发布时间:2026-01-12 已有: 位 网友关注
在表层热度之下,行业正在经历更深刻的断层式变革——随着用户决策从“点开链接”转向“阅读 AI 生成答案”,品牌可见性的逻辑被彻底重写。
一种全新的竞争方式正在浮出水面:GEO,正在成为 AI 时代的流量入口和营销生存法则。
当用户不再“点开链接”,广告行业的地基开始松动
深夜十一点,你打开手机,只是想随手问句“婴儿奶粉哪个适合肠胃敏感?”过去你会打开引擎,看一串蓝色链接、跳转评测、浏览电商,再在意见分裂的内容里做判断。
你打开的是AI:它直接给你一段像“医生式”的结论,条理清晰、分点解释、还顺手列出几款产品的优缺点与适用人群
你甚至不需要点开任何网页——答案就已经“完整地”在你面前了。中信建投的那张图把这种变化说得更直白:传统是“—浏览列表—点击链接”,AI则更像“—直接阅读答案”,链接被后置甚至被跳过。
这一刻,营销的地基开始松动。
过去二十年,品牌在互联网上的“可见性”,高度依赖一个动作:用户点击。
SEO、竞价排名、信息流投放、内容种草……无论方法怎么变,本质都是在争夺那一下点击,把人带进你的页面、你的详情页、你的店铺。
但AI把流程折叠了:
用户不再需要“进入网页”才能获取信息。信息被AI读取、消化、重组,再以答案的形式直接交付。于是一个全新的问题浮出水面:
中信建投在报告中用一张图呈现了这场迁徙:
当链接不再是入口,品牌的曝光机制被彻底改变。
当用户不再点开链接,品牌要怎么“被看见”?
当答案由AI生成,品牌要怎么“被主动说出来”?
这就是GEO爆发的根源——不是一个营销小技巧,而是入口迁徙之后的生存策略。
一、入口迁徙:广告预算总是追着“时间”跑
广告的本质,是触达更多受众;而受众时间在哪里,预算就会流向哪里。
当链接不再是入口,品牌的曝光机制被彻底改变。
国泰海通在研报里回顾了一个很清晰的迁徙链条:
这种迁徙并不是“将来可能发生”,而是正在发生。
中信建投引用的数据是:ChatGPT与豆包App月活分别达到7.8亿与1.7亿,渗透率都超过10%;而以百度为例,传统入口的月活在6.5—7.5亿之间波动、趋于平缓。
更重要的是,咨询机构给出了更激进的判断:Gartner预测到2026年引擎访问量将下降25%,营销份额会被AI聊天机器人与虚拟代理抢走。
广告那套“以点击计费”的确定性逻辑,正在被稀释;而品牌对“答案曝光”的争夺,会成为新的主战场。二、SEO为什么突然不灵了:点击率在AI答案前“塌陷”
当AI开始在结果页里直接给答案,用户自然更少点击。
这组数据的残酷之处在于:
它不是“某个行业的波动”,而是一次结构性的折损。
你把网站优化到第一名、第二名,可能依然“赢了排名”,却输了点击;你花钱买了更高的位置,可能依然“买到了曝光”,却买不到访问;因为用户在结果页就结束了决策——甚至连“看你一眼”的机会都没有给。
于是SEO那句经典口号——“让用户更容易找到你”,正在悄悄被改写为:
让AI更愿意引用你。让AI在回答时,把你说出来。三、GEO到底是什么:从“被到”到“被AI说出来”
中信建投给GEO下的定义非常精准:GEO是一种广告营销技术服务,核心是让品牌在AI中被主动说出来。
如果说SEO优化的是“排名”,那么GEO优化的是两件更隐蔽、更底层的东西:
1)大模型对品牌内容的认知度2)大模型对品牌内容的可信度
国泰海通把差异说得更“技术化”:传统核心机制是匹配,SEO是确定性优化;AI核心机制是分析,GEO是概率性优化——你做的每一个动作,都是在提升“被召回、被采信、被引用”的概率。
这也是为什么,GEO看起来像营销,骨子里更像“内容工程 + 信任工程”。
四、AI如何做答案:理解RAG,才能理解GEO的杠杆点
很多人以为AI就是“模型记得什么就说什么”。但国泰海通在研报里把过程拆得很细:目前AI普遍采用RAG架构。
你可以把它想象成一条流水线:
网页内容会被切成多个Chunk,用Embedding模型转成向量,存进向量数据库。
在这里,内容不是“文字”,而是“坐标”。
用户的问题同样被向量化,然后系统计算相似度,召回Top-K相关Chunk。
在这里,AI不是匹配关键词,而是在匹配“意图”。
第三步:上下文注入与生成
召回的Chunk被塞进模型的Prompt里,模型用注意力机制判断哪些更可信、更有信息量,再生成最终答案。
在这里,“结构清晰、实体明确、包含数据”的Chunk更容易被引用。
于是你会发现:GEO能撬动的关键点,正好落在这条流水线的两个环节:
这就是为什么,GEO不是“多写关键词”,而是“更像给模型写说明书”。
