涉及的行业与公司 * **行业**：生成式引擎优化（GO/GU，亦称GEO）行业，是AI广告与营销的细分领域[1] * **提及的公司**： * **服务商/玩家**：微软小冰、蓝色光标、微盟、易点天下、青蓝智慧、南方网通[4][5] * **AI平台**：豆包、文心一言、DeepSeek[17] * **海外公司**：OpenAI[16][31] 核心观点与论据 * **GO/GU的定义与核心**：GO是生成式引擎优化，核心是通过优化信源内容，使品牌内容更好地被AI大模型识别、引用和推荐，以提高品牌曝光率[1][3] GO并非简单的AI生成内容，而是基于AI联网搜索抓取网页内容并整合答案[1][3] * **市场发展阶段**：市场自2024年起步，2023年ChatGPT推出后受关注，目前仍处于快速起步期，众多公司于2026年初开始进入，市场竞争激烈[1][4] * **流量入口迁移**：GO带来的最大变化是流量入口从传统搜索引擎向AI平台迁移[1][6] 用户通过AI获取信息往往带有明确的消费意图，使得流量更精准[6] * **实施方法与评估指标**： * **实施步骤**：了解用户问题、创建高质量内容、优化官网/品牌/产品/案例信息、将内容发布到各平台[7][8] * **效果评估指标**：品牌提及率、平均排名、线索质量变化[1][10] 归因多为后置，难以直接绑定CPA或CPS[9] * **商业模式与盈利性**： * **赚钱的公司**：主要为大型品牌提供咨询和代运营服务的公司[10] * **收费模式**：按月或季度收费，月费从几千到一两万元不等[10] * **毛利率**：高端服务毛利率可达70%-80%[1][10] 当前业务整体毛利率基本在60%到70%[21] AI服务商毛利率（60%-70%）显著高于传统SEO服务商（30%-40%）[24] * **成本结构**：成本主要在人力，AI自动化有望提升毛利率[1][11] * **市场细分与玩家差异**： * **市场细分**：主要针对B端企业，分为大B（大型企业，定制化方案）和小B（中小企业，标准化SaaS工具）[14] * **工具平台**：门槛不高，按年SaaS付费（每年几千元），易规模化但利润不一定高[12] * **咨询方**：成本包括人力、营销和渠道成本，规模化受制于这些因素[13] * **新旧玩家**：新一代GU是SEO的升级，强调优质内容和信息源一致性[2][16] 新玩家包括微盟、微软小冰、4A公司等，大模型公司（如OpenAI）暂不全力进入以保持用户信任[2][16] * **技术、竞争与行业格局**： * **AI平台差异**：不同AI平台的检索策略和信源不同（如豆包侧重抖音/头条，文心一言侧重百家号，DeepSeek通过付费渠道）[17] * **竞争壁垒**：核心在于技术和数据，技术能力决定交付效果[18] * **行业集中度**：不会特别高，因一家基因公司在同一行业只能服务3到5个客户[19] 拥有大量营销客户资源的公司（如蓝色光标）或专注工具开发的公司可能脱颖而出[19] * **客户与需求**： * **客户选择**：大客户通常只选择一家服务商以确保品牌信息一致性[30] * **需求行业**：高客单价且决策周期长的行业需求较大，如汽车、消费电子、装修、B2B SaaS、工业软件、本地生活、留学教育等[21][23] 其他重要内容 * **潜在风险与趋势**：GO有变成灰产或软文的趋势，未来大模型公司可能整治[20] 未来市场毛利率将两极分化，高端咨询业务毛利率稳定，中小企业因价格竞争毛利率可能降低[25] * **效果评估实践**：服务商提供数据看板（引用率、提及率、品牌声量等）[26] 当前无法直接统计GU带来的转化率，只能呈现提及率和排名，具体转化效果需客户自行统计[28] * **技术路径**：实施GO不需要搭建垂直领域小模型，关键在于在不同平台出现[27] 前沿服务商通过在不同城市搭建服务器模拟真实搜索情况[27] * **海外市场**：海外领先的GEO公司主要专注于开发SaaS类工具[31] * **未来展望**：未来不太可能出现完全垄断，更可能是一个地区内有几家核心优质服务商[32] 大型厂商在工具开发方面相比超级个体有明显优势[33]