文章核心观点 - 大模型高昂的运营成本正推动其探索商业化，其中将搜索引擎的广告模式复制到生成式AI，即生成式引擎优化（GEO），正成为新兴的产业和变现尝试，但该模式面临效果不确定、可能污染信息源及用户信任风险等多重挑战 [4][5][7][18] GEO行业的兴起与市场现状 - AI产品用户基数庞大，全球每天有近20亿人使用，用户行为从传统搜索向大模型提问迁移，催生了品牌希望在大模型回答中优先展示其产品的GEO需求 [7] - GEO市场增长迅猛，数据显示2025年第二季度中国GEO市场规模同比增长215%，有预测认为到2028年AI搜索将蚕食50%的搜索引擎流量 [7] - 国内外已出现相关创业公司并获得资本关注，例如PerplexityAI累计融资15亿美元、估值200亿美元，国内公司Pureblue AI清蓝也获得了千万级种子轮融资 [7] - 传统SEO服务商正积极向GEO业务转型，市场需求旺盛，部分服务机构订单已排至下个月 [9] GEO的运作逻辑与商业模式 - GEO的核心逻辑是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其答案中，但其被抓取的概率不确定，与SEO购买确定广告位有本质区别 [8] - 服务报价差异巨大，单月价格从3000元到10万元不等，价格差异主要取决于优化的关键词数量、覆盖的AI平台数量以及服务的完整性 [9] - 市场存在服务能力参差不齐的问题，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 [10] GEO的实操策略与行业影响 - GEO竞争的核心是成为大模型的“默认知识库”，服务商通过生产大模型偏好的结构化内容来提高被抓取概率，例如制作榜单、测评或在内容中植入权威媒体链接 [12][13] - 策略分为“质”与“量”两种，部分服务商专注生产少量精准内容，部分则利用AI大规模生成文章，但后者被抓取概率通常不高 [13] - 大模型识别能力在进化，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，这推高了GEO的内容制作和投放成本 [14][15] - GEO行为可能导致模型数据库被“污染”，尤其是部分中小企业在服务商操作下进行内容造假 [13] 大模型的商业化困境与广告变现尝试 - 大模型公司面临巨大的成本压力，行业领头羊OpenAI每年研发成本达数十亿美元，2025年上半年亏损80亿美元，其8亿周活用户的付费率仅为5% [4][18] - 广告被视为最现实和轻松的变现方式之一，OpenAI和谷歌Gemini等公司均在探讨在大模型中展示广告 [17] - 但广告模式面临瓶颈，例如Perplexity AI在2024年第四季度的广告收入仅为2万美元，与其高估值形成反差，且AI答案中的广告位天然稀缺，可能引发用户信任崩塌 [18] - 大模型的推理成本高昂，谷歌CEO承认AI查询的计算成本远高于传统搜索，即便开放广告也未必能完全覆盖成本 [19] - 相比之下，国内大模型公司在商业广告方面更为克制，强调结果的客观性，但整个行业仍需探索可持续的商业化闭环 [19][20]