<p>“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？”</p>
<p>近期，这个问题成为很多企业老板给营销部门定下的 KPI，也就是 “怎么做 GEO”。</p>
<p>十多年前，老板们曾最关心的是 “怎么做 SEO”。这个微妙的变化，折射出一个现象：搜索引擎的 “权力中心” 正逐步从传统的网页索引向生成式 AI 模型迁移。</p>
<p>Similarweb 显示， 2025 年 7 月 chatgpt.com 的月访问量约 57 亿、环比增加 6%，全球网站排名升至第 5。OpenAI 于 8 月 7 日在官方博客披露 “近 7 亿人每周使用 ChatGPT”； 日均处理超 25 亿条 prompts。</p>
<p>AI 搜索新秀 Perplexity 的使用数据也在加速攀升，Perplexity CEO6 月 5 日称其 5 月查询量 7.8 亿、月增速 20%+， 7 月 24 日，Fortune 进一步报道称，Perplexity 已 “接近 10 亿次/月查询”。</p>
<p>与此同时，传统搜索对网站的输送流量继续断崖式下滑：Authoritas 的研究指出，当 Google 结果页出现 AI Overview 时，新闻站的点击量最高可被稀释 79%；GrowthSRC 对 20 万关键词的监测也显示，Google 首位自然结果的平均 CTR（点击率）同比再降 32%。</p>
<p>这些数据变化的背后，是用户习惯的转变：从 “搜索 - 筛选 - 点击集合页面” 的传统路径，变成了 “提问 - 获得答案” 的直接对话。</p>
<p>这意味着，企业的营销策略也从 “如何让用户找到我们&#34;转变为 “如何让 AI 记住我们并主动推荐我们&#34;。</p>
<p>生成式 AI 搜索正在颠覆品牌获取流量的旧秩序，但关键不只在技术适配，更在于彻底更新营销思维；执行看似简单，却暗藏高昂的试错成本。</p>
<p>为厘清机遇与陷阱，我们向 GEO 的企业负责人、AI 搜索引擎技术提供方等业内人士，深入了解了这场变革中的机遇与风险，并试图通过这篇文章，进行系统化解读呈现。</p>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<section>
<h2><strong>核心</strong></h2>
</section>
</section>
</section>
</section>
<section>
<section>
<section>
<ul>
<li>
GEO 优化和 SEO 优化的逻辑是否一致？
</li>
<li>
企业砸钱买 GEO 服务，真的有效果吗？
</li>
<li>
模型公司和平台方会像曾经默许 SEO 产业一样，为 GEO 开绿灯吗？
</li>
<li>
市场上涌现的 GEO 服务机构报价无统一标准，收费是否合理？
</li>
</ul>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
</section>
<h2>GEO 并不是下一个 SEO</h2>
<p>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性差异，这种差异决定了 SEO 和 GEO 是两套完全不同的游戏规则。</p>
<p>前者有章可循，后者则变数无穷。</p>
<p>传统搜索引擎（Google、Bing 等）像一盘棋，棋盘、棋子和走法都写在《规则手册》里。它们依赖关键词匹配和 PageRank 等可公开研究的算法，把网页按相关度、权威性、外链与用户体验等因素加权排序，再交给用户自行点击浏览。</p>
<p>SEO 之所以能发展成数百亿美元的产业，正因这套规则虽复杂却足够透明：只要了解算法偏好、优化内容与链接结构，就能可预测地影响排名。</p>
<p>AI 搜索的世界则更像与一位才思跳跃的学者对谈，问题抛出后，系统直接生成答案或摘要，而不是列出一串链接。</p>
<p>它的判断基于大模型的语义理解与 RAG 流程，决策路径深埋于黑盒中，外界难以复盘——哪条证据被引用、哪条被忽略，很少遵循既定轨迹。这种 “知识生成” 范式让 GEO（Generative‑Engine Optimization）的可控性骤降。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/e0ffce11-832f-448e-9341-c67a18a327fe.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="453" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/e0ffce11-832f-448e-9341-c67a18a327fe.png"/></section>
<p><span title="">图：AI 搜索和传统搜索工作原理的不同</span></p>
<p>但 AI 搜索并非毫无脉络：普林斯顿团队在第 30 届 ACM SIGKDD（知识发现与数据挖掘国际会议）上发表了一项开创性研究，这个研究通过实验识别出九种可提升可见度的 GEO 策略，最高可带来 40% 的曝光增益；而 SEO 时代强调的 E‑E‑A‑T（经验、专业、权威、可信）原则在 GEO 里依旧适用，高质量、原创且真正解决用户问题的内容仍是模型最青睐的素材。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2e5fc196-b809-4396-bbcf-6142f49f41e8.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="960" height="434" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2e5fc196-b809-4396-bbcf-6142f49f41e8.png"/></section>
