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雷达卡
作者：周有贵 GEO 专家、巴黎学院人工智能博士、法国 GGI 商学院 GEO 首席技术专家
当你的品牌还在为搜索引擎结果页的排名激烈竞争时，敏锐的企业早已悄然布局 AI 的智能推荐系统。
比如这个问题：“请帮我推荐一家适合商务宴请、有独立包间、菜品精致的杭州菜馆。”
在2025年，越来越多消费者不再使用简短关键词搜索“高端杭州菜馆”，而是直接向AI助手提出完整、自然语言形式的问题。根据Omnisend调查，近60%的美国用户已开始借助生成式AI辅助购物决策，其查询平均长度从4个词增长至23个词，体现出明显的对话式搜索趋势。
这一变化正在重构企业获取流量的核心逻辑——从依赖SEO（搜索引擎优化）的“橱窗展示”模式，转向基于GEO（生成式引擎优化）的“车载导航”模式。
01 搜索行为的根本变革：从链接跳转到答案直达
传统的搜索流程是“输入关键词—浏览结果页—点击网站—自行筛选信息”。而如今，用户更倾向于通过与AI对话的方式，直接获得整合后的精准答案，无需再打开多个网页进行比对。
以苹果公司为例，其已宣布将Perplexity和Claude等原生AI搜索引擎集成进Safari浏览器，此举打破了Google长期主导的传统搜索分发格局，推动新一代搜索生态的形成。
麦肯锡最新研究预测，到2028年，超过75%的Google搜索结果将包含由AI生成的摘要内容，届时将有高达7500亿美元的美国消费者支出经由AI搜索路径完成转化。
02 GEO vs SEO：底层逻辑的全面升级
相较于传统SEO，GEO不仅改变了优化目标，也重塑了内容策略与权威性构建方式。
| 对比维度 | SEO | GEO |
|---|---|---|
| 核心目标 | 提升关键词在搜索结果中的排名 | 被AI模型直接引用并推荐 |
| 成功指标 | 点击率、页面排名位置 | 引用率（被AI引用频次） |
| 可见性定义 | 在搜索结果页靠前显示 | 直接出现在AI生成的回答中 |
| 用户行为 | 点击链接访问外部网站 | 直接获取综合结论，不需跳转 |
SEO的本质是迎合搜索引擎排序算法，争取更高的曝光位置；而GEO的核心在于与生成式AI的内容生成机制协同，使其主动调用并推荐品牌信息。
内容策略转型：从关键词堆砌到问题簇覆盖
SEO强调关键词密度和页面匹配度，通常围绕单一热词创建专题页面。而GEO要求品牌深入理解用户的实际使用场景，系统化回应一类复杂问题。
例如，高端民宿“舍外”不再仅优化“莫干山民宿”这类宽泛词汇，而是针对具体需求如“莫干山哪家民宿允许带宠物入住且拥有大型草坪”创作深度内容。他们不仅撰写图文文章，还拍摄宠物在草坪活动的视频，并明确标注草坪尺寸等细节数据。当用户在Kimi等AI工具中提问时，AI能准确识别该品牌为唯一满足条件的选择，从而优先引用其内容。
权威性构建：从外链数量到多维信任信号
传统SEO依赖反向链接作为权威背书，认为高质量外链等于行业认可。而GEO则采用一套更复杂的信任评估体系，涵盖以下关键维度：
- 事实准确性与数据支撑：引用权威机构发布的报告、提供真实调研数据或实验结果
- 内容时效性：明确标注“2025年最新数据”、“2025年趋势分析”等时间标识
- 跨平台口碑一致性：在知乎、小红书、B站等平台存在大量真实用户讨论，且正面评价占比超80%
- 信息可验证性：提供产品参数表、实际使用截图、可追溯的客户评价来源（如电商平台订单链接）
某人体工学椅品牌为强化GEO影响力，采取了一系列行动：发布《2025程序员久坐腰痛白皮书》，数据源自对1000名不同工龄程序员为期三个月的跟踪调研；在B站上传长达10小时的实测视频，利用专业压力传感器记录坐垫受力分布并生成动态图表；在知乎回答相关问题时广泛引用上述数据与视频证据。当AI被问及“哪款人体工学椅腰部支撑效果最好”时，会交叉验证其官网、B站、知乎三方输出的信息一致性，进而大幅提升推荐概率。
