<p>“我們做了這麼多品牌相關的內容，怎麼才能在大模型的回答中被展示出來？”</p>
<p>近期，這個問題成為很多企業老闆給營銷部門定下的 KPI，也就是 “怎麼做 GEO”。</p>
<p>十多年前，老闆們曾最關心的是 “怎麼做 SEO”。這個微妙的變化，折射出一個現象：搜索引擎的 “權力中心” 正逐步從傳統的網頁索引向生成式 AI 模型遷移。</p>
<p>Similarweb 顯示， 2025 年 7 月 chatgpt.com 的月訪問量約 57 億、環比增加 6%，全球網站排名升至第 5。OpenAI 於 8 月 7 日在官方博客披露 “近 7 億人每週使用 ChatGPT”； 日均處理超 25 億條 prompts。</p>
<p>AI 搜索新秀 Perplexity 的使用數據也在加速攀升，Perplexity CEO6 月 5 日稱其 5 月查詢量 7.8 億、月增速 20%+， 7 月 24 日，Fortune 進一步報道稱，Perplexity 已 “接近 10 億次/月查詢”。</p>
<p>與此同時，傳統搜索對網站的輸送流量繼續斷崖式下滑：Authoritas 的研究指出，當 Google 結果頁出現 AI Overview 時，新聞站的點擊量最高可被稀釋 79%；GrowthSRC 對 20 萬關鍵詞的監測也顯示，Google 首位自然結果的平均 CTR（點擊率）同比再降 32%。</p>
<p>這些數據變化的背後，是用户習慣的轉變：從 “搜索 - 篩選 - 點擊集合頁面” 的傳統路徑，變成了 “提問 - 獲得答案” 的直接對話。</p>
<p>這意味着，企業的營銷策略也從 “如何讓用户找到我們&#34;轉變為 “如何讓 AI 記住我們並主動推薦我們&#34;。</p>
<p>生成式 AI 搜索正在顛覆品牌獲取流量的舊秩序，但關鍵不只在技術適配，更在於徹底更新營銷思維；執行看似簡單，卻暗藏高昂的試錯成本。</p>
<p>為釐清機遇與陷阱，我們向 GEO 的企業負責人、AI 搜索引擎技術提供方等業內人士，深入瞭解了這場變革中的機遇與風險，並試圖通過這篇文章，進行系統化解讀呈現。</p>
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<h2><strong>核心</strong></h2>
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<ul>
<li>
GEO 優化和 SEO 優化的邏輯是否一致？
</li>
<li>
企業砸錢買 GEO 服務，真的有效果嗎？
</li>
<li>
模型公司和平台方會像曾經默許 SEO 產業一樣，為 GEO 開綠燈嗎？
</li>
<li>
市場上湧現的 GEO 服務機構報價無統一標準，收費是否合理？
</li>
</ul>
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</section>
<h2>GEO 並不是下一個 SEO</h2>
<p>傳統搜索引擎和 AI 搜索引擎在工作原理和用户體驗上存在本質性差異，這種差異決定了 SEO 和 GEO 是兩套完全不同的遊戲規則。</p>
<p>前者有章可循，後者則變數無窮。</p>
<p>傳統搜索引擎（Google、Bing 等）像一盤棋，棋盤、棋子和走法都寫在《規則手冊》裏。它們依賴關鍵詞匹配和 PageRank 等可公開研究的算法，把網頁按相關度、權威性、外鏈與用户體驗等因素加權排序，再交給用户自行點擊瀏覽。</p>
<p>SEO 之所以能發展成數百億美元的產業，正因這套規則雖複雜卻足夠透明：只要瞭解算法偏好、優化內容與鏈接結構，就能可預測地影響排名。</p>
<p>AI 搜索的世界則更像與一位才思跳躍的學者對談，問題拋出後，系統直接生成答案或摘要，而不是列出一串鏈接。</p>
<p>它的判斷基於大模型的語義理解與 RAG 流程，決策路徑深埋於黑盒中，外界難以覆盤——哪條證據被引用、哪條被忽略，很少遵循既定軌跡。這種 “知識生成” 範式讓 GEO（Generative‑Engine Optimization）的可控性驟降。</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="">圖：AI 搜索和傳統搜索工作原理的不同</span></p>
