GEO 行业：快速增长的 AI 广告蓝海细分市场 20260108 摘要 GO（生成式优化）通过联网搜索抓取网页内容并整合答案，企业需优化 信源内容以提高被 AI 抓取和推荐的概率，类似于流量入口从传统搜索引 擎向 AI 平台的迁移。 GO 市场自 2024 年起步，2023 年 ChatGPT 推出后受关注，目前仍处 于快速发展阶段，众多公司如微软小冰、蓝色光标等纷纷入局，市场竞 争激烈。 GO 改变了流量入口，企业需确保品牌和产品能被 AI 理解和推荐，以获 取更精准的客户。用户通过 AI 获取信息往往带有明确的消费意图。 实施 GO 需了解用户问题并创建高质量内容，优化官网、品牌信息等， 并发布到各平台。效果评估指标包括品牌提及率、平均排名和线索质量 变化。 GO 的归因难度大于 SEO，难以直接绑定 CPA 或 CPS 费用。主要指标 包括被引用、被推荐、平均排名和品牌声量，归因多为后置。 目前 GU 领域赚钱的公司主要为大品牌提供咨询和代运营服务，按月或 季度收费，毛利率可达 70%-80%，成本主要在人力，AI 自动化有望提 升毛利率。 新一代 GU 是在 SEO 基础上的升级，强调优质内容和信息 ...

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]

文章核心观点 - RBC资本认为，关于谷歌在搜索结果中放置第三方房地产列表广告的新闻标题对Zillow构成负面情绪，但实际基本面影响可能有限[1] - RBC资本对Zillow维持“跑赢大盘”评级，目标股价为95美元[1] 事件背景与来源 - 该新闻标题源于房地产领域专家Mike Delprete发布的截图证据，显示谷歌在搜索结果中放置了来自第三方的房地产列表广告[1] - Mike Delprete是科罗拉多大学教授，是备受关注和尊敬的房地产领域专家，RBC资本定期与其交流[1] 对Zillow的潜在影响分析 - RBC资本指出，Zillow对搜索引擎优化的风险敞口较小[1] - 尽管从流量获取的视角不能断言完全没有影响，但公司的SEO风险敞口相对于移动应用的使用而言相当有限，在转化为收入的用户参与度方面风险敞口则更小[1] - 总体评估是“标题负面，但基本面影响可能性较低”[1]

收购交易概述 - Adobe将以每股12美元的全现金交易收购Semrush，交易总价值约为19亿美元 [1] - Semrush的生成式引擎优化和搜索引擎优化工具将增强Adobe不断扩展的人工智能客户体验解决方案组合 [1] - 此次收购预计将进一步推动Adobe的年度经常性收入增长 [3] 战略协同与增长动力 - Semrush拥有超过十年的搜索引擎优化和生成式引擎优化专业能力，其解决方案帮助营销人员在人工智能搜索中保持可发现性 [2] - Semrush拥有强大的企业客户群，包括亚马逊、摩根大通和TikTok等 [2] - Adobe人工智能影响的年度经常性收入已超过50亿美元，管理层预计其占公司业务的比例将继续上升 [3] - 包括Firefly、Acrobat AI Assistant和GenStudio在内的新人工智能优先产品的年度经常性收入已超过2.5亿美元，达到了年底目标 [3] 产品组合与财务展望 - 最新的Adobe Firefly Foundry解决方案使企业能够创建适合其品牌的定制生成式人工智能模型，支持所有主要资产类型 [4] - 由AEP Agent Orchestrator驱动的人工智能代理可用性，帮助企业管理和定制来自Adobe及第三方生态系统的代理 [4] - 市场对Adobe 2025财年收入的普遍预期为207.7亿美元，表明较2024财年报告的数据增长12.76% [4] 市场竞争格局 - 与微软和Alphabet相比，Adobe的人工智能业务规模较小 [5] - 微软智能云收入受益于Azure AI服务的增长和AI Copilot业务的上升，其产品中人工智能功能的月活跃用户已达9亿 [5] - Alphabet在其产品中深度整合人工智能，AI Mode现已支持全球超过40种语言，拥有超过7500万日活跃用户 [6] 股价表现与估值 - Adobe股价在过去一年中下跌了38.1%，表现逊于Zacks计算机与技术板块25.6%的回报率和计算机软件行业8.3%的涨幅 [7] - 根据价值评分C，Adobe股票交易价格存在溢价，其市净率倍数为11.11，高于整个行业的10.27 [11] - 市场对Adobe 2025财年第四季度每股收益的普遍预期为5.39美元，在过去60天内微升1美分，表明较去年同期报告的数据增长12.1% [14]

