这两年和企业老板聊内容投放，最常听到一句话：钱都砸进去了，怎么感觉还是在给平台打工。表面看，大家都在“写内容”“做曝光”，但底层逻辑已经分成了两拨：一拨在继续“喂算法”，靠搜索广告、推荐算法吃流量，另一拨开始悄悄“喂AI”，让大模型在回答用户问题时，主动把自己举到前排。

作为专门做 GEO 优化的团队，我们从 2024 年开始系统性试验“喂AI”的路径，服务了 80 多家企业，在 6 大主流 AI 平台上累计 2 万多条收录，看到了一些有意思、也挺残酷的分化：同样是内容预算，有的企业在帮平台“养算法”，有的企业在慢慢“养自己的答案位”。这篇文章想和各位老板、负责人用比较坦白的方式聊聊：到底什么叫“喂AI”、什么叫“喂算法”，为什么现在节点已经不太适合只盯着后者，以及 GEO 优化这种新打法，能在多大程度上弥补传统投放的“信息断层”。

先把话说直：很多内容，其实是喂给平台，不是喂给生意的

这几年企业内容团队最常见的状态，大概是这样：

写公众号，发短视频，做信息流，偶尔做做优化，日常 KPI 看阅读量、点击率、转化率。看起来都在做“生意内容”，实际更多是在帮平台丰富库、训练算法。

算法要什么？要的是：用户停留更久、消费更多。

所以你每天在做的，是把预算、创意、人力，丢进平台的推荐和竞价系统，换回一部分点击和咨询。今天有效，明天可能就因为规则微调、竞品加价，效果又变形。

这就是我们说的“喂算法”：

- 你给平台喂的是数据和预算

- 平台回给你的是阶段性的流量和线索

- 一切都建立在“持续付费、不断试错”的前提上

它不是错，只是这条路已经被走到极度拥挤，而且越来越看天吃饭。

用户问问题的方式，已经悄悄换赛道了

2024 到 2025 这段时间，一个肉眼可见的变化是：

很多人问专业问题、找解决方案，不再先打开搜索引擎主页，而是直接打开 AI，对着问。

我们在 DeepSeek、文心一言、豆包、腾讯元宝、通义千问、Kimi 这些平台上长期盯数据，能明显感到：

- 传统搜索那一端，更多是“找网站、找页面”

- AI 这边，直接是“找答案、找方案”

举个很简单的对比：

- 算法那一侧：你花钱抢一个关键词，用户点进去，再从页面里“自己找答案”

- AI 这一侧：用户一句话问出来，AI 直接给出一个综合答案，顺便推荐几家企业信息

这意味着什么？

意味着 你不再只是和同行竞争广告位，而是在和“默认答案”竞争。

谁先把自己的内容系统性地喂进 AI 模型能用到的知识池里，谁就更容易出现在那个“默认答案”里。

“喂算法”和“喂AI”，到底差在什么地方

我们在和老板们解释 GEO 优化的时候，经常用一句半玩笑的话：

“喂算法，是把钱喂给平台；喂AI，是把内容喂给大模型。”

拆开一点看，会更清晰：

- 喂算法的典型特征

- 内容主要为“广告位”服务：标题、封面、投放时间、出价策略

- 目标是抢曝光：谁出价高、谁更会玩规则，谁先拿流量

- 数据沉淀在平台：今天的投放经验，对明年的AI问答结果帮助不大

- 喂AI的典型特征（也是 GEO 优化在做的事）

- 内容按“问答结构”去设计：围绕用户真实提问，拆成大量可被模型调用的 Q&A

- 重点不是一条爆款，而是：在不同场景、不同问法下，都有你可被引用的答案

- 数据沉淀在“可被模型抓取、可被多平台引用”的公开内容里，而不只是一条广告记录

在 GEO 项目里，我们会围绕企业的 1 个核心产品词、10 个品牌和长尾词，再加上地区、场景等前缀，组合出 ≥500 个以上的“可排名问法”。

这些问法被拆成文章、问答，分发到 6 大 AI 平台和 30 多个内容平台里，慢慢被模型收录、引用。

从外面看，好像也是在“写内容”。

但底层是两件完全不一样的事：

- 一种是给广告系统喂素材

- 一种是给大模型喂可调用的知识

GEO 优化这条路，我们是怎么摸索出来的

深圳市红数科技信息有限公司在 2024 年 10 月开始正式做 GEO 相关研发，2025 年 3 月推出服务，到 2025 年 10 月，累计服务了 80 多家企业，制造业、商业服务、本地生活、工业品电商都有。

