新 “易中天” 橫空出世！改寫 “AI 時代廣告營銷的底層邏輯”：GEO

今日，A 股 AI 應用板塊迎來久違的集體爆發。 盤面上，值得買、卓易信息等多股漲停；易點天下、中文在線、天龍集團組成新的 “易中天” 組合，上午均錄得20CM漲停。 與此同時，藍色光標放量漲停，成交額高達193.2 億元，位居 A 股當日成交額榜首。 在表層熱度之下，行業正在經歷更深刻的斷層式變革——隨着用户決策從 “點開鏈接” 轉向 “閲讀 AI 生成答案”，品牌可見性的邏輯被徹底重寫。 一種全新的競爭方式正在浮出水面：GEO（Generative Engine Optimization），正在成為 AI 搜索時代的流量入口和營銷生存法則。 當用户不再 “點開鏈接”，廣告行業的地基開始鬆動 試想這一幕： 深夜十一點，你打開手機，只是想隨手問句 “嬰兒奶粉哪個適合腸胃敏感？” 過去你會打開搜索引擎，看一串藍色鏈接、跳轉評測、瀏覽電商，再在意見分裂的內容裏做判斷。 但這次不一樣。 你打開的是 AI 搜索：它直接給你一段像 “醫生式” 的結論，條理清晰、分點解釋、還順手列出幾款產品的優缺點與適用人羣 你甚至不需要點開任何網頁——答案就已經 “完整地” 在你面前了。中信建投的那張圖把這種變化説得更直白：傳統搜索是 “搜索—瀏覽列表—點擊鏈接”，AI 搜索則更像 “搜索—直接閲讀答案”，鏈接被後置甚至被跳過。 這一刻，營銷的地基開始鬆動。 過去二十年，品牌在互聯網上的 “可見性”，高度依賴一個動作：用户點擊。 SEO、競價排名、信息流投放、內容種草……無論方法怎麼變，本質都是在爭奪那一下點擊，把人帶進你的頁面、你的詳情頁、你的店鋪。 但 AI 搜索把流程摺疊了： 用户不再需要 “進入網頁” 才能獲取信息。信息被 AI 讀取、消化、重組，再以答案的形式直接交付。於是一個全新的問題浮出水面： 中信建投在報告中用一張圖呈現了這場遷徙： 過去：搜索 → 瀏覽鏈接列表 → 點擊網頁 現在：搜索 → 直接閲讀 AI 生成的答案（鏈接可被完全跳過） 當鏈接不再是入口，品牌的曝光機制被徹底改變。 當用户不再點開鏈接，品牌要怎麼 “被看見”？ 當答案由 AI 生成，品牌要怎麼 “被主動説出來”？ 這就是 GEO 爆發的根源——不是一個營銷小技巧，而是入口遷徙之後的生存策略。 一、入口遷徙：廣告預算總是追着 “時間” 跑 廣告的本質，是觸達更多受眾；而受眾時間在哪裏，預算就會流向哪裏。 當鏈接不再是入口，品牌的曝光機制被徹底改變。 國泰海通在研報裏回顧了一個很清晰的遷徙鏈條： PC 互聯網時代，搜索引擎與門户是入口； 移動互聯網時代，超級 App 與信息流/短視頻成為入口； AI 時代，入口進一步向 DeepSeek、豆包、Kimi 等 AI 平台遷徙，“搜索框” 從通往網頁列表的入口，變成通往 “即時知識合成” 的界面。 這種遷徙並不是 “將來可能發生”，而是正在發生。 中信建投引用的數據是：ChatGPT 與豆包 App 月活分別達到 7.8 億與 1.7 億，滲透率都超過 10%；而以百度為例，傳統搜索入口的月活在 6.5—7.5 億之間波動、趨於平緩。 更重要的是，諮詢機構給出了更激進的判斷：Gartner 預測到 2026 年搜索引擎訪問量將下降 25%，搜索營銷份額會被 AI 聊天機器人與虛擬代理搶走。 這意味着： 搜索廣告那套 “以點擊計費” 的確定性邏輯，正在被稀釋；而品牌對 “答案曝光” 的爭奪，會成為新的主戰場。 二、SEO 為什麼突然不靈了：點擊率在 AI 答案前 “塌陷” 當 AI 開始在搜索結果頁裏直接給答案，用户自然更少點擊。 中信建投援引 Seer Interactive 的觀察：當觸發 Google 的 AI Overviews 時，自然點擊率從約 1.5% 下降到約 0.5%，付費點擊率也出現下滑趨勢。 這組數據的殘酷之處在於： 它不是 “某個行業的波動”，而是一次結構性的折損。 你把網站優化到第一名、第二名，可能依然 “贏了排名”，卻輸了點擊； 你花錢買了更高的位置，可能依然 “買到了曝光”，卻買不到訪問； 因為用户在結果頁就結束了決策——甚至連 “看你一眼” 的機會都沒有給。 於是 SEO 那句經典口號——“讓用户更容易找到你”，正在悄悄被改寫為： 讓 AI 更願意引用你。 讓 AI 在回答時，把你説出來。 三、GEO 到底是什麼：從 “被搜索到” 到 “被 AI 説出來” 中信建投給 GEO 下的定義非常精準：GEO 是一種廣告營銷技術服務，核心是讓品牌在 AI 搜索中被主動説出來。 