生成式引擎优化（GEO）：AI时代的搜索新引擎，重塑数字营销格局

01核心摘要

（一）行业定位与本质     生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称 GEO），是围绕大语言模型（LLM）以及生成式搜索、对话式搜索场景，对品牌与产品在 AI 回答中的可见度、推荐位和叙事框架进行系统性优化的一整套方法论与服务体系。其本质是在“AI 时代的搜索入口迁移”背景下，对传统 SEO、内容运营、数字公关业务的一次系统性升级，从“讨好爬虫”转向“让 AI 愿意理解并引用你的内容”，从“链接点击”转向“答案级推荐与决策影响”。（二）行业发展阶段判断      2025 – 2026 年被视为 GEO 的产业化元年。一方面，全球 AI 搜索与对话式搜索用户数量快速突破十亿量级，国内 AI 搜索用户也已达到数亿规模；另一方面，部分龙头数字营销公司通过投资、并购等方式切入 GEO 赛道，开始形成可复制的服务方法论与商业合同结构。      然而，当前 GEO 行业整体仍处于早期导入期，需求端认知快速提升，但预算归因链条尚不完整，主要以“品牌预算 + 试验性项目”为主；供给端公司类型分化明显，粗放的“发文型”玩家将逐步被市场淘汰，而具备搜索理解、语义工程与自研系统能力的专业服务商开始崭露头角。（三）行业驱动与核心逻辑

• 入口迁移 ：传统搜索（PC/移动端关键词搜索）的部分查询量正逐渐向 AI 搜索迁移，预计未来几年 AI 搜索在一些高决策成本品类（如 3C、日化、母婴、金融咨询等）中的决策影响力将显著提升。生成式 AI 以“直接给答案”替代“给一堆链接”，使得“首屏答案位”的商业价值大幅提高。
• 商业化压力传导 ：上市大模型公司与平台急需找到可规模化的变现路径，类比移动互联网时代，数字营销与电商变现极有可能再次成为最早落地的商业化抓手。在此过程中，GEO 有望成为“AI 广告/AI 推荐”的重要基础设施与增值服务环节。
• 品牌侧必选项 ：在 AI 已成为重要决策入口的当下，品牌若缺乏 GEO 投入，将面临被中小品牌“弯道超车”的真实风险，即便其在传统线下渠道长期领先，AI 的“知识视角”也未必会承认其领导地位。

02行业定义与发展背景

（一）行业定义GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是指针对大语言模型驱动的生成式搜索、对话式搜索场景，围绕“AI 如何理解品牌/产品、如何引用内容、如何输出推荐与排序”进行优化的一套系统工程。它包括但不限于用户意图图谱构建、内容结构化与语义标注、数据源选择与分发、跨平台表现监测与迭代优化等环节，服务对象为品牌广告主、电商商家、内容平台及其他希望在 AI 搜索中获得更高可见度与转化的企业机构。（二）与 SEO/SEM 的关系

• SEO ：围绕“搜索引擎爬虫 + 网页索引”的传统搜索时代技术，核心是提升在关键词搜索结果页中的自然排名。
• SEM ：基于竞价广告与广告系统的付费流量获取方式，与 SEO 构成“自然 + 付费”双轨体系。
• GEO ：
• 从“链接点击”演进到“答案位”；
• 从“关键词 + 网页”演进到“语义 + 知识图谱 + 生成式回答”；
• 在业务结构上，是对 SEO、内容营销、数字公关的融合与升级，并将逐步承接部分效果广告预算。

（三）发展背景：AI 搜索与流量入口变迁流量入口的三次变迁 ：

1. PC 时代 ：传统搜索（关键词 + 超链接）是绝对的流量入口。
2. 移动时代 ：超级 App（信息流 + 推荐算法）与移动搜索共同构成主要入口。
3. AI 时代 ：生成式搜索/对话式助手、AI 手机终端、原生 AI 硬件（眼镜、XR 等）逐步成为新的流量入口。

用户行为改变 ：

• 用户从“多次点击对比”转向“一问一答 + 理由阐述”；
• 对“答案质量”的期待高于“链接数量”；
• 在复杂决策场景中（如育儿、健康、理财、选车等），AI 给出的“结构化分析 + 排序推荐”更易被用户采纳。

