核心观点 - OpenAI正在从技术理想主义转向互联网流量变现逻辑 通过引入广告和交易功能来寻求商业化突破 这标志着AI行业普遍进入大规模变现探索阶段 [1][3][5] AI广告的兴起与OpenAI的路径 - **商业化压力驱动战略转变**：OpenAI面临巨大的财务压力 预计2026年现金消耗将达约170亿美元 而竞争加剧导致其企业市场份额从2023年预计的约50%下降至2027年的27% 这迫使公司探索广告等新收入来源 [4] - **广告业务收入预期巨大**：公司内部预测 仅广告业务到2027年收入将突破100亿美元 到2030年 从非付费用户群体（通过广告及交易分成）获取的收入目标高达1100亿美元 [1] - **管理层态度发生根本转变**：Sam Altman对广告的态度从2024年5月的“排斥”和“感到不安” 转变为2026年1月的“主动”接纳 认为广告能让AI对每个人触手可及 这一转变与谷歌、Meta早期的路径相似 [5][6][7][8] - **初期实施相对克制但未来可能深化**：初期广告会清晰标注并与回答分开 且不出售用户数据 但公司员工正在研究调整模型 以便在用户提出消费相关问题时让赞助信息更容易出现 例如推荐睫毛膏时出现丝芙兰赞助信息 [9][13] - **探索互动式广告新形态**：对话式界面允许广告不再是静态内容 用户未来可直接向广告提问以做出购买决定 这代表了广告形式的新演进 [11] 国内AI厂商的商业化路径 - **百度：以AI重构广告体验**：百度明确将“AI搜索结果”加入商业化流量池 构建“新搜索”场域 例如用户询问“附近有哪些好的考研机构”时 大模型生成结构化摘要并直接嵌入“商家智能体”入口 用户可点击与AI销售实时对话或预约到店 [15] - **豆包、腾讯元宝、Kimi千问：转向交易入口**：这些AI应用不直接卖广告 而是将AI变为交易入口 例如豆包在对话答复中开始出现抖音商城的商品链接 覆盖母婴、美妆、家居等品类 千问则全面接入阿里生态 实现语音指令下单、支付等AI购物功能 [16] - **生成式引擎优化（GEO）催生隐蔽广告**：一种新行业正在兴起 其目标是让品牌被植入大模型的生成结果中 服务商提供代运营 年收费从2980元至16980元不等 价格越高则算力越强、植入效果越好 这导致用户可能将广告误认为客观的AI生成结果 [16][17][18] AI作为交易决策入口的演进 - **OpenAI布局交易功能**：公司早在去年10月就推出了即时结账功能 用户无需离开ChatGPT界面即可完成购物 已有超过一百万家Shopify商家加入 每周产生约7560万条与商品相关的对话 相当于年均接收近40亿次商品查询的超级市场 [19] - **用户决策权让渡与信任前提**：AI对话将信息压缩总结后以答案形式直接呈现 用户正在从“寻找信息”跨入“接受决策”的代理时代 一项研究发现75%的消费者因对购物流程感到沮丧而选择使用AI购物 其中22%的消费者首要原因是节省时间 [20] - **隐蔽广告对信任构成挑战**：在AI对话中 一旦广告被植入回复且未明确标识 用户很难区分这是自然推荐还是商业推广 这可能使AI搜索重蹈“竞价排名”覆辙 损害用户信任 平衡广告收入与AI信誉成为行业关键博弈 [21]