<p>图：影响内容可见性的九种因素</p>
<p>但这项研究有一个重要的反转：传统 SEO 中屡试不爽的关键词堆砌（Keyword Stuffing）策略，在 GEO 中不仅无效，甚至可能适得其反。</p>
<p>研究数据显示，过度的关键词堆砌会显著降低内容被 AI 引用的概率，这进一步证明了 GEO 与 SEO 在底层逻辑上的根本性差异。</p>
<p>总结来看，SEO 和 GEO 最根本性的不同在于实现 “权威” 和 “可信” 的路径。</p>
<section>
<section>
<section>
<ul>
<li>
从 “链接为王” 到 “引用为王”：SEO 的核心是反向链接（Backlinks）。一个网站被越多高权重网站链接，其权威性越高。但在 GEO 中，AI 更看重 “引用”（Citation）和 “出处”（Provenance）。
</li>
<li>
从 “关键词优化” 到 “语义实体优化”：SEO 围绕关键词进行内容布局，而 GEO 则需要围绕 “实体”（Entity）和 “知识图谱”（Knowledge Graph）来组织信息。AI 不是在识别关键词，而是在理解一个 “概念”。
</li>
</ul>
</section>
</section>
<section>
<section></section>
</section>
</section>
<p>因此，在维基百科、百度百科等知识库中拥有清晰、准确、全面的词条相当于为 AI 提供一份关于你品牌的、机器可读的 “简历”，比关键词堆砌更重要。</p>
<p>因此，最终的结论是，沿着 SEO 的经验，找不到 GEO 的新大陆。</p>
<h2>企业花钱做 GEO，效果能保证吗？</h2>
<p>AI 搜索的不确定性催生了新需求：越来越多企业担心在 AI 搜索里 “被消失”，纷纷寻找 GEO 服务商来帮助提升品牌可见度，市场随之涌现三类玩家——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。</p>
<p>全球范围内领域会更加细分。在监测与分析工具领域，BrightEdge 推出了 Generative Parser，专门监测品牌在 AI 搜索结果中的表现，还能够追踪品牌在 ChatGPT、Bard 等平台中的提及频率和情感倾向。</p>
<p>Conductor 开发了 AI Content Optimization 平台，专门帮助企业优化内容以提高在 AI 搜索中的可见性。</p>
<p>总部位于柏林的 Flow Agency，2024 年就宣布从 “Flow SEO” 改名为 “Flow Agency”，主推 GEO 咨询，目标是 “让品牌出现在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 的答案里”。</p>
<p>那么，GEO 服务一般都有哪些做法？腾讯科技近期与两家国内 GEO 公司负责人进行了深入沟通，归纳出以下关键做法：</p>
<section>
<section>
<section>
<ul>
<li>
知识图谱构建：帮助企业梳理核心信息，建立品牌、产品、创始人等的实体关系，并提交到各类知识库平台。
</li>
<li>
权威内容合作：利用媒体或学术资源，帮助品牌内容出现在高权重网站或出版物上，以获得 AI 的 “引用”。
</li>
<li>
结构化数据部署：在企业官网上部署 AI 可读的结构化数据，让 AI 能更精准地抓取和理解信息。
</li>
<li>
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，以期在 AI 的知识库中占据一席之地。
</li>
<li>
多平台覆盖策略：同时优化 DeepSeek、Kimi、豆包、千问、元宝等多个主流 AI 平台的收录效果。
</li>
</ul>
</section>
</section>
<section>
<section></section>
</section>
</section>
<p>同时，腾讯科技注意到，不少公司还特地提出一套自己的 “GEO 方法论”，并增加自研的工具，比如提示词策略工具、GEO 内容创建智能体，来强调自身 GEO 方法的科学性和独特性，还有企业根据中国市场的特点，推出针对于小红书、抖音等短视频或社交属性平台的 “用户共鸣指数”。</p>
<p>但是，如果采用了以上方法，GEO 真的能做到 100% 可控、可量化吗？</p>
<p>对此，为 AI 提供搜索引擎技术的博查 AI 公司的 CTO 翁柔莹对我们表示：</p>
<p>“首先，关于 “是否可控” 这一问题，目前的结论只能说是 “部分可控”。业内已经有一些经过验证的方法论：通过在内容中嵌入可识别的引用标记、补充结构化数据等手段，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。”</p>
<p>对应的测评体系也已初步成型，例如监测引用比例、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。</p>
