大模型时代：企业如何优化品牌可见性

在当下，品牌内容如何在大模型的回答中脱颖而出，成为众多企业营销的焦点。

不久前，这一问题被许多企业老板列为了营销部门的KPI，即“如何进行生成式引擎优化（GEO）”。

与十多年前热衷于“搜索引擎优化（SEO）”不同，如今的趋势反映出搜索引擎的“权力中心”正逐渐从传统的网页索引转向生成式AI模型。

据Similarweb数据显示，2025年7月，chatgpt.com的月访问量高达约57亿次，环比增加6%，全球网站排名跃升至第5位。OpenAI在官方博客中透露，近7亿人每周使用ChatGPT，日均处理超过25亿条请求。

与此同时，AI搜索新秀Perplexity的使用数据也在快速增长，其CEO表示5月份查询量达到7.8亿次，月增长率超过20%。

然而，传统搜索引擎对网站的流量输送却呈现断崖式下滑。研究指出，当Google结果页出现AI概述时，新闻站的点击量最高可被稀释79%；另一项监测显示，Google首位自然结果的平均点击率（CTR）同比再降32%。

这些变化背后，是用户习惯从“搜索-筛选-点击”的传统路径转变为“提问-获得答案”的直接对话。

因此，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，但关键在于技术适配与营销思维的彻底更新。执行看似简单，实则暗藏高昂的试错成本。

为了揭示这场变革中的机遇与风险，我们深入采访了GEO企业负责人、AI搜索引擎技术提供方等业内人士，并试图通过这篇文章进行系统化解读。

那么，GEO优化和SEO优化的逻辑是否一致？企业投入GEO服务真的有效吗？模型公司和平台方会像对待SEO产业一样为GEO开绿灯吗？市场上涌现的GEO服务机构报价是否合理？

一、GEO并非下一个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差异，这种差异决定了SEO和GEO是两套完全不同的游戏规则。

传统搜索引擎（如Google、Bing）遵循既定规则，依赖关键词匹配和PageRank等算法进行排序。而AI搜索则更像与一位才思跳跃的学者对话，系统直接生成答案或摘要。

因此，尽管AI搜索充满不确定性，但并非毫无脉络。研究已识别出九种可提升可见度的GEO策略，最高可带来40%的曝光增益。同时，SEO时代强调的E‑E‑A‑T原则在GEO中依然适用。

图：AI搜索和传统搜索工作原理的不同

总结来看，SEO和GEO最根本的差异在于实现“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），而GEO更看重“引用”（Citation）和“出处”（Provenance）。

从“关键词优化”到“语义实体优化”： SEO围绕关键词进行内容布局，而GEO则需要围绕“实体”（Entity）和“知识图谱”（Knowledge Graph）来组织信息。

二、企业花钱做GEO，效果能否保证？

尽管有方法提升品牌在大模型中的可见度，但不确定性依然存在。为此，越来越多的企业寻求GEO服务来提升品牌曝光度。

全球范围内涌现了三类玩家：从传统SEO转型的老牌公司、将内容营销延伸至GEO的机构以及专攻AI搜索的新创团队。

这些公司提供了多种做法：知识图谱构建、权威内容合作、结构化数据部署等。然而，尽管这些方法可能提高企业品牌被大模型引用的概率，但无法完全控制或量化效果。

三、GEO服务收费混乱

GEO服务定价缺乏统一标准。某些方式确实可能提高企业品牌被大模型引用的概率，但如何定价、如何评估效果仍是难题。

目前市场上多为高阶月度包或一次性项目报价，很少有按小时计费的模式。同时，效果验证是最大的难题之一。

四、平台博弈GEO灰产

市场上充斥着低价、低质的服务。这些服务通常提供低价套餐并要求用户自行发布大量文章，效果难以追溯和评估。

此外，灰产也在滋长。例如，“影子Prompt”脚本被用于诱导LLM在回答时优先引用目标网址。

五、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，品牌方最焦虑的是“AI是否能听懂他们的话”。化解这种焦虑的第一步是打造机器可读的“单一事实来源”。

具体来说，官网应部署Schema.org标记；内部白皮书、案例研究应写成带数字的结论句并注明权威出处。同时，企业应主动检索并记录品牌在答案中的出现次数与位置。