<p>但 AI 搜索並非毫無脈絡：普林斯頓團隊在第 30 屆 ACM SIGKDD（知識發現與數據挖掘國際會議）上發表了一項開創性研究，這個研究通過實驗識別出九種可提升可見度的 GEO 策略，最高可帶來 40% 的曝光增益；而 SEO 時代強調的 E‑E‑A‑T（經驗、專業、權威、可信）原則在 GEO 裏依舊適用，高質量、原創且真正解決用户問題的內容仍是模型最青睞的素材。</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>圖：影響內容可見性的九種因素</p>
<p>但這項研究有一個重要的反轉：傳統 SEO 中屢試不爽的關鍵詞堆砌（Keyword Stuffing）策略，在 GEO 中不僅無效，甚至可能適得其反。</p>
<p>研究數據顯示，過度的關鍵詞堆砌會顯著降低內容被 AI 引用的概率，這進一步證明了 GEO 與 SEO 在底層邏輯上的根本性差異。</p>
<p>總結來看，SEO 和 GEO 最根本性的不同在於實現 “權威” 和 “可信” 的路徑。</p>
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<ul>
<li>
從 “鏈接為王” 到 “引用為王”：SEO 的核心是反向鏈接（Backlinks）。一個網站被越多高權重網站鏈接，其權威性越高。但在 GEO 中，AI 更看重 “引用”（Citation）和 “出處”（Provenance）。
</li>
<li>
從 “關鍵詞優化” 到 “語義實體優化”：SEO 圍繞關鍵詞進行內容佈局，而 GEO 則需要圍繞 “實體”（Entity）和 “知識圖譜”（Knowledge Graph）來組織信息。AI 不是在識別關鍵詞，而是在理解一個 “概念”。
</li>
</ul>
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<p>因此，在維基百科、百度百科等知識庫中擁有清晰、準確、全面的詞條相當於為 AI 提供一份關於你品牌的、機器可讀的 “簡歷”，比關鍵詞堆砌更重要。</p>
<p>因此，最終的結論是，沿着 SEO 的經驗，找不到 GEO 的新大陸。</p>
<h2>企業花錢做 GEO，效果能保證嗎？</h2>
<p>AI 搜索的不確定性催生了新需求：越來越多企業擔心在 AI 搜索裏 “被消失”，紛紛尋找 GEO 服務商來幫助提升品牌可見度，市場隨之湧現三類玩家——從傳統 SEO 轉型的老牌公司、把內容營銷延伸至 GEO 的機構，以及一開始就專攻 AI 搜索的新創團隊。</p>
<p>全球範圍內領域會更加細分。在監測與分析工具領域，BrightEdge 推出了 Generative Parser，專門監測品牌在 AI 搜索結果中的表現，還能夠追蹤品牌在 ChatGPT、Bard 等平台中的提及頻率和情感傾向。</p>
<p>Conductor 開發了 AI Content Optimization 平台，專門幫助企業優化內容以提高在 AI 搜索中的可見性。</p>
<p>總部位於柏林的 Flow Agency，2024 年就宣佈從 “Flow SEO” 改名為 “Flow Agency”，主推 GEO 諮詢，目標是 “讓品牌出現在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 的答案裏”。</p>
<p>那麼，GEO 服務一般都有哪些做法？騰訊科技近期與兩家國內 GEO 公司負責人進行了深入溝通，歸納出以下關鍵做法：</p>
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<ul>
<li>
知識圖譜構建：幫助企業梳理核心信息，建立品牌、產品、創始人等的實體關係，並提交到各類知識庫平台。
</li>
<li>
權威內容合作：利用媒體或學術資源，幫助品牌內容出現在高權重網站或出版物上，以獲得 AI 的 “引用”。
</li>
