以下文章来源于智能涌现 ，作者邓咏仪 智能涌现 . 直击AI新时代下涌现的产业革命。36氪旗下账号。 为了"骗"过模型，有人每天陪AI聊天，摸透模型的脾气和规则；有人在图片里用透明字体写上诱导语，扰乱模型答案排序。 文 ｜ 邓咏仪 编辑 ｜ 苏建勋 来源｜ 智能涌现（ID： AIEmergence ） 封面来源 ｜ unsplash 让你的产品在DeepSeek的答案里有一席之地，需要多少钱？ 人在哪，流量就在哪，入口就在哪。2025年春节后，DeepSeek的爆火，是一场真正意义上的AI产品出圈，让许多人第一次体验到大模型的力量。 精明的中国商家很快便打起DeepSeek的主意。没多久，上海街头就出现了挂着"DeepSeek推荐"招牌的小面馆；而安克创新在内的知名品牌，直接就在商品 页中打出海报：DeepSeek、豆包大模型推荐品牌。 安克创新充电宝商品图，图源：网络 SEO（搜索引擎优化），这门针对搜索结果做优化的互联网"上古生意"，正以一种新形态复兴——GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优 化）是它的新名字。 GEO的核心目的只有一个：影响AI生成的答案，让 ...

GEO行业兴起背景 - DeepSeek在2025年春节后爆火出圈 带动大模型产品在C端用户破圈 引发企业和服务商流量焦虑 [1][5] - 移动互联网红利见顶 传统增长手段难以为继 Gartner预测2028年传统搜索引擎流量将下降50% [5] - 精明的中国商家迅速利用DeepSeek流量 出现"DeepSeek推荐"招牌的面馆和安克创新等品牌在商品页直接使用大模型推荐标签 [1] GEO服务市场现状 - 服务商数量激增 两个月内估计新增500-1000家 包括原SEO和公关公司转型 [3] - 报价区间在数千元到十万元 按关键词/问题数量计费 [6] - 操作流程标准化 需铺设40-50篇定制文章才能初见成效 [6] - 行业呈现"雷声大 雨点小"特征 全球AI搜索流量占比不足5% 转化率微乎其微 [18] 技术原理与操作策略 - GEO瞄准大模型联网搜索环节 通过投放AI偏好内容源博取收录概率 [8] - 不同AI模型有显著信源偏好：豆包偏向抖音生态 DeepSeek爱引用官网和总结性文章 Kimi优先教育价值内容 [9][10] - AI偏爱信息密度高的结构化内容 如横向对比评测 深度种草长文 带结构化表格和Q&A的文章 [11] - 需避免通篇只提自家品牌 应将内容嵌入长文中防止被识别为软文 [10] 行业挑战与局限性 - 大模型运行原理为黑箱 无数据接口 无法监测出现次数和用户问题类型 [14][15] - 效果受多重因素影响：提问时间 用户画像 对话上下文 IP地址改变 导致效果不稳定 [17] - 模型算法频繁变更 导致投放策略易失效 效果维持时间短 [15][17] - 无法量化效果 难以证明销量增长与GEO的直接关联 [18] 平台治理与反制措施 - 大模型厂商采用"规则+黑白名单"风控体系 辅以人工运营排查 [24][25] - 为权威媒体和机构提供蓝V标识 与专业机构合作生成答案 [25] - 调整内容权重 类似谷歌EAT规则 严重污染源将被停止采信 [24] - 信息污染严重 全球互联网AI生成内容比例超过50% [22] 海外发展模式对比 - 硅谷GEO赛道炙手可热 Profound获红杉3500万美元B轮融资 估值过亿美金 [30] - Profound采用工具导向模式 提供自研工具分析引用频率和点击率 通过抓取对话日志进行逆向工程 [32] - Perplexity已为合作内容添加"Sponsored"标签 ChatGPT和豆包尝试推送商品链接 [37] 未来发展趋势 - GEO更偏向品牌广告而非效果广告 对线上零基础的长尾品牌存在增量红利 [18][36] - 从业门槛提高 需理解模型偏好 团队招聘要求升至专科和本科 [33] - 企业需做好SEO基础建设 包括官网建设 产品说明线上化 定期向权威媒体披露信息 [33] - 平台商业化进程加速 灰色地带生存空间缩小 [37]