如果説 SEO 優化的是 “排名”，那麼 GEO 優化的是兩件更隱蔽、更底層的東西： 1）大模型對品牌內容的認知度 2）大模型對品牌內容的可信度 國泰海通把差異説得更 “技術化”：傳統搜索核心機制是匹配（倒排索引、PageRank），SEO 是確定性優化；AI 搜索核心機制是分析（向量檢索 +RAG），GEO 是概率性優化——你做的每一個動作，都是在提升 “被召回、被採信、被引用” 的概率。 這也是為什麼，GEO 看起來像營銷，骨子裏更像 “內容工程 + 信任工程”。 四、AI 搜索如何做答案：理解 RAG，才能理解 GEO 的槓桿點 很多人以為 AI 搜索就是 “模型記得什麼就説什麼”。但國泰海通在研報裏把過程拆得很細：目前 AI 搜索普遍採用 RAG（檢索增強生成）架構。 你可以把它想象成一條流水線： 第一步：存儲 網頁內容會被切成多個 Chunk（文本塊），用 Embedding 模型轉成向量，存進向量數據庫。 在這裏，內容不是 “文字”，而是 “座標”。 第二步：語義檢索 用户的問題同樣被向量化，然後系統計算相似度，召回 Top-K 相關 Chunk。 在這裏，AI 不是匹配關鍵詞，而是在匹配 “意圖”。 第三步：上下文注入與生成 召回的 Chunk 被塞進模型的 Prompt 裏，模型用注意力機制判斷哪些更可信、更有信息量，再生成最終答案。 在這裏，“結構清晰、實體明確、包含數據” 的 Chunk 更容易被引用。 於是你會發現：GEO 能撬動的關鍵點，正好落在這條流水線的兩個環節： 信息檢索：讓你的內容更容易被向量數據庫召回； 內容評估：讓模型更願意把你的內容當作 “事實來源”。 這就是為什麼，GEO 不是 “多寫關鍵詞”，而是 “更像給模型寫説明書”。 五、GEO 怎麼做：內容不是越多越好，而是越 “可引用” 越好 中信建投引用的 GEO 論文《GEO：Generative Engine Optimization》列出了 7 種常用優化方法，並且做了實驗對比。其中最有效的方法之一，是 “加入與主題緊密相關的名人或機構原話”，可帶來約 40% 的曝光增益；“加入具體統計數字” 也能帶來顯著提升。 這背後其實透露出一個簡單規律： 模型更愛 “可以被當作證據” 的表達。 你寫 “我們銷量很好”，模型不會當回事； 你寫 “根據某機構統計，2025 年 Q2 中國 GEO 市場規模同比增長超 200%”，模型更願意引用。 國泰海通進一步提出一個很 “像方法論” 的框架：DDS 原則—— 語義深度（Semantic Depth） 數據支持（Data Support） 權威來源（Authoritative Source） 三者共同構建 “AI 優先採信的內容”。 如果把 DDS 翻譯成更接地氣的話就是： 講清楚、講透徹、講有據、講得像真的（並且最好確實是真的）。 六、平台偏好：你寫在哪兒，決定你被誰看見 很多品牌做內容習慣 “寫在自己家官網”。但 AI 的知識來源，並不只看官網。 中信建投引用海外 GEO 公司 Profound 的調研：ChatGPT 引用最多的平台包括 Wikipedia、Reddit、Forbes 等；Google AI Overviews 與 Perplexity 又更偏好 Reddit、YouTube、Quora、Gartner 等。 國內也一樣。中信建投以 “嬰兒奶粉推薦” 為例，統計 DeepSeek、豆包、元寶的引用來源：三大平台明顯偏好母嬰垂直媒體與綜合門户；其中元寶還對 “微信公眾號” 有顯著引用佔比。 這意味着 GEO 不只是 “內容寫得好”，還包括 “內容發佈得對”。 你要進入模型的 “高頻採信渠道”，才更可能在答案裏出現。 七、商業模式正在變化：廣告公司第一次有機會像 SaaS 公司那樣賺錢 這可能是兩份研報裏最值得 “行業人” 反覆讀的一段： GEO 不僅是新投放方式，更可能推動廣告代理公司從 “人力型服務” 走向 “技術型服務”。 中信建投提到，當前 GEO 公司普遍採用月度訂閲或項目制。以海外明星公司 Profound 為例，月訂閲 399 美元，可追蹤 1 個品牌的 100 個 Prompts、3 個 AI 搜索產品；同時也有定製化服務。另一些機構報價約 0.3—2 萬美元/月，並與 KPI 綁定（比如 ChatGPT Top-3 引用率、Perplexity citation rank 等）。 