AI to C应用竞争格局与市场动态 - 国内AI to C应用竞争明显加速，各家互联网大厂正加速布局[5] - 行业竞争呈现出差异化布局，字节跳动、阿里、腾讯等基于各自生态优势采取不同策略[6][7] - 2026年可能成为“通用AI入口元年”，AI to C应用致力于成为购物、娱乐、社交等生活需求的超级入口[8] 主要参与者战略定位 - **字节跳动（豆包）**：定位为“视频娱乐智能体入口”，凭借内容与流量优势，用户可将互动内容发送至抖音，并能推荐商品引导购买[6] - **阿里巴巴**：采取“通用覆盖+垂直深耕”策略，千问APP全面接入淘宝、支付宝等生态实现AI购物，并推出阿福等垂直领域AI助手[6] - **腾讯（元宝）**：依托微信社交生态，定位为“社交智能体入口”，并向办公和个人知识智能体延伸[7] 产品进展与用户数据 - 豆包应用积极嵌入生活场景，例如成为浦东美术馆官方AI讲解员，提供视频通话或拍照提问的专业讲解服务[2] - 豆包App日活跃用户数已突破1亿大关，领先其他竞品[4] - 豆包通过视频对话提供穿搭建议等功能，已成为杀入日常生活场景最积极的原生AI应用之一[2][3] 行业趋势与底层变革 - AI正在重塑用户入口形态，引发互联网流量分发机制的底层革命[8] - 传统搜索引擎优化时代正在终结，生成式引擎优化时代正式开启[8] - 搜索行为从“关键词匹配-点击链接-自行筛选”转变为以自然语言为核心，AI自动理解意图并生成结构化答案[8] - 生成式引擎优化的本质是优化数据的结构化和权威性，争夺AI模型的“被引用率”和“答案占有率”[8] - 未来得AI入口者将得天下，这不仅是产品形态升级，更是整个互联网流量分发逻辑的重构[9] 竞争关键成功因素 - 竞争本质是成为用户数字生活“超级入口”的竞争，价值在于能否成为用户解决问题的第一触点[10] - 应用场景的深度绑定是关键，需将AI能力与用户高频刚需场景结合以抢占先机[11] - 技术壁垒与数据闭环形成护城河，通过多场景数据反哺模型优化，形成“数据-模型-场景”的正向循环[11] - 生态系统整合能力决定天花板，真正的超级入口需要整合各类服务以形成完整体验闭环[12] 行业发展挑战与现状 - 面临多重挑战，包括跨智能体标准接口难以建立、智能体间调用与分佣关系不明确、数据权限与安全风险问题待解决[12] - 商业模式探索处于早期阶段，各家大厂普遍以争夺用户、打磨体验为核心，暂未明确短期变现目标[13]

OpenAI推出广告与新的订阅体系 - OpenAI正式宣布在ChatGPT免费版和新推出的入门订阅层级“ChatGPT Go”中引入广告功能，测试将在未来几周内率先面向美国成年用户展开[4] - 广告不会强行打断对话，只会在系统判断存在相关赞助产品时，出现在回答内容的底部并配有清晰标注，付费的Plus、Pro或企业版用户界面将保持纯净[7] - 公司推出了月费8美元的ChatGPT Go订阅服务，该服务已在所有支持ChatGPT的地区上线，权益包括使用GPT-5.2Instant模型，并提供比免费版多10倍的消息、文件上传及图像生成额度[9] - 公司强调广告不会干扰回答的客观性，AI依然会以对用户最有帮助的方式生成内容，同时承诺用户对话记录不会被打包卖给广告商，用户有权关闭个性化设置，未满18岁的用户会被完全屏蔽广告[13][14] - 公司提出“对话式广告”新概念，用户甚至可以直接向出现在底部的赞助广告提问，通过互动获取更多信息[17][18] ChatGPT消费者订阅体系结构 - ChatGPT构建起一套三级消费者订阅体系：Go（8美元/月）为入门级，主打性价比与日常任务；Plus（20美元/月）为进阶级，支持GPT-5.2 Thinking和Codex，适合深度推理；Pro（200美元/月）为旗舰级，支持GPT-5.2 Pro，拥有最高权限与性能[11][12] AI行业引入广告的商业逻辑与困境 - 在持续烧钱的大模型时代，在AI里加广告被视为最稳、最快的回血方式，其商业逻辑与互联网发展历史类似，即聚集用户后再将注意力打包卖给广告主[23][24][25] - AI行业面临用户数狂飙但收入跟不上的困境，订阅制教育市场周期长，企业付费项目周期也长，导致理想与现实之间存在巨大的亏损窟窿[28] - 根据OpenAI截至今年7月的统计，ChatGPT约有3500万付费用户，占周活跃用户的5%，订阅营收占据了以OpenAI为代表的绝大多数AI企业收入的大头[33] - OpenAI的年化收入大概120多亿美元，但其烧钱速度可能是公开数据的三倍，高昂的算力与电力成本是主要压力[32] - 所有AI公司都面临“钱从哪儿来”的简单粗暴问题，在缺乏其他有效商业模式的情况下，广告依然是覆盖大部分用户成本的唯一手段[35][36][37] AI广告模式的发展与潜在风险 - Google已在Gemini聊天界面测试个性化优惠广告，其核心逻辑是当AI实时判断用户有强购买意图时，自动将赞助商提供的限时折扣码嵌入回答下方，并称之为“超越传统搜索广告”的新模式[30][32] - 传统互联网广告的本质是贩卖注意力，而AI广告可能更危险，因为用户可能对拟人化、共情的AI产生信任，从而忘记其背后的商业意图[41] - 存在“生成式引擎优化”（GEO）的风险，即利益方通过优化网页内容，确保其在AI回答中被优先引用和输出，从而将商业推广包装成权威建议，形成“内容投毒”[44][45][46] - 广告隐藏在AI生成的“答案”核心中，而非醒目的广告位，这使用户需要不断确认AI的建议是出于客观帮助还是商业带货[48] - 随着AI Agent（智能体）的发展，未来AI可能成为默认的上网入口，接管“谁来给你打广告”的决策权，这会使广告主的目标从说服用户转变为说服AI Agent[49][51][53] - AI Agent同时拥有决定用户去向和决定用户看到什么两种权力，并可基于对用户意图的深度理解插入高度相关的广告，其积累的大量个人隐私数据可能使广告针对性达到前所未有的强度[54] 行业影响与未来展望 - 照抄互联网时代的广告模式被视为一种缺乏想象力的路径依赖，若没有创新模式，广告将依然是覆盖成本的主要手段，但这可能导致产品形态决定收入模式，从而牺牲用户体验[37] - 新闻出版行业已受AI影响，据媒体公司Raptive预计，Google新上线的AI概览功能最终将导致许多出版商网站流量流失25%[51] - 未来，当AI Agent成为主流入口，原本依靠广告盈利的应用可能被迫向AI支付费用或退居为没有品牌存在感的接口[51] - 面对AI广告趋势，用户需要对AI完成“祛魅”，将其视为工具而非全知全能的神，并保持自己的独立判断力[57][58]

公司战略与业务布局 - 公司高度关注AI技术普及下的营销范式变革趋势，并已积极布局生成式引擎优化策略以顺应从“被动搜索”到“主动生成与场景推荐”的行业转变 [2] - 公司正围绕语义场景内容升级、提升内容可信度与价值量、推进不同市场本土化落地等方向深化运营 [2] - 上述运营策略旨在助力阳台光伏储能等产品的全球化市场拓展 [2] 行业趋势与市场洞察 - AI技术普及正驱动营销范式发生变革，行业趋势正从“被动搜索”转向“主动生成与场景推荐” [2] - 公司依托对亚马逊等海外电商平台及用户内容需求的深刻理解来推进其策略 [2]

