AI 时代巨变：从 SEO 到 GEO，数字营销生态如何重塑？

随着AI技术迅猛发展，传统的SEO（搜索引擎优化）正被GEO（生成式引擎优化）替代。本文深入探究从SEO到GEO的转变，剖析这一变革怎样重塑数字营销的生态系统。文章表明，GEO时代的成功并非取决于网页在搜索结果中的排名，而是内容有无被AI生成的答案直接引用。这种转变对内容创作策略产生了影响，它还改变了品牌可见性的衡量标准。本文通过分析a16z的最新洞察，揭示了GEO时代流量分发渠道的变化，以及品牌和营销人员在新的游戏规则下寻找新增长机会的情况。

你可曾想过，价值800亿美元的SEO产业或许正迈向终结？二十多年来，我们司空见惯的搜索规则，即关键词排名、反向链接、页面优化，正被一种全新的游戏规则完全颠覆。苹果宣布将Perplexity和Claude这类AI原生搜索引擎内置到Safari中，此时谷歌长期以来的分发垄断地位开始动摇。我们正在见证搜索历史上最重大的范式转变，即从基于链接的搜索时代，迈向由语言模型驱动的生成式引擎优化（GEO）时代。

这并非是渐进式的改良，而是一场彻头彻尾的重写。想象一下，在传统搜索里，成功意味着你的网页能出现在搜索结果的前几位。然而在GEO时代，成功的定义彻底改变了，变为你的内容是否被直接引用在AI生成的答案中，以及你的品牌是否在模型的“记忆”里占据重要位置？这种转变正在重塑整个数字营销生态系统，从内容创作策略方面来看，一切都需要重新思考，从品牌可见性的衡量标准方面来说，同样一切都需要重新思考。我看到的不只是技术的更新换代，更是商业模式的根本性重构，还是竞争格局的根本性重构。

从SEO到GEO，最重要的是流量分发渠道发生了变化，对于从事营销和增长工作的人而言，最敏感的便是渠道变化，每当有新渠道出现，就意味着会有新的一波流量机会。我前段时间在即刻分享过Google AI Overview的一些最新数据与洞察，感兴趣的朋友可看下图。a16z今日发布了一篇新文章，文章讲述了GEO的出现改变了流量和营销的游戏规则，结合我的思考与认知，现将其分享给大家。

从链接时代到语言模型时代的跨越

传统搜索是建立在链接之上的，GEO 是建立在语言理解之上的。这种差异看起来似乎很微妙，实际上却代表着两个完全不一样的世界观。在 SEO 时代，可见性指的是在搜索结果页面上排名靠前，要通过关键词匹配、内容深度和广度、反向链接、用户体验等因素来优化页面排名。但在如今，当GPT-4o、Gemini和Claude这类大语言模型成为人们获取信息的主要界面之时，可见性的含义产生了根本性改变，你需要直接呈现在答案自身当中，而非在结果页面上处于靠前位置 。

我发现这种转变带来的影响比表面看上去深刻得多，答案格式的变化彻底改变了人们的搜索行为，AI原生搜索在各个平台上呈现碎片化趋势，Instagram由不同的模型和用户意图驱动，亚马逊由不同的模型和用户意图驱动，Siri由不同的模型和用户意图驱动。用户的查询长度增加（平均为23个词，传统搜索平均只有4个词），搜索会话更深入（平均时长6分钟），响应会依据上下文和来源发生变化。和传统搜索不一样，大语言模型拥有记忆、推理以及个性化多源综合响应的能力。这从根本上改变了内容被发现的方式，也改变了内容需要怎样被优化的方式。

更重要的是，大语言模型市场在商业模式方面与传统搜索市场截然不同，在激励机制方面也与传统搜索市场截然不同。经典搜索引擎如谷歌通过广告货币化用户流量，用户以自己的数据和注意力为代价。相比之下，大多数大语言模型是付费墙后的订阅驱动服务。这种结构性转变对内容被引用的方式产生了影响，模型提供商展示第三方内容的动机不多，除非这些内容能提升用户体验或者强化产品价值。广告市场最终或许会在大语言模型界面出现，但其规则、激励机制以及参与者很可能与传统搜索有很大不同。