<p>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。由于各模型的 “内容口味” 不同，统一的评估体系几乎不存在。实际操作中，需要针对每个模型制定专门的测评维度和优化策略，再根据模型反馈持续迭代。</p>
<p>这意味着 GEO 工作注定是多模型、多指标并行的精细化过程，而无法用单一方法论 “一招通吃”。</p>
<h2>GEO 服务收费混乱</h2>
<p>从翁柔莹的解答中可以看出，某些方式确实都有可能提高企业品牌被大模型引用的概率。</p>
<p>这也让 GEO 服务有了合理的存在价值，但是如何定价、如何评估效果，现在还没有统一的标准。</p>
<p>对比 SEO 来看，根据 Backlinko 的行业研究显示，2025 年全球 SEO 的平均月费落在 1000–2500 美元区间；若采用小时计费，普遍在 50–100 美元/小时，顶尖机构比自由职业者大约高出 30%。进一步拆分，美国、西欧的企业级 SEO 大多集中在 3000–7500 美元/月，复杂或高度竞争行业能飙升到 2 万美元以上。</p>
<p>GEO（Generative Engine Optimization）定价逻辑偏向 “能力阶梯”，因此市面上几乎只见高阶月度包或一次性项目报价，很少按小时计费。</p>
<section>
<section>
<section>
<p>Creative Click Media 把 GEO 标成 “几百到数千美元/月”，侧重内容打底与 Schema 标注（简单理解为给网页上的关键信息贴 “标签”）；高级套餐再加 AI 语料投喂、监测等功能；</p>
<p>Perrill 明确写出 “起步价 6000 美元/月”，在此基础上按行业竞争度与可监测指标阶梯加价；</p>
<p>业内咨询机构的公开报价普遍在 3000–20000 美元/月，并常与 KPI（如 ChatGPT Top-3 引用率、Perplexity citation rank）绑定阶段奖励或扣罚——这类 “部分按效果” 模式，也是 SEO 历史上少见的新尝试；</p>
<p>另一老牌 SEO 工具商 BrightEdge 推出了 “AI Catalyst”，声称能够实时监测 Google AI Overview、ChatGPT 引用占比，并按引用量、实体覆盖度计费；</p>
<p>WebFX 把 GEO 打包进原本的 SEO 价格体系，月费梯度从 3000 到 2 万美元不等，仍以页面数量和关键词数量核价。</p>
</section>
</section>
</section>
<p>腾讯科技和多家国内的 GEO 服务商沟通后发现，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，需要按照不同企业的情况单独报价。还有一些新的计费模式，比如说按照语义范围定价模型来定价。</p>
<p>对此，GEO 服务商对腾讯科技的解释是，每个核心提示词都可以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一样，所以定价也会不同。</p>
<p>除了定价模式缺乏统一标准，效果验证是目前最大的难题。服务商多以 “成功案例” 或 “特定问题下的 AI 回答截图” 作为证明，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。</p>
<p>为了提高对于优化效果的可信度，甚至有服务商提出，“快速验证机制：承诺 5 天内见效，否则退款”。</p>
<h2>平台博弈 GEO 灰产</h2>
<p>从用户视角来看，SEO 更像 “雇一支外包运营团队”；GEO 则像 “购买 AI-可见度黑盒里的一张入场券”，需要更高的前置投入去 “买能力、买方法论”，也承担指标尚未标准化的风险。</p>
<p>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，购买一个 “AI 优化套餐”，价格仅仅为几十元，拿到一个文件包，用户需要自己手动发布 1000 多篇文章，这 1000 多篇文章还有可能是服务商用 AI 批量低成本生产出来的，结果完全无法追溯和评估。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9b3a7d3f-07f1-4798-81de-9a136ca29554.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="903" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9b3a7d3f-07f1-4798-81de-9a136ca29554.png"/></section>
<p>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，诱导 LLM 在回答时优先引用目标网址。这种 “隐形注入” 技术已被学术界证明可以绕过人类审核。</p>
<p>AI 搜索平台并未坐视 GEO 野蛮生长。Google 在 2024 年 3 月更新 Spam Policy，首次把 “规模化 AI 生成内容、无增值页面” 明确定义为垃圾内容，可直接手动处罚。</p>
<p>OpenAI 也在今年春季把 “自动检测与人工复核” 写进 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。</p>