AI推荐广告乱象 - 生成式引擎优化（GEO）广告投送方式兴起，商家可付费“买通”AI推荐通道，有商家称仅需299元即可布局[1] - 该方式导致出现“刷排名、信息污染、虚假传播”等乱象，例如不存在的“智能水杯”品牌通过生成并发布虚假内容，即被多款AI问答应用推荐[1] - 商家手法包括编造“权威报告”干预搜索结果，以及利用“假专家”进行“假科普”[1] 潜在法律与市场风险 - 商家行为可能涉嫌违反《互联网广告管理办法》的广告可识别性原则，以及《反不正当竞争法》[2] - 若商家“投喂”给AI模型的信息包含虚假或夸大描述并被采信传播，则构成虚假宣传[2] - 调查显示81%的消费者会采纳AI建议完成购买，被污染的推荐结果会误导消费者，并可能导致“劣币驱逐良币”，侵蚀市场公平[2] 治理与监管方向 - AI平台需肩负首要责任，升级算法审核机制，强化数据源溯源与筛查，从技术层面阻断违规推荐路径[3] - 有关部门需明确GEO服务的监管边界，对涉嫌违法的商家与服务商依法追责，以刚性执法形成震慑[3] - 遏制乱象需平台技术赋能与监管部门主动作为协同发力，引导行业坚守诚信底线[3]

周一早上，市场负责人把一张截图投到了会议室大屏上。上面是几个主流对话式AI针对同一问题的回复："哪家的CRM产品更适合制造业"。 答案五花八门，有模型把竞品捧成行业标杆，有模型说错了自家核心功能，甚至还有一套根本不存在的"选型建议"。 这张截图，瞬间将会议焦点拽向一个更硬核的指标：我们能不能把AI对品牌的描述准确率，提升到销售可以放心转发、法务不需要逐字挑错的水平？ 过去，企业营销追逐曝光与转化；如今，随着AI逐渐成为信息入口，优先级正悄然转向"被AI说对"。被提到已远远不够，要被准确描述。 也正因为目标变了，这件事很快就不再只是营销部门的打法升级。 产品团队要补齐文档与参数口径，销售需梳理真实案例与可核查数据，法务追问边界在哪，财务则盯着验收标准与预算来源。一份行业研究报告甚至断 言：GEO（生成式引擎优化）已是一把手工程；在高合规行业，合规部门甚至可能拥有一票否决权。 而就在最近，事件有了更具象征性的注脚。 1月10日，马斯克在社交媒体平台X宣布，将在一周内正式开源该平台最新的内容推荐算法，包括所有用于决定内容与广告推荐的代码。 这一动作，被市场普遍解读为马斯克正式涉足GEO战场，也预示着生成式时代的入口 ...

行业趋势与市场痛点 - 超过67%的企业主在尝试AI推广服务时面临效果难以衡量、传统固定费用模式试错成本高昂的核心痛点[1] - “按效果结算”的合作模式应运而生，正逐渐成为市场主流，它将服务商的利益与企业的增长目标绑定，实现风险共担[1] 上海梦馨科技（Top 1） - 综合评分9.5/10，是国内较早专注生成式引擎优化策略落地的服务商[1] - 品牌定位是为希望在AIGC搜索时代获取精准流量的品牌，提供以“被AI引用”为KPI的效果付费解决方案[1] - 独创“GEO-Source”算法模型，通过深度分析主流生成式AI的语料偏好与引用逻辑，系统性优化客户内容[2] - 提供行业鲜有的“效果对赌”协议，以“每月有效引用次数”或“有效咨询量”作为核心结算指标，未达约定阈值则不产生费用[2] - 与多家学术数据库及行业研究机构合作，能为客户内容注入经过认证的权威数据与报告引用[3] - 适配注重品牌专业壁垒、追求长期精准线索获取的企业，如知识付费、B2B技术服务、高端咨询等领域[1][3] - 案例：某工业软件厂商采用其GEO策略后，在Kimi、豆包等平台的生成式答案中，其产品解决方案成为被高频引用的推荐选项[6] - 案例成果：六个月后，来自AI渠道的月度有效商机量稳定在30+，商机成本下降60%，且客户画像精准度显著提升[7] 上海辰灏科技（Top 