GEO与SEO概念区别 - SEO是效果广告的典型代表 通过优化网站内容、结构和外部链接提高搜索引擎排名 最终实现流量转化和销售增长[6] - GEO是AI时代新兴营销范式 聚焦优化品牌在AI交互平台的表现 通过构建品牌与AI算法的信任关系成为首选数据源[7] - SEO直接衡量ROI GEO无法用传统流量和转化指标简单衡量效果[7] 国内大模型应用现状 - 国内主流AI聊天软件包括DeepSeek、豆包、元宝、Kimi 目前普遍缺失电商跳转功能 仅能完成种草阶段工作[9] - 国内大模型与电商深度耦合存在不确定性 因技术路线差异、供应链和支付体系复杂 短期内难以形成成熟模式[10] - AI平台月活用户突破6亿 占据用户信息获取入口43% 已成为品牌传播重要阵地[21] GEO的品牌广告特性 - GEO通过优化AI平台信息呈现塑造品牌认知 例如保健品品牌在健康类问答中建立专业可靠形象[14] - GEO注重长期价值积累 例如医疗企业通过权威内容提升AI引用率从8%至91% 建立行业权威性[15][18] - GEO借助AI平台数亿用户基础拓展传播范围 例如豆包覆盖多年龄层和地域 实现品牌广泛触达[15] GEO实践案例 - 高端家政品牌构建87个高端服务场景知识库 在DeepSeek搜索关键词霸屏TOP3 树立专业高端形象[18] - 医疗器械企业通过技术文档重构问答库 在文心一言平台AI引用率大幅提升 强化行业专业形象[18] 效果广告思维误区 - 过度追求短期ROI会导致品牌错失AI流量红利 无法抢占新兴数字营销先机[21] - 低质量高转化内容优化可能损害品牌形象 影响长期用户认知和资源分配平衡[21] - 短期策略可能破坏品牌定位连贯性 例如高端品牌引入廉价内容导致用户认知混乱[21] GEO未来发展趋势 - AI技术将支持更精准用户意图识别和个性化推荐 提升品牌传播效率和效果[22] - 多模态技术将支持图片、视频等丰富内容载体 增强品牌吸引力和感染力[22] - GEO推动营销模式从被动等待搜索向主动嵌入答案转变 品牌可开发专属知识模块提升用户忠诚度[23]

行业流量格局变化 - 教育行业流量权力中心正从传统搜索转向AI平台 截至2025年3月 AI原生App活跃用户数达2.7亿 同比增长536.8% 总用户规模突破3亿[1] - DeepSeek以1.94亿月活领跑市场 豆包月活1.16亿 元宝月活4164万 增速远超百度和小红书等传统平台[1] - 全球范围内ChatGPT与Perplexity等新入口使用量呈爆发式增长 生成式AI引发搜索范式迁移[1] GEO概念兴起 - GEO（生成式引擎优化）成为教育机构年度KPI新重点 取代传统SEO策略[2] - GEO优化对象是生成式引擎的内容理解与引用概率 与传统SEO的关键词-索引-链接模式存在根本差异[4] - GEO核心逻辑是提升被AI直接引用的几率 而非传统搜索排名[4] 教育机构应对策略 - 头部机构持观望态度 面临技术门槛和认知门槛 需理解大模型驱动的搜索逻辑变化[3] - 在线教育公司通过三阶段实施GEO：嵌入品牌标签提升识别概率 模拟用户提问场景提高品牌出现频率 持续监测生成结果迭代优化[5] - 具体措施包括将课程介绍/案例报道/家长评价重新结构化 设计高覆盖率内容矩阵 定期测试AI搜索平台结果[6] 资本市场动向 - 专注AI搜索优化的营销平台Profound完成由红杉资本领投的3500万美元B轮融资 累计融资额达5850万美元[7] - 红杉资本判断搜索正从蓝色链接过渡到AI回答 品牌需在AI对话首屏站稳脚跟[7] 行业适用性分析 - 高客单价赛道（K12学科培优/职业教育/留学服务/考研考公）最适宜布局GEO 因用户决策谨慎且信息搜寻需求旺盛[9] - 教育产品决策链条长 仅出现在AI搜索首屏未必能显著提升转化率 需要长期信任积累[3][9] - GEO在教育场景的商业化路径仍需验证 需配套数据分析工具和行业案例验证[10] 竞争格局演变 - 传统教育营销聚焦搜索引擎排名/信息流广告位/应用商店榜单争夺[9] - 未来竞争核心转向争夺AI生成最佳答案中的权重与推荐位[9] - AI搜索呈现赢家通吃特性 早期布局者将享受持续信任溢价[8]