文章核心观点 - 公司已完成从产品开发到商业化的战略转型，通过精简产品线、转向合作伙伴销售模式以及推出新产品，为2026财年及未来的可持续经常性收入增长奠定基础 [2][3][4][5][9] 管理评论与战略重点 - 战略重心转向高度自动化和可扩展的本地搜索引擎优化和AI引擎优化解决方案，旗舰产品为Localizer [4] - 销售模式从传统的转销商结构转变为合作伙伴模式，公司直接拥有终端客户的商业合同和账单关系，改善现金流可预测性并使销售成本与实收收入直接挂钩 [5][6][12] - 2025年9月在美国市场积极推广Localizer，在不到两个月内新增超过15.6万澳元月订阅收入，相当于约190万澳元年化经常性收入 [7] - 针对服务区域企业推出新产品Localizer SAB，旨在提升客户在20英里半径内的Google Business Profile排名，并已获得多个家庭服务承包商订单 [8][12] 2025财年运营亮点 - 2025年6月与一家领先的美国声誉和评论管理平台达成战略合作，将其AI搜索就绪的登陆页面技术整合至约1万家现有企业用户中 [9] - 2025年5月在其专有SEO和AEO平台中扩展自动化和AI集成，提高了其登陆页面技术在ChatGPT、Gemini和Perplexity等AI搜索引擎和数字助理平台的采用率 [9] - 在2025财年通过自动化和劳动力重组举措优化成本基础，减少了雇佣和咨询费用，为2026财年改善运营杠杆奠定基础 [12] 2025财年第四季度财务业绩 - 总营业收入下降31.2%至82.9万澳元，去年同期为120万澳元，下降主要与服务收入减少99.3%至3000澳元有关，而订阅收入增长9.7%至80.1万澳元 [12] - 营业费用增长58.1%至170万澳元，主要由于去年同期确认了重大的股份支付费用转回 [12] - 净亏损83.5万澳元，或每股稀释亏损0.46澳元，去年同期为净利润14.7万澳元，或每股稀释收益0.11澳元 [12] 2025财年全年财务业绩 - 总营业收入下降22.8%至320万澳元，去年同期为420万澳元 [12] - 订阅收入下降9.8%至300万澳元，主要与公司将市场策略从转销商计划转向合作伙伴计划以及精简产品供应有关 [12] - 广告收入下降43.9%至14.1万澳元，受谷歌广告计划变更以及用户更多转向AI和替代平台进行搜索查询导致的自然搜索流量下降影响 [12][13] - 服务收入下降91.1%至5万澳元，因公司有意停止了上财年完成的非重复性、劳动密集型服务工作 [17] - 按国际财务报告准则计算的营业费用增长27.0%至766.6万澳元，主要与股份支付费用的会计处理有关，若剔除该影响，按非国际财务报告准则计算的营业费用下降11.9% [15][17] - 员工福利费用下降40.6%至163.9万澳元，主要由于销售和运营人员减少 [16] - 技术费用增长39.6%至124.4万澳元，主要由于交付解决方案所需的第三方软件费用增加 [18] - 全年净亏损430万澳元，或每股稀释亏损2.63澳元，去年同期净亏损190万澳元，或每股稀释亏损1.49澳元 [18] 关键绩效指标与财务状况 - 2025财年第四季度月经常性收入为26.7万澳元，同比增长4.2%，环比第三季度增长2.4% [19] - 截至2025年6月30日，现金及现金等价物为59.5万澳元，高于2024年6月30日的27.6万澳元 [26][30]

