作者丨邱同春

編輯丨邢怡然

在過去20年，企業(yè)在線獲取用戶的核心邏輯始終聚焦于“搜索引擎”。

中國品牌出海的經(jīng)典流量公式：Google SEO + Facebook/Ins 廣告=獨立站/亞馬遜流量。其本質(zhì)還是一場圍繞關(guān)鍵詞排名、頁面權(quán)重和點擊轉(zhuǎn)化構(gòu)建的流量漏斗游戲：用戶提出問題，平臺返回鏈接列表，企業(yè)在有限的展示位中爭奪排名與點擊率。

然而，近年來這一流量獲取邏輯正在被生成式AI所打破。Bain–Dynata的消費者調(diào)查顯示，目前80%的消費者在至少40%的搜索行為中依賴于AI生成的結(jié)果。消費者不再在Google搜索框輸入關(guān)鍵詞，而是直接詢問ChatGPT等AI搜索引擎進行提問。從流量變化的具體數(shù)據(jù)來看，在2025年，Google的流量增長率在多個月份呈現(xiàn)下降趨勢，而AI引擎（如ChatGPT、Claude、Gemini等）的流量增速則明顯提升。

如果AI的回答中沒有你，或者由于缺乏權(quán)威背書導(dǎo)致AI給出了負(fù)面評價，你的品牌就直接在這個流量入口消失了。這種變遷直接導(dǎo)致傳統(tǒng)自然網(wǎng)絡(luò)流量減少了15%到25%。對于出海企業(yè)而言，這不是一次簡單的算法更新，而是一場流量入口的轉(zhuǎn)移。

如今，讓自家品牌、商品出現(xiàn)在大模型的回答里，已經(jīng)成為了一門新生意。GEO——Generative Engine Optimization，即生成式引擎優(yōu)化，是一個在2025年春節(jié)后突然火爆的概念。簡單來說，就是專門給AI大模型“投喂”特定內(nèi)容，使其在回答用戶問題時能“多照顧”自家品牌或商品。

本文將深入拆解GEO的運作邏輯，并對服務(wù)出海企業(yè)的中國GEO服務(wù)商生態(tài)進行深度剖析，為品牌操盤手提供一份實戰(zhàn)指南。

01 從“被搜索”到“被推薦”

要理解GEO的必要性，首先必須洞察流量分發(fā)機制的變化。

在傳統(tǒng)的數(shù)字營銷時代，無論是SEO還是SEM，本質(zhì)上都是“被動展示”，流量的獲取高度依賴搜索結(jié)果的可見性來排序。用戶提出問題，搜索引擎返回一系列的鏈接列表，企業(yè)通過優(yōu)化頁面權(quán)重來爭奪這些有限的排名，最終依賴用戶點擊跳轉(zhuǎn)至官網(wǎng)或?qū)?yīng)頁面。

然而，生成式AI的介入徹底打破了這一鏈條。AI不再僅僅是一個信息的搬運工，而是進入了用戶的決策鏈條，成為了信息的整合者與建議者，不僅能回應(yīng)“是什么”的基礎(chǔ)疑問，更會主動提供“如何選擇”、“哪個更適合你”、“優(yōu)缺點對比”等建議型內(nèi)容，將用戶的決策路徑從“搜索—點擊—篩選”壓縮為“查詢—獲取精準(zhǔn)建議”。

從底層機制上看，SEO是基于明確規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)爬蟲，核心在于關(guān)鍵詞匹配和鏈接的權(quán)重；GEO則面向具備復(fù)雜語義理解與邏輯推理能力的AI大模型。

GEO并非對SEO的否定，而是其在智能化階段的能力延伸。良好的SEO基礎(chǔ)（清晰的站點結(jié)構(gòu)、優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容代碼）依然是GEO生效的前置條件，因為一個無法被傳統(tǒng)爬蟲有效抓取的網(wǎng)站，更無法被AI模型準(zhǔn)確讀取并引用。

這一概念在2023年11月由印度理工學(xué)院德里分校（IIT Delhi）與普林斯頓大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的論文《GEO: Generative Engine Optimization》系統(tǒng)定義，為行業(yè)提供了理論基石。該論文通過大規(guī)模實驗驗證了9種GEO優(yōu)化方法，為行業(yè)研究與實戰(zhàn)應(yīng)用提供了核心理論支撐。

02 全球AI入口生態(tài)：誰在重新分配流量？

2024年以后，用戶的“第一提問對象”正在快速分散至AI搜索，不同類型的AI入口處理指令的邏輯截然不同。為了更清楚地了解不同入口的區(qū)別，以下以一個典型的出海消費場景為例——用戶輸入指令：“推薦3個適合在歐洲戶外騎行的中國E-bike品牌，預(yù)算1500歐元以內(nèi)?！?/p>

2.1 通用型對話式AI

在通用型對話式AI（如ChatGPT、Gemini等）中，AI的目標(biāo)是直接完成決策本身。用戶提出問題后，AI會基于自身的推理能力，對多種選項進行篩選、權(quán)衡和排序，并輸出一個可直接執(zhí)行的選擇結(jié)果。在此過程中，AI被視為決策主體，而用戶對推薦的信任則更多來自對AI模型本身的信任，而不是對外部信息源的逐一核查。

