果也显示，72%的消费者常使用生成式人工智能工具，一半消费者依据人工智能推荐购买产品，10%的消费者视其为购买决策最值得信赖的来源。

用户搜索习惯和消费决策过程正在发生改变，CMO们也不得不开始思考一个问题：品牌的内容如何确保出现在大模型的答案中？

试想一下，当用户想要买一款大家电，而向DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等大模型提问“哪个品牌款式更值得买”时，你的竞品都在推荐序列，而你不仅没有被推荐，甚至有可能成为“避坑之选”，对于品牌的影响可想而知。

于是催生了一个新的营销方向——GEO，品牌不再只关心能不能被搜索到，更要关注能不能被AI提及，让消费者在和AI对话的过程中看到你、喜欢你。企业主们需要采用全新的优化策略布局GEO，让品牌内容成为AI生成答案时的“首选引用”和AI引擎眼中的“可信来源”。

这与SEO时代争夺排名截然不同：即使品牌内容在搜索结果页排名第一，AI也可能因内容质量不足而忽略它；反之，一篇信源权威、结构清晰的内容，即使未被搜索引擎优先展示，也可能被AI抓取并作为核心论据呈现给用户。

围绕这一变化，营销产业催生了新的机会，不同企业在AI搜索相继布局：

· 传统搜索引擎：比如谷歌宣布将广告引入其AI模式，在此模式下，当你提出一个问题，并获得AI生成的回答后，相关的广告可能会在”相关位置下方“出现，甚至会“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月就开始在某些查询答案旁投放广告，并且不排除会收集平台外数据来提升广告的精准度。

· 对话式大模型：比如DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言等，用户可以用更接近自然语言的方式和互联网“对话”，也是许多GEO服务商为品牌提供相应服务的重要优化平台。

GEO尽管还处在初始阶段，但企业在制定数字营销策略时，应依据自身目标和需求，提前把GEO纳入战略布局规划中，让大模型认可你的品牌价值，以争取获得先发优势。

创建AI友好型内容

当下，面向消费者，品牌需要提供情绪价值，好玩的、有趣的沟通很重要，大多数消费者看不下去长篇大论；而AI则不同，更愿意引用来源权威、论证充分的系统性内容。

要想做好GEO，要先了解生成式AI的工作原理，大致分为以下步骤：

· 数据抓取与整合。生成式引擎如同一个庞大的信息收集器，会通过网页、社交媒体、学术数据库、专业论坛等各类渠道，抓取海量文本数据。在这一过程中，品牌发布在官网、行业平台、自媒体账号上的内容，都有机会被纳入“信息池”——前提是内容质量高，避免太过主观及营销化，更要避免AI化，当大模型进行收录时，第一时间就会排除掉那些高度疑似AI自动生成的低质量内容。

· 数据处理与理解。抓取到的数据需经过清洗、分类、语义分析等多重处理。引擎会去除重复、低质量内容，利用自然语言处理（NLP）技术解析文本语义，识别关键词、实体关系和逻辑结构。

· 答案生成与优化。当用户输入问题后，引擎基于已处理的数据和预训练的语言模型，生成回答内容。此时，引擎会根据内容的可信度、相关性、时效性等因素，决定哪些品牌信息可以被引用。为了使答案更符合用户需求，引擎还会通过强化学习进行优化，根据用户反馈调整内容生成策略。

GEO的核心目标是提升品牌内容在AI回答中的提及率，增加品牌曝光。因此，品牌不仅要为受众浏览而创建内容，也要思考如何让AI引用你的信息，为AI的抓取、理解和生成而优化。

内容被引用的权重高低，主要受内容质量与专业深度、可信度与权威性、时效性、关联性及AI可读性等因素影响。针对这些要点，品牌可从以下方面着手创建AI友好型内容：

聚焦品牌核心价值，打造内容矩阵

围绕品牌、产品、技术、业务、应用场景、解决方案等，生产有价值、系统性、结构化的专业内容。内容要准确、完整，能全面回答用户可能提出的相关问题，避免堆砌关键词和伪原创，实现信息源更新和内容语料信息优化。