公司概况 - 19岁华人女生Christine Zhang从哈佛休学创办Veil公司，专注为电商卖家提供AI优化平台[1][2] - 公司成立不到三个月完成种子轮融资，获得100万美元资金[2][16] - 融资资金用于扩充团队与产品打磨，目前团队规模为6人[17] - 公司已拥有近500家客户，客户在1-2周内能看到AI可见度平均提升约67%的效果[14] 产品与技术 - Veil通过GEO（生成式引擎优化）和AEO（问答引擎优化）技术优化商品介绍，使其更易被AI识别[6][8] - 具体优化方案包括增加结构化FAQ页面、优化关键词布局、使用JSON-LD标注产品核心信息[9][10][11][12] - 优化后商户获客率显著提升，AI可见度平均提升约67%[14] - 产品解决长尾商品被市场忽略的痛点，让商品更容易出现在ChatGPT、Gemini等AI搜索结果中[6][43] 行业趋势 - AI正成为新流量入口，今年6月AI为全球前1000网站带来11.3亿次引荐，同比增长357%[22][23] - AI推荐在用户参与度方面优于传统流量，零售网站跳出率降低23%，页面停留时间延长41%[23] - GEO（生成式引擎优化）类似传统SEO，关注提高被AI引用概率而非网页排名[34][36] - 研究显示产品页面针对AI优化后曝光度可提升30%-40%[42] 创始人背景 - Christine Zhang为哈佛大学计算机科学与统计学专业学生，具有机器学习项目开发经验[55][58] - 联合创始人Julia Hudson同为哈佛计算机科学专业学生，与Christine共同休学创业[73][75] - Christine中学时期曾开发公共卫生类网络应用并获得国际创新挑战奖[52]

上海SEO公司的服务特点 - 上海SEO公司具备较强的技术能力和市场经验，需要不断更新策略以适应搜索引擎算法变化[3] - 与付费广告相比，SEO的优势在于可持续性，优化后排名相对稳定且长期成本更低[3] - SEO效果需要时间积累，通常需数月才能显现，而广告投放可快速带来流量[3] 与其他网络营销方式的对比 - 社交媒体营销依赖平台流量，适合品牌曝光但转化率可能不如精准的SEO流量[5] - 内容营销强调高质量内容创作，与SEO有重叠，但SEO更注重技术优化如关键词布局和外链建设[5] - SEO优势在于精准触达主动搜索的用户，带来高转化率流量，但依赖搜索引擎规则且需持续维护[5] 上海SEO公司的地域优势 - 上海作为国际化大都市，其SEO公司能接触前沿行业动态并具备较强数据分析能力[5] - 与二三线城市相比，上海SEO公司收费可能较高，但服务质量和响应速度更有保障[5] - 高成本不一定适合所有企业，预算有限的中小企业可考虑与外地团队合作或部分服务外包[5] 如何选择合适的SEO公司 - 评估标准包括案例经验（尤其是同行业优化效果）、技术能力（如结构化数据优化）和透明度（清晰的方案和报告）[6][8] - 应避免使用可能采用黑帽手段的不规范服务商，以防网站被搜索引擎惩罚[8] SEO的未来趋势 - 搜索引擎算法越来越智能化，用户体验和内容质量成为核心，传统关键词堆砌手法逐渐失效[8] - SEO未来可能与人工智能进一步结合，如通过自然语言处理优化内容或利用机器学习预测搜索趋势[9] - 企业需关注技术演进，选择能够与时俱进的SEO服务商以谋求长期发展[9]