AI搜索广告渗透机制 - 广告通过GEO技术渗透AI搜索结果 利用AI依赖数据源特性批量生产含品牌关键词内容并投放至高权重平台 使AI被动收录商业信息[3] - 采用隐蔽广告形式 包括问题下方"相关推荐"链接 回答末尾"了解更多"引导 以及使用"推荐""精选"等诱导性标签伪装成官方认证[3][4] - 实施"主动寄生"策略 电商平台和社交媒体广泛使用"DeepSeek推荐"作为营销标签 通过伪造AI对话界面和专业分析内容增强可信度[5] - 广告内容通过预设触发器激活 当用户提问触及特定场景时自动触发植入内容[6] 广告商业化模式 - 营销公司提供GEO优化服务 按关键词数量和大模型平台数量收费 客户需按季度持续付费[2][8] - 收费模式灵活 企业知名度和网络资料丰富度影响定价 关键词越多、覆盖平台越广费用越高[8] - 具体服务报价包括：3万元包月实现品牌名进入AI回答 一个月见效 服务内容包含制作行业榜单、协会通稿、编撰行业白皮书等[8] - 优化手段依赖"大力出奇迹"策略 通过海量发稿和堆砌关键词提升AI收录概率[8] 行业影响与生态变化 - 传统SEO营销公司转向GEO业务 将其视为新的增长增量[8] - 海外平台已率先商业化：Perplexity于2023年11月在答案侧栏上线带"赞助"标签广告位 谷歌2024年开放同类广告资源[12] - 多数AI平台暂未主动接入广告 当前广告主要为被动收录 但普遍认为广告变现是必然趋势[11] 用户与生态双重影响 - 用户陷入"广告迷宫" 旅游攻略查询结果弹出跟团链接 产品参数询问结果出现带"精选"标识商家[2][9] - 可能重蹈"竞价排名"覆辙 广告位价高者得机制迫使品牌方聚焦资金竞争而非产品价值提升[10] - 数据污染加剧AI幻觉问题 实验显示百余条虚假信息可使AI对虚假信息置信度快速飙升 0.001%的污染数据即可导致模型重大错误[11] 治理与解决方案 - 技术层面需实现广告标签化 明确标识"广告""推广"标签 建立广告屏蔽开关功能[14] - 构建广告黑名单库 拦截低质虚假广告防止训练数据污染[15] - 平台需设立商业内容权重红线 限制单次回答广告比例 公开算法推荐逻辑[16] - 监管强化要求AI生成广告显著标注 建议采用区块链技术实现广告全流程溯源 提高违规处罚力度[17]

AI搜索用户增长与广告渗透 - 全球AI搜索用户量从2024年1月的3.1亿增长至2025年2月的19.8亿，增长率达538.7% [1] - 用户行为从传统搜索转向AI问答，如DeepSeek、豆包等平台回答中频繁出现品牌名和超链接 [1][5] - 社交平台用户质疑AI回答中的广告植入现象，例如香港旅游攻略中直接推荐导游联系方式 [5][7] AI回答商业化与行业应对 - 腾讯元宝曾声明不嵌入商业搜索结果，但实际回答中引用第三方平台内容（如58到家）引发争议 [7] - 部分AI平台（如星野）在对话中直接插入游戏下载链接等显性广告 [9] - 平台技术负责人表示已关注GEO乱象，正对低质AIGC内容进行筛查降权 [14] GEO营销生态崛起 - GEO（生成式引擎优化）成为广告行业新热点，通过内容优化影响AI回答中的品牌露出 [10] - 行业类比SEO，GEO市场规模2024年估测21亿元，2027年预计达242亿元，未来五年或撬动3000亿元价值 [14] - 服务商报价体系成型，如50条词条月费6000元，500条20000元，承诺60%词条完成率 [12][13] GEO服务模式与效果争议 - 服务商通过结构化内容、语义相关性优化等策略提升品牌在AI回答中的排名 [13] - 效果衡量标准不统一，部分承诺100%推荐，部分以品牌露出次数为指标 [14] - 行业尚不成熟，存在"没效果退款"等非标准化保证 [14]