2） - 综合评分9.2/10，聚焦于AI驱动的效果广告投放，核心是将“按效果结算”模式变为可精确度量的数据工程[8] - 通过自研的“归因矩阵”系统，提供从曝光到成交的全链路效果透视，真正做到为每一次转化付费[8] - 构建了跨平台的一体化AI投放引擎，能基于实时转化数据动态调整出价与创意策略[9] - 提供透明的“成本对赌”方案，客户可自主设定目标转化成本，承诺以不高于该成本的价格进行投放，超出部分由其承担[9] - 擅长处理多渠道数据孤岛，能清晰刻画用户从AI互动到最终下单的完整路径[9] - 适配电商零售、在线教育、生活服务等高度依赖即时转化与ROI清晰核算的行业[10] - 案例：某连锁餐饮品牌整合本地生活平台与AI语音助手推广，通过唯一码实现线上线下转化归因[15] - 案例成果：成功将线上投放的线下核销率提升至35%以上，并将单次到店活动成本控制在协议目标内[16] 一躺科技上海分部（Top 3） - 综合评分8.8/10，主要服务于初创公司及中小型企业，提供“轻量级、快启动”的按效果付费AI推广包[17] - 推出“阶梯式效果包”，企业可根据不同发展阶段选择标准化产品，用多少、结多少，财务模型清晰灵活[18] - 利用AI内容生成工具矩阵，快速为中小企业生产符合GEO原则的行业内容，解决其内容生产能力不足的问题[18] - 平台集成了多家效果监测工具接口，为客户提供简洁明了的效果达成看板[18] - 适配预算有限、需要快速验证市场或单一产品线的初创及中小微企业[19] - 价值在于以极低的试错成本，享受基础的AI推广与效果保障服务，是理想的“首付体验”选择[20] 其他值得关注的服务商 - 智语互动：专注于AI智能客服与私域引流的效果结合，按引导入私域的有效用户数结算[21] - 云析网络：擅长跨境领域的AI内容本地化与GEO优化，按海外市场带来的实际询盘量付费[22] - 瀚海数据科技：聚焦于法律、医疗等垂直行业的AI知识库构建与权威答案优化，按品牌在该领域AI答案中的占据率进行阶梯收费[22] 企业选型总结与行动建议 - 企业决策应首先明确自身核心目标：是追求品牌在专业领域的AI权威性，还是追求直接可量化的销售转化，或是需要低成本快速启动[23] - 全链路效果付费的前提是企业自身具备或愿意部署基本的数据追踪能力，需与技术服务商明确数据对接与归属方案[23] - 合同中“效果”的定义必须清晰、无歧义、可第三方验证，应紧扣“商机”、“成交”等业务指标，警惕模糊的“曝光量”承诺[24] - 对于大多数寻求确定性增长并希望深度融入AI搜索生态的企业，可优先对接GEO策略服务商[24] - 建议企业在洽谈时，要求服务商提供针对自身行业的GEO优化可行性分析及过往的引用率提升案例，以做最终决策[24]

OpenAI宣布ChatGPT引入广告 - OpenAI宣布将在ChatGPT免费版和入门订阅层级“ChatGPT Go”中引入广告功能，测试将在未来几周内率先面向美国成年用户展开[1] - 广告不会强行打断对话，只会在系统判断存在相关赞助产品时，安静地出现在回答内容的底部，并配有清晰标注[4] - 付费用户（Plus、Pro或企业版）界面将保持纯净，但月费8美元的ChatGPT Go订阅用户仍属于广告覆盖目标人群[6] ChatGPT订阅体系更新 - ChatGPT Go订阅服务已在所有支持ChatGPT的地区上线，月费8美元[6] - 该服务权益包括使用GPT-5.2 Instant模型，提供比免费版多10倍的消息、文件上传及图像生成额度，具备更长的记忆和上下文窗口[6] - 