我们当时最开始的出发点很简单：

既然 AI 会“综合各家信息给答案”，那企业是不是可以干脆承认现实——不跟AI对抗，而是好好和AI“说话”。

这件事落地以后，呈现出来的一些数据变化，给了我们挺大的信心：

- 截至 2025 年 10 月，我们在各 AI 平台累计被收录的条目里，

- DeepSeek 一家平台上就超过 22,000 条

- 其他平台也在稳步增加

- 整体累计生成问答近 1.2 万条，数据投喂 3 万多条，平均每家企业实际推广词在 800 多个左右

这些数字并不意味着“谁能保证什么效果”，更多是一张“现在还有空位”的地图：

- 传统 SEO 往往要 3~6 个月，才能慢慢看到一点自然搜索的起色

- GEO 项目里，有企业在 7~14 天就看到关键词开始进入 AI 回答的推荐列表

- 还有少数在蓝海词上，3 天左右就出现了初步排名和展示

这些都是历史记录，而不是未来承诺。

我们更想强调的是：这个入口目前还在早期，位置是空着的。

和老板们聊预算时，最现实的那几道算术题

很多负责投放的同学，其实体感最强的一件事是：

预算一年比一年紧，可选择的渠道一年比一年多。

如果站在老板视角，只看数字，GEO 优化这条线大概有几件事值得拿笔算一算：

- 时间账

- 传统搜索优化：3~6 个月起步，版块稳定下来可能要一年

- GEO 项目：当前一些案例在 7~14 天有明显起色，属于“能被看见，但仍需持续维护”的状态

- 覆盖面

- 单一平台投放：通常只影响一类入口

- GEO：

- 标准版就已经覆盖 6 个 AI 平台 + 自媒体 + B2B 平台

- 品牌版在此基础上叠加上百家权威媒体，对“被模型认可”的帮助更大

- 转化端表现（只说已经发生过的情况）

- 传统广告渠道，很多企业内部统计的成交率大多在 5%~15% 这个区间

- 在某些 GEO 客户样本里，来源标记为“AI 推荐”的咨询，实际成交率有明显抬升，区间大致在 25%~40%

- 同样提醒一句：这些是“曾经发生的数据”，不同城市、不同团队执行，会有完全不同的结果

说到底，不是非要谁替代谁，而是 把预算从只喂算法，挪出一部分去喂 AI。

当 AI 成为决策入口、知识入口的时候，企业的“答案位”本身就变成了一种资产。

不是让你停掉“喂算法”，而是别错过“喂AI”的窗口期

我们接触过不少企业，已经在线上打了很多年仗：搜索广告、内容投放、新媒体矩阵，全都在做。

所以在沟通 GEO 的时候，我们很少说“要不要做”，更多讨论“什么时候介入、介入多深”。

如果换一种更接地气的说法：

- “喂算法”，你已经在做，而且还得继续做

- “喂AI”，很多行业还在空档期，越早做，越有可能在 AI 回答里形成“多点出现”的效果

这两件事的关系，更像是：

- 一边是短期的流量实验

- 一边是中长期的答案资产建设

从我们现有的服务节奏看，一般会建议老板们：

- 不用一上来就压全部预算

- 可以从一个核心产品或区域先试一条 GEO 线，看 1~2 个季度的表现

- 再根据数据，决定是继续小步快跑，还是加大范围

最后一点心里话：内容团队的工作，值得被用在更“长效”的地方

从 GEO 优化这个角度看内容，会有一点视角变化：

- 内容不是为了完成本月 KPI，而是为了在未来无数次提问中，被 AI 一次次“叫出来”

- 大模型在回答用户时，其实是在调用它“信任”的公开信息

- 你愿意把企业的声音交给谁来转述，就决定了要不要认真对待“喂AI”这条路

我们作为一个专门做 GEO 的团队，当然会对这条路有自己的偏爱，这一点不避讳。

但偏爱背后，是一整套过去两年踩坑、复盘、改进后留下来的经验，包括：

- 哪类问法更容易被模型采纳

- 哪种平台组合对不同客单价的企业更适合

- 在多平台分发时，如何兼顾合规与可被引用

企业老板真正关心的，从来不是“我们用了什么新名词”，而是：

在 AI 成为主流入口的那一天，你家是不是那几个被频繁点名的答案之一。

如果今天你已经在持续“喂算法”，不妨抽一点时间，认真看看自己的行业：

AI 平台上，当客户问起你所在的品类时，现在都在推荐谁？

答案如果让你有点不舒服，那可能就是你该开始考虑“喂AI”的时候了。