“我们做了这么多品牌相关的内容，怎么才能在大模型的回答中被展示出来？”

这个问题，近段时间成了不少企业给营销部门定下的硬性KPI，翻译过来就是：怎么做GEO。

回想十多年前，老板们问的最多的还是“怎么做SEO”。这个问法上的细微变化，其实折射出一个明确的信号：搜索引擎的“权力中心”，正在从传统的网页索引，悄无声息地转移到生成式AI模型的手中。

先看几组数据，感受一下这股潮水的方向。Similarweb的数据显示，2025年7月，ChatGPT的月访问量已经达到约57亿，环比增长6%，全球网站排名跃升至第5。OpenAI在8月初披露，每周有近7亿人使用ChatGPT，日均处理超过25亿条提示。AI搜索新秀Perplexity也不甘示弱，CEO在6月称其月查询量已达7.8亿，月增速超过20%；到了7月底，这个数字已经逼近每月10亿次。

与此同时，传统搜索给网站输送的流量，正在经历断崖式下滑。Authoritas的研究指出，当谷歌搜索结果页出现AI Overview时，新闻网站的点击量最高能被稀释79%。GrowthSRC对20万个关键词的监测也显示，谷歌排名第一的自然搜索结果，其平均点击率同比又下降了32%。

这些数字背后，是用户习惯的根本转变：从过去“搜索-筛选-点击”的被动浏览，变成了如今“提问-获得答案”的直接对话。

这意味着，企业的营销逻辑也必须跟着切换：从“如何让用户找到我”，转向“如何让AI记住我，并在它的回答里主动推荐我”。

生成式AI搜索正在碘伏品牌获取流量的旧秩序。关键不只在于技术适配，更在于彻底更新营销思维。执行层面看似简单，实则暗藏着不少试错成本。为了厘清这里面的机遇与陷阱，我们跟几位GEO服务商负责人、AI搜索引擎的技术方聊了聊，试图系统性地梳理这场变革背后的门道。

GEO并不是下一个SEO

传统搜索引擎和AI搜索引擎，在工作原理和用户体验上存在本质差异。这种差异，决定了SEO和GEO是两套完全不同的游戏规则。前者有章可循，后者则变数无穷。

传统搜索引擎（如谷歌、Bing）更像一盘棋，棋盘、棋子和走法都写在了规则手册里。它们依赖关键词匹配和PageRank这类可公开研究的算法，把网页按相关性、权威性、外链与用户体验等因素加权排序，最后把链接列表交给用户去点。

SEO能发展成一个数百亿美元的产业，正是因为这套规则虽然复杂，但足够透明。只要你摸清了算法的偏好，优化好内容和链接结构，就总能可预测地影响排名。

AI搜索的世界则完全不同。它更像与一位学识渊博的学者对话，你抛出问题，它直接给出答案或摘要，而不是扔给你一串链接。它的判断基于大模型的语义理解与RAG流程，决策路径深埋在“黑盒”里，外界很难复盘——哪条证据被引用了，哪条被忽略，很少遵循固定的轨迹。这种“知识生成”的范式，让GEO的可控性大大降低。

图：AI搜索和传统搜索工作原理的不同

但AI搜索也并非毫无脉络可循。普林斯顿的团队在第30届ACM SIGKDD上发表了一项开创性研究，通过实验识别出九种能够提升可见度的GEO策略，最高可以带来40%的曝光增益。而SEO时代强调的E-E-A-T原则（经验、专业、权威、可信），在GEO里依然适用——高质量、原创且真正解决用户问题的内容，仍然是模型最青睐的素材。

图：影响内容可见性的九种因素

不过，这项研究里有一个很有意思的反转：传统SEO中屡试不爽的关键词堆砌策略，在GEO里不仅无效，甚至可能适得其反。数据显示，关键词堆砌得越狠，内容被AI引用的概率反而越低。这也进一步证明了，GEO和SEO在底层逻辑上是有根本性差异的。