舉例來說，當(dāng)用戶輸入“推薦3個適合在歐洲戶外騎行的中國E-bike品牌，預(yù)算1500歐元以內(nèi)”時，AI充當(dāng)“超級導(dǎo)購”角色，幫助用戶快速完成選擇。此時，品牌是否被AI推薦，直接決定了其是否進入用戶的最終選擇清單。

ChatGPT的回答

2.2 搜索增強型AI

與通用型對話式AI的“智能決策”不同，Perplexity等搜索增強型AI更加注重證據(jù)驅(qū)動的推理過程。雖然表面上，這類AI也提供“結(jié)論性輸出”，但其推薦和判斷依賴外部信源，例如公開資料、測評或社交討論。

其核心邏輯是：通過整合外部數(shù)據(jù)、文獻和用戶反饋，構(gòu)建出基于事實和證據(jù)的判斷框架，用戶最終是否采納這些建議，仍然是用戶自己的選擇。在這種模式下，AI 更像是一個“事實提供者”，而不是決策執(zhí)行者。用戶在此類平臺上，更多的是參考與選擇那些有力支撐的判斷，而非依賴AI做出最后的決策。

Perplexity的回答

2.3 場景嵌入式AI

還有一些AI功能被無縫嵌入用戶高頻使用的工具或場景中，如瀏覽器側(cè)邊欄（Edge Copilot）、文檔與設(shè)計軟件內(nèi)的AI建議（Notion/Canva AI）等。這類AI不需要用戶主動啟動“搜索”或“對話”，而是在用戶執(zhí)行某項任務(wù)時自動提出建議或推薦，例如在瀏覽網(wǎng)頁時自動化完成基于網(wǎng)頁的任務(wù)、在撰寫文案時建議常見用例或表述風(fēng)格。

谷歌瀏覽器內(nèi)置的AI概覽功能

這種嵌入式交互極大地降低了用戶感知門檻，使得AI建議成為“無感觸達”的影響因素。隱性入口最核心的特征在于推薦行為分散、埋點難以追蹤：用戶并不通過可分析的搜索路徑主動獲取信息，而是在“場景使用流”中被直接影響和觸發(fā)。

Edge瀏覽器側(cè)邊的AI助手Edge Copilot

這種入口的分散化導(dǎo)致了一個嚴(yán)峻的后果：流量的可追溯性正在消失。在SEO時代，企業(yè)可以通過Google Analytics精確追蹤流量來源；而在AI時代，大量流量并不可見。用戶可能因為ChatGPT的一句推薦而直接去亞馬遜搜索品牌詞下單，企業(yè)無法在后臺看到這次轉(zhuǎn)化的歸因來自于AI。

同樣，用戶也可能因為AI生成的一句“該品牌售后服務(wù)在Reddit上評價不佳”而直接放棄購買，企業(yè)對此完全不可感知，也無從優(yōu)化。因此，越來越多的出海企業(yè)開始意識到，GEO絕非SEO的錦上添花，而是對AI引擎流量的一次主動干預(yù)。

03 什么樣的信息能被AI“看見”？

在實際操作中，出海品牌最關(guān)心的問題之一是：究竟發(fā)布什么樣的內(nèi)容才能被ChatGPT或Perplexity等AI平臺抓取并推薦？要解答這個問題，必須深入理解不同平臺對“可信來源”的偏好差異。

根據(jù)Search Engine Land報道的Rankscale.ai發(fā)布的調(diào)查，四大主流AI模型（ChatGPT、Google Gemini、Perplexity 和 Google AI Overviews）在信息抓取偏好上存在顯著的差異。

該調(diào)查研究了57個不同查詢中的近8000個引用，展示了每個模型如何選擇和引用信息。這為我們提供了分析不同平臺信息抓取偏好的指引：

ChatGPT傾向于處理復(fù)雜問題，因此更偏好抓取學(xué)術(shù)論文、技術(shù)文檔以及權(quán)威的B2B行業(yè)報告，如果內(nèi)容邏輯嚴(yán)密、結(jié)構(gòu)清晰，更容易被采納；

Google Gemini注重時效性，經(jīng)常抓取新聞?wù)军c和行業(yè)更新；

Perplexity則極度依賴數(shù)據(jù)與證據(jù)，權(quán)威性新聞網(wǎng)站（如Reuters）、市場研究報告以及社交平臺（如Reddit）上的真實討論是其核心語料；

Google AI Overviews則偏好產(chǎn)品評測博客和技術(shù)社區(qū)的總結(jié)性內(nèi)容。

在語言上，海外大模型高度依賴英文互聯(lián)網(wǎng)的權(quán)威信源，為了在這些平臺上獲得更高的推薦和曝光，企業(yè)應(yīng)確保投放內(nèi)容不僅符合AI模型的偏好標(biāo)準(zhǔn)，還需要深入理解目標(biāo)市場的語言習(xí)慣和信息需求，以提高被識別和推薦的機會。