<li>
結構化數據部署：在企業官網上部署 AI 可讀的結構化數據，讓 AI 能更精準地抓取和理解信息。
</li>
<li>
內容優化與生成：利用 AI 工具，圍繞特定主題生成大量語義豐富的內容，以期在 AI 的知識庫中佔據一席之地。
</li>
<li>
多平台覆蓋策略：同時優化 DeepSeek、Kimi、豆包、千問、元寶等多個主流 AI 平台的收錄效果。
</li>
</ul>
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<p>同時，騰訊科技注意到，不少公司還特地提出一套自己的 “GEO 方法論”，並增加自研的工具，比如提示詞策略工具、GEO 內容創建智能體，來強調自身 GEO 方法的科學性和獨特性，還有企業根據中國市場的特點，推出針對於小紅書、抖音等短視頻或社交屬性平台的 “用户共鳴指數”。</p>
<p>但是，如果採用了以上方法，GEO 真的能做到 100% 可控、可量化嗎？</p>
<p>對此，為 AI 提供搜索引擎技術的博查 AI 公司的 CTO 翁柔瑩對我們表示：</p>
<p>“首先，關於 “是否可控” 這一問題，目前的結論只能説是 “部分可控”。業內已經有一些經過驗證的方法論：通過在內容中嵌入可識別的引用標記、補充結構化數據等手段，可以在一定程度上提升品牌在大模型檢索結果中的出現率和引用率。”</p>
<p>對應的測評體系也已初步成型，例如監測引用比例、模型收錄概率等指標。但歸根結底，GEO 依賴的大模型依然是黑盒系統——我們只能在數據層面把現象量化，而無法真正 “控制” 模型的內部決策過程。</p>
<p>量化 GEO 成效的難點，很大程度上取決於模型與應用本身的內容偏好。以 DeepSeek 為例，它更青睞社區內容；而豆包則天然傾向於優先呈現自有生態內的素材。由於各模型的 “內容口味” 不同，統一的評估體系幾乎不存在。實際操作中，需要針對每個模型制定專門的測評維度和優化策略，再根據模型反饋持續迭代。</p>
<p>這意味着 GEO 工作註定是多模型、多指標並行的精細化過程，而無法用單一方法論 “一招通吃”。</p>
<h2>GEO 服務收費混亂</h2>
<p>從翁柔瑩的解答中可以看出，某些方式確實都有可能提高企業品牌被大模型引用的概率。</p>
<p>這也讓 GEO 服務有了合理的存在價值，但是如何定價、如何評估效果，現在還沒有統一的標準。</p>
<p>對比 SEO 來看，根據 Backlinko 的行業研究顯示，2025 年全球 SEO 的平均月費落在 1000–2500 美元區間；若採用小時計費，普遍在 50–100 美元/小時，頂尖機構比自由職業者大約高出 30%。進一步拆分，美國、西歐的企業級 SEO 大多集中在 3000–7500 美元/月，複雜或高度競爭行業能飆升到 2 萬美元以上。</p>
<p>GEO（Generative Engine Optimization）定價邏輯偏向 “能力階梯”，因此市面上幾乎只見高階月度包或一次性項目報價，很少按小時計費。</p>
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<p>Creative Click Media 把 GEO 標成 “幾百到數千美元/月”，側重內容打底與 Schema 標註（簡單理解為給網頁上的關鍵信息貼 “標籤”）；高級套餐再加 AI 語料投餵、監測等功能；</p>
<p>Perrill 明確寫出 “起步價 6000 美元/月”，在此基礎上按行業競爭度與可監測指標階梯加價；</p>
<p>業內諮詢機構的公開報價普遍在 3000–20000 美元/月，並常與 KPI（如 ChatGPT Top-3 引用率、Perplexity citation rank）綁定階段獎勵或扣罰——這類 “部分按效果” 模式，也是 SEO 歷史上少見的新嘗試；</p>
<p>另一老牌 SEO 工具商 BrightEdge 推出了 “AI Catalyst”，聲稱能夠實時監測 Google AI Overview、ChatGPT 引用佔比，並按引用量、實體覆蓋度計費；</p>