总结下来，二者最根本的不同，在于实现“权威”和“可信”的路径。

• 从“链接为王”到“引用为王”：SEO的核心是反向链接。一个网站被越多高权重网站链接，权威性就越高。但在GEO里，AI更看重的是“引用”和“出处”。

• 从“关键词优化”到“语义实体优化”：SEO围绕关键词布局内容，而GEO则需要围绕“实体”和“知识图谱”来组织信息。AI不是在识别关键词，而是在理解一个“概念”。

所以，在维基百科、百度百科这类知识库里，建立一个清晰、准确、全面的词条，相当于给AI提供了一份机器可读的品牌“简历”，这件事比堆砌关键词重要得多。

沿着SEO的老地图，是找不到GEO的新大陆的。

企业花钱做GEO，效果能保证吗？

AI搜索的不确定性，催生了新的市场需求。越来越多的企业担心自己在AI搜索里“被消失”，纷纷寻找GEO服务商来提升品牌可见度。市场上随之涌现了三类玩家：从传统SEO转型的老牌公司、把内容营销延伸至GEO的机构，以及一开始就专攻AI搜索的新创团队。

全球范围内的细分领域也在快速成型。监测与分析工具层面，BrightEdge推出了Generative Parser，专门监测品牌在AI搜索结果中的表现，还能追踪品牌在ChatGPT、Bard等平台上的提及频率和情感倾向。Conductor则开发了AI Content Optimization平台，帮助企业优化内容，以提高在AI搜索中的可见性。总部位于柏林的Flow Agency，2024年就把名字从“Flow SEO”改成了“Flow Agency”，主推GEO咨询，目标是“让品牌出现在ChatGPT、Perplexity、Gemini的答案里”。

那么，GEO服务通常都做些什么？我们跟两家国内的GEO公司负责人聊了聊，归纳出几个关键做法：

• 知识图谱构建：帮助企业梳理核心信息，建立品牌、产品、创始人之间的实体关系，然后提交到各类知识库平台。

• 权威内容合作：借助媒体或学术资源，把品牌内容送到高权重网站或出版物上，以获得AI的“引用”。

• 结构化数据部署：在企业官网上部署AI能够读得懂的结构化数据，让AI更精准地抓取和理解信息。

• 内容优化与生成：利用AI工具，围绕特定主题生成大量语义丰富的内容，试图在AI的知识库里占据一席之地。

• 多平台覆盖策略：同时优化DeepSeek、Kimi、豆包、千问、元宝等主流AI平台的收录效果。

同时，我们也注意到，不少公司还特意推出了一套自家的“GEO方法论”，并搭配自研的工具，比如提示词策略工具、GEO内容创建智能体，来强调其手法的科学性和独特性。还有企业针对中国市场的特点，推出了面向小红书、抖音等平台的“用户共鸣指数”。

但问题来了：用了这些方法，GEO就能做到100%可控、可量化吗？

对此，为AI提供搜索引擎技术的博查AI公司CTO翁柔莹告诉我们：“关于是否可控，目前的结论只能说是‘部分可控’。业内已经有了一些经过验证的方法论，比如在内容里嵌入可识别的引用标记、补充结构化数据，这些手段可以在一定程度上提升品牌在大模型检索结果中的出现率和引用率。”对应的测评体系也已初步成型，比如监测引用比例、模型收录概率等指标。“但归根结底，GEO依赖的大模型依然是黑盒系统——我们只能在数据层面把现象量化，而无法真正‘控制’模型的内部决策过程。”她说。

量化GEO成效的难点，很大程度上取决于模型与应用本身的内容偏好。以DeepSeek为例，它似乎更青睐社区内容；而豆包则天然倾向于优先呈现自有生态内的素材。各个模型的“口味”不同，统一的评估体系几乎不存在。实际操作中，你需要针对每个模型制定专门的测评维度和优化策略，然后根据模型反馈持续迭代。

这意味着GEO工作注定是一场多模型、多指标并行的精细化工程，靠单一方法论就想“一招通吃”是不可能的。

GEO服务收费混乱

从翁柔莹的回答里不难看出，一些特定的方法确实有可能提高企业品牌被大模型引用的概率。这也让GEO服务有了合理的存在价值，但问题在于：如何定价？如何评估效果？目前还没有统一的标准。