國泰海通也給了更完整的 “梯度定價” 信息：Profound 初創版 99 美元/月（僅追蹤 ChatGPT，50 個提示詞額度），成長版 399 美元/月（監控 3 個 AI 平台，100 個提示詞，每月 6 篇優化文章），企業版定製；並提到其客户規模達到約 500 個企業客户。 把這串數字連起來看，你會發現 GEO 的收費形態更像軟件： 訂閲制 按席位/按額度 按追蹤的 Prompt 數/平台數 綁定可量化指標 而這正是傳統廣告代理公司最難做到、卻最渴望做到的事： 從一次性項目費，變成可續費的 “經常性收入”。 為什麼行業會興奮？因為利潤結構會變。 中信建投給了一個對照：SEO 行業發展近 30 年仍極度分散，頭部 Semrush 收入規模也就約 4 億美元、市佔率約 0.5%。分散意味着什麼？意味着低壁壘、低溢價、靠人海戰術。 但 GEO 的壁壘更高： 大模型黑箱與隨機性 不同平台生成差異 “讓模型理解並引用” 的流程更復雜 因此市場集中度反而可能提升。 一旦集中度提升，頭部就有機會出現 “軟件式” 的規模效應： 更多數據 → 更好模型評估 → 更強優化能力 → 更高續費 → 更強數據閉環。 八、市場空間：為什麼説 “百億美元不是故事”，而是對標 SEO 的必然結果 兩份研報對市場空間給出了非常直白的 “錨點”。 中信建投：2024 年全球 SEO 市場規模約 800 億美元，GEO 有望在 AI 時代對傳統 SEO 進行替代，市場規模有望達到百億美元量級。 國泰海通更進一步給出路徑與數字： 2025 年全球 GEO 市場規模約 112 億美元，中國約 29 億元； 預計 2030 年全球破千億美元，中國約 240 億元（研報第一頁 “本報告導讀” 部分）。 這些預測背後的邏輯並不複雜： 入口遷徙 → 注意力遷徙 → 預算遷徙 → 新的優化服務爆發。 而且，GEO 有一個 “窗口紅利”：國泰海通認為中短期大模型的廣告變現佔比仍低，存在 “變現真空期”，GEO 公司反而能在平台尚未完全收攏商業化之前，先把 “品牌可見性管理” 做成生意。 這像極了移動互聯網早期的信息流：平台廣告體系未成熟時，服務商往往跑得最快。 九、如果你是品牌方：一套更現實的 GEO 啓動清單 很多文章聊 GEO 會停在 “概念很熱”。但中信建投和國泰海通其實已經把執行路徑寫得很清楚了。 中信建投給出六步法： 1）意圖分析：梳理用户會怎麼問你 2）信息梳理：盤點你能 “餵給 AI” 的所有公開/內部資料 3）內容結構化：把長文變成問答、數據列表等半結構化內容 4）語義優化與權威背書：精準表述 + 專家/機構背書 5）多模態與多平台適配：按平台風格重寫並分發 6）持續監測迭代：追蹤提及率/位置/情感傾向並循環優化 國泰海通則更偏 “技術動作”： 清晰的 Header 結構影響 Chunk 切片邊界 明確實體（品牌、產品、專家）能強化向量檢索特徵 倒金字塔寫法能對抗上下文窗口限制與注意力衰減 把兩份研報合併成 “可落地” 的版本，大概是四個關鍵詞： Prompt資產、結構化知識庫、權威分發、可見性監測。 你不是在 “發更多內容”，而是在建設一套 “AI 時代的品牌知識基礎設施”。 十、最後的提醒：GEO 的天花板很高，但坑也很深 任何 “優化” 都會走向灰產，這是歷史規律。 SEO 早期就是關鍵詞堆砌、外鏈操縱；GEO 也必然會出現 “偽權威背書”“數據拼貼”“內容工廠”。而 AI 又天然存在黑箱、隨機性與平台差異，兩份研報都把這列為挑戰：引用邏輯不透明、不同 AI 平台差異顯著、結果存在隨機屬性。 所以 GEO 真正的長期玩家，未必是最會 “鑽空子” 的人，而是最能持續輸出高質量、可驗證、可追溯內容資產的組織。 當 AI 成為新的 “媒介”，品牌競爭也會回到一個古老但常被忽視的命題： 誰更可信，誰就更容易被複述。 誰更容易被複述，誰就更容易被選擇。 結語：下一代廣告，可能不再是 “買曝光”，而是 “被寫進答案” 如果把互聯網廣告的歷史壓縮成一句話： PC 時代拼排名，移動時代拼推薦，AI 時代拼引用。 而 GEO 的出現，本質上是在提醒每一個品牌： 你要從 “流量思維” 切換到 “答案思維”； 從 “把人拉進來” 切換到 “讓 AI 把你説出去”。 當用户越來越習慣用一句話向 AI 要結論，品牌的命運也會越來越多地取決於： 在那段結論裏，你有沒有被提到；你被如何提到；你是否被當作可信選項。 這不是營銷部門的小修小補，而是一場入口遷徙後的系統升級。 你可以不喜歡它，但你很難繞開它。