文章核心观点 - GEO是一种广告营销技术服务，其核心是让品牌在AI搜索中被主动说出来，其增长将伴随AI搜索起量而实现 [1] - 到2026年，传统搜索引擎访问量将下降25%，其市场份额将被AI聊天机器人等虚拟代理抢占，由此催生的GEO市场规模有望达到百亿美元量级 [1] - GEO市场的发展有望推动广告代理公司业务从营销服务拓展至技术服务，从而提高其盈利水平 [1] 行业趋势与市场预测 - 根据Gartner预测，到2026年，搜索引擎访问量将下降25% [1] - 搜索营销市场份额将被人工智能聊天机器人和其他虚拟代理抢走 [1] - 随之兴起的GEO市场规模有望达到百亿美元量级 [1] 技术发展与商业模式 - GEO的核心技术是让品牌在AI搜索中被主动说出来 [1] - 该技术有望推动广告代理公司从提供营销服务拓展至提供技术服务 [1] - 业务模式的拓展有望提高广告代理公司的盈利水平 [1] 市场动态与公司案例 - 海外公司已率先布局GEO领域，相关公司自2024年起开始涌现 [1] - 明星初创公司Profound在1年内完成了3轮融资 [1] - 该公司当前估值已超过1亿美元 [1]

百度推出GEO优化解决方案 - 百度近期推出生成式引擎优化解决方案 旨在通过合法内容优化提升品牌在生成式AI回答中的提及率[1] - 该方案支持在Deepseek、百度、豆包、元宝、kimi等多个生成式AI平台提升品牌提及率[1] - 方案定价低至千元/季度级别 但目前尚未在百度营销官网正式上线 由相关销售人员进行推介[1][3] - 该GEO产品通过百度营销的度星选后台下单 由服务商具体执行[3] GEO行业现状与潜在风险 - GEO是一种基于AI回答的营销行为 通过优化内容结构、语义匹配、权威来源等方式影响AI输出[3] - 行业存在鱼龙混杂的现象 部分服务商通过杜撰垃圾文章、虚假新闻、伪造白皮书、隐藏代码等方式向大模型“投毒”[3] - 这种行为旨在让AI优先输出品牌偏好答案 而非真实信息[3] - 专家指出 向大模型灌输垃圾信息的危害比传统搜索引擎优化更大 会直接影响大模型输出结果的可信度[3] - 如果百度作为文心大模型的拥有者同时下场提供GEO服务 可能引发其既制定规则又出售“内部攻略”的质疑[3] 百度近期财务表现 - 百度2025年第三季度营收为312亿元 净亏损112亿元 营收和利润双双下降[4] - 其传统在线营销业务收入为153亿元 同比下跌18% 这是该业务连续第六个季度下滑[4] - 在线营销业务曾贡献百度约80%的营收 是核心现金牛业务 但目前增长乏力[4]