GEO营销的兴起 - 品牌客户开始将营销预算从SEO转向GEO，以提升在AI回答中的品牌露出率 [4][6] - GEO业务单量在部分营销公司已达到SEO的5倍，行业需求显著增长 [9] - 定价模式多样，从几千元到几十万元不等，部分品牌已重新分配SEO预算至GEO [6] GEO的操作方法论 - 营销公司通过预设问题库、优化内容数据支撑和细分赛道描述提升AI抓取率 [4][5] - AI偏好第三方平台内容而非品牌官网，营销策略需适应这一变化 [5] - 内容优化后需通过人工或机器反复测试AI回答中的品牌露出效果 [4] 流量迁移与行业影响 - 谷歌和百度搜索引擎市场份额下滑，谷歌2025Q1广告收入668.9亿美元（同比+8.5%），百度在线营销收入160亿元（同比-6%） [8] - 用户行为转向AI聊天软件，部分企业SEO需求下降70%，业务占比降至20% [9] - AI对B端销售模式形成挑战，部分客户直接依赖AI研究替代销售沟通 [5] GEO的行业争议与风险 - 用户对AI推荐存在信任盲区，尤其国内用户信赖度高于欧美市场 [11] - 当前缺乏量化GEO效果的工具，品牌方难以评估曝光与转化 [11] - AI算法频繁调整抓取权重，且易受同名品牌干扰导致误推荐 [11] 内容生态与AI污染 - AI倾向于抓取自媒体和"十大排行榜"类内容，权威媒体占比低 [12] - 部分营销公司通过批量发布低质内容污染AI环境，可能引发品牌反噬 [12] - 行业呼吁AI平台加强内容治理，避免虚假信息影响推荐公信力 [12][17] 法律与合规挑战 - 律师认为GEO实质是广告行为，应遵守广告法标注要求但技术实现存在难点 [15] - 虚假GEO内容可能构成不正当竞争，但取证难度高于SEO纠纷 [16] - 需平衡商业化与用户体验，未来可能引入明确标注的广告位 [18] 行业未来趋势 - AI个性化推荐将要求品牌生产更精准多元的内容 [18] - 短期内AI平台可能尝试购物链接等轻度商业化形式 [18] - 监管需解决AI信息准确性问题，避免信任危机导致行业崩塌 [17]

核心观点 - AI原生搜索优化（GEO）正在成为新风口，品牌方需适应AI助手重塑的消费者搜索习惯 [3][4] - Profound作为GEO赛道先行者，通过分析大模型行为帮助品牌提升AI推荐权重，已获2000万美元A轮融资 [3][10] - GEO商业模式面临与大模型算法迭代的对抗风险，长期价值取决于技术迭代和服务链条延伸 [5][25][28] 行业趋势 - 全球AI搜索引擎市场规模预计从2025年436.3亿美元增至2032年1088.8亿美元（CAGR 14%），生成式AI技术占比54.2% [12] - 美国商业网站流量因AI助手推送增长1200%，39%消费者使用AI搜索，可能重塑8000亿美元数字广告市场格局 [11] - 60%消费者绕过传统搜索引擎直接询问AI助手，但品牌方缺乏对AI推荐机制的控制力 [3] 公司分析 Profound - 核心功能：答案引擎洞察/代理分析/对话探索器/购物追踪，提供从分析到迭代的五步工作流 [17][18][20][22][23] - 商业化：企业级SaaS订阅（含499美元/月Lite版），客户覆盖18国，60天内助品牌AI声量提升25%-40% [20][23] - 融资历程：种子轮350万美元（2024年8月），A轮2000万美元由Kleiner Perkins领投（2025年6月） [10] 竞争格局 - **Daydream**：ToC购物搜索平台，支持自然语言+图像搜索，团队含微软/Pinterest背景高管 [13][16] - **Goodie AI**：聚焦AI搜索可见性监控与内容优化，CEO具字节跳动增长经验 [14][16] - **传统转型**：Ahrefs等SEO工具商凭借存量客户成为GEO初创公司主要对手 [14][16] 商业模式挑战 - 算法对抗：大模型频繁迭代（按周调整）可能导致GEO优化策略失效，技术门槛持续抬升 [5][26][27] - 效果归因：品牌无法区分曝光增长源于GEO工具还是算法自发调整，影响付费决策 [26][27] - 转型路径：需延伸服务链条（如垂直行业工具包），从单纯优化转向综合数据服务商 [28]

