文｜晓静

“我们做了这么多品牌相关的内容，怎么才能在大模型的回答中被展示出来？”

近期，这个问题成为很多企业老板给营销部门定下的KPI，也就是“怎么做GEO”。

十多年前，老板们曾最关心的是“怎么做SEO”。这个微妙的变化，折射出一个现象：搜索引擎的“权力中心”正逐步从传统的网页索引向生成式AI模型迁移。

Similarweb显示，2025年7月chatgpt.com的月访问量约57亿、环比增加6%，全球网站排名升至第5。OpenAI于8月7日在官方博客披露“近7亿人每周使用ChatGPT”；日均处理超25亿条prompts。

AI搜索新秀Perplexity的使用数据也在加速攀升，PerplexityCEO6月5日称其5月查询量7.8亿、月增速20%+，7月24日，Fortune进一步报道称，Perplexity已“接近10亿次/月查询”。

与此同时，传统搜索对网站的输送流量继续断崖式下滑：Authoritas的研究指出，当Google结果页出现AIOverview时，新闻站的点击量最高可被稀释79%；GrowthSRC对20万关键词的监测也显示，Google首位自然结果的平均CTR（点击率）同比再降32%。

这些数据变化的背后，是用户习惯的转变：从“搜索-筛选-点击集合页面”的传统路径，变成了“提问-获得答案”的直接对话。

这意味着，企业的营销策略也从“如何让用户找到我们"转变为“如何让AI记住我们并主动推荐我们"。

生成式AI搜索正在颠覆品牌获取流量的旧秩序，但关键不只在技术适配，更在于彻底更新营销思维；执行看似简单，却暗藏高昂的试错成本。

为厘清机遇与陷阱，我们向GEO的企业负责人、AI搜索引擎技术提供方等业内人士，深入了解了这场变革中的机遇与风险，并试图通过这篇文章，进行系统化解读呈现。

核心

GEO优化和SEO优化的逻辑是否一致？

企业砸钱买GEO服务，真的有效果吗？

模型公司和平台方会像曾经默许SEO产业一样，为GEO开绿灯吗？

市场上涌现的GEO服务机构报价无统一标准，收费是否合理？

PART.01

GEO并不是下一个SEO

传统搜索引擎和AI搜索引擎在工作原理和用户体验上存在本质性差异，这种差异决定了SEO和GEO是两套完全不同的游戏规则。

前者有章可循，后者则变数无穷。

传统搜索引擎（Google、Bing等）像一盘棋，棋盘、棋子和走法都写在《规则手册》里。它们依赖关键词匹配和PageRank等可公开研究的算法，把网页按相关度、权威性、外链与用户体验等因素加权排序，再交给用户自行点击浏览。

SEO之所以能发展成数百亿美元的产业，正因这套规则虽复杂却足够透明：只要了解算法偏好、优化内容与链接结构，就能可预测地影响排名。

AI搜索的世界则更像与一位才思跳跃的学者对谈，问题抛出后，系统直接生成答案或摘要，而不是列出一串链接。

它的判断基于大模型的语义理解与RAG流程，决策路径深埋于黑盒中，外界难以复盘——哪条证据被引用、哪条被忽略，很少遵循既定轨迹。这种“知识生成”范式让GEO（Generative‑EngineOptimization）的可控性骤降。

图：AI搜索和传统搜索工作原理的不同

图：影响内容可见性的九种因素

但这项研究有一个重要的反转：传统SEO中屡试不爽的关键词堆砌（KeywordStuffing）策略，在GEO中不仅无效，甚至可能适得其反。

研究数据显示，过度的关键词堆砌会显著降低内容被AI引用的概率，这进一步证明了GEO与SEO在底层逻辑上的根本性差异。

总结来看，SEO和GEO最根本性的不同在于实现“权威”和“可信”的路径。

从“链接为王”到“引用为王”：SEO的核心是反向链接（Backlinks）。一个网站被越多高权重网站链接，其权威性越高。但在GEO中，AI更看重“引用”（Citation）和“出处”（Provenance）。

因此，在维基百科、百度百科等知识库中拥有清晰、准确、全面的词条相当于为AI提供一份关于你品牌的、机器可读的“简历”，比关键词堆砌更重要。

因此，最终的结论是，沿着SEO的经验，找不到GEO的新大陆。

PART.02

企业花钱做GEO，效果能保证吗？

AI搜索的不确定性催生了新需求：越来越多企业担心在AI搜索里“被消失”，纷纷寻找GEO服务商来帮助提升品牌可见度，市场随之涌现三类玩家——从传统SEO转型的老牌公司、把内容营销延伸至GEO的机构，以及一开始就专攻AI搜索的新创团队。

全球范围内领域会更加细分。在监测与分析工具领域，BrightEdge推出了GenerativeParser，专门监测品牌在AI搜索结果中的表现，还能够追踪品牌在ChatGPT、Bard等平台中的提及频率和情感倾向。

