同顺号-创作平台

　　今日，A股AI应用板块迎来久违的集体爆发。

　　盘面上，值得买、卓易信息等多股涨停；易点天下、中文在线、天龙集团组成新的“易中天”组合，上午均录得20CM涨停。

　　与此同时，蓝色光标放量涨停，成交额高达193.2亿元，位居A股当日成交额榜首。

　　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（Generative Engine Optimization），正在成为 AI 搜索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

　　试想这一幕：

　　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？”过去你会打开搜索引擎，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。

　　但这次不一样。

　　你打开的是AI搜索：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：传统搜索是“搜索—浏览列表—点击链接”，AI搜索则更像“搜索—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搜索把流程折叠了：

　　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：

　　过去：搜索 → 浏览链接列表 → 点击网页

　　现在：搜索 → 直接阅读 AI 生成的答案（链接可被完全跳过）

　　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：

　　PC互联网时代，搜索引擎与门户是入口；

　　移动互联网时代，超级App与信息流/短视频成为入口；

　　AI时代，入口进一步向DeepSeek、豆包、Kimi等AI平台迁徙，“搜索框”从通往网页列表的入口，变成通往“即时知识合成”的界面。

　　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，传统搜索入口的月活在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年搜索引擎访问量将下降25%，搜索营销份额会被AI聊天机器人与虚拟代理抢走。

　　这意味着：

　　搜索广告那套“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开始在搜索结果页里直接给答案，用户自然更少点击。

　　中信建投援引Seer Interactive的观察：当触发Google的AI Overviews时，自然点击率从约1.5%下降到约0.5%，付费点击率也出现下滑趋势。

　　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“被搜索到”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搜索中被主动说出来。

　　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”：传统搜索核心机制是匹配（倒排索引、PageRank），SEO是确定性优化；AI搜索核心机制是分析（向量检索+RAG），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搜索如何做答案：理解RAG，才能理解GEO的杠杆点

　　很多人以为AI搜索就是“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搜索普遍采用RAG（检索增强生成）架构。

　　你可以把它想象成一条流水线：

　　第一步：存储

　　网页内容会被切成多个Chunk（文本块），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”。

　　第二步：语义检索

　　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：

　　信息检索：让你的内容更容易被向量数据库召回；

　　内容评估：让模型更愿意把你的内容当作“事实来源”。

　　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《GEO：Generative Engine Optimization》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话”，可带来约40%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——

　　语义深度（Semantic Depth）

　　数据支持（Data Support）

　　权威来源（Authoritative Source）

　　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（并且最好确实是真的）。

　　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的知识来源，并不只看官网。

　　中信建投引用海外GEO公司Profound的调研：ChatGPT引用最多的平台包括Wikipedia、Reddit、Forbes等；Google AI Overviews与Perplexity又更偏好Reddit、YouTube、Quora、Gartner等。

　　国内也一样。中信建投以“婴儿奶粉推荐”为例，统计DeepSeek、豆包、元宝的引用来源：三大平台明显偏好母婴垂直媒体与综合门户；其中元宝还对“微信公众号”有显著引用占比。

　　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搜索产品；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（比如ChatGPT Top-3引用率、Perplexity citation rank等）。

　　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（仅追踪ChatGPT，50个提示词额度），成长版399美元/月（监控3个AI平台，100个提示词，每月6篇优化文章），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：

　　订阅制

　　按席位/按额度

　　按追踪的Prompt数/平台数

　　绑定可量化指标

　　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。

　　但GEO的壁垒更高：

　　大模型黑箱与随机性

　　不同平台生成差异

　　“让模型理解并引用”的流程更复杂

　　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：

　　2025年全球GEO市场规模约112亿美元，中国约29亿元；

　　预计2030年全球破千亿美元，中国约240亿元（研报第一页“本报告导读”部分）。

　　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

　　很多文章聊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。

　　中信建投给出六步法：

　　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”：

　　清晰的Header结构影响Chunk切片边界

　　明确实体（品牌、产品、专家）能强化向量检索特征

　　倒金字塔写法能对抗上下文窗口限制与注意力衰减

　　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”

　　如果把互联网广告的历史压缩成一句话：

　　PC时代拼排名，移动时代拼推荐，AI时代拼引用。

　　而GEO的出现，本质上是在提醒每一个品牌：

　　你要从“流量思维”切换到“答案思维”；

　　从“把人拉进来”切换到“让AI把你说出去”。

　　当用户越来越习惯用一句话向AI要结论，品牌的命运也会越来越多地取决于：

　　在那段结论里，你有没有被提到；你被如何提到；你是否被当作可信选项。

　　这不是营销部门的小修小补，而是一场入口迁徙后的系统升级。

　　你可以不喜欢它，但你很难绕开它。

　　风险提示及免责条款

　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。