AI 搜索规模的快速放大 ：全球 AI 搜索用户已达到十亿级，国内 AI 搜索用户数也已达到数亿。随着 AI 手机、AI 浏览器、系统级助手等终端的普及，AI 问答入口的渗透率仍有很大的提升空间。（四）2026 年：分水岭式关键年份2026 年既是“十四五”后半段的起点，也是 AI 手机、AI 终端与大模型应用集中放量的一年。重点事件包括：

• 大模型公司陆续上市，商业化目标与路径加速清晰；
• 多家互联网/内容平台在春晚、春节档等超级 IP 场景中集中展示 AI 助手、AI 互动玩法，为 AI 流量入口再添重要“展示窗口”；
• 监管与行业自律逐步跟上，对 AI 内容、广告合规提出更明确要求。

03技术原理与演进：从 SEO 到 GEO

（一）AI 如何“看见”与“引用”内容在生成式搜索场景中，AI 回答通常包含以下几个步骤：

1. 理解用户问题 ：通过意图识别与语义解析，将自然语言问题映射为内部“查询向量”。
2. 检索相关内容 ：从多源数据（网页、垂直站点、自有生态内容、权威媒体、白皮书、用户评价等）中检索候选文档。
3. 过滤与排序 ：综合权威性、相关性、时效性、多样性等权重，对候选文档进行排序与剪裁。
4. 生成回答 ：基于“阅读后的理解”，生成自然语言答案，并在部分平台上展示引用来源。
5. 策略控制 ：根据平台政策，对答案中的品牌露出、广告性质内容进行过滤或标注。

GEO 的核心任务便是在这个流程中：

• 提升品牌被检索到的概率（可见性）；
• 提升品牌被选为“证据文档”的概率（权威性 + 结构化程度）；
• 优化 AI 在答案中对品牌的描述与排序（叙事与定位）。

（二）GEO 的核心技术要素

• 用户意图与问法图谱 ：
• 基于历史搜索经验与真实问答数据，梳理用户在某类产品/服务上常见的核心问题与“长尾问法”；
• 按照“品牌认知—功能诉求—场景需求—价格/渠道—售后等”维度构建意图树；
• 将这些意图映射到不同平台的问答语料与回答模式中。
• 内容结构化与语义工程 ：
• 清晰标注品牌名、产品型号、适用人群、关键参数、价格区间、卖点对比等；
• 减少含糊与过度营销语言，强调客观、清晰、可引用的事实表达；
• 将品牌原有的产品文案、新闻稿、评测、白皮书等重构为“AI 听得懂的语言”：
• 通过“结构化模板 + 语义标注”方式，提高内容被大模型准确理解和调用的概率。
• 高权重数据源运营 ：
• 不同大模型对数据源的偏好不同，有的偏重党央媒、权威机构、白皮书等高权威内容，有的偏重自家生态（如短视频平台、图文社区、公号矩阵等）；
• GEO 需要根据品牌目标平台，选择合适的数据源组合进行内容投放与运营。
• 跨平台效果监测与算法适配 ：
• 通过自研系统或第三方工具，定期模拟真实用户在不同平台上的提问，采集 AI 回答结果、排名位置、引用来源等数据；
• 结合平台更新节奏，对算法偏好（权威/时效权重、自有生态权重等）变化进行追踪；
• 形成“算法观察—策略调整—内容重构—效果反馈”的闭环迭代机制。

（三）技术演进路线

• 阶段一：SEO 视角的 GEO 突出“发文量 + 多平台覆盖 + 关键词埋设”，以规模取胜，但易产生大量低质内容，逐步被平台降权。
• 阶段二：语义结构化与平台洞察驱动的 GEO 以“懂搜索 + 懂 AI 结构”为核心能力，强调意图图谱、语义工程与权威数据源运营，辅以监测系统进行策略调优。
• 阶段三：Agent 化与自动化的 GEO 通过自研 Agent，将“意图识别—内容生成—语义标注—平台分发—效果采集—策略调整”流程自动化与智能化，大幅提升服务效率与边际利润率。