五、GEO怎么做:内容不是越多越好,而是越“可引用”越好
中信建投引用的GEO论文列出了7种常用优化方法,并且做了实验对比。其中最有效的方法之一,是“加入与主题紧密相关的名人或机构原线%的曝光增益;“加入具体统计数字”也能带来显著提升。
这背后其实透露出一个简单规律:
模型更爱“可以被当作证据”的表达。
你写“我们销量很好”,模型不会当回事;
你写“根据某机构统计,2025年Q2中国GEO市场规模同比增长超200%”,模型更愿意引用。
国泰海通进一步提出一个很“像方法论”的框架:DDS原则——
三者共同构建“AI优先采信的内容”。
如果把DDS翻译成更接地气的话就是:
讲清楚、讲透彻、讲有据、讲得像真的。六、平台偏好:你写在哪儿,决定你被谁看见
很多品牌做内容习惯“写在自己家官网”。但AI的知识
国内也一样。中信建投以“婴儿奶粉推荐”为例,统计DeepSeek、豆包、元宝的引用
这意味着GEO不只是“内容写得好”,还包括“内容发布得对”。
你要进入模型的“高频采信渠道”,才更可能在答案里出现。
七、商业模式正在变化:广告公司第一次有机会像SaaS公司那样赚钱
这可能是两份研报里最值得“行业人”反复读的一段:
GEO不仅是新投放方式,更可能推动广告代理公司从“人力型服务”走向“技术型服务”。
中信建投提到,当前GEO公司普遍采用月度订阅或项目制。以海外明星公司Profound为例,月订阅399美元,可追踪1个品牌的100个Prompts、3个AI产品;同时也有定制化服务。另一些机构报价约0.3—2万美元/月,并与KPI绑定。
国泰海通也给了更完整的“梯度定价”信息:Profound初创版99美元/月,成长版399美元/月,企业版定制;并提到其客户规模达到约500个企业客户。
把这串数字连起来看,你会发现GEO的收费形态更像软件:
而这正是传统广告代理公司最难做到、却最渴望做到的事:
从一次性项目费,变成可续费的“经常性收入”。
为什么行业会兴奋?因为利润结构会变。
中信建投给了一个对照:SEO行业发展近30年仍极度分散,头部Semrush收入规模也就约4亿美元、市占率约0.5%。分散意味着什么?意味着低壁垒、低溢价、靠人海战术。
因此市场集中度反而可能提升。
一旦集中度提升,头部就有机会出现“软件式”的规模效应:
更多数据 → 更好模型评估 → 更强优化能力 → 更高续费 → 更强数据闭环。八、市场空间:为什么说“百亿美元不是故事”,而是对标SEO的必然结果
两份研报对市场空间给出了非常直白的“锚点”。
中信建投:2024年全球SEO市场规模约800亿美元,GEO有望在AI时代对传统SEO进行替代,市场规模有望达到百亿美元量级。
国泰海通更进一步给出路径与数字:
这些预测背后的逻辑并不复杂:
入口迁徙 → 注意力迁徙 → 预算迁徙 → 新的优化服务爆发。
而且,GEO有一个“窗口红利”:国泰海通认为中短期大模型的广告变现占比仍低,存在“变现真空期”,GEO公司反而能在平台尚未完全收拢商业化之前,先把“品牌可见性管理”做成生意。
这像极了移动互联网早期的信息流:平台广告体系未成熟时,服务商往往跑得最快。
九、如果你是品牌方:一套更现实的GEO启动清单
很多聊GEO会停在“概念很热”。但中信建投和国泰海通其实已经把执行路径写得很清楚了。
1)意图分析:梳理用户会怎么问你2)信息梳理:盘点你能“喂给AI”的所有公开/内部资料3)内容结构化:把长文变成问答、数据列表等半结构化内容4)语义优化与权威背书:精准表述 + 专家/机构背书5)多模态与多平台适配:按平台风格重写并分发6)持续监测迭代:追踪提及率/位置/情感倾向并循环优化
国泰海通则更偏“技术动作”:
把两份研报合并成“可落地”的版本,大概是四个关键词:
Prompt资产、结构化知识库、权威分发、可见性监测。
你不是在“发更多内容”,而是在建设一套“AI时代的品牌知识基础设施”。
十、最后的提醒:GEO的天花板很高,但坑也很深
任何“优化”都会走向灰产,这是历史规律。
SEO早期就是关键词堆砌、外链操纵;GEO也必然会出现“伪权威背书”“数据拼贴”“内容工厂”。而AI又天然存在黑箱、随机性与平台差异,两份研报都把这列为挑战:引用逻辑不透明、不同AI平台差异显著、结果存在随机属性。
所以GEO真正的长期玩家,未必是最会“钻空子”的人,而是最能持续输出高质量、可验证、可追溯内容资产的组织。
当AI成为新的“媒介”,品牌竞争也会回到一个古老但常被忽视的命题:
谁更可信,谁就更容易被复述。谁更容易被复述,谁就更容易被选择。结语:下一代广告,可能不再是“买曝光”,而是“被写进答案”