文章核心观点 - 面对高昂的运营成本，以OpenAI为代表的大模型公司正探索在生成式AI答案中植入赞助内容或广告以实现商业变现，这催生了生成式引擎优化（GEO）这一新兴行业，但该模式面临效果不确定性、用户信任及长期可持续性等多重挑战 [1][9][10] 生成式引擎优化（GEO）行业现状与市场 - 全球AI产品日活用户近20亿，用户行为从传统搜索向大模型提问迁移，催生了品牌希望AI优先推荐其商品的旺盛需求，并促使众多创业公司和服务商涌现 [2] - 2025年第二季度中国GEO市场规模同比增长215%，市场研究机构Gartner预测到2028年50%的搜索引擎流量将被AI搜索取代 [2] - 国外代表公司Perplexity AI成立三年累计融资15亿美元，估值达200亿美元；国内公司如Pureblue AI（清蓝）已获得千万级种子轮融资，许多传统SEO服务商正转型做GEO [2] GEO的运作模式与定价策略 - GEO服务商通过在互联网上铺设与目标关键词相关的结构化内容，等待大模型抓取并自然呈现在答案中，但其被抓取的概率不确定，这与可购买固定广告位的SEO模式不同 [3] - 服务报价差异巨大，单月价格从3000元到10万元不等，其中10万元/月的套餐通常由4A广告公司提供全套服务；某机构半年套餐的月费在9999元至15680元之间，区别在于优化关键词数量（30至100个）和覆盖的AI平台数量（2至4个） [4][5] - 服务能力参差不齐，部分服务商承诺“100%稳定展现”或“7天保证AI首位”，但受大模型黑箱特性影响，效果难以预测和长期维持 [5] GEO的实施策略与行业影响 - GEO竞争核心是成为大模型的“默认知识库”，服务商通过生产结构化、权威的内容以提高被抓取概率，例如在内容中加入权威媒体链接 [6] - 实施策略分“质”与“量”两种：部分服务商每日精准产出少量内容（如7篇），部分则利用AI大规模生成内容（如每日1万篇），但后者被抓取概率较低 [7] - 大模型识别能力在提升，更倾向于抓取垂直类网站、权威网站（如政府新闻网、学术网）及企业官网的内容，这使得GEO的内容制作和投放成本增加 [7] - GEO可能导致大模型数据库被“污染”，尤其是一些中小企业通过内容造假来操纵结果，但大模型算法持续进化，能识别并避免抓取不客观公正的稿件 [7] 适合GEO的行业与企业类型 - 目前有三类企业比较适合采用GEO：一是2B企业（采购金额大、链条长）；二是教育、律师、医疗等咨询行业（信息壁垒大）；三是行业龙头大企业（旨在维护品牌权威性） [8] - 消费类产品若想被大模型引用，通常需要拥有自己的独立网站或小程序，仅依赖电商平台信息可能不够，这会增加企业额外成本 [8] 大模型的商业变现困境与广告模式挑战 - OpenAI拥有8亿周活跃用户，但付费率仅为5%（约4000万付费用户），公司年收入130亿美元中70%来自普通用户每月20美元的订阅费，2025年上半年亏损达80亿美元 [10] - 广告成为大模型公司考虑的主要变现方式之一，但面临瓶颈：例如Perplexity AI在2024年第四季度的广告收入仅为2万美元，与其200亿美元估值对比悬殊 [10] - AI查询的计算成本高昂，谷歌首席执行官承认因大语言模型推理，其成本远高于传统搜索，即便开放广告也未必能完全覆盖训练和推理投入 [11] - 用户一旦发现AI答案包含广告，信任可能崩塌，且AI答案的广告位天然稀缺，不像传统搜索页面可展示多个广告 [10] - 国内大模型公司在商业广告方面相对克制，例如“蚂蚁阿福”明确表示其问答结果无广告推荐和商业排名 [11]