最近A股的AI应用板块，杀疯了。

易点天下、中文在线、天龙集团，连续涨停都不带喘气的。 

最夸张的是蓝色光标，在不到半个月时间里，股价翻了一倍不止，直接让老股民都怀疑人生。 

之所以涨这么凶，是因为这帮资金在炒一个东西：GEO（Generative Engine Optimization）。 

所谓的GEO，简单说就是就是：给 AI“洗脑”。 

以前做营销，是求着百度、谷歌收录你的网页，这叫SEO。 现在的 GEO，是求着 ChatGPT、Kimi、豆包在回答用户问题时，能顺嘴提一句你的品牌，最好还得说好话。 

这不仅仅是换个地方打广告，本质上是在争夺AI 时代的最终“解释权”。 

别以为这只是A 股韭菜们的自嗨。 大洋彼岸的聪明钱也早就动了。红杉资本、英伟达这些顶级猎手，早就闻到了血腥味，并在去年在GEO领域完成了下注。 

今天，硅基君就带大家盘一盘，这个让A 股涨疯了的GEO，到底是真机会，还是又一轮割韭菜的新镰刀。 

从“拼排名”，到“拼被AI引用”

如果说传统SEO 拼的是搜索排名，那么它的底层逻辑，是围绕“网页被点击”展开的竞争。 

关键词匹配度、内容深度与广度、反向链接、用户停留时间——这些因素共同决定了你在搜索结果中的位置。 

但到了AI 时代，这套逻辑开始失效。 

用户不再点进网页，而是直接向ChatGPT、Claude、Gemini 提问；内容不再通过链接分发，而是被模型“消化”后直接生成答案。 

这意味着一个根本性的变化：比起被搜到，品牌更需要被模型“记住”。 

如果模型在回答问题时想不起你、不会主动提到你，你在这个入口里就是“不可见的”。线上营销竞争由此从“拼排名”，转向了“拼被 AI 引用、提及与推荐”。 

这就带来了一个很关键的问题：AI到底喜欢什么样的内容？ 

从目前看，AI 更偏好清晰、可解析、可总结的内容形态，比如有明确的结论，清晰的分点结构，以及对比表述，这些形式更有利于模型抽取与复用。 

在逻辑变化的同时，搜索货币化方式也变了。 

谷歌的商业模式是广告，一次点击，就是一次变现。而ChatGPT、Claude 等大模型，大多走订阅制，用户付费购买的是“服务能力”，而不是曝光广告。 

这意味着，模型提供商并没有动力去展示第三方内容，除非这些内容能显著提升回答质量。未来即便出现广告，规则也会与传统搜索完全不同。 

当然，GEO被投资人看好的逻辑还不止这些。 

回看SEO时代，其实并没有跑出真正的平台型巨头。 

Semrush、Ahrefs、Moz 等工具都做得很成功，但它们始终是功能型工具：有的做关键词研究，有的做反向链接，有的做技术审计，各自占据一个利基市场，却没有形成全栈平台。 

原因很简单：SEO工具既不掌握用户入口，也不控制数据分发，更不存在网络效应。 

而GEO改变了这一点。GEO的本质是，帮助品牌理解并影响模型的认知方式。它涉及的是模型如何吸收信息、如何引用来源、如何在不同上下文中形成判断。 

这意味着，真正掌握GEO 的平台，理论上可以做三件事： 

持续从各垂直领域的隐性提示中学习； 

跟踪模型行为的变化并快速迭代策略； 

成为品牌与LLM 之间的“记录系统”，追踪可见度、表现与结果； 

简单来说，SEO更像是一个高度分散的工具市场，而GEO更有可能跑出集中化的大平台。 

红杉领投，GEO产业落地的7个案例

围绕这一变化，营销产业正在快速演化。 

消费品牌、传统的SEO参与者以及创业公司都在推出一系列手段来适应GEO时代： 

1）Canada Goose（加拿大鹅）通过新平台分析ChatGPT如何描述他们，不只是“保暖”这么简单，更看重品牌层面的提及频率。 

2）传统营销工具Semrush、Ahrefs 推出新功能，帮助企业追踪自己在AI回答里的可见性。 

3）新创平台如 Profound、Goodie、Daydream，甚至开始帮品牌微调模型行为、优化输出提示、监测情绪和引用频率。 

在GEO服务领域，已经跑出了一些代表性案例。 

比如，Semrush、Ahrefs 等老牌工具，开始推出 AI 可见度相关功能，帮助企业追踪品牌在 AI 回答中的曝光情况。 

而新一代GEO 原生平台，则走得更远。其中，红杉领投的Profound最具代表性。 

Profound定位于企业级AI 搜索可见度与优化平台，帮助品牌优化AI搜索中的可见性。 

AI答案引擎引用的来源中不到一半位于搜索引擎前10个结果中。借助Profound，品牌可以找出影响内容可见性的因素，并确保它们仍然处于最显眼的位置。 

Profound 的思路是：先搞懂AI怎么答，再反过来“教”AI 怎么答。 

它围绕模型行为搭建了三类核心监控工具： 

答案引擎洞察：实时抓取AI 如何描述与提及品牌 

代理分析：分析不同AI 爬虫如何拆解网站与内容 

对话资源管理器：识别全球用户正在向AI 提问什么、缺什么 

比如，在服务客户过程中，他们发现了一个规律： 

在Reddit、YouTube、LinkedIn、Medium 等高权重平台发布内容，更容易被模型引用。Profound 的数据显示，Reddit 是主流模型中被引用次数最多的平台，这一结论也被 Reddit 最新财报间接印证。 

