傳統(tǒng)搜索引擎與AI搜索引擎在工作原理和用戶體驗上存在本質(zhì)差異，這也決定了SEO（搜索引擎優(yōu)化）與GEO（生成式引擎優(yōu)化）遵循的是兩套完全不同的規(guī)則。前者有跡可循，后者則變數(shù)無窮。

  傳統(tǒng)搜索引擎（如Google、Bing）如同一盤棋，棋盤、棋子與走法皆明列于《規(guī)則手冊》中。它們依賴關(guān)鍵詞匹配、PageRank等可公開研究的算法，根據(jù)相關(guān)性、權(quán)威性、外鏈和用戶體驗等因素對網(wǎng)頁進行排序，最終呈現(xiàn)給用戶自行點擊瀏覽。

  SEO能發(fā)展成為數(shù)百億美元的產(chǎn)業(yè)，正因為這套規(guī)則雖復(fù)雜卻足夠透明：只要了解算法偏好，優(yōu)化內(nèi)容與鏈接結(jié)構(gòu)，就能相對可預(yù)測地提升排名。

  而AI搜索的世界，更像與一位思維跳躍的學(xué)者對話。問題拋出后，系統(tǒng)直接生成答案或摘要，而非提供一系列鏈接。其判斷基于大模型的語義理解與RAG（檢索增強生成）流程，決策路徑深藏于黑盒之中——哪些證據(jù)被引用、哪些被忽略，往往難以追溯，很少遵循固定軌跡。這種“知識生成”范式，使得GEO的可控性大幅降低。

  但AI搜索也并非無規(guī)律可循。普林斯頓團隊在第30屆ACM SIGKDD會議上發(fā)表的開創(chuàng)性研究，通過實驗識別出九種能提升內(nèi)容可見度的GEO策略，最高可實現(xiàn)40%的曝光增益。同時，SEO時代強調(diào)的E-E-A-T（經(jīng)驗、專業(yè)、權(quán)威、可信）原則在GEO中依然有效——高質(zhì)量、原創(chuàng)且真正解決問題的內(nèi)容，仍然是模型青睞的素材。

  然而，該研究有一個重要發(fā)現(xiàn)：傳統(tǒng)SEO中常用的關(guān)鍵詞堆砌策略，在GEO中不僅無效，甚至可能起反作用。數(shù)據(jù)顯示，過度堆砌關(guān)鍵詞會顯著降低內(nèi)容被AI引用的概率。這進一步印證了GEO與SEO在底層邏輯上的根本差異。

  總結(jié)而言，SEO與GEO最核心的區(qū)別在于實現(xiàn)“權(quán)威”和“可信”的路徑：

  從“鏈接為王”到“引用為王”：SEO的核心是反向鏈接，被越多高權(quán)重網(wǎng)站鏈接，權(quán)威性越高。而在GEO中，AI更看重“引用”和“出處”。

  從“關(guān)鍵詞優(yōu)化”到“語義實體優(yōu)化”：SEO圍繞關(guān)鍵詞布局內(nèi)容，GEO則需要圍繞“實體”和“知識圖譜”組織信息。AI識別的是“概念”，而非單純的關(guān)鍵詞。

  因此，在維基百科、百度百科等知識庫中擁有清晰、準確、全面的詞條，相當于為AI提供一份機器可讀的“品牌簡歷”，遠比關(guān)鍵詞堆砌更重要。

  最終結(jié)論是：沿著SEO的經(jīng)驗，找不到GEO的新大陸。

  企業(yè)投入GEO，效果能否保證？
  AI搜索的不確定性催生了新需求。越來越多企業(yè)擔心在AI搜索中“被消失”，開始尋求GEO服務(wù)商以提升品牌可見度。市場上主要涌現(xiàn)三類玩家：從傳統(tǒng)SEO轉(zhuǎn)型的老牌公司、將內(nèi)容營銷延伸至GEO的機構(gòu)，以及專攻AI搜索的新創(chuàng)團隊。

  全球范圍內(nèi)，相關(guān)工具與服務(wù)正日趨細分。例如：

  BrightEdge推出Generative Parser，監(jiān)測品牌在AI搜索結(jié)果中的表現(xiàn)，并追蹤在ChatGPT、Bard等平臺中的提及頻率與情感傾向。

  Conductor開發(fā)AI Content Optimization平臺，幫助企業(yè)優(yōu)化內(nèi)容以提高AI搜索可見性。

  柏林Flow Agency于2024年更名為“Flow Agency”，主推GEO咨詢，目標是“讓品牌出現(xiàn)在ChatGPT、Perplexity、Gemini的答案中”。

  那么，GEO服務(wù)通常有哪些做法？根據(jù)與國內(nèi)GEO公司負責人的溝通，可歸納為以下關(guān)鍵點：

  知識圖譜構(gòu)建：梳理品牌、產(chǎn)品、創(chuàng)始人等核心信息，建立實體關(guān)系，并提交至各類知識庫平臺。

  權(quán)威內(nèi)容合作：借助媒體或?qū)W術(shù)資源，讓品牌內(nèi)容出現(xiàn)在高權(quán)重網(wǎng)站或出版物上，以獲得AI的“引用”。