<p>WebFX 把 GEO 打包進原本的 SEO 價格體系，月費梯度從 3000 到 2 萬美元不等，仍以頁面數量和關鍵詞數量核價。</p>
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<p>騰訊科技和多家國內的 GEO 服務商溝通後發現，收費模式普遍以月度服務費或項目製為主，定價沒有統一標準，需要按照不同企業的情況單獨報價。還有一些新的計費模式，比如説按照語義範圍定價模型來定價。</p>
<p>對此，GEO 服務商對騰訊科技的解釋是，每個核心提示詞都可以延展出多個相似提示詞，形成完整的語義覆蓋，每個項目的語義覆蓋難度不一樣，所以定價也會不同。</p>
<p>除了定價模式缺乏統一標準，效果驗證是目前最大的難題。服務商多以 “成功案例” 或 “特定問題下的 AI 回答截圖” 作為證明，但這往往缺乏穩定性和可複製性。由於 AI 的 “黑盒” 特性，沒人能保證在所有相關查詢中都穩定地被引用。</p>
<p>為了提高對於優化效果的可信度，甚至有服務商提出，“快速驗證機制：承諾 5 天內見效，否則退款”。</p>
<h2>平台博弈 GEO 灰產</h2>
<p>從用户視角來看，SEO 更像 “僱一支外包運營團隊”；GEO 則像 “購買 AI-可見度黑盒裏的一張入場券”，需要更高的前置投入去 “買能力、買方法論”，也承擔指標尚未標準化的風險。</p>
<p>另外，市場上也充斥着不少低價、低質的服務。這類服務通常的套路是，購買一個 “AI 優化套餐”，價格僅僅為幾十元，拿到一個文件包，用户需要自己手動發佈 1000 多篇文章，這 1000 多篇文章還有可能是服務商用 AI 批量低成本生產出來的，結果完全無法追溯和評估。</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>與此同時，灰產也在滋長。比如，在開發者社區裏流傳着一組 “影子 Prompt” 腳本：把指令寫進白字白底或 HTML 註釋，誘導 LLM 在回答時優先引用目標網址。這種 “隱形注入” 技術已被學術界證明可以繞過人類審核。</p>
<p>AI 搜索平台並未坐視 GEO 野蠻生長。Google 在 2024 年 3 月更新 Spam Policy，首次把 “規模化 AI 生成內容、無增值頁面” 明確定義為垃圾內容，可直接手動處罰。</p>
<p>OpenAI 也在今年春季把 “自動檢測與人工複核” 寫進 Usage Policies，針對可疑 URL 建立黑名單並下調權重。Perplexity 的做法則是引入 “Focus/Choose Sources” 模式，讓用户或系統可以限定可信源範圍；對發生版權糾紛的網站，平台會在內部權限層面降級引用。</p>
<p>即使對於正常的 GEO 策略，大模型企業的態度也是 “謹慎的開放”，博查 AI CTO 翁柔瑩説：“大模型會謹慎鼓勵企業在大模型企業的生態內發佈一些內容，比如豆包可能會傾向於收錄抖音或頭條的內容。但是，GEO 和大模型的底層邏輯是衝突的。大模型希望給用户提供準確的內容，而 GEO 本質是向商業化負責的。它們的底層邏輯不一致，所以大模型企業對 GEO 不會有完全開放的態度。”</p>
<p>但是千萬不能輕信 “低價鋪量” 的方法。翁柔瑩特別提示説：“鋪量的方法，可能會包含有重複關鍵詞的堆砌，這很容易導致你的賬號內容被收錄的概率變低。另外，千萬不要去偽造數據。如果被大模型驗證出數據是假的，這個機構的一系列賬號可能都會被大模型拉黑。”</p>
<p>平台的態度很明確，AI 搜索的趨勢也非常清晰：正在從 “抓可讀文本” 邁向 “抓可信事實”。可查證性、授權鏈路以及提示注入風險成了新的稽核指標。</p>
<p>換言之，想靠 “黑帽 GEO” 彎道超車的可能性越來越低。</p>
<h2>品牌方的 GEO 焦慮</h2>
<p>在生成式 AI 全面滲透搜索和問答場景的當下，最讓品牌方焦慮的其實並不是算法多難懂，而是 “我説的話 AI 是否能聽得懂”。化解這種焦慮的第一步，是把自有平台打造成機器可讀的 “單一事實來源”。</p>
<p>具體來説，官網應系統部署 Schema.org 標記（網頁結構化標籤）；內部白皮書、案例研究則要寫成帶數字的結論句，並註明權威出處。生成式模型最偏愛這種既有數據又有論證的段落形態——它們天然樂於引用可驗證的事實，而非堆疊關鍵詞的廣告語。</p>
