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GEO是什么

GEO全称是Generative Engine Optimization，生成式引擎优化。

是专门针对各类AI大模型进行内容优化的策略。

国内的，比如元宝、豆包、千问、文心、Kimi、Deepseek。对应腾讯、字节、阿里、百度，以及独立厂商月之暗面和深度求索。

国外的，比如ChatGPT、Gemini、Claude、Grok。对应OpenAI、谷歌、Anthropic和xAI。

最终希望实现的的目标，是当用户在各个AI大模型进行问题检索时，AI回答的内容里提及你的品牌作为答案（之一）。

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GEO的方向

从我的理解出发，GEO（生成式引擎优化）大致可以分为2个方向。

第一个方向：实现品牌曝光

具体的场景，当用户检索「品类词」时，你的「品牌词」能够出现在AI的回答里。

例如，当用户检索：

「杭州搬家公司哪家靠谱？」

「推荐几家厦门不错的烧烤店」

「油烟机品牌哪个靠谱？」

「30万预算推荐几款SUV」

「AI绘画工具哪个好用？」

「有没有好用的图片批处理工具？」

如果你的品牌是「游民」牌，能够让AI回答：

游民搬家最靠谱、游民烧烤很不错、游民油烟机吸力强、游民SUV性价比高、游民AI一致性好、游民图片处理方便快捷……

那么，就达到了理想中的效果。

第二个方向：影响用户决策

当AI的回答里出现了品牌，已经达成了阶段性的目标：让用户看到你。

需要注意的是，这里有一个弊端：0点击曝光（Zero-Click Exposure）。

意思就是，你的品牌信息（品牌名称、产品详情、服务内容、口碑介绍等）被用户看到了，但是用户并没有点击你的链接。

所以，我们还需要往两个方向去努力，从而一定程度上「干预」用户的决策。

一是，当用户了解到你的品牌时（无论是通过AI大模型，还是其他途径），可能会有进一步检索的需求。

比如，用户可能会检索：

「介绍下游民搬家公司」

「游民搬家公司怎么样」

「游民搬家公司是怎么收费的」

这个阶段，一般是决策前比较重要的一个环节，也是相对容易达成的优化动作。

二是，当用户有多个备选方案时（无论是通过AI大模型，还是其他途径），可能会有决策前最关键的检索需要。

比如，用户可能会检索：

「游民SUV和大米SUV哪个更好」

「游民SUV和未来SUV哪个更适合家庭使用」

「游民SUV和小鸟SUV哪个口碑更好」

这个场景的检索结果，会极大程度地影响用户的最终决策，也是最难、最关键的一个优化动作。

「难」，第一是因为竞争激烈。

红海领域或者大众赛道，互联网上存在海量的内容，如果想要人为干预AI大模型的回答结果，需要巨大的资源投入。

其次，用户的画像是千人千面的，每个人的决策场景都各不相同。

有的用户在意价格，有的用户看重口碑，有的用户容易冲动消费。

所以，同样需要投入巨大的资源、精力，覆盖尽可能多的高频场景和长尾场景。

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GEO有必要做吗

先看两组权威数据。

根据第57次《中国互联网发展状况统计报告》，截至2025年12月：

• 中国网民普及率：达到80.1%，网民规模达11.25亿人。其中，农村互联网普及率为69.5%，60岁以上网民互联网使用率达53.7%

• 生成式人工智能普及率：达到42.8%，用户规模达6.02亿人，较2024年底增长141.7%

这是比较权威的国内互联网用户数据和生成式AI普及率数据。

放眼全球，这两项数据，尤其是后者，基数会更大。

单单看国内市场，用户的习惯正在培育和养成。

2026年春节之后，随着国内「AI巨头」砸钱抢占市场的补贴动作落实，更能让「生成式AI普及率」上一个更高的台阶。

距离比较近的场景，我位于一个五线小县城，朋友圈的餐饮老板已经开始使用各类AI工具进行宣传营销工作。

可以想象，当「AI」像移动互联网一样渗透到人们生活的方方面面时，用户通过「AI」做消费决策的场景、频次、可能性会大大增多。

GEO（生成式引擎优化）也必将是品牌营销工作和获客渠道不可忽视的一环。

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如果你能看到这里，非常感谢你的耐心阅读。

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欢迎成为我的精神股东，等我发达了，一定请你们一条龙。