GEO的兴起与定义 - 生成式引擎优化（GEO）的核心目标是最大化品牌、产品或内容在AI对话回答中的“AI可见性”[14] - GEO的诞生源于ChatGPT等对话式AI已成为不可忽视的新流量渠道，其网站引荐流量正处于高速增长通道，已在部分网站的流量来源中位列前茅[14] - GEO带来“零点击”挑战，用户从AI获得满意答案后可能直接离开，不点击引用链接，这意味着GEO更偏向品牌建设而非直接效果转化[14][29] GEO与SEO的异同 - GEO与SEO共享“内容为王”的最高原则，高质量内容是所有优化的前提[15] - SEO是“关键词驱动”，而GEO是“问题驱动”，要求内容策略从关键词思维彻底转向问题思维[16][31] - SEO依赖排名算法对网页排序，GEO则是“拆解-搜索-整合-生成”的流程，会向传统搜索引擎发起多次查询[16][32] - SEO是GEO的基础，做好SEO即使GEO不带来直接流量，投入也是有价值的[9][66] GEO内容创作策略 - 内容需拥抱“问题-答案”结构，确保每一篇内容都能直接、清晰地回答一个具体问题[17][31] - 贯彻结构化原则，使用列表、要点、结构化数据标记等方式，帮助AI理解和采纳内容[6][17][34] - 坚守可信度标准，优先引用具备专业性、权威性和可信性的内容，遵循E-A-T原则[17][34] - 提供“信息增益”，在内容生产成本极低的时代，独特的见解和深度信息会越来越重要[10][63] - 实践场景化思维，围绕目标用户的具体场景化长尾问题构建内容矩阵[17][35] GEO效果评估与挑战 - GEO目前处于规则模糊的“黑箱”阶段，评估极具挑战[18] - AI回答存在“非幂等性”（结果多变）和“记忆效应”（个性化偏好），需在无痕模式下多次查询验证效果[18][41] - 通过精准优化，可以在国内外主流AI模型中获得理想排名和商业询盘，例如有团队成功将特定专家优化至“国内GEO专家”查询结果首位[37] GEO生态与ROI - 海外市场已涌现多款专业监测工具，通过高频查询分析品牌在AI中的可见性（提及次数、情感倾向）和内容引用情况[44] - GEO的核心价值在于品牌建设，通过在AI的权威回答中反复“露脸”建立用户对品牌的认知和信任，其效果更偏向品牌层面而非直接流量[8][46] - 文本依然是GEO性价比最高的媒介，其易于生产、优化和被AI引用的特点使其成为当前布局的绝对重心[20][61] 技术机制与信息来源 - AI生成答案的信息来源主要有两个：内部训练数据集和实时网络搜索[21] - 被纳入训练集对内容质量要求极高，对绝大多数企业而言遥不可及，当前GEO主战场在于实时网络搜索[21][50] - AI将用户问题“翻译”成搜索指令交由传统搜索引擎执行，内容在传统搜索引擎中的排名直接决定被AI发现和引用的概率[21][49] 国内外市场渠道策略 - 海外市场策略是“官网为王”，官网权重极高，是所有GEO工作的核心，需集中资源打造高质量官网内容，并辅以在YouTube、Reddit、Quora等高权重社区的投入[23][40][55] - 国内市场策略是“多点开花”，国内官网权重普遍偏低，AI更倾向于抓取大型门户网站的自媒体号、CSDN等第三方平台，需广泛布局这些高权重平台[23][39][54]

公司发展历程 - 公司创始人Kyle Ray在2007年获得首位客户后 经过7年发展于2014年实现副业收入超过主业[1] - 2013年启动搜索引擎优化策略 2015年在"休斯顿窗户清洁"关键词搜索中位列首位[2] - 2024年公司收入达六位数 预计2025年将首次突破100万美元[3] 技术战略转型 - 公司已终止与SEO服务商合作 因搜索引擎趋向零点击模式导致传统SEO失效[2][3] - 全面转向人工智能技术应用 通过AI工具实现时间与成本优化[3][4] - 采用客户关系管理软件ServiceMonster 支撑休斯顿和奥斯汀数百家客户的服务体系[5] 技术工具应用 - 核心AI工具包括Usewhale.io ChatGPT Ingage Canva Calendly PriceGuide.ai Chiirp Paive ServiceMonster ZyraTalk ClickUp MindMeister[4] - 客户管理系统取代传统纸质记录方式 解决数据安全风险[5][6] - 技术栈整合显著提升运营效率 实现小型企业资源优化配置[4][6]