04产业链与生态格局

（一）产业链分层可以将 GEO 产业链拆分为四个关键层级：

• 上游：数据源与内容供给层 包括权威媒体、垂直网站、行业白皮书/数据库、UGC 社区平台、品牌自有内容资产等，其核心价值在于提供“大模型愿意相信、愿意引用”的高质量内容与结构化数据。
• 中游一：大模型与生成式引擎层 海外代表性玩家包括全球头部大模型公司及以其为基础的生成式搜索产品；国内则是互联网平台与科技公司推出的大模型及其搜索/助手产品。其角色相当于“流量分配者和规则制定者”，决定了内容如何被理解与推荐。
• 中游二：GEO 工具与监测分析层 包括原生 GEO SaaS（提供跨平台品牌可见度监测、引用频次分析、情感与舆情分析等功能）以及自研系统（部分服务商自建“模拟用户 + 数据采集 + 报表分析”系统，形成差异化能力）。
• 下游：GEO 服务与综合营销层 包括专业 GEO 服务商（以 GEO 业务为核心，为品牌提供策略制定、内容重构、数据运营等服务）以及综合数字营销公司（在原有媒介代理、程序化广告、效果广告基础上叠加 GEO 解决方案，向“AI 营销 2.0”升级）。

（二）上下游关系与价值分配大模型平台需要持续、高质量的内容供给，以提高回答质量与用户粘性；GEO 服务商在品牌与平台之间，扮演“翻译器 + 工程师 + 运营者”的复合角色：

• 对品牌而言，帮助其在复杂多变的平台规则中找到最佳发声方式；
• 对平台而言，若服务商输出的是结构化、高质量、合规内容，则有助于提升平台整体内容生态质量。

（三）公司类型与能力分化目前 GEO 服务供应端大致可分为三类：

• 工具售卖型（轻服务） 以“自动发文系统”为核心产品，帮助客户批量开设多平台账号，自动生成大量 AI 文本并分发。优点是低成本、快速起量；缺点是内容质量难控，易被平台视为“垃圾内容”，长期可持续性存疑。
• 人工驱动型（传统 SEO 升级版） 以人工为主导完成内容策划、写作、语义标注和分发。优点是内容质量相对可控，适合高要求客户；缺点是人力成本高、效率有限，对平台算法变动反应较慢。
• Agent 驱动型（系统化 GEO 服务商） 核心能力在于训练“懂搜索 + 懂语义结构”的 Agent，自动生成 AI 友好的结构化内容，并构建自有监测系统，实时追踪各平台引用来源和权重变化。优点是在保证质量的前提下大幅提升效率，并能通过数据沉淀形成方法论优势与护城河，是中长期更具潜力的 GEO 供给侧形态。

05商业模式与变现路径

（一）品牌侧预算来源当前 GEO 预算主要来源于：

• 品牌传播与公关预算：关注“AI 认知中的品牌形象和排名”；
• 搜索与内容运营预算：从传统 SEO/内容优化中迁移部分预算；
• 试验性 AI 营销预算：部分前瞻品牌设立的“AI 应用试验池”。

随着 AI 搜索与电商/成交端数据打通，GEO 有望进一步承接：

• 效果广告预算：以“AI 推荐带动成交”的数据链路作为依据，形成 CPA/CPS 等效果计费模式；
• 全渠道营销预算：纳入“从种草—搜索—决策—购买”的一体化归因框架中。

（二）服务定价与合同结构典型 GEO 项目可分为三个阶段：

• 诊断与规划阶段（一次性项目） 输出多平台 AI 回答现状诊断（可见度、排名、引用来源分析等）、用户意图与问法图谱、竞品在 AI 中的表现对比等，收费方式为一次性咨询费/项目费。
• 内容重构与优化阶段（项目 + 服务期） 输出若干优先级关键词/问题下的结构化内容重构，跨平台内容投放与分发等，收费方式为按关键词包/品类包收取优化费，可附带阶段性效果指标（如 Top3 覆盖率等）。
• 持续监测与迭代阶段（订阅 + 绩效） 输出定期监测报告与策略调整方案、跨平台表现仪表盘等，收费方式为月度/年度服务费（SaaS 订阅 + 人工服务），中长期具备向 ARR 转化的潜力；未来在数据归因完善后，可叠加业绩分成或效果奖金机制。