行业趋势 - ChatGPT周活用户突破10亿大关，超过60%消费者绕过谷歌、百度直接向AI助手查询商品信息[1] - 全球AI搜索引擎市场规模预计2025年达4363亿美元，2032年增长至10888亿美元，CAGR为14%[8] - 网络搜索板块占2025年AI搜索引擎市场61.7%份额，生成式AI技术占比54.2%[8] - 美国商业网站流量2024年7月至2025年2月增长1200%，39%消费者使用过AI搜索引擎[7] 商业模式创新 - GEO（生成式引擎优化）成为新风口，类比谷歌AdWords和Facebook定向广告的迭代[2] - Profound采用企业级SaaS订阅模式，提供AI搜索优化分析服务，月费499美元起[11][15] - Daydream采用B2C电商平台模式，通过自然语言和图像识别优化购物搜索[9][11] - Goodie AI采用分层订阅定价，专注AI搜索可见性监控和内容优化[10][11] 公司动态 - Profound成立11个月获2000万美元A轮融资，Kleiner Perkins和英伟达风投领投[1][7] - 服务覆盖18国，月处理超1亿次AI搜索查询，客户包括Indeed、MongoDB等[20] - Ramp案例显示AI可见性从32%提升至222%，行业排名从第19升至第8[20][21] - 产品包含Answer Engine Insights、Agent Analytics等五大功能模块[14] 竞争格局 - 主要竞争者包括Goodie AI、Daydream及SEO转型企业Ahrefs[10][11] - Profound优势在于先发性和产品丰富度，Ahrefs依托SEO时代客户基础[12] - Daydream团队来自微软、谷歌、Pinterest，侧重C端购物体验[9] - Goodie AI团队有字节跳动背景，提供AI内容生成和情绪监控[10] 技术挑战 - GEO公司需持续破解大模型黑箱，算法迭代可能导致优化策略失效[2][21] - 效果归因模糊，品牌难以区分自然权重调整与GEO工具作用[23] - 商业模式与大模型平台存在对抗性，需频繁调整优化策略[21][22] - 长期需转型为垂直行业服务商，拓展工具链而非单一GEO功能[24]

来源：光明网 当前，生成式AI正在重构信息获取范式，用户行为从传统的"查找－筛选"跃迁至"提问－解答"的对话式 交互。在这场搜索行为模式的革命中，GEO（生成式引擎优化）作为连接品牌与AI生态的核心桥梁， 面临前所未有的技术挑战——如何让AI真正"理解"品牌价值内核，并主动将其纳入推荐体系？ 7月21日，国内首款由十大AI Agent集群自部署自驱动的GEO大模型产品——iPowerAI iGeo正式发布， 为品牌提供从策略、到产品、再到服务端的全链路AI搜索优化解决方案，专注于解决品牌及产品在AI 搜索引擎中的可见度、推荐度、信息准确率等问题，为企业构建AI眼中的品牌画像。 当前GEO实践正面临着技术如何解决营销难题的鸿沟：通用型产品"一刀切"，缺乏对垂直行业阶段性发 展诉求的适配性解决方案；意图理解浅层化，难以捕捉用户复杂、动态的搜索动机；跨模型语义鸿沟， 使得品牌在不同AI引擎中的"认知画像"割裂；缺乏自动化、结构化的品牌知识注入机制，导致AI对品牌 价值认知模糊。市场亟需能够系统性解决这些底层技术难题，并同时拥有深厚行业营销积累的GEO解 决方案。 据介绍，iPowerAI iGeo实现了多个首次—— ...