文 | 光子星球
今年上半年开始，品牌商家刘昭 （化名） 成为了 AI 的围猎对象。
“ 再不行动就来不及了，AI 平台流量正在被极个别企业直接垄断。一天只需要一顿麦当劳的钱，就能让 DeepSeek、豆包、元宝搜索，出现你的企业名字”。
在被轮番轰炸中，刘昭解锁了一个新名词叫“GEO”（生成式引擎优化）。这是一个相对于 SEO（搜索引擎优化），AI 时代诞生的新兴营销方式，核心是让用户在 AI 搜索中高频率地被检索到，更进一步条件是排名靠前。
GEO 迅速崛起得益于去年的“ 投流大战”，真金白银厮杀过后，创造出了巨大的流量。据 QuestMobile 数据，截至今年 3 月，国内 AI 原生 App 的月活用户数已达 2.7 亿，甚至超过 ChatGPT 的 1.8 亿。
正是这样的流量真空地带，让一些第三方嗅到了商机，“ 买断”“ 流量暴涨”“ 转化率翻倍” 的一类的字眼，既让刘昭这类的品牌方忍不住心动，但也引发了监管、转化效果的担忧。
GEO 虽犹如无人之境，但在国外已被知名的投资机构“a16z” 盖过了章。其在一篇“SEO 已死，GEO 当立” 的报告中认为，传统搜索建立在链接上，而 GEO 建立在语言之上，并能创造出新的 AI 商业模式。
“SEO 的核心目标是让搜索引擎找到，完成流量获取和转化；GEO 的精髓在于让 AI 记住并推荐，实现认知植入、信任建立和转化”。
被“ 操控” 的豆包
用户所看到的豆包，可能只是被精心营造出来的“ 拟态环境”。
当你在对话框提问时，有没有一瞬间对结果产生过怀疑？比如，在豆包上提问，“ 考研写作老师推荐哪个”“ 上海有没有推荐的国际幼儿园”“ 南京装修公司选哪家” 等开放式问题，却出现了有排名顺序、推荐理由和网页参考的答案。相同的提问再在 DeepSeek、元宝、Kimi 操作一遍，回答也大差不差，仅是个别回答和出现顺序有出入。
用户对 AI 的信任，以及 AI 对数据的依赖，正在转变为肉眼可见的商机。
“ 被 AI 提及是一种新型的品牌策略，不仅要考虑在公众的感知，还要兼顾在模型中的感知，如何被编码到 AI 层中是新的竞争优势”，部分行业从业者认为，GEO 是 AI 时代新的营销方式，能够提升品牌的曝光和转化率。
吴群 （化名） 的公司刚完成了一笔订单，客户是一家钻戒品牌，核心诉求是在输入行业相关提示词时，该品牌在应答结果中会被优先推荐至首位。
为了最终达成效果，吴群将步骤拆解为 AI 语料生成、搜索推荐和应答效果监控。核心逻辑是要通过各种手段主动适配 AI，以便进入到 AI 的射程之内。
要触发 AI，输入端是 prompt 词，中间过程是数据信息，最末端才是生成结果。
吴群的第一步是帮助客户扩展和优化提示词，根据潜在消费者的提问概率和需求分成了几层。例如，针对品牌认知的提示词有“ 能定制婚戒的品牌”“ 热门的结婚戒指品牌”“ 性价比高的结婚戒指品牌”；针对婚戒需求的优化提示词有“ 简约风婚戒推荐”“ 高级感婚戒推荐” 等。
提示词有利于 AI 形成“ 肌肉记忆”，建立提问到生成结果的通道。我们发现调优过后，即使输入模糊关键词，豆包们也能自行“ 脑补”。通道是否顺畅，取决于 AI 能否准确定位到品牌信息。于是，诞生了大量符合 AI“ 胃口” 的文章和通稿，它们的共性是主题明确、便于总结概括。这些被人为制造出来的数据，一方面成为了 AI 训练的养料，另一方面也成为了豆包生成结果的参考。看似“ 权威” 的信源，有极大可能是污染 AI 的新型垃圾。
有人跟我们说，“GEO 是个技术解决方案”。这个回答似乎有一定道理，按照上述过程，本质是通过欺骗 AI，实现创意输入、反馈、迭代的营销循环。
驯化与时间赛跑
大致总结下来，GEO 品牌营销的主要内容形式是，通过机构化问答、AI 可引用内容、第三方可信内容注入等方式，来建立可被 AI 引用的内容体系。核心的衡量标准从搜索次数，转变为了被 AI 引用次数与回答中品牌被提及次数。
吴群还列举了几种更高端的“ 作弊” 手段：例如，含精准地理信息的标题、描述，能够提高在搜索中的权重；内容中有本地化特色服务的店家，更易被 AI 推荐给有需求的用户；区域媒体报道、本地用户真实评价等背书，也可以增强 AI 对网站可信度判断，提升在搜索中优势。
GEO 现阶段还处于早期阶段，第一批投流的商家，多数是抱着试一试的心态。其中最吸引他们的因素是流量，这就决定了不可能覆盖所有 AI 应用，投流集中在 DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、字节豆包等头部流量大户。