财务数据和关键指标变化 - 公司2024财年收入为415万美元[4] - 截至2025年3月的九个月收入为290万美元[4] 各条业务线数据和关键指标变化 - 公司核心业务为本地化数字营销服务 产品月费为690美元[25] - 公司拥有超过600家付费客户[3] - 通过AI销售团队测试 在澳大利亚市场进行900次冷外联短信 达成200次互动 获得25个预约 目前有12个活跃概念验证项目进行中[22][23] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司主要市场为美国 澳大利亚和加拿大[3] - 拥有超过20家全球发布合作伙伴[3] - 在目标市场拥有4000万条商业列表数据和1140万条认领列表数据[21] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司专注于本地搜索优化市场 该市场全球规模达7900亿美元 未来将增长至1万亿美元[7] - 采用合作伙伴模式 通过数字营销机构推广产品 公司提供技术支持和潜在客户 合作伙伴获得30%佣金并负责客户管理[27][31] - 技术优势在于能将客户搜索排名提升时间从传统SEO的12-36个月缩短至30-60天[5][6] - 公司产品定价690美元/月 远低于行业平均的1500-2000美元/月 但强调竞争基于价值而非价格[41][42] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 搜索格局快速变化 谷歌22年来首次出现搜索量下滑 AI搜索如ChatGPT已占据8%市场份额[8][9] - 公司测试证明 要在AI搜索中排名靠前 仍需在传统SEO中占据高位[9] - 本地搜索中93%的流量通过地图包实现 前三位置获得绝大多数流量[14][15] - 公司认为已具备规模化条件 拥有技术基础 运营体系和明确的市场进入计划[52] 其他重要信息 - 公司成立于2009年2月 总部位于澳大利亚Subiaco[2] - 董事会成员包括前Inter Oil CFO Colin Visaggio 具有丰富的财务和合规背景[29] - 业务模式通过合作伙伴网络实现本地化 销售代理分布在美国各州 以贴近客户[38][39] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 公司最令人兴奋的机遇是什么 投资者应关注什么 - 管理层最看好本地产品的市场机会 产品定价合理 对大多数公司可负担 是数字营销机构的理想附加产品 结合AI销售团队的潜在表现 市场前景巨大[30][31][32] 问题: 公司故事中最被误解的方面是什么 - 市场可能将公司业务与更广泛的SEO混为一谈 但公司明确聚焦于本地市场 该领域比全国性或电商SEO更具可扩展性和部署效率[34][35] 问题: 澳大利亚基地是否限制全球扩张 - 地理位置不是限制 技术运营位于美国 并通过本地销售代理网络实现市场覆盖 确保客户服务在相同时区[37][38][39] 问题: 公司的独特竞争优势是什么 - 核心优势是能在30天内显著提升搜索排名 该能力令行业资深人士惊讶[40] 问题: 是否进行价格竞争 - 公司基于价值竞争而非价格 产品定价已显著低于市场平均水平[41][42] 问题: 客户的典型投资回报率是多少 - 难以提供统一ROI 因业务类型和地点而异 但通过追踪额外电话 门店访问和网页展示量衡量价值 以690美元月费计算 对多数企业而言回报迅速[44][45] 问题: 获得State Farm客户的意义 - 获得State Farm代理商客户意味着巨大潜力 前提是持续交付承诺的结果[48] 问题: 未来2-3年的愿景 - 公司认为技术基础稳固 运营体系完善 市场计划清晰 拥有现有数据库和客户生态系统 无需大量广告投入 未来几年通过执行有望成为规模可观的业务[51][52]