<p>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 CTO 翁柔莹说：“大模型会谨慎鼓励企业在大模型企业的生态内发布一些内容，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 本质是向商业化负责的。它们的底层逻辑不一致，所以大模型企业对 GEO 不会有完全开放的态度。”</p>
<p>但是千万不能轻信 “低价铺量” 的方法。翁柔莹特别提示说：“铺量的方法，可能会包含有重复关键词的堆砌，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。如果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大模型拉黑。”</p>
<p>平台的态度很明确，AI 搜索的趋势也非常清晰：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。</p>
<p>换言之，想靠 “黑帽 GEO” 弯道超车的可能性越来越低。</p>
<h2>品牌方的 GEO 焦虑</h2>
<p>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并不是算法多难懂，而是 “我说的话 AI 是否能听得懂”。化解这种焦虑的第一步，是把自有平台打造成机器可读的 “单一事实来源”。</p>
<p>具体来说，官网应系统部署 Schema.org 标记（网页结构化标签）；内部白皮书、案例研究则要写成带数字的结论句，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形态——它们天然乐于引用可验证的事实，而非堆叠关键词的广告语。</p>
<p>有了 “可读” 资产，接下来是 “可见”。企业最好围绕二三十个核心业务问题，按月在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等平台主动检索，记录品牌在答案中出现的次数与位置。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更能反映 AI 语境里的曝光度。</p>
<p>如果缺乏技术栈，可以采购 BrightEdge、Flow Agency 之类 SaaS 工具，但务必在合同里写清 “数据可复现” 条款，避免被一张好看的截图糊弄。</p>
<p>正如前文提到，很多服务商会兜售 “隐形注入”“72 小时收录” 等捷径：把 prompt 写进隐藏文字里诱导模型引用。这些黑帽手段短期或许生效，却极易触发平台封禁，甚至带来版权和合规风险。与其试图驯服一个黑盒，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，最稀缺的是可靠事实与清晰叙事，而不是又一套能够被逆向的算法秘籍。</p>
<p>投入层面也需要冷静，腾讯科技征询了行业专家，以下几条避坑建议可以考虑：</p>
<section>
<section>
<section>
<ul>
<li>
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 API 复现，避免截图 “自嗨”。
</li>
<li>
SEO 与 GEO 预算配比：SEO 与 GEO 并非完全互斥。可用 60 % 预算跑传统 SEO 保底流量，用 40% 押注 GEO 争取 AI 搜索红利。
</li>
<li>
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 % 费用；这样既保护投入，也能倒逼服务商固化指标体系。
</li>
<li>
警惕超低价：当前 GEO 合理门槛往往不低于 3000 美元/月。低于此价多半是模板化 prompt 注入或简单内容拼贴，极易被平台治理而前功尽弃。
</li>
</ul>
</section>
</section>
<section>
<section></section>
</section>
</section>
<p>整体来说，因为大模型的技术特点，GEO 更应该被看作贯穿产品、研发、市场的长期工程，而非一次可外包的营销速成班——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里的一个关键坐标点。</p>
<p><span style="color: #808080">本文作者：晓静，来源：腾讯科技，原文标题：《大模型背后的 “新搜索” 生意，水有多深》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>
          <div>
            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。
          </div>

OpenAI

百度

百度-SW

<p>随着生成式 AI 模型的崛起，企业的营销策略正从传统的 SEO 转向 GEO，关注如何在 AI 回答中被展示。数据显示，ChatGPT 和 Perplexity 等 AI 搜索引擎的使用量激增，而传统搜索流量却大幅下滑。这一变化反映了用户习惯的转变，企业需更新营销思维，以适应新的流量获取方式。</p>

- 企业关注 GEO 优化，反映搜索引擎权力中心向 AI 模型迁移。  
- 传统 SEO 与 GEO 存在本质差异，后者更依赖内容的引用与语义理解。  
- GEO 服务市场收费混乱，效果验证难度大，需谨慎选择服务商。  