在这种新环境当中，我观察到了一个有趣的现象，传统SEO奖励精确性与重复性，生成式引擎优先考虑组织良好、易于解析、意义密集的内容，并非仅仅是关键词密集的内容，像“总结”这样的短语或项目符号格式，有助于大语言模型有效提取与复制内容。这种差异揭示了内容优化策略需要进行根本性调整，要从迎合算法转向迎合语言理解系统。

我觉得有一个新兴信号极为值得关注，那就是大语言模型界面的出站点击量。比如说，GPT已给数万个不同域名带去引荐流量。这说明，即便处于AI直接回答问题的时代，高质量的原始内容依旧具备自身价值，不过这种价值的实现途径和过去相比截然不同。品牌以及内容创作者要重新思索怎样在这个新生态系统里创造并维护自身价值。

从排名到模型相关性的转变

现在的游戏规则不再只关乎点击率，而是关乎引用率，即你的品牌或内容在模型生成的答案中被引用或用作来源的频率是多少，在AI生成输出的世界里，GEO意味着优化模型选择引用的内容，并非仅仅取决于你是否出现在传统搜索中以及出现在何处，这种转变正在重新定义衡量品牌可见性和表现的方式。

我看到新平台如Profound、Goodie和Daydream正在兴起，品牌能够借助它们分析自己在AI生成响应中的表现，跟踪模型输出中的情感倾向，了解哪些发布商正在影响模型行为。这些平台通过微调模型以镜像品牌相关的提示语言来工作，战略性地注入顶级SEO关键词，大规模运行合成查询 。接着把它整理成能够实际操作的仪表板，以此来助力营销团队对可见性进行监控，对信息一致性加以监控，以及对竞争对手的声音份额予以监控。

加拿大鹅使用了这样的工具来了解大语言模型如何引用该品牌，其涉及的内容不只是保暖、防水等产品功能，还涵盖品牌认知本身。关键洞察并非在于用户怎样发现加拿大鹅，而是在于模型会不会自发提及该品牌，这是AI时代无辅助品牌认知的一项指标。这种监控变得和传统SEO仪表板同等重要。像Ahrefs的品牌雷达（Brand Radar）这样的工具，现在会跟踪品牌在AI概览里的提及情况，它能帮助公司了解自身是如何被生成式引擎定位的，以及是如何被记住的。

Semrush还推出了专门的AI工具包，其目的在于帮助品牌追踪在生成平台上的认知情况，优化AI可见性内容，以及迅速回应大语言模型输出中出现的新提及 。这意味着传统SEO参与者正在适应GEO时代 。我们正在目睹一种新型品牌策略的诞生 ：既要考量公众中的认知 ，又要顾及模型中的认知 。你如何被编码到 AI 层中，这是新的竞争优势。

当下，GEO仍处在实验阶段，和SEO的早期阶段类似。每次重大模型更新，都存在重新学习（或者遗忘）怎样最好地与这些系统交互的风险。如同谷歌的搜索算法更新曾使公司纷纷应对排名波动那样，大语言模型提供商仍在调整其模型引用内容背后的规则。多种思路正在出现：一些GEO策略已相当明确，比如在大语言模型引用的源文档中被提及，而其他假设更具推测性，像模型是否优先考虑新闻内容而非社交媒体内容，或者偏好如何随不同训练集变化。

我认为这种不确定性既是一种挑战，也是一次机遇。对于那些能够迅速适应并进行实验的品牌而言，这是一个获取先发优势的时刻。但与此同时，投资决策需要更为谨慎，因为今日有效的策略明日或许就不再适用。这就要求营销团队培育更强的适应能力与实验精神，而非依赖固定的最佳实践。

