涉及的行业与公司 * **行业**：AI营销、数字营销、生成式引擎优化（GEU/极优/GUO）服务行业[1] * **公司**：Deepseek（作为案例提及的AI模型/公司）[5][14]、园艺科技公司（作为案例提及）[8]、某3C品牌（作为案例提及）[17]、百度（提及推出SaaS产品）[19]、阿里、腾讯、字节（提及开发语言模型）[21]、Manas（被Meta收购的初创公司案例）[6] 核心观点与论据 1. GEU/GUO的定义、应用与市场前景 * **定义**：GEU（生成式引擎优化）或GUO（生成语言优化）是针对生成式AI模型进行优化的技术，核心是确保品牌信息能被AI模型准确获取和引用，实现品牌与用户的精准沟通[1][2][3] * **应用现状**：市场主要考核两点，一是内容是否出现在AI搜索列表，二是内容是否被语言模型在回答中引用[2] 典型案例包括Deepseek通过联网搜索提升品牌曝光和互动[5]，以及帮助高客单价产品在多触点准确展示信息以提高转化率[5] * **市场规模与增长**：预计2027年GEU服务市场规模将达千亿级别，2025年可能仅为千万级，2026年有望接近百亿级[19] 客户增长迅速，例如某公司在2025年Q2到Q3间接触了超过1000家客户[19] * **客户与预算**：核心KA客户（通常为营收过10亿元的大型企业）年度预算约40万元/年[3][22] 广告主接受度迅速提升，预计2026年预算会大幅增加[22] 2. AI工具带来的流量转移与行业变革 * **流量转移**：Gartner报告预测，2026年将有25%的流量从传统搜索转向AI工具，但当前比例已提升至40%[7] 随着Gemini 3等多模态模型发展，这一比例可能进一步上升[7] * **行业影响**：搜索引擎角色从“裁判”变为“运动员”（如百度展示智能回答），可能导致品牌官网流量下降[8] 这要求品牌和服务商适应变化并利用新营销机会[8] * **组织结构影响**：AI时代要求企业具备更灵活、更年轻化的组织结构以快速响应市场，初创公司可能因此获得巨大机会[6] 3. GEU/GUO与SEO的关键差异及优化方法 * **核心差异**：SEO类似开卷考试，有固定规则；GUO则像闭卷考试，依赖语言模型内部涌现，无固定规则，需通过外部归因和反复测试确认结果[9] * **技术差异**：搜索引擎抓取量大且遵守Robot规则，而生成式语言模型无法抓取JS，数据更新较慢[10] * **内容优化方法**：写作风格应类似PR稿或百度百科，避免情绪化内容[11] 需添加足够多的数据（如参数说明）[11] 并增加权威来源（如行业白皮书）以增强内容权重和可信度[11] 4. 服务商的方法论、工具与行业壁垒 * **服务商方法论**：需具备系统方法论，而非依赖玄学或堆量[3] 核心三步为：找到精准信源、生产高质量内容、进行策略性发布[16] * **操作工具**：包括内容库分析工具、提示词策略师（可拓词约100个相关词）[14]、信源分析工具（如在百度抓取320条信息，在豆包抓取200条，在知乎抓取470条）[14]、内容生产工具（智能体生成初稿，文案精修，集优工程师优化）[15] 以及Profinder工具追踪排名和引用[15] * **行业壁垒**：包括成熟的方法论、系统性工具（而非仅靠人力）、服务同类型客户的经验以及品牌影响力[26] * **市场集中度**：很可能出现少数公司主导市场的“二八效应”，关键在于进化速度、对AI技术的拥抱程度以及将咨询能力整合进服务的能力[27] 5. 驱动因素、风险与挑战 * **驱动因素**：甲方公司的焦虑感（担心被竞争对手拉开差距）[12] AI技术普及加速[12] 经济周期下乙方公司急需现金流，甲方效果广告投放效果下滑需新亮点[23] 企业战略上需要进入生成式AI体系以跟上未来3-5年的AI时代[23] * **风险与挑战**：需警惕服务商通过夸张或不实手法在AI中建立品牌认知，消除这些内容工作复杂[13] 市场部门需应对内容对搜索引擎和语言模型“双重友好”的挑战[13] AI营销中的“幻觉”问题，但当正确内容库建立后，模型会展现推理和关联能力，其“种草”和建立信任的能力会更强[17][18] 忽略AI营销可能导致在40%的流量趋势下出现无效的新旧隔离现象[18] 其他重要内容 1. 财务与商业模式 * **盈利能力**：GEU服务毛利率高于SEO行业约10%-15%[3][20] 执行成本可能随语言模型能力提升而下降[20] * **合作模式**：通常按季度签约而非年度合同，以应对快速变化的算法和管理客户预期[20] * **客户选择**：主要服务KA客户，放弃了中腰部以下的小微客户[19] 2. 对相关行业的影响 * **对内容平台影响**：阿里、腾讯、字节等开发自有语言模型以保护其内容平台，但与现有平台存在冲突[21] 类知乎、小红书等“种草平台”缺乏开发语言模型的能力，在用户行为从人推荐转向AI推荐时面临巨大挑战[21] * **广告公司机会**：具备SEO基础或拥有强客户关系的服务类公司更容易开拓GEU业务[25] 3. 海外市场拓展 * **国内外差异**：海外市场比国内市场更难做，信息源更分散，官网对SEO影响更深[28] 海外缺乏国内良好的账号和发布环境，且需理解当地媒体和文化价值观[28] * **出海价值**：在当前经济周期中，企业出海是重要方向，AI流量迁移可帮助解决出海过程中的信息传播和认知建立问题[28][29] 例如，可通过“AI种草”形式更高效地呈现与当地大学建立实验室等合规流程，规避传统媒体投放的资金和价值观盲区问题[29]