Conductor开发了AIContentOptimization平台，专门帮助企业优化内容以提高在AI搜索中的可见性。

那么，GEO服务一般都有哪些做法？腾讯科技近期与两家国内GEO公司负责人进行了深入沟通，归纳出以下关键做法：

01

知识图谱构建

帮助企业梳理核心信息，建立品牌、产品、创始人等的实体关系，并提交到各类知识库平台。

02

权威内容合作

利用媒体或学术资源，帮助品牌内容出现在高权重网站或出版物上，以获得AI的“引用”。

03

结构化数据部署

在企业官网上部署AI可读的结构化数据，让AI能更精准地抓取和理解信息。

04

内容优化与生成

利用AI工具，围绕特定主题生成大量语义丰富的内容，以期在AI的知识库中占据一席之地。

05

多平台覆盖策略

同时优化DeepSeek、Kimi、豆包、千问、元宝等多个主流AI平台的收录效果。

同时，腾讯科技注意到，不少公司还特地提出一套自己的“GEO方法论”，并增加自研的工具，比如提示词策略工具、GEO内容创建智能体，来强调自身GEO方法的科学性和独特性，还有企业根据中国市场的特点，推出针对于小红书、抖音等短视频或社交属性平台的“用户共鸣指数”。

但是，如果采用了以上方法，GEO真的能做到100%可控、可量化吗？

对此，为AI提供搜索引擎技术的博查AI公司的CTO翁柔莹对我们表示：

对应的测评体系也已初步成型，例如监测引用比例、模型收录概率等指标。但归根结底，GEO依赖的大模型依然是黑盒系统——我们只能在数据层面把现象量化，而无法真正“控制”模型的内部决策过程。

量化GEO成效的难点，很大程度上取决于模型与应用本身的内容偏好。以DeepSeek为例，它更青睐社区内容；而豆包则天然倾向于优先呈现自有生态内的素材。由于各模型的“内容口味”不同，统一的评估体系几乎不存在。实际操作中，需要针对每个模型制定专门的测评维度和优化策略，再根据模型反馈持续迭代。

这意味着GEO工作注定是多模型、多指标并行的精细化过程，而无法用单一方法论“一招通吃”。

PART.03

GEO服务收费混乱

从翁柔莹的解答中可以看出，某些方式确实都有可能提高企业品牌被大模型引用的概率。

这也让GEO服务有了合理的存在价值，但是如何定价、如何评估效果，现在还没有统一的标准。

对比SEO来看，根据Backlinko的行业研究显示，2025年全球SEO的平均月费落在1000–2500美元区间；若采用小时计费，普遍在50–100美元/小时，顶尖机构比自由职业者大约高出30%。进一步拆分，美国、西欧的企业级SEO大多集中在3000–7500美元/月，复杂或高度竞争行业能飙升到2万美元以上。

GEO（GenerativeEngineOptimization）定价逻辑偏向“能力阶梯”，因此市面上几乎只见高阶月度包或一次性项目报价，很少按小时计费。

CreativeClickMedia把GEO标成“几百到数千美元/月”，侧重内容打底与Schema标注（简单理解为给网页上的关键信息贴“标签”）；高级套餐再加AI语料投喂、监测等功能；

Perrill明确写出“起步价6000美元/月”，在此基础上按行业竞争度与可监测指标阶梯加价；

业内咨询机构的公开报价普遍在3000–20000美元/月，并常与KPI（如ChatGPTTop-3引用率、Perplexitycitationrank）绑定阶段奖励或扣罚——这类“部分按效果”模式，也是SEO历史上少见的新尝试；

另一老牌SEO工具商BrightEdge推出了“AICatalyst”，声称能够实时监测GoogleAIOverview、ChatGPT引用占比，并按引用量、实体覆盖度计费；

WebFX把GEO打包进原本的SEO价格体系，月费梯度从3000到2万美元不等，仍以页面数量和关键词数量核价。

经过和多家国内的GEO服务商沟通后发现，收费模式普遍以月度服务费或项目制为主，定价没有统一标准，需要按照不同企业的情况单独报价。还有一些新的计费模式，比如说按照语义范围定价模型来定价。

对此，GEO服务商对腾讯科技的解释是，每个核心提示词都可以延展出多个相似提示词，形成完整的语义覆盖，每个项目的语义覆盖难度不一样，所以定价也会不同。

除了定价模式缺乏统一标准，效果验证是目前最大的难题。服务商多以“成功案例”或“特定问题下的AI回答截图”作为证明，但这往往缺乏稳定性和可复制性。由于AI的“黑盒”特性，没人能保证在所有相关查询中都稳定地被引用。

为了提高对于优化效果的可信度，甚至有服务商提出，“快速验证机制：承诺5天内见效，否则退款”。

PART.04

平台博弈GEO灰产

从用户视角来看，SEO更像“雇一支外包运营团队”；GEO则像“购买AI-可见度黑盒里的一张入场券”，需要更高的前置投入去“买能力、买方法论”，也承担指标尚未标准化的风险。