从 SEO 时代汲取的经验教训

SEO市场规模巨大，然而它从未出现过具有垄断地位的赢家。这种现象给我带来诸多启发。像Semrush、Ahrefs、Moz和Similarweb这类帮助公司进行SEO及关键词研究的工具，在各自领域都获得了成功，可是没有一家能完全掌控整个技术栈（或者像Similarweb那样通过收购实现增长）。每家公司都开拓了细分市场，细分市场包括反向链接分析，细分市场包括流量监控，细分市场包括关键词情报，细分市场还包括技术审计。

SEO一直呈现碎片化状态，工作分散于代理机构、内部团队以及自由职业者之间，数据杂乱无章，排名是推断得出而非经过验证的，谷歌掌控着算法密钥，然而没有供应商能完全把控整个市场，即便在巅峰时期，最大的SEO参与者也仅是工具提供商，他们不具备用户参与度、数据控制权或网络效应，所以无法成为SEO活动集中的核心 。点击流数据是用户在浏览网站时点击链接的记录，它可以说是了解真实用户行为最清晰的窗口。但在历史上，这些数据一直难以获取，它们被锁定在ISP、SDK、浏览器扩展和数据经纪人背后。这就使得在没有深度基础设施或特权访问的情况下，几乎不可能构建准确、可扩展的洞察。

GEO让情况发生了改变，这种转变的关键之处在于，大语言模型的工作方式在本质上更为透明且可预测，尽管我们没办法完全知晓模型的内部工作机制，不过我们能够借助大规模查询与分析去理解其行为模式，这为新一代工具和平台带来了机会，这些工具和平台能够提供比SEO时代更精准、更具可操作性的洞察。

在GEO中获胜的平台会超越品牌分析，提供行动基础设施，能实时生成营销活动，能优化模型记忆，能每日迭代，会随着大语言模型行为的变化而调整，这些系统具有操作性，这释放了一个比可见性更广阔的机会，若GEO是品牌确保在AI响应中被引用的方式，那它也是品牌管理与AI层本身持续关系的方式。GEO成为了与大语言模型交互的记录系统，它能让品牌跟踪自身在生成平台上的存在情况，能让品牌跟踪自身在生成平台上的表现，还能让品牌跟踪自身在生成平台上的结果。拥有那个层次，你便拥有了背后的预算。

GEO 工具的崛起与平台化机遇

这不仅是工具的转变，更是平台带来的机会。我相信，最具竞争力的GEO公司不会只满足于单纯的数据测量功能。它们会构建自身的模型微调能力。它们会从跨行业的数十亿隐含提示中学习。它们将拥有完整的闭环，即洞察、创意输入、反馈、迭代。通过差异化技术，它们不仅能观察大语言模型的行为，还能主动塑造这种行为。更关键的是，它们会找到获取点击流数据的方法，还会找到整合第一方和第三方数据源的方法。

在我看来，这就是垄断的潜力所在，即不仅仅是提供洞察，更要成为渠道本身。倘若SEO是一个去中心化、数据相邻的市场，那么GEO可能恰恰相反，它是中心化、API驱动的，且直接嵌入品牌工作流程。GEO本身或许是最明显的楔子，尤其是当我们看到搜索行为转变的时候，然而最终，它真正切入的是更广泛的效果营销领域。支撑GEO的品牌指导原则可推动增长营销，对用户数据的理解同样能推动增长营销。这是大企业的构建方式，软件产品能测试多个渠道，软件产品能迭代，软件产品能在多个渠道之间进行优化。AI让自主营销人员成为可能。

时机相当关键。搜索才刚开始转变，然而广告资金流动迅速，尤其是存在套利机会之时。在2000年代，那是谷歌的AdWords。在2010年代，那是Facebook的定向引擎。如今，在2025年，那是大语言模型，以及助力品牌探寻其内容怎样被这些模型摄取和引用的平台。换句话说，GEO 是进入模型思维的竞争。