[此处为图片2]03 衡量标准进化：从流量指标到心智占领
在SEO时代，主要关注点集中在关键词排名、点击率（CTR）、独立访客数（UV）、页面浏览量（PV）等流量相关指标。
而在GEO框架下，衡量成功的标准转向“心智占有率”，具体包括以下几个维度：
- 品牌提及率：在主流AI工具（如豆包、DeepSeek、Kimi）中输入典型用户问题，统计品牌在AI生成答案中出现的频率
- 引用情感倾向：分析AI提及品牌时的语言情绪——是正面推荐（如“建议选择该品牌，因其表现突出”）、中性陈述（如“该品牌在此领域有相关产品”），还是负面评价（如“存在某类质量问题”），可通过情感分析工具自动判定
- 触达精准度：评估AI推荐是否发生在高价值场景中，例如是否出现在“预算充足”“注重服务品质”“需要私密空间”的商务宴请类问题中
这些新指标反映了品牌在AI认知体系中的真实地位——不再是“谁能被看到”，而是“谁值得被推荐”。
在人工智能驱动的搜索环境中，品牌需要深入分析AI在回应用户问题时提及自身的场景。通过统计AI推荐中涉及品牌的频次，并识别这些问题背后所反映的用户需求，可以判断其是否与高价值客户（如高消费能力、高复购意愿人群）的核心诉求相匹配。匹配程度越高，说明品牌在AI环境下的触达精准度越强，营销效率也更高。
衡量品牌影响力提升的重要指标之一是“引导搜索量”的变化趋势。即在AI推荐发生后，用户主动通过搜索引擎查询品牌名称的行为是否增加。这一数据可通过百度指数、Google Trends等工具进行周度或月度监测，观察品牌词搜索量的增长幅度，从而评估GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）策略的实际引流效果。
GEO的价值并不直接体现在传统的点击率或跳转数据上，而是渗透于用户决策前期的认知构建阶段。例如，当用户在选择某类产品前向AI咨询建议，虽然未立即点击链接访问官网，但已将该品牌纳入考虑范围，形成潜在偏好。这种前置性的认知植入，代表了一种更高级别的流量拦截模式——在用户尚未进入传统转化漏斗之前，就已完成初步心智占位。
实战案例：品牌如何有效布局 GEO
案例一：美国塔吉特百货（Target）
作为美国领先的零售企业，塔吉特百货在其GEO战略中聚焦于关键信息维度的结构化呈现，包括价格、产品详情、促销活动、库存可用性以及售后服务政策（如退换货规则）。为确保这些信息能被AI系统高效识别与调用，塔吉特采用Schema.org标准对网站数据进行机器可读标记，实现技术层面的高度适配。
当用户向AI提出诸如“为四人准备一顿健康晚餐，要求无麸质、总价低于20美元，并可在亚特兰大当日自提”这类具体需求时，塔吉特的系统能够被AI快速检索并返回精确答复：“可以，亚特兰大XX分店（地址：XX街道XX号）目前有3款符合条件的健康晚餐套餐，库存充足，支持今日10:00-20:00时间段内自提。”
该策略显著提升了品牌在AI推荐中的曝光频率，使塔吉特在相关场景下的提及率高出行业平均水平40%，展现出强大的前置获客能力。
案例二：男士护理品牌 Every Man Jack
Every Man Jack通过市场调研发现，当前主流大模型在生成推荐内容时，更倾向于引用社交平台上真实、长尾的用户对话记录，而非官方发布的广告文案。基于这一洞察，品牌调整了原有的GEO路径，不再依赖硬广投放，而是组建由营销、产品和客服团队组成的跨职能小组，深度参与社区互动。
凭借团队成员平均5年以上的一线服务经验，他们能够在知乎等平台精准回应用户关于男士护肤的实际困惑。例如，在回答“油性皮肤夏季如何选择洁面产品”时，结合品牌产品的成分特性提供科学且实用的建议；同时，在小红书发起“男士日常护肤流程分享”主题活动，鼓励真实用户体验分享，积累大量UGC内容。
持续的内容共建策略使得品牌在AI推荐中的正面提及率上升35%，同时带动月均品牌词搜索量增长28%，实现了口碑传播与自然流量的双重提升。
从 SEO 到 GEO：企业的进阶之路