行业定义与核心机制 - AI推荐背后正在形成一门称为GEO（生成引擎优化）的新生意，其核心是品牌营销不再拼搜索排名，而是拼“AI是否记得品牌”[1] - GEO产业最简单环节是通过算规律，在AI平台偏好引用的高权重来源上创建内容，例如国内AI喜欢引用门户网站，从业者就在门户网站建立账号并每天刷量创建新内容[4] - 专业GEO的第一步是监测“AI可见性”，即AI在回答相关问题时，企业品牌被提及、内容被引用的概率及评价正负向[5] 市场参与者与商业模式 - 知名风投红杉资本于8月领投GEO公司Profound，对其估值超过1亿美元[3][13]，该公司已进行三轮融资，总融资额达5850万美元[13] - Profound提供按月订阅的监测产品，Pro版价格为499美元/月，企业版为定制定价，目前已服务500多家企业、超过2000名营销人员[7] - QuickCreatorio以差异化切入中小型企业机构，其GEO产品定价为399美元/月，业务注册用户已上千，每天新增10~20个新用户[7][8] - 豆包大模型前市场负责人创立的GEO公司PureblueAI清蓝于9月初完成首轮融资，由蓝色光标与英诺天使基金联合领投，投资金额达千万元人民币[3][14] 市场需求与客户画像 - 目前为GEO买单的主要是大品牌以及投资回报周期更短的金融、软件行业和头部独立站电商品牌[3][11] - Semrush中国区首个GEO合作案例为金融公司，该企业来自ChatGPT的流量在7月环比6月增长近15倍[11] - 行业从业者普遍焦虑，担心错过商业机会，越来越多SEO从业者开始咨询如何实施GEO[3][10] 市场前景与增长动力 - 据QYResearch预测，2024年全球GEO服务市场规模为886亿美元，预计到2031年将达到7318亿美元，年复合增长率为34%[18] - Semrush在2025年第二季度财报显示，其新推出的企业AIO等AI产品ARR共达近2500万美元，带动整体营收上涨20%至109亿美元[12] - AI搜索为中小企业提供逆袭机会，因为AI模型引用内容并不看搜索引擎排名，许多引用来自权重靠后的内容，打破了传统搜索固化的格局[11] 国内外市场差异 - 国内GEO难度更大，因大模型未开放Search API，且内容生态相对混乱，优质内容稀缺，AI答案质量不稳定[17] - 国外主流模型引用来源以高质量内容社区为主，如Reddit（第一大来源）、维基百科和YouTube，而国内主要引用门户网站百家号、CSDN、知乎等[17] - 许多创业者选择面向海外市场做GEO入局，因国内生态不成熟且难以形成沉淀[17] 行业挑战与不确定性 - 大模型格局未定，厂商仍在大力投入训练模型，最终胜出者未定，GEO生意可能存在变数[3][18] - 若大模型进入疲倦期，AI聊天流量可能会下滑，且AI聊天机器人的终极形态是否会改变仍是拷问[18]

GEO概念与背景 - GEO是AI搜索和LLM时代的SEO，但与传统SEO在效果监控、内容策略等方面存在差异[2][3] - 行业对GEO的商业价值存在争议，部分观点认为其仅是SEO变体，但共识是需要投入布局[4][5] - LLM使搜索行为碎片化，查询平均长度增至23词（传统搜索4词），会话时长增至6分钟，响应呈现个性化多源特征[14] GEO技术原理 - 核心是从内容生产侧逆向优化RAG/LLM/Agent工作机制，实现"可检索+可引用+可概括"三位一体[10] - 与传统SEO差异体现在三方面：1) Ranking需应对LLM嵌入式引用结构 2) 优化方法不明确 3) 黑盒特性导致控制困难[9] - RAG工作流包含文档加载、分块（200-1000字）、向量化、检索、生成五个环节，需针对性优化chunk可读性和引用性[20] 内容优化策略 RAG优化 - 结构优化：使用H1/H2标题分级，段落控制在2-4句，避免上下文依赖叙述，采用项目符号/表格呈现数据[20] - 向量友好：明确主题词，降低冗余，通过近义词扩展覆盖用户query变体[26] - 引用曝光：嵌入品牌名、自引用语句（如"根据LangChain文档"），采用Schema.org标注结构化数据[27] Agent优化 - 任务导向设计：围绕"退货流程"、"附近店铺推荐"等具体场景结构化内容[33] - Action友好：定义清晰Tool Schema，采用语义对齐命名（如orderFood而非triggerService），编写prompt-friendly文档[34] 行业现状与数据 - 当前LLM推荐流量占比普遍低于5%，占网站总流量不足1%，但存在平台差异（Reddit达11%，Wikipedia达23%）[15][38] - 代表案例Ramp通过GEO优化实现：1) 月增300次AI引用 2) AI可见性从3.2%跃升至22.2% 3) 行业排名上升11位至第8名[63] 代表产品矩阵 - Athena：基于公司邮箱的竞品AI搜索分析工具[52] - ProSEO.ai：Shopify专属AI-commerce优化工具，强化商品描述可读性[53] - Profound：全栈AI可见性平台，提供实时曝光监控和Conversation Explorer功能，2025年获2000万美元A轮融资[57] - Byword：批量生成适配AI搜索的长文，自动部署至CMS系统[55] 未来演进方向 - 可能突破点：1) 构建GEO强化学习系统 2) 整合点击流数据优化反馈闭环 3) 开发统一测量标准[68][69] - 与SEO分散生态不同，GEO存在集中化机会，但需解决数据采集和实时分析的技术瓶颈[66][67]