（三）对比传统 SEO 价值量的变化

• 短期 ：由于数据归因链路尚不完整，GEO 难以直接证明增量销售贡献，单项目价值量与 SEO 相近或略高。
• 中长期 ：随着 AI 搜索逐步成为决策入口，以及与电商等交易场景打通，GEO 有望比传统 SEO 承载更多“决策影响力”，对应的价值量与品牌愿付价格也有望显著上升。

06市场空间与成长节奏

（一）全球 GEO 市场空间第三方机构 QYResearch 测算：2024 年全球 GEO 服务市场规模约 8.86 亿美元，预计到 2031 年达到约 73.2 亿美元，对应 2024 – 2031 年复合增速约 34%。Dimension Market Research 报告显示：2025 年全球 GEO 市场规模约 8.48 亿美元，预计到 2034 年可达约 336.8 亿美元，对应 2025 – 2034 年复合增速约 50.5%。（二） 中国 GEO 市场空间根据官方统计，2024 年中国互联网广告收入约 8,900 亿元人民币左右，占整体广告市场收入的比例超过 85%。结合全球多家数字广告与 AI 营销研究报告，中国在全球数字广告市场中的份额大致在 20 – 25% 区间。在 GEO 仍处于导入期的阶段，本报告保守假设：

• 2024 年中国 GEO 市场在全球 GEO 市场中的份额约 20% ；
• 随着中国品牌对 AI 搜索与 GEO 的认知提升，以及本土平台在 GEO 商业化上的推进，2030 年中国 GEO 市场份额提升至约 25% 。

（三）与整体数字广告及 AI 营销的对比对比全球市场：2024 年全球数字广告与营销市场约 6,000 亿美元量级，预计到 2030 年有望突破 1 万亿美元；同期 AI 在营销领域的支出规模从数十亿美元快速提升至数百亿美元，复合增速在 25 – 30% 区间。GEO 作为“AI 搜索 + AI 广告”交叉点上的新兴细分，其 50 – 65 亿美元的 2030 年规模，对应的是一个“高增速、小而精”的价值洼地。对比中国市场：在 2024 年接近 9,000 亿元的互联网广告体量之上，即便 GEO 在 2030 年仅占 1% 左右的份额，也意味着其体量已达到一个可支撑多家专业服务商和技术平台上市/分拆的级别，且随着 AI 搜索与电商成交的归因进一步打通，GEO 仍存在继续提升预算占比的中长期空间。总体来看，在保守假设下， 到 2030 年全球 GEO 市场有望达到 50 – 65 亿美元，中国市场约 90 – 100 亿元人民币 ，对应 35 – 45% 的全球复合增速和近 40% 的中国复合增速，印证了 GEO 作为数字营销新基础设施的高成长属性。（四）成长节奏分阶段判断

• 2025 – 2026 年：教育与试验期 品牌以试验项目为主，预算体量有限但增速快；服务商侧完成方法论打磨与案例沉淀；平台侧不断调整算法与权重，对垃圾内容进行清理。
• 2027 – 2028 年：提速扩容期 AI 搜索与电商/交易端数据打通逐步成型；GEO 开始获得效果预算认可，合同结构从“项目制”向“订阅 + 绩效”转变；行业集中度提升，具备系统能力与规模效应的龙头公司市占率快速上升。
• 2029 年及以后：成熟期 GEO 成为品牌数字资产运营与 AI 营销的基础组件之一；行业整体增速趋于平稳，更多通过技术升级与跨场景扩展寻求新的增长点。

07竞争格局分析

（一）竞争格局概览GEO 行业当前呈现“高度分散 + 快速洗牌”的格局：

• 大量从传统 SEO/公关/内容运营转型而来的中小服务商涌入；
• 少数具备自研系统与 Agent 能力的公司在头部品牌项目中取得先发优势；
• 综合数字营销龙头通过投资/并购方式切入 GEO 赛道，强化“全链路 AI 营销”布局。