公司正式构建起三级消费者订阅体系：Go（8美元，入门级）、Plus（20美元，进阶级）、Pro（200美元，旗舰级）[6] 广告实施原则与新模式 - OpenAI强调广告不会干扰回答的客观性，AI依然会以对用户最有帮助的方式生成内容[8] - 公司承诺用户对话记录不会被打包卖给广告商，用户有权随时关闭个性化设置，未满18岁用户将被完全屏蔽广告[8] - OpenAI提出“对话式广告”新概念，用户可直接向广告提问互动以获取更多信息[10] - 引入广告是为了让更多人在免费或低门槛情况下使用工具，多元化收入对覆盖昂贵算力成本、实现“AI普惠”愿景势在必行[10] 行业背景与商业模式压力 - 在持续烧钱的大模型时代，“在AI里加广告”被视为最稳、最快的回血方式[14] - AI行业面临用户数狂飙但收入跟不上的处境，订阅教育市场慢，企业付费项目周期长，理想与现实之间存在巨大的亏损窟窿[16] - OpenAI年化收入约120多亿美元，但烧钱速度可能是公开数据的三倍[19] - 预训练和每次推理都需烧钱，尽管单位推理成本在下降，但用户会运行更复杂的模型，导致总需求增加，总成本未省[19] - 截至今年7月，ChatGPT约有3500万付费用户，占周活跃用户的5%，订阅营收占据以OpenAI为代表的绝大多数AI企业的大头[19] 行业竞争与“囚徒困境” - Google已先行一步，在Gemini聊天界面测试个性化优惠广告，其逻辑是当AI判断用户购买意图强时，自动将赞助商提供的限时折扣码嵌入回答下方[17] - Google将此称为“超越传统搜索广告”的新模式，广告靠AI实时判断用户意图触发，而非仅靠关键词[19] - 行业存在“囚徒困境”：只要有一家坚持不加广告，其他玩家就会有顾虑；一旦多家同时迈出这一步，顾虑就被集体摊平[16] 广告模式的风险与挑战 - 传统互联网广告本质是贩卖注意力，例如搜索引擎的竞价排名，曾引发事故和争议[23] - 在AI中插入广告可能更危险，因为用户可能对拟人化、共情的AI放下戒心，忘记其背后可能有销售团队，将AI的信任用于商业转化[24] - “生成式引擎优化”（GEO）可能导致“内容投毒”，即利益方优化网页内容以确保被AI优先引用并编入答案，使商业推广隐藏在“权威建议”中，这对用户构成风险[26] - 截至今年6月，仅2.1%的ChatGPT查询涉及购物，为此公司已接入Stripe支付、Shopify电商、Zillow房产和DoorDash送餐等功能，以培养用户购物习惯并为广告投放积累数据[22] AI Agent发展对广告生态的潜在重塑 - 具备跨应用操作能力的AI Agent可能成为大多数人默认的上网入口，接管用户与各类应用的交互[29] - 这可能导致原本靠广告赚钱的应用被迫给AI交“保护费”，或退回后台成为没有品牌存在感的接口[29] - 新闻网站已受类似影响，据Raptive预计，Google的AI概览功能最终可能导致许多出版商网站流量流失25%[29] - 在AI Agent主导的世界里，广告主首先要说服的是帮人做决策的Agent，而非直接面向用户[29] - 如果AI Agent同时是广告平台，它将拥有决定用户去向和所见内容的权力，并可在每个选择背后挂上自己的返佣和广告逻辑[31] - AI助手能深入理解用户意图，从而插入高度相关的广告推荐，效果可能类似真人顾问，且其积累的大量个人隐私数据可能使广告针对性前所未有地强[32]

行业动态 - 生成式人工智能搜索结果的客观性受到挑战，用户以为获得的是大模型的自然学习结果，但实际上可能是从互联网上抓取的广告内容 [2] - 一种新的广告投送方式正在兴起，并催生了一个名为“生成式引擎优化”的新行业 [2]