四大主流AI模型的信息抓取偏好

圖源：Rankscale.ai

04 AI時代的數(shù)據(jù)投毒與合規(guī)紅線

在進一步分析GEO行業(yè)的競爭格局之前，我們必先來審視行業(yè)的陰暗面——AI數(shù)據(jù)投毒。筆者在不同的AI引擎搜索“GEO服務(wù)商有哪些”，出現(xiàn)大量的沒有明確機構(gòu)/引用依據(jù)的文章，并且同樣的文章也在不同的網(wǎng)站批量轉(zhuǎn)載：

12月17日，第一財經(jīng)在其《AI被灌入垃圾營銷信息，幾千元即可改變AI回答》的報道中指出，部分非正規(guī)從業(yè)者利用低價手段，批量生成虛假問答與扭曲語料“灌輸”給AI，試圖誘導(dǎo)模型推薦特定品牌或抹黑對手，這種行為不僅損害消費者利益，更觸碰了合規(guī)紅線。

從合規(guī)上來看，政策也逐漸趨嚴(yán)。2024年3月，Google發(fā)布了史上最嚴(yán)厲的“垃圾內(nèi)容政策”，旨在減少低質(zhì)量的內(nèi)容，顯示更多對用戶有用的內(nèi)容，從而提高Google搜索的質(zhì)量。此次更新導(dǎo)致數(shù)千個依賴AI生成垃圾內(nèi)容的網(wǎng)站被完全從Google索引中移除。

對于出海企業(yè)而言，一旦域名被主流大模型標(biāo)記為垃圾源，將面臨永久性的流量枯竭。因此，企業(yè)在選擇GEO服務(wù)商時，必須拒絕黑箱操作，尋找堅持長期主義的正規(guī)合作伙伴。

05 競爭格局

AI技術(shù)飛速發(fā)展的今天，布局GEO已成為中國企業(yè)出海的一個必選動作。中國信通院《2025生成式AI應(yīng)用發(fā)展報告》顯示，已有68%的頭部企業(yè)將GEO列入年度預(yù)算。這一趨勢表明，越來越多的中國企業(yè)認(rèn)識到，通過優(yōu)化生成式AI引擎，他們能夠在全球市場中占據(jù)有利位置。

目前，GEO市場目前仍處早期階段，主要有兩類公司：

原生的GEO創(chuàng)業(yè)公司，比如估值突破1億美金的明星初創(chuàng)公司Profound，既面向中小客戶提供固定訂閱價格的GEO服務(wù)，也面向大客戶推出定制化業(yè)務(wù)，創(chuàng)始人同時具備營銷和技術(shù)背景。

增加GEO布局的傳統(tǒng)廣告營銷公司，該類公司在SEO時代已積累一定的用戶和行業(yè)資源，在原有的基礎(chǔ)上擴展業(yè)務(wù)范圍、新增GEO服務(wù)。

Protound的數(shù)據(jù)分析界面

圖源：Protound

以下是EqualOcean梳理的部分服務(wù)中國企業(yè)出海的GEO服務(wù)商：

可以看到，GEO并非一個單一類型公司的專屬領(lǐng)域，已經(jīng)成長為內(nèi)容+技術(shù)+營銷的復(fù)合行業(yè)：

以浙文互娛為代表的傳統(tǒng)內(nèi)容營銷公司，正在將多年積累的內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)與數(shù)據(jù)能力，轉(zhuǎn)化為GEO服務(wù)的能力；頭部營銷公司已將GEO上升為戰(zhàn)略級業(yè)務(wù)，2025年10月14日，引力傳媒在官方公眾號發(fā)布“GEO 事業(yè)部”招聘信息，明確指出新成立的GEO事業(yè)部為公司戰(zhàn)略級事業(yè)部。

以WhatGEO、PureblueAI清藍、智推時代等為代表的新興GEO創(chuàng)業(yè)公司，往往以SaaS系統(tǒng)、跨平臺監(jiān)測、多語言生成與AI可見度量化為核心賣點，強調(diào)“效果可量化、跨模型復(fù)用”。

原有的數(shù)字營銷、數(shù)據(jù)智能公司正在進行GEO業(yè)務(wù)的拓展，包括明略科技、源易信息等在內(nèi)的一批AI、數(shù)據(jù)與營銷技術(shù)公司，正在將原有的 搜索、輿情、推薦、內(nèi)容分析等能力延展至GEO場景。

06 結(jié)語

從SEO到GEO，變化的不僅僅是縮寫，而是互聯(lián)網(wǎng)信息分發(fā)權(quán)力的更迭。

在SEO時代，我們爭奪的是搜索引擎里的排序；在GEO時代，我們爭奪的是AI引擎的識別。當(dāng) 80%的用戶開始習(xí)慣向AI提問時，品牌如果不能成為AI知識庫中的“優(yōu)質(zhì)實體”，將在新一輪的流量洗牌中徹底失聲。對于2025年的出海企業(yè)而言，GEO已經(jīng)不是一個“嘗鮮”的選項，而是一場關(guān)乎生存的數(shù)字資產(chǎn)保衛(wèi)戰(zhàn)。

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