  結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)部署：在官網(wǎng)部署AI可讀的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如Schema標記），幫助AI更精準抓取和理解信息。

  內(nèi)容優(yōu)化與生成：利用AI工具圍繞特定主題生成語義豐富的內(nèi)容，以在AI知識庫中占據(jù)一席之地。

  多平臺覆蓋策略：同步優(yōu)化DeepSeek、Kimi、豆包、千問、元寶等主流AI平臺的收錄效果。

  不少公司還提出自有“GEO方法論”，并增加自研工具（如提示詞策略工具、GEO內(nèi)容創(chuàng)建智能體）來強調(diào)其科學(xué)性與獨特性，甚至有企業(yè)針對中國市場推出基于小紅書、抖音等平臺的“用戶共鳴指數(shù)”。

  但即便采用這些方法，GEO能否做到100%可控、可量化？

  為AI提供搜索引擎技術(shù)的博查AI公司CTO翁柔瑩表示：“目前只能說‘部分可控’。業(yè)內(nèi)已有一些驗證過的方法論，例如在內(nèi)容中嵌入可識別的引用標記、補充結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，能在一定程度上提升品牌在大模型檢索結(jié)果中的出現(xiàn)率和引用率。”

  對應(yīng)的測評體系也已初步成型，可監(jiān)測引用比例、模型收錄概率等指標。但歸根結(jié)底，GEO依賴的大模型仍是黑盒系統(tǒng)——我們只能在數(shù)據(jù)層面量化現(xiàn)象，無法真正“控制”模型的內(nèi)部決策過程。

  量化GEO成效的難點還在于不同模型的內(nèi)容偏好各異。例如，DeepSeek更青睞社區(qū)內(nèi)容，豆包則傾向于優(yōu)先呈現(xiàn)自有生態(tài)內(nèi)的素材。由于各模型“口味”不同，統(tǒng)一的評估體系幾乎不存在，需要針對每個模型制定專門的測評維度與優(yōu)化策略，并持續(xù)迭代。

  這意味著GEO工作注定是多模型、多指標并行的精細化過程，無法用單一方法論“一招通吃”。

  GEO服務(wù)收費混亂
  從翁柔瑩的解答可以看出，某些方式確實能提高品牌被大模型引用的概率，這也賦予了GEO服務(wù)合理的存在價值。但如何定價、如何評估效果，目前尚未形成統(tǒng)一標準。

  對比SEO，根據(jù)Backlinko的行業(yè)研究，2025年全球SEO平均月費在1000–2500美元之間；按小時計費則為50–100美元/小時，頂尖機構(gòu)收費比自由職業(yè)者高出約30%。在美國和西歐，企業(yè)級SEO月費多在3000–7500美元，競爭激烈的行業(yè)可達2萬美元以上。

  GEO的定價邏輯更偏向“能力階梯”，因此市面上多以高階月度服務(wù)包或一次性項目報價為主，罕見小時計費。例如：

  Creative Click Media將GEO定價為“幾百到數(shù)千美元/月”，側(cè)重內(nèi)容基礎(chǔ)與Schema標記；

  Perrill明確“起步價6000美元/月”，并按行業(yè)競爭度與可監(jiān)測指標階梯加價；

  業(yè)內(nèi)咨詢機構(gòu)公開報價普遍在3000–20000美元/月，常與KPI（如ChatGPT Top-3引用率、Perplexity citation rank）綁定階段獎勵或扣罰——這類“部分按效果付費”模式，在SEO歷史上也較為少見；

  BrightEdge推出“AI Catalyst”，聲稱能實時監(jiān)測Google AI Overview、ChatGPT引用占比，并按引用量、實體覆蓋度計費；

  WebFX將GEO打包進原有SEO價格體系，月費從3000到2萬美元不等，仍按頁面數(shù)量和關(guān)鍵詞數(shù)量核價。

  在國內(nèi)，GEO服務(wù)商多采用月度服務(wù)費或項目制，定價缺乏統(tǒng)一標準，需根據(jù)企業(yè)情況單獨報價。還出現(xiàn)了按“語義范圍定價模型”計費的新模式，即每個核心提示詞可延展出多個相似提示詞，形成完整的語義覆蓋，不同項目的語義覆蓋難度不同，定價也因此各異。

  除了定價混亂，效果驗證是當前最大難題。服務(wù)商多以“成功案例”或“特定問題下的AI回答截圖”作為證明，但這往往缺乏穩(wěn)定性和可復(fù)制性。由于AI的“黑盒”特性，無法保證在所有相關(guān)查詢中都能穩(wěn)定被引用。為提高可信度，甚至有服務(wù)商推出“快速驗證機制：承諾5天內(nèi)見效，否則退款”。

