消费者搜索行为向AI迁移 - 2024年有超过半数（58%）的消费者已使用人工智能工具取代传统搜索引擎来获取产品/服务推荐，这一比例较2023年的25%显著上升 [1] - 2025年初的调查显示，39%的美国受访者已使用生成式人工智能进行网上购物，另有53%计划年内使用 [2] - 在2024年末“网络星期一”当天，来自生成式人工智能的流量同比增长达到惊人的1950% [2] - 消费者使用生成式人工智能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] 营销范式变革：从SEO到GEO - 传统搜索引擎优化（SEO）的注意力覆盖出现盲区，催生了新的营销课题：生成式引擎优化（GEO） [1] - GEO关注品牌信息能否被AI理解、引用并整合进最终答案，优化目标从“被看到”变成了“被想到”和“被推荐” [1] - 企业需要重新思考与消费者的互动方式，重视GEO以适应新的信息集散和购物体验 [2] - GEO与SEO并非断裂，都围绕内容质量提升品牌能见度，做好SEO是GEO优化的基础 [18] AI时代品牌能见度的不确定性 - 品牌的“能见度”在AI时代变得不确定，历史声量在范式变革时“光晕褪色” [5] - AI判断品牌的标准是其是否被足够多高质量文本反复描述，并具备明确、可引用的能力标签 [5] - 测试显示，不同AI应用（如豆包、元宝、DeepSeek）针对同一问题（推荐扫地机器人品牌）会抓取结构化信息，但给出的推荐结果和判断标准不尽相同 [3][4] - AI提供的答案没有第二页，注意力竞争更加激烈，传统“冷启动”营销打法更难生效 [6][10] 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 [11] - 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）的内容 [11] - “AI友好”的内容呈现方式需结构化、完整、准确、易于抓取，且在不同渠道（官网、媒体、测评）中反复出现相似表述，形成“共识” [11] - 例如，明确表述“在解决毛发缠绕这一问题上，X产品采用了X结构设计，适合多宠家庭”比“重新定义清洁体验”这类营销口号更易被AI引用 [11] GEO行业的现状与挑战 - 新锐公司如Profound提供监控和优化品牌在AI搜索引擎中表现的服务，包括数据化品牌被提及的频率、情境、描述方式及引用来源 [12][14] - GEO存在被滥用的风险，商业机构可通过批量炮制问答帖、仿冒官方白皮书等手段“污染”AI信源，进行隐蔽广告操作 [14][16] - GEO的操作流程如同“黑匣子”，尚未完全规范且不公开透明，目前处于“不稳定”状态 [17] - GEO依附于“答案入口”，而当前AI to C应用尚在跑马圈地，未有通行规则，格局未定前GEO可能持续混乱、分散的状态 [18][19]