GEO
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搜索排名已过时,下一个流量入口战争:让AI“记得”你
第一财经· 2025-09-17 22:30
行业定义与核心机制 - AI推荐背后正在形成一门称为GEO(生成引擎优化)的新生意,其核心是品牌营销不再拼搜索排名,而是拼“AI是否记得品牌”[1] - GEO产业最简单环节是通过算规律,在AI平台偏好引用的高权重来源上创建内容,例如国内AI喜欢引用门户网站,从业者就在门户网站建立账号并每天刷量创建新内容[4] - 专业GEO的第一步是监测“AI可见性”,即AI在回答相关问题时,企业品牌被提及、内容被引用的概率及评价正负向[5] 市场参与者与商业模式 - 知名风投红杉资本于8月领投GEO公司Profound,对其估值超过1亿美元[3][13],该公司已进行三轮融资,总融资额达5850万美元[13] - Profound提供按月订阅的监测产品,Pro版价格为499美元/月,企业版为定制定价,目前已服务500多家企业、超过2000名营销人员[7] - QuickCreatorio以差异化切入中小型企业机构,其GEO产品定价为399美元/月,业务注册用户已上千,每天新增10~20个新用户[7][8] - 豆包大模型前市场负责人创立的GEO公司PureblueAI清蓝于9月初完成首轮融资,由蓝色光标与英诺天使基金联合领投,投资金额达千万元人民币[3][14] 市场需求与客户画像 - 目前为GEO买单的主要是大品牌以及投资回报周期更短的金融、软件行业和头部独立站电商品牌[3][11] - Semrush中国区首个GEO合作案例为金融公司,该企业来自ChatGPT的流量在7月环比6月增长近15倍[11] - 行业从业者普遍焦虑,担心错过商业机会,越来越多SEO从业者开始咨询如何实施GEO[3][10] 市场前景与增长动力 - 据QYResearch预测,2024年全球GEO服务市场规模为886亿美元,预计到2031年将达到7318亿美元,年复合增长率为34%[18] - Semrush在2025年第二季度财报显示,其新推出的企业AIO等AI产品ARR共达近2500万美元,带动整体营收上涨20%至109亿美元[12] - AI搜索为中小企业提供逆袭机会,因为AI模型引用内容并不看搜索引擎排名,许多引用来自权重靠后的内容,打破了传统搜索固化的格局[11] 国内外市场差异 - 国内GEO难度更大,因大模型未开放Search API,且内容生态相对混乱,优质内容稀缺,AI答案质量不稳定[17] - 国外主流模型引用来源以高质量内容社区为主,如Reddit(第一大来源)、维基百科和YouTube,而国内主要引用门户网站百家号、CSDN、知乎等[17] - 许多创业者选择面向海外市场做GEO入局,因国内生态不成熟且难以形成沉淀[17] 行业挑战与不确定性 - 大模型格局未定,厂商仍在大力投入训练模型,最终胜出者未定,GEO生意可能存在变数[3][18] - 若大模型进入疲倦期,AI聊天流量可能会下滑,且AI聊天机器人的终极形态是否会改变仍是拷问[18]
从 AI 创业角度看 GEO:如何引流、效果评估,以及创业机会在哪里?
Founder Park· 2025-08-10 09:33
GEO概念与背景 - GEO是AI搜索和LLM时代的SEO,但与传统SEO在效果监控、内容策略等方面存在差异[2][3] - 行业对GEO的商业价值存在争议,部分观点认为其仅是SEO变体,但共识是需要投入布局[4][5] - LLM使搜索行为碎片化,查询平均长度增至23词(传统搜索4词),会话时长增至6分钟,响应呈现个性化多源特征[14] GEO技术原理 - 核心是从内容生产侧逆向优化RAG/LLM/Agent工作机制,实现"可检索+可引用+可概括"三位一体[10] - 与传统SEO差异体现在三方面:1) Ranking需应对LLM嵌入式引用结构 2) 优化方法不明确 3) 黑盒特性导致控制困难[9] - RAG工作流包含文档加载、分块(200-1000字)、向量化、检索、生成五个环节,需针对性优化chunk可读性和引用性[20] 内容优化策略 RAG优化 - 结构优化:使用H1/H2标题分级,段落控制在2-4句,避免上下文依赖叙述,采用项目符号/表格呈现数据[20] - 向量友好:明确主题词,降低冗余,通过近义词扩展覆盖用户query变体[26] - 引用曝光:嵌入品牌名、自引用语句(如"根据LangChain文档"),采用Schema.org标注结构化数据[27] Agent优化 - 任务导向设计:围绕"退货流程"、"附近店铺推荐"等具体场景结构化内容[33] - Action友好:定义清晰Tool Schema,采用语义对齐命名(如orderFood而非triggerService),编写prompt-friendly文档[34] 行业现状与数据 - 当前LLM推荐流量占比普遍低于5%,占网站总流量不足1%,但存在平台差异(Reddit达11%,Wikipedia达23%)[15][38] - 代表案例Ramp通过GEO优化实现:1) 月增300次AI引用 2) AI可见性从3.2%跃升至22.2% 3) 行业排名上升11位至第8名[63] 代表产品矩阵 - Athena:基于公司邮箱的竞品AI搜索分析工具[52] - ProSEO.ai:Shopify专属AI-commerce优化工具,强化商品描述可读性[53] - Profound:全栈AI可见性平台,提供实时曝光监控和Conversation Explorer功能,2025年获2000万美元A轮融资[57] - Byword:批量生成适配AI搜索的长文,自动部署至CMS系统[55] 未来演进方向 - 可能突破点:1) 构建GEO强化学习系统 2) 整合点击流数据优化反馈闭环 3) 开发统一测量标准[68][69] - 与SEO分散生态不同,GEO存在集中化机会,但需解决数据采集和实时分析的技术瓶颈[66][67]