  平臺博弈與GEO灰產(chǎn)
  從用戶視角看，SEO更像“雇傭一支外包運營團隊”；GEO則像“購買AI可見度黑盒里的一張入場券”，需要更高前置投入去“買能力、買方法論”，同時也承擔著指標尚未標準化的風(fēng)險。

  市場上也充斥著低價、低質(zhì)的服務(wù)。典型套路是購買幾十元的“AI優(yōu)化套餐”，獲得一個文件包，需用戶手動發(fā)布上千篇文章——這些文章很可能是服務(wù)商用AI批量生成的廉價內(nèi)容，效果無法追溯與評估。

  與此同時，灰產(chǎn)也在滋長。例如，開發(fā)者社區(qū)中流傳的“影子Prompt”腳本：將指令寫入白字白底或HTML注釋中，誘導(dǎo)LLM在回答時優(yōu)先引用目標網(wǎng)址。這種“隱形注入”技術(shù)已被學(xué)術(shù)界證明可繞過人工審核。

  AI搜索平臺并未坐視GEO野蠻生長。Google于2024年3月更新Spam Policy，首次將“規(guī)?；疉I生成內(nèi)容、無增值頁面”明確定義為垃圾內(nèi)容，可直接進行手動處罰。OpenAI也在今年春季將“自動檢測與人工復(fù)核”寫入Usage Policies，針對可疑URL建立黑名單并下調(diào)權(quán)重。Perplexity則引入“Focus/Choose Sources”模式，讓用戶或系統(tǒng)限定可信源范圍；對涉及版權(quán)糾紛的網(wǎng)站，會在內(nèi)部權(quán)限層面降級引用。

  即使對正常GEO策略，大模型企業(yè)的態(tài)度也是“謹慎開放”。翁柔瑩指出：“大模型會謹慎鼓勵企業(yè)在其生態(tài)內(nèi)發(fā)布內(nèi)容，比如豆包可能傾向于收錄抖音或頭條的內(nèi)容。但是，GEO與大模型的底層邏輯存在沖突。大模型希望提供準確內(nèi)容，而GEO本質(zhì)是向商業(yè)化負責。因此，大模型企業(yè)對GEO不會有完全開放的態(tài)度?！?br />
  她特別提醒：“切勿輕信‘低價鋪量’方法。鋪量往往伴隨重復(fù)關(guān)鍵詞堆砌，這很容易降低賬號內(nèi)容被收錄的概率。更重要的是，千萬不要偽造數(shù)據(jù)。一旦被大模型驗證出數(shù)據(jù)造假，該機構(gòu)的一系列賬號都可能被拉黑?！?br />
  平臺的態(tài)度很明確，AI搜索的趨勢也非常清晰：正從“抓可讀文本”邁向“抓可信事實”?？刹樽C性、授權(quán)鏈路以及提示注入風(fēng)險已成為新的稽核指標。換言之，想靠“黑帽GEO”彎道超車的可能性越來越低。

  品牌方的GEO焦慮
  在生成式AI全面滲透搜索和問答場景的當下，品牌方最焦慮的并非算法難懂，而是“AI是否聽得懂我說的話”?；膺@種焦慮的第一步，是將自有平臺打造為機器可讀的“單一事實來源”。

  具體而言，官網(wǎng)應(yīng)系統(tǒng)部署Schema.org標記；內(nèi)部白皮書、案例研究則應(yīng)寫成帶數(shù)據(jù)結(jié)論的句式，并注明權(quán)威出處。生成式模型偏愛這種有數(shù)據(jù)、有論證的段落形態(tài)——它們天然樂于引用可驗證的事實，而非堆疊關(guān)鍵詞的廣告語。

  有了“可讀”資產(chǎn)，下一步是“可見”。企業(yè)最好圍繞二三十個核心業(yè)務(wù)問題，每月在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平臺主動檢索，記錄品牌在答案中出現(xiàn)的次數(shù)與位置。業(yè)內(nèi)將此指標稱為Citation Rank或Position-Adjusted Word Count——它比傳統(tǒng)藍色鏈接排名更能反映AI語境中的曝光度。

  如果缺乏技術(shù)能力，可采購BrightEdge、Flow Agency等SaaS工具，但務(wù)必在合同中寫明“數(shù)據(jù)可復(fù)現(xiàn)”條款，避免被美化后的截圖誤導(dǎo)。

  正如前文所述，許多服務(wù)商會兜售“隱形注入”“72小時收錄”等捷徑。這些黑帽手段短期內(nèi)或許有效，但極易觸發(fā)平臺封禁，甚至帶來版權(quán)與合規(guī)風(fēng)險。與其試圖馴服黑盒，不如將資源投入真正獨特、可信、可驗證的內(nèi)容上，讓AI主動將你視為引用樣本。在生成式搜索的世界里，最稀缺的是可靠事實與清晰敘事，而非又一套可被逆向破解的算法秘籍。