另外，市场上也充斥着不少低价、低质的服务。这类服务通常的套路是，购买一个“AI优化套餐”，价格仅仅为几十元，拿到一个文件包，用户需要自己手动发布1000多篇文章，这1000多篇文章还有可能是服务商用AI批量低成本生产出来的，结果完全无法追溯和评估。

与此同时，灰产也在滋长。比如，在开发者社区里流传着一组“影子prompt”脚本：把指令写进白字白底或HTML注释，诱导LLM在回答时优先引用目标网址。这种“隐形注入”技术已被学术界证明可以绕过人类审核。

AI搜索平台并未坐视GEO野蛮生长。Google在2024年3月更新SpamPolicy，首次把“规模化AI生成内容、无增值页面”明确定义为垃圾内容，可直接手动处罚。

OpenAI也在今年春季把“自动检测与人工复核”写进UsagePolicies，针对可疑URL建立黑名单并下调权重。Perplexity的做法则是引入“Focus/ChooseSources”模式，让用户或系统可以限定可信源范围；对发生版权纠纷的网站，平台会在内部权限层面降级引用。

但是千万不能轻信“低价铺量”的方法。翁柔莹特别提示说：“铺量的方法，可能会包含有重复关键词的堆砌，这很容易导致你的账号内容被收录的概率变低。另外，千万不要去伪造数据。如果被大模型验证出数据是假的，这个机构的一系列账号可能都会被大模型拉黑。”

平台的态度很明确，AI搜索的趋势也非常清晰：正在从“抓可读文本”迈向“抓可信事实”。可查证性、授权链路以及提示注入风险成了新的稽核指标。

换言之，想靠“黑帽GEO”弯道超车的可能性越来越低。

PART.05

品牌方的GEO焦虑

在生成式AI全面渗透搜索和问答场景的当下，最让品牌方焦虑的其实并不是算法多难懂，而是“我说的话AI是否能听得懂”。化解这种焦虑的第一步，是把自有平台打造成机器可读的“单一事实来源”。

具体来说，官网应系统部署Schema.org标记（网页结构化标签）；内部白皮书、案例研究则要写成带数字的结论句，并注明权威出处。生成式模型最偏爱这种既有数据又有论证的段落形态——它们天然乐于引用可验证的事实，而非堆叠关键词的广告语。

有了“可读”资产，接下来是“可见”。企业最好围绕二三十个核心业务问题，按月在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平台主动检索，记录品牌在答案中出现的次数与位置。业内把这种指标称为CitationRank或Position-AdjustedWordCount——它比传统蓝色链接排名更能反映AI语境里的曝光度。

如果缺乏技术栈，可以采购BrightEdge、FlowAgency之类SaaS工具，但务必在合同里写清“数据可复现”条款，避免被一张好看的截图糊弄。

正如前文提到，很多服务商会兜售“隐形注入”“72小时收录”等捷径：把prompt写进隐藏文字里诱导模型引用。这些黑帽手段短期或许生效，却极易触发平台封禁，甚至带来版权和合规风险。与其试图驯服一个黑盒，不如把钱花在真正独特、可信、可验证的内容上，让AI主动把你当作引用样本。毕竟，在生成式搜索的世界里，最稀缺的是可靠事实与清晰叙事，而不是又一套能够被逆向的算法秘籍。

投入层面也需要冷静，腾讯科技征询了行业专家，以下几条避坑建议可以考虑：

先问数据口径

01

让服务商展示自家监测工具如何抓取ChatGPT/Perplexity的citationrank，是否可API复现，避免截图“自嗨”。

SEO与GEO预算配比

02

SEO与GEO并非完全互斥。可用60%预算跑传统SEO保底流量，用40%押注GEO争取AI搜索红利。

签“效果附加”条款

03

要求GEO服务在指定周期内提升品牌引用数或覆盖模型数量，否则减免10–20%费用；这样既保护投入，也能倒逼服务商固化指标体系。

警惕超低价

04

当前GEO合理门槛往往不低于3000美元/月。低于此价多半是模板化prompt注入或简单内容拼贴，极易被平台治理而前功尽弃。

整体来说，因为大模型的技术特点，GEO更应该被看作贯穿产品、研发、市场的长期工程，而非一次可外包的营销速成班——它关乎品牌如何在AI时代定义自己、表达自己，并最终成为未来语义网络里的一个关键坐标点。

参考资料

1、GenerativeEngineOptimization(GEO):WhattoKnowin2025（《生成式引擎优化(GEO)：2025年须知》）RyanYoung.2024-12-12.WalkerSandsBlog

2、GEO:GenerativeEngineOptimization（《生成式引擎优化》）PranjalAggarwal,VishvakMurahari,TanmayRajpurohit等.2024-08-24.GEO:GenerativeEngineOptimization-PrincetonUniversity