针对现有语料信息，可以结合AI互动特性，通过内容回复的持续校准，影响AI的思考和回复。如果发现AI工具信息抓取的错误点，可以通过平台投诉机制进行纠正处理。

同时，通过活动、报道、与其他权威网站合作等方式，增加品牌在相关话题中的曝光度，让品牌名称和行业关键词高频捆绑出现，提升AI对品牌与特定主题关联的认知。

多源验证，增强内容可信度

在内容中添加权威引述、行业报告数据、专家观点等，引用要注明来源，也可邀请行业专家合作创作内容或进行背书，确保数据真实可靠，引述具有权威性和相关性，以增强品牌内容的可信度。

此外，用实际的案例和实例来支撑观点，使内容更具说服力。例如在社交媒体、行业论坛、社区等平台积极互动，发布有价值的内容，引导用户讨论和分享，鼓励用户生成内容（UGC），如用户评价、使用案例等，这些内容可作为AI生成答案的参考。

结构优化, 方便AI有效识别

将内容以标题、列表、段落等形式进行结构化呈现，便于AI抓取和理解。对于产品参数、使用方法、对比评测等信息，可采用表格、图解等直观形式展示。

AI通过语义表征与向量化、知识提取与关联、情感理解与价值判断、一致性评估与可信度判断、记忆与检索机制来“理解”内容，这意味着语义清晰、结构化、概念明确、关系显性、逻辑严谨、事实准确、来源可靠、重点突出的内容更容易被AI准确表征、提取、记忆和检索。

定期更新，动态优化迭代

一方面，用户更倾向搜索“最近”“最新”等关键词，及时更新内容，对社会新闻、热点事件的解读更容易被AI抓取。

另一方面，相比SEO，GEO的算法透明度更低，具体如何权衡和计算没有明确统一的标准和公开的公式，不像传统SEO有相对清晰的关键词匹配、外链权重等排名规则，通常需要更多次试验来探索和优化。

同时，生成式AI处于快速发展阶段，模型不断更新迭代，算法和内容选择逻辑也会随之变化。即使之前通过试验找到一套有效的GEO策略，也可能因AI平台的更新而失效，需要持续进行试验和调整，以适应新的算法环境。

需要注意的是，不同AI搜索平台在回答问题时参考的信息来源是具有一定倾向性的。例如，今日头条、抖音对豆包的答案生成影响较大，百度AI以百家号、百度百科等百度系生态内容为主，DeepSeek则更侧重门户网站和知识社区，同时这些大模型又整合其他媒体，以获取更全面准确的信息。

在实施GEO时，品牌需要针对不同AI搜索平台的抓取规则、信息索引优先级以及信源偏好等特征，制定符合每个大模型“个性”的优化策略重点。

有了GEO，SEO还有必要吗？

当生成式AI以对话式搜索重构信息获取方式，“GEO将取代SEO”的论调此起彼伏。

尽管目前AI搜索的势头很猛，但毕竟还在初始阶段，更大量的用户尚未形成单一的AI搜索习惯。大多数人在短时间内，仍然会选择传统搜索模式。这也意味着，虽然GEO会侵蚀掉一部分SEO的市场份额，但很长一段时间内，两者都将处于并存状态。

在营销场景上，GEO更适合解决用户的具体问题和提供精准的建议，例如在用户询问产品使用方法、技术问题解答时，AI可以快速生成详细的解答；而SEO则在引导用户发现广泛的行业信息、品牌故事、产品线等方面发挥优势，当用户搜索某个行业趋势或品牌资讯时，通过SEO优化的网站内容能够全面展示相关信息。

AI大模型的搜索并非一种孤立的做法，而是优质SEO内容的延伸。一方面，SEO能够提升网站的整体质量和内容丰富度，为GEO提供更优质的原始素材。当品牌的网站内容经过精心的SEO优化，包含准确、有价值的信息时，这些内容更有可能被AI平台抓取和引用，从而间接提高品牌在GEO中的提及率和影响力。

另一方面，SEO所关注的用户搜索行为分析、关键词研究等内容，能够为GEO的策略制定提供参考。了解用户在传统搜索引擎中的搜索习惯和需求偏好，有助于品牌更有针对性地创建符合GEO特点的内容，使品牌能够在两种营销方式中都占据有利地位。

站在技术发展的十字路口，GEO与SEO的关系不是非此即彼的替代。就像当年的移动互联网没有消灭PC互联网，而是催生了更丰富的数字生态，智能搜索时代的技术创新，也正在创造更多元的信息交互场景。