对比一下SEO。根据Backlinko的行业研究，2025年全球SEO的平均月费在1000到2500美元之间；如果按小时计费，普遍是50到100美元/小时，顶尖机构比自由职业者大约高出30%。美国、西欧的企业级SEO，月费大多集中在3000到7500美元，复杂或高竞争行业的项目，甚至能飙升到2万美元以上。

而GEO的定价逻辑则偏向“能力阶梯”，市面上几乎只有高阶月度包或一次性项目报价，很少看到按小时计费的。Creative Click Media给GEO的标价是“几百到几千美元/月”，侧重内容打底和Schema标注；高级套餐再加AI语料投喂、监测等功能。Perrill则明确写出起步价6000美元/月，然后根据行业竞争度和可监测指标阶梯加价。业内咨询机构的公开报价普遍在3000到20000美元/月，并且常常与KPI（比如ChatGPT Top-3引用率、Perplexity citation rank）绑定阶段奖励或扣罚。老牌SEO工具商BrightEdge推出了“AI Catalyst”，声称可以实时监测Google AI Overview、ChatGPT的引用占比，并按引用量和实体覆盖度计费。WebFX则把GEO打包进原本的SEO价格体系，月费从3000到2万美元不等，核心还是按页面数量和关键词数量核价。

我们跟多家国内的GEO服务商聊了聊，发现收费模式普遍以月度服务费或项目制为主，定价没有统一标准，需要根据企业具体情况单独报价。还有些新的计费模式，比如按照语义范围来定价。GEO服务商的解释是，每个核心提示词都能延展出多个相似提示词，形成完整的语义覆盖，每个项目的语义覆盖难度不同，所以定价也会不同。

除了定价缺乏标准，效果验证是目前最大的难题。服务商大多用“成功案例”或“特定问题下的AI回答截图”来证明效果，但这往往缺乏稳定性和可复制性。由于AI的“黑盒”特性，没人能保证在所有相关查询中都稳定地被引用。为了提高可信度，甚至有服务商提出了“快速验证机制：承诺5天内见效，否则退款”。

平台博弈GEO灰产

从用户视角来看，SEO更像是“雇一支外包运营团队”；GEO则像是“买一张进入AI可见度黑盒的入场券”，需要更高的前置投入去“买能力、买方法论”，同时也要承担指标尚未标准化的风险。

另外，市场上也充斥着不少低价、低质的服务。这类服务通常的套路是，花几十块钱买一个所谓的“AI优化套餐”，拿到一个文件包，然后需要自己手动发布1000多篇文章。这些文章大概率是服务商用AI批量低成本生产出来的，结果完全无法追溯和评估。

与此同时，灰产也在滋长。比如，在开发者社区里流传着一组“影子Prompt”脚本：把指令写进白字白底或HTML注释里，诱导大模型在回答时优先引用目标网址。这种“隐形注入”技术已经被学术界证明可以绕过人工审核。

AI搜索平台自然不会坐视GEO野蛮生长。谷歌在2024年3月更新了Spam Policy，首次将“规模化AI生成内容、无增值页面”明确定义为垃圾内容，可直接进行手动处罚。OpenAI也在今年春季把“自动检测与人工复核”写进了Usage Policies，针对可疑URL建立黑名单并下调权重。Perplexity的做法则是引入“Focus/Choose Sources”模式，让用户或系统可以限定可信源范围；对发生版权纠纷的网站，平台会在内部权限层面降级引用。

即使对于正常的GEO策略，大模型企业的态度也是“谨慎的开放”。博查AI的CTO翁柔莹说：“大模型会谨慎鼓励企业在其生态内发布内容，比如豆包可能会倾向于收录抖音或头条的内容。但是，GEO和大模型的底层逻辑是冲突的。大模型希望给用户提供准确的内容，而GEO本质上是向商业化负责的。底层逻辑不一致，所以大模型企业对GEO不会有完全开放的态度。”

尤其需要警惕的是“低价铺量”的方法。翁柔莹特别提示说：“铺量的方法，可能会包含重复关键词的堆砌，这很容易导致你的账号内容被收录的概率变低。另外，千万不要去伪造数据。一旦被大模型验证出数据是假的，这个机构的一系列账号可能都会被拉黑。”