未来行业集中度（CR5/CR10）有望显著提升，驱动因素包括：

• 品牌对供应商能力的专业化要求提高；
• 平台对内容质量与合规的要求提高，低质供给被加速出清；
• 自研系统与数据积累形成“越做越强”的正反馈。

（二）数字营销龙头：从 SEO 向 GEO 升级传统龙头公司在 PC/移动互联网时代积累了丰富的搜索广告、效果广告与品牌整合营销经验，且普遍拥有头部客户资源（快消、3C、汽车、游戏、医药等）、规模化项目交付能力以及一定技术与产品团队基础。在 AI 时代，它们通过投资/并购 GEO 技术公司、自建 AI 引擎与智能体产品、打造“AI + 营销”的全链路解决方案，逐步完成从“传统代理商”向“AI 营销基础设施提供商”的角色转变。（三）专业 GEO 服务商：方法论与系统能力为王专业 GEO 公司往往具备以下特征：

• 创始团队拥有搜索引擎/广告平台从业背景，深刻理解用户搜索行为与平台机制；
• 自研监测系统，能够实时采集多平台回答数据与引用来源；
• 拥有可复用的“意图图谱 + 内容模板 + 语义标注”工具链。

中长期看，其核心资产在于数据与方法论沉淀、与平台的技术/生态合作关系以及在细分行业（如日化、母婴、医药等）的深耕能力。（四）上游数据与内容平台：被动受益向主动经营转变权威媒体、垂直内容平台、社区站点等，正从“被爬取的内容源”，转向“面向 AI 的内容运营者”：

• 主动提供结构化、可机器理解的内容；
• 与品牌和 GEO 服务商合作，开发“面向 AI 的内容产品”（如白皮书、评测报告等）；
• 探索“内容授权 + 数据服务 + 联名解决方案”的商业模式。

08应用场景与实践案例

（一）品牌与电商：高决策成本品类典型包括婴幼儿奶粉、护肤品、口腔护理、家电家居、汽车、金融与保险等，用户在购买前通常会经历“多平台查证→对比品牌/型号→寻找口碑与专业背书”的过程。在这些场景中，AI 搜索提供“综合评估 + 排序推荐”的能力尤为突出，GEO 的影响力也最易体现。（二）内容与文娱：IP 与 AI 流量入口结合超级 IP 场景（如春晚、春节档电影、头部综艺/剧集等）成为展示 AI 能力的重要舞台：

• 平台通过与春晚等大型节目合作，将自家 AI 助手、AI 互动玩法推向亿级观众；
• 用户在观看过程中产生的兴趣点，可能直接通过 AI 助手转化为搜索与消费行为。

对于电影、剧集、游戏、文旅等内容行业：

• GEO 可以帮助 IP 在 AI 对话中获得更好的“剧情解析、角色介绍、看点推荐”等展示；
• 配合线下体验场景（如影院、主题乐园、线下活动）中的 AI 终端（机器人、AI 眼镜、AI 潮玩等），形成“线上种草 + 线下体验”闭环。

（三）垂直行业场景

• 医药与健康咨询 ：
• 用户在 AI 平台上咨询症状、用药建议、体检报告解读等，涉及高度敏感与合规要求；
• GEO 在此领域需严格遵守法规与权威指南，以权威机构内容为主，不以商业优化为核心。
• B2B 与工业品 ：
• 复杂产品与方案（工业设备、SaaS 解决方案等）的技术参数与应用案例，通过结构化内容更易被 AI 理解与推荐；
• GEO 可辅助构建“AI 匹配合适方案 + 销售线索”的新型获客路径。

09结论与展望
GEO 行业是“AI 时代的搜索基础设施之一”，承接了用户行为变迁、平台商业化需求与品牌数字化升级三重趋势：

• 从用户侧看，AI 搜索正成为高决策成本场景中越来越重要的决策入口；
• 从平台侧看，大模型需要高质量内容与可持续商业模式，GEO 是重要拼图；
• 从品牌侧看，GEO 将从“可选项”加速演变为“必选项”。

未来 3 – 5 年，GEO 行业有望沿着“从认知到教育，从工具到系统，从项目到订阅，从品牌预算到效果预算”的路径持续演进：

• 行业集中度提升，技术 + 系统 + 行业 know-how 兼备的企业将脱颖而出；
• 与 AI 终端、原生 AI 硬件、文娱内容等多个场景交叉渗透，打开更大的想象空间。

源：华盛资本