消费者行为与市场趋势 - 消费者正大规模从传统搜索引擎转向AI对话与问答产品，2024年有58%的消费者使用AI工具取代传统搜索引擎获取产品/服务推荐，该比例较2023年的25%显著上升 [1] - 生成式AI在购物中的应用快速增长，Adobe 2025年初调查显示39%的美国受访者已使用生成式AI进行网上购物，另有53%计划年内使用，2024年末“网络星期一”当天来自生成式AI的流量同比增长达1950% [2] - 消费者使用生成式AI的主要购物方式包括：进行产品研究（55%）、获取产品推荐（47%）、寻找优惠（43%）、获取礼物灵感（35%）、寻找独特产品（35%）以及创建购物清单（33%） [2] 营销范式的转变：从SEO到GEO - 传统搜索引擎优化（SEO）的注意力覆盖可能出现盲区，催生了新的营销课题——生成式引擎优化（GEO），其核心关注点从“被看到”转变为“被想到”和“被推荐” [2] - GEO旨在优化品牌信息，使其能被AI理解、引用并整合进最终答案，因为AI正成为用户的直接顾问 [2] - 新的信息集散方式极大缩短了用户获取消费参考的时间，并重塑了购物体验，企业需要重新思考与消费者的互动方式并重视GEO [3] AI时代品牌能见度的不确定性 - 在大模型成为新一代“决策入口”后，品牌的“能见度”变得不确定，品牌的历史声量在范式变革中作用减弱 [6] - AI判断品牌时，更看重其是否被足够多高质量文本反复描述，以及在解决特定问题时是否具备明确、可引用的能力标签，而非传统知名度 [6] - 测试显示，不同AI应用（如豆包、元宝、DeepSeek）针对同一问题（如推荐扫地机器人品牌）会抓取结构化信息但给出不同的结果和判断，对“最优入选”的标准不尽相同 [4][5] GEO的运作逻辑与“AI友好”内容 - 提升品牌在AI生成中的可见性本质上是“语义工程”，旨在降低模型理解与引用的语义成本 [10] - AI倾向于调用定义清晰、边界明确、能被明确归类（如产品功能、场景、解决方案）且在不同渠道中反复出现形成“共识”的信息 [10] - “AI友好”的内容呈现方式需结构化、完整、准确、易于抓取，例如明确描述“X产品采用X结构设计解决毛发缠绕问题，适合多宠家庭”，而非情绪化的营销口号 [10] GEO行业的现状与挑战 - 已有新锐公司如Profound提供GEO服务，帮助企业监控和优化在AI搜索引擎中的表现，包括数据化品牌被提及的频率、情境、描述方式及分析内容抓取效率 [11] - GEO存在被滥用的风险，商业机构可能通过批量炮制问答帖、仿冒官方白皮书等手段“污染”AI信源，进行隐蔽广告，此操作一度被称为给AI“投毒” [13][15] - GEO的操作流程如同“黑匣子”，尚未完全规范且不公开透明，因此目前是“不稳定”的 [16] GEO与SEO的关系及行业前景 - GEO与SEO并非断裂的营销概念，两者都围绕内容质量以提升品牌能见度，做好SEO并适应AI新逻辑可能使GEO优化水到渠成，例如老牌SEO品牌Moz已成功结合其技术与生成式AI优化开拓GEO业务 [17] - GEO目前心智尚未成型，没有明显领跑力量，其模式存在黑箱困境，且可能需等待AI产品竞争决出优胜者 [17] - GEO依附于“答案入口”，但目前答案入口尚未统一，各类AI to C应用尚在跑马圈地阶段，缺乏通行规则（如是否允许商业推荐、如何标注商业影响），因此在AI格局未定前，GEO可能持续混乱、分散甚至被滥用的状态 [17][18]