<p>有了 “可讀” 資產，接下來是 “可見”。企業最好圍繞二三十個核心業務問題，按月在 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等平台主動檢索，記錄品牌在答案中出現的次數與位置。業內把這種指標稱為 Citation Rank 或 Position-Adjusted Word Count——它比傳統藍色鏈接排名更能反映 AI 語境裏的曝光度。</p>
<p>如果缺乏技術棧，可以採購 BrightEdge、Flow Agency 之類 SaaS 工具，但務必在合同裏寫清 “數據可復現” 條款，避免被一張好看的截圖糊弄。</p>
<p>正如前文提到，很多服務商會兜售 “隱形注入”“72 小時收錄” 等捷徑：把 prompt 寫進隱藏文字裏誘導模型引用。這些黑帽手段短期或許生效，卻極易觸發平台封禁，甚至帶來版權和合規風險。與其試圖馴服一個黑盒，不如把錢花在真正獨特、可信、可驗證的內容上，讓 AI 主動把你當作引用樣本。畢竟，在生成式搜索的世界裏，最稀缺的是可靠事實與清晰敍事，而不是又一套能夠被逆向的算法秘籍。</p>
<p>投入層面也需要冷靜，騰訊科技徵詢了行業專家，以下幾條避坑建議可以考慮：</p>
<section>
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<ul>
<li>
先問數據口徑：讓服務商展示自家監測工具如何抓取 ChatGPT/Perplexity 的 citation rank，是否可 API 復現，避免截圖 “自嗨”。
</li>
<li>
SEO 與 GEO 預算配比：SEO 與 GEO 並非完全互斥。可用 60 % 預算跑傳統 SEO 保底流量，用 40% 押注 GEO 爭取 AI 搜索紅利。
</li>
<li>
籤 “效果附加” 條款：要求 GEO 服務在指定週期內提升品牌引用數或覆蓋模型數量，否則減免 10–20 % 費用；這樣既保護投入，也能倒逼服務商固化指標體系。
</li>
<li>
警惕超低價：當前 GEO 合理門檻往往不低於 3000 美元/月。低於此價多半是模板化 prompt 注入或簡單內容拼貼，極易被平台治理而前功盡棄。
</li>
</ul>
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</section>
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<section></section>
</section>
</section>
<p>整體來説，因為大模型的技術特點，GEO 更應該被看作貫穿產品、研發、市場的長期工程，而非一次可外包的營銷速成班——它關乎品牌如何在 AI 時代定義自己、表達自己，並最終成為未來語義網絡裏的一個關鍵座標點。</p>
<p><span style="color: #808080">本文作者：曉靜，來源：騰訊科技，原文標題：《大模型背後的 “新搜索” 生意，水有多深》</span></p><div>風險提示及免責條款</div>
          <div>
            市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。
          </div>

OpenAI

百度

百度-SW

<p>隨着生成式 AI 模型的崛起，企業的營銷策略正從傳統的 SEO 轉向 GEO，關注如何在 AI 回答中被展示。數據顯示，ChatGPT 和 Perplexity 等 AI 搜索引擎的使用量激增，而傳統搜索流量卻大幅下滑。這一變化反映了用户習慣的轉變，企業需更新營銷思維，以適應新的流量獲取方式。</p>

- 企業關注 GEO 優化，反映搜索引擎權力中心向 AI 模型遷移。  
- 傳統 SEO 與 GEO 存在本質差異，後者更依賴內容的引用與語義理解。  
- GEO 服務市場收費混亂，效果驗證難度大，需謹慎選擇服務商。  