我观察到一个关键趋势，成功的 GEO 平台正从单纯的分析工具演进，成为全栈营销操作系统，它们不仅能告知品牌在 AI 响应中的表现情况，还会提供创建、优化和分发内容的工具，以此提高在生成式引擎中的可见性，这种一体化方法造就了更强的客户锁定以及更高的生命周期价值。

更有趣的是，我看到一些GEO平台开始探索预测性功能 ，它们通过分析大语言模型的行为模式 ，能够预测哪些类型的内容更可能在未来的查询中被引用 ，哪些话题即将变得热门 ，这种前瞻性能力为品牌提供了巨大的战略优势 ，使其能够在竞争对手之前占据有利位置 。

我觉得真正的机会存在于那些可把GEO与更广泛的营销技术栈整合起来的平台，当GEO工具能和CRM系统、内容管理平台、社交媒体管理工具以及分析仪表板实现无缝集成时，它便从一个独立的优化工具转变为营销运营的核心枢纽，这种整合不但提升了效率，还开创了新的数据洞察以及自动化可能性。

营销的未来：AI 时代的品牌记忆竞争

在AI成为商业和发现前门的世界里，营销人员面临这样一个问题，模型会记住你吗，这个问题比表面看上去更为深刻且复杂，它不但关乎品牌知名度，还涉及品牌在AI系统中的地位，被引用的语境，以及和其他品牌相比的相对重要性。

我发觉这种竞争的本质和传统营销大不一样，在SEO时代，品牌争抢的是搜索结果页面里的位置，在社交媒体时代，品牌争抢的是用户的注意力以及参与度，然而在GEO时代，品牌争抢的是在AI模型的“记忆”里所占的位置以及被给予的权重，这是一种全新的竞争维度，需要全新的策略思维。

更有趣的是，这种竞争不仅在同行业品牌间出现，还在跨行业层面发生。当用户询问“最好的投资选择”时，传统金融品牌或许要和科技公司竞争AI的引用，要和房地产平台竞争AI的引用，甚至要和加密货币项目竞争AI的引用。这种跨界竞争使传统的行业界限变得模糊，促使品牌重新思考自身的定位和价值主张。

我觉得成功的 GEO 策略得建立在深度明白 AI 系统工作原理的基础之上。这不但涵盖技术层面的理解，还包含对 AI 训练数据、更新频率、偏见倾向的洞悉。品牌要像知晓谷歌算法那样了解不同 AI 模型的特点与偏好。比如说，某些模型或许更倾向于权威性内容，而另外一些可能更注重内容的新颖性或者实用性。

从长远角度看，我坚信GEO会催生出全新的营销职业，以及专业技能。如同SEO专家在过去二十年里成为数字营销团队的标配那般，GEO专家会成为未来营销团队中不可或缺的角色。这些专家要拥有对AI技术的深度理解，具备数据分析能力，拥有内容策略思维，还要有快速适应技术变化的敏捷性。

我也察觉到 GEO 给内容创作带来的深刻影响。以往传统的内容营销着重于打造对人类读者具备价值的内容。然而在 GEO 所处的时代，内容必须同时对人类以及 AI 系统都有价值。这就需要内容创作者掌握全新的技能，明白怎样去创造出既能够吸引人类读者，又能够被 AI 系统有效理解与引用的内容。

最终，GEO不只是一种新的营销策略，它意味着品牌与消费者互动方式发生了根本性转变。在这个新世界里，品牌的成功不再只由它们能触达多少消费者决定，而是取决于在关键时刻能否被AI系统选择和推荐。这种转变要求品牌重新审视自身价值主张、内容策略以及技术投资，以此确保在AI驱动的未来具备竞争力。

我坚信，那些能在早期理解并掌握GEO规律的品牌，在接下来几年会获得巨大竞争优势，而那些坚守传统营销思维的品牌，可能会发现自身在AI时代的可见性急剧降低，这并非危言耸听，而是技术变革带来的必然结果，GEO时代已然来临，游戏规则已然改变，关键问题是，你准备好了吗？