平台的态度已经非常明确：AI搜索的趋势，正在从“抓可读文本”迈向“抓可信事实”。可查证性、授权链路以及提示注入风险，成了新的稽核指标。想靠“黑帽GEO”弯道超车，可能性只会越来越低。

品牌方的GEO焦虑

在生成式AI全面渗透搜索和问答场景的当下，最让品牌方焦虑的，其实不是算法有多难懂，而是“我说的话，AI能不能听得懂”。化解这种焦虑的第一步，是把自有平台打造成一个机器可读的“单一事实来源”。

具体来说，官网应该系统部署Schema.org标记；内部的白皮书、案例研究，要写成带具体数字的结论句，并注明权威出处。生成式模型最偏爱这种既有数据又有论证的段落——它们天然倾向于引用可验证的事实，而不是堆叠关键词的广告语。

有了“可读”的资产，下一步是“可见”。企业最好围绕二三十个核心业务问题，按月定期在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平台上主动检索，记录品牌在答案中间出现的次数和位置。业内把这种指标称为Citation Rank或Position-Adjusted Word Count——它比传统蓝色链接排名的意义更大，更能反映AI语境里的曝光度。如果缺乏技术栈，可以采购BrightEdge、Flow Agency之类的SaaS工具，但务必在合同里写清“数据可复现”条款，避免被一张漂亮的截图糊弄。

正如前文提到的，很多服务商喜欢兜售“隐形注入”“72小时收录”这类捷径，比如把prompt写进隐藏文字里诱导模型引用。这些黑帽手段短期内可能有效，但极其容易触发平台封禁，甚至带来版权和合规风险。与其花费心思去驯服一个黑盒，不如把钱花在真正独特、可信、可验证的内容上，让AI主动把你当作引用样本。毕竟，在生成式搜索的世界里，最稀缺的是可靠的事实与清晰的叙事，而不是又一套能被逆向的算法秘籍。

投入层面也需要冷静。我们征询了行业专家的意见，以下几个避坑思路值得参考：

• 先问数据口径：让服务商展示自家监测工具如何抓取ChatGPT/Perplexity的citation rank，是否可以通过API复现，避免被截图“自嗨”。

• SEO与GEO预算配比：SEO与GEO并非完全互斥。可以用60%的预算跑传统SEO保底流量，用40%押注GEO，争取AI搜索的红利。

• 签“效果附加”条款：要求GEO服务在指定周期内提升品牌引用数或覆盖模型数量，否则减免10-20%的费用。这样既能保护投入，也能倒逼服务商固化自己的指标体系。

• 警惕超低价：当前GEO的合理门槛，往往不低于3000美元/月。低于这个价格，多半是模板化的prompt注入或简单的内容拼贴，极易被平台治理，导致前功尽弃。

总体来看，由于大模型的技术特点，GEO更应该被看作是一项贯穿产品、研发、市场的长期工程，而不是一次可以外包的营销速成班。它关乎品牌如何在AI时代定义自己、表达自己，并最终成为未来语义网络中的一个关键坐标点。

参考资料：

1、Generative Engine Optimization (GEO): What to Know in 2025，Ryan Young. 2024-12-12. Walker Sands Blog

2、GEO: Generative Engine Optimization，Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit 等. 2024-08-24. Princeton University

3、Fresh Research Reveals How AI Search is Changing the Web-New Report From .Trends & Statista，Natalia Zhukova. 2024-12-02.

4、What Is Generative Engine Optimization (GEO) & How Does It Impact SEO? Wil Reynolds, Cori Shirk, Jason Stinnett. 2024-08-28.

5、Top Generative Engine Optimization (GEO) Trends，Pragati Gupta. 2025-05-16.

6、Invisible Prompts, Visible Threats: Malicious Font Injection in External Resources for Large Language Models，Junjie Xiong, Changjia Zhu, Shuhang Lin 等. 2025-05-22.

7、Why 2020s SEO KPIs Won’t Work in 2024 in a GenAI & Data-Scarce World，Seer Interactive团队. 2024-10