GEO 的核心价值在于，通过 AI 生成答案直接影响用户决策，但效果并非对所有行业效果均等。决策成本越高，GEO 价值越大，如医美用户愿为“ 权威推荐” 支付溢价。信息不对称越强，AI 推荐越关键，如保险条款复杂，用户依赖解读。搜索意图越直接，效果越精准，如 prompt 涉及推荐、排名类问题。房地产、家装、教育培训、数码、医美、法律等行业就契合上述标准。
品牌方的驯化正变得愈发精密，AI 不再是中立的信息处理者，而是可被编码的营销载体。提示词被有目的地拆解细化，让 AI 在接收模糊指令时也能精准锁定目标品牌。更隐蔽的操作存在于语料制造，人工制造的“ 数据养料”，未来有可能改变 AI 判断逻辑，让商业推广披上“ 客观推荐” 的外衣。
这种驯化带来的危害逐渐显现，当多个品牌同时采用类似策略，抢排名沦为了与时间赛跑。
有厂商告诉光子星球，“ 你先做，生成结果排名就靠前。如果晚做的话，被提及次数和排名，可能就会落后”。当然，情况也不是完全绝对，“ 硬要做也有解决办法，扩大数据量和加钱”。
目前，GEO 仍处于野蛮生长状态，供应商良莠不齐。有的声称直接可以买断词条排名，垄断某个 AI 应用，有的则表示只能尽可能保证搜索排名靠前，不存在买断的说法；有的给出的 GEO 优化方案费用上万元，有的则更加细化，豆包等回答被提及在 800-1200/词/月，保证前三排名加价到 1500-1800/词/月。
吴群认为这个行业风刮得太大，导致出现了大量绝对化的宣传，但没有能为最终转化效果打包票。
“ 说实话，现在市面上的公司，没有人能证明 GEO 的实际转化效果率到底有多少，只能就 GEO 服务谈 GEO。”
下一个百度？
虽然国外 ChatGPT、Perplexity 已经在试水 GEO 商业化，但在国内豆包们上，GEO 暂时属于真空地带。
在问及投放是否存在风险问题上，好几家公司都含混其词，“ 不太好说，目前还没有迹象表明平台会惩罚 GEO，AI 更倾向于通过大模型的算法更新来强化自身的辨别能力”。不过，如果长期用虚假捏造内容来干扰结果生成，低质量信息有可能会被大量繁殖。
目前，豆包等平台还处于观望状态，使用 GEO 策略的人群仍算少数，没有对现有的搜索结果和 AI 生态造成直接损失。豆包等 AI 应用仍在拉新抢流量时期，若贸然推崇 GEO，可能损害用户体验，阻碍用户粘性增长。因此，短期内豆包与第三方厂商甚至达成了一种微妙的默契：一方提供数据继续训练模型，一方可以获得营收。
若时间拉长，这种平衡极其容易被打破，豆包与第三方 GEO 厂商存在直接利益冲突。
官方下场做 GEO 像坐跷跷板，一头是商业利益，一头是用户体验。参考互联网时代的百度、谷歌，GEO 大概率也能摸索出规则和界限，创造出新的广告模式。
豆包们做 GEO 具备一定优势。掌握算法控制权，能直接调整模型权重，确保付费内容与用户查询的匹配程度。平台内数据具备闭环优势，可利用平台内用户行为数据优化推荐精度。参考 SEO“ 广告” 标识，在一定程度上能实现商业化与用户体验平衡，通过标签化 （如“ 广告”“ 推荐”） 区分商业与自然结果，维持用户信任。
沿着这条思路继续构想未来的 GEO 变现模式，大概有四种路径。
B 端企业级 GEO 服务，允许企业付费接入 API 或数据，优化品牌在生成答案中的提及率。付费企业内容可被打上“ 认证来源” 标识，增强用户信任。类似 Google 的搜索广告竞价，可分级收费。当然，这其中必不可少的一环一定是严格审核。
C 端流量分成，间接变现。答案内嵌商业链接，在 AI 生成的答案中，为推荐品牌添加“ 了解更多” 跳转链接，按点击或转化分成。国外广告联盟 Affiliate，就尝试与电商平台合作，通过 AI 推荐商品赚取佣金。该方式适合消费类品牌，直接驱动转化。
GEO 配套工具，数据洞察服务。向企业提供 GEO 效果监测工具，向企业出售数据分析服务，展示品牌被 AI 引用的次数、场景等。提供竞品对标报告，付费解锁行业 GEO 排名分析，帮助企业优化策略。这种方式，高毛利、低风险，且不直接影响生成结果。
垂直领域 GEO。细分领域知识库订阅，例如医疗、法律行业付费训练专属模型，确保答案优先引用订阅方内容。区域化 GEO，本地商家付费优化地域性答案，如“ 北京朝阳区哪家装修公司靠谱？”。
当前大模型的订阅收入难以推进，市场培养的免费习惯难以被打破，广告是离商业变现最近的一步。GEO 带来了广告增量市场，为企业提供触达高意向用户的新渠道，且与订阅模式无冲突；医疗、教育、金融等未被开发的商业场景，有可能通过对话这一形式，完成推荐和交付闭环。
百度广告收入长期维持在 70% 以上，早年甚至可以达到 90% 以上。这一数字放到 GEO，极具吸引力，随着 AI 渗透率的进一步上升，或许能填补 AI 搜索变现的空白。
对于豆包、元宝、Kimi 来说，这亦是除订阅费用外的第二增长曲线。
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