在理解模型逻辑之后，下一步就是规模化生产“适合被 AI 调用”的内容。 

Profound 因此提供一整套“写给机器人看”的内容生产与优化服务，覆盖对比稿、社媒帖、落地页等形态。 

部分客户实测，AI 可见度提升后，新增收入往往达到数十万美元，并且能够明确追溯到AI 助手的推荐，被AI推荐的频率最高提升7倍。 

2025 年 7 月，Profound 又上线了主动优化功能：模拟用户提问、预测推荐概率、输出结构化优化建议，并在品牌被 AI 错误分类时实时预警。 

最终，营销人员可以在一个后台完成“内容生产—发布—监控—调优”的完整闭环。过去需要数月、几十人团队协作的 GEO 项目，现在被压缩到近乎极短时间。 

除了Profound 外，硅基君也梳理了一些有特点的GEO公司，值得重点关注： 

1.Contently：把内容做成“问题答案”

2024年收入口径在2150万~5380万美元之间，累计融资700万~1900万美元。 

这是一个一站式内容营销平台，拥有16万+审核过的记者与创作者资源，帮助企业完成选题、审稿、合规与发布。亮点在于，它能把内容加工成“直接回答问题”的结构，让AI更容易调用，从而提升流量与转化。公司宣称，可让AI带来的流量提升42%。 

2.AthenaHQ：SEO服务团队的GEO仪表盘

2025年6月，公司了完成220万美元种子轮融资，YC、Amino、Red Bike等参与。 

其平台能实时监控品牌在AI回答中的“引用率”与“准确率”，并将“遗漏/错引”的问题转化为可执行工单，交给SEO/内容团队闭环处理，支持ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等六大引擎。 

创始团队来自Google Search与DeepMind，目前已服务100+中大型客户。 

3.PeecAI：轻量化GEO套件

2025年4月，PeecAI获得了190万美元Pre-Seed，7月又融520万欧元，成立仅5个月。 

其定位是中小企业的轻量工具包：每月120欧元，提供AI可见度追踪器（visibility tracker），并按周输出PDF摘要报告。相比重度方案，它更适合预算有限的SMB。 

4.RankScale：LLM沙盘模拟

RankScale提供LLM搜索引擎的“沙盘”环境，可模拟ChatGPT4o、Claude3、Gemini2等的回答表现，并支持A/B测试与内容架构优化。 

该工具还具备爬虫检测和每小时数据更新的能力，尤其适合代理机构、内容创作者与技术型营销团队进行快速试错。 

5.OtterlyAI：49美元的“错误信息哨兵”

2025年3月，公司获得了400万美元种子轮融资，Mayfield领投。 

OtterlyAI主打“错误信息捕手”，其GEO审核模块基于30个可见性因素实时评分。金融、医疗等强监管行业常用它来抓取AI回答中的过时或有害陈述，并生成角色感知报告。49美元起，小团队能用得起。 

6.MarketMuse：GEO权威分模型

2024年，MarketMuse的收入约890万美元，累计融资1000万美元股权+275万美元债务。 

特色是将GEO融入内容工作流：通过“主题权威分”量化品牌在某领域的竞争力，再输出缺口内容计划，并落地到写作/优化任务。monday.com使用后，自然流量增长了15倍。 

总结

历史经验也反复证明，在每一次平台迁移中，广告与营销往往是最早、也是最容易被套利的领域。 

早期是谷歌的AdWords，随后是 Facebook 的定向广告引擎。而在 AI 时代，这样的趋势仍然得以延续。 

这一次，新的套利点变成了帮助品牌理解内容如何被模型吸收、引用与推荐。 

当然，GEO仍处于试验阶段，就像SEO的早期阶段一样。每次重大模型更新，我们都面临着重新学习（或忘记）如何与这些系统进行最佳交互的风险。 

目前，多种思想流派正在涌现：一些GEO策略已被充分理解（例如，在LLM引用的源文档中被提及），而其他假设则更具推测性，例如模型是否优先考虑新闻内容而非社交媒体，或者偏好会如何随着训练集的变化而变化。 

尽管GEO赛道才刚刚起步，但方向已十分清晰： 

GEO则在系统性提升品牌在AI世界的存在感和信任感。 

从让人记住到让AI记住，才是未来营销最核心的变化。