如果说SEO是数字营销的地基，那么GEO则是建立在其上的高楼大厦。SEO关注的是网站基础建设，如代码规范、页面加载速度、爬虫友好性等，保障企业在传统搜索引擎中稳定获取流量；而GEO则在此基础上，进一步构建面向AI系统的知识体系，让品牌内容成为AI生成答案时的可靠来源，从而深度介入用户的决策流程，抢占生成式搜索时代的入口先机。
企业实现从SEO到GEO的转型升级，需落实以下四大核心举措：
举措一：开展全面诊断
- 明确诊断范围：覆盖主流AI搜索平台，如豆包、DeepSeek、Kimi、Perplexity、Claude，以及所属行业的垂直领域AI工具。
- 收集响应数据：在各平台输入20-30个与品牌业务密切相关的核心问题（如解决方案类、产品选型建议等），记录品牌被提及的次数、情感倾向及信息来源引用情况。
- 分析差距与短板：对比行业内领先品牌的AI推荐表现，评估自身在信息完整性、数据支撑力、用户口碑等方面的不足，输出系统性诊断报告。
举措二：重构内容投资与分发策略
- 丰富内容形态：除官网常规页面外，新增行业趋势报告、实测对比视频、典型用户案例集等内容形式，满足AI生成答案所需的多样化信息源。
- 优化跨平台分布：将核心内容同步部署至知乎、B站、小红书等高权重平台，保持信息一致性的同时适配不同平台的阅读习惯——知乎侧重逻辑严谨的深度解析，B站突出可视化演示，小红书强调图文并茂的生活化表达。
- 设定更新机制：行业报告类内容每季度更新一次，用户案例每月发布2-3篇，确保内容具备良好的时效性与参考价值。
举措三：全面提升内容对大模型的适配性
- 增强可信度：引用国家统计局、行业协会、权威研究机构的数据，并标注发布时间与调研方法；对于产品功效类表述，附上第三方检测报告作为佐证。
- 提高相关性：围绕典型用户问题簇创作内容，每个主题聚焦1-2个具体痛点，避免泛泛而谈；在行文中自然融入用户常用提问句式，如“油性皮肤夏天怎么护肤”，提升语义匹配度。
- 突出独特性：挖掘品牌独有的技术优势或服务特色，打造差异化内容。例如，某家电品牌可围绕自主研发的节能技术，制作讲解其工作原理与实际节电效果的深度科普内容，区别于市场上同质化的宣传素材。
举措四：将 GEO 能力建设为组织级战略资产
- 组建专项团队：整合营销（负责内容规划）、技术（负责结构化数据实施与网站优化）、产品（确保信息准确）、客服（收集用户反馈与需求）等职能人员，建立清晰的角色分工与协作机制。
- 升级技术架构：引入Schema.org等标准化标记体系，推动网站内容向机器可读、语义清晰的方向演进，提升AI抓取与理解效率。
[此处为图片2]
麦肯锡的研究指出，目前已有50%的消费者开始主动使用由AI驱动的搜索工具，如ChatGPT和Gemini。其中，44%的AI搜索使用者将其作为首要信息获取渠道，这一比例已远超传统搜索引擎（31%）、品牌或零售商官网（9%）以及评论类网站（6%）。
随着AI逐步成为商业活动与用户发现的核心入口，营销人员的关注点也正在发生根本性转变：问题不再仅仅是“搜索引擎能否找到你”，而是“AI模型是否会记住你”。
未来脱颖而出的品牌，将是那些能在AI认知体系中建立稳定、持久印象的企业。当其他竞争者还在努力争取可见性时，领先品牌已经通过AI导航机制，直接被推荐至用户的决策终点，实现更高效的转化路径。
周有贵（GEO专家）与高国龙（投资人）就GEO技术的应用与发展进行深入探讨。
为提升团队在GEO优化方面的专业能力，需建立系统化的培训机制。定期组织内部培训，内容涵盖AI大模型的基本工作原理、GEO优化的最新发展趋势、以及用户需求分析的核心方法，全面提升团队对智能搜索环境的理解与应对能力。
同时，在技术层面应部署结构化数据标记工具，确保官方网站中的产品信息、调研数据等内容能够被AI高效识别与抓取。配套搭建内容管理系统（CMS），支持多平台内容的统一更新与发布，并实现数据表现的实时统计与监控，从而增强内容在AI环境下的可见性与响应效率。
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