在传统搜索引擎时代，我们常说“酒香也怕巷子深”，因为如果品牌在搜索引擎上无法被找到深圳股票配资论坛，就难以获得用户的关注。而今，我们正处在大模型蓬勃发展的新时代，用户对AI答案的依赖度日益提高，这彻底改变了流量获取和用户决策的流程。
在10月10日算泥社区MVP分享栏目中，拥有超20年前沿AI技术应用于Martech实战经验的谷雨AI创始人赵乾坤博士，聚焦「AI 答案时代生存法则：掌握 GEO，抢占未来流量入口」主题，深刻指出这一变革的核心在于用户心智的迁移——从主动搜索转向依赖AI生成答案。 从底层逻辑到实操落地，带大家了解了GEO（生成式引擎优化）这一未来流量入口的关键策略。
当前，中国直接使用六大模型厂商产品的用户已远超3亿，全球范围内OpenAI的周活跃用户约达8亿。这些用户通过AI解决生活中的各类需求，从信息查询、商业决策到工作辅助和个人生活问题。AI正逐渐成为用户获取信息、做出决策的首选渠道，这一趋势为企业带来了全新的机遇与挑战，也印证了赵乾坤博士对AI答案时代流量格局变迁的精准判断。
展开剩余87%流量格局的三大转变
1. 传统搜索引擎流量下滑
传统搜索引擎的流量正呈现下降趋势，原因有二：一是部分流量被新兴的大模型产品分流；二是搜索引擎巨头如谷歌、百度等主动拥抱大模型，调整了搜索结果展示方式，将AI生成的答案置于黄金位置，而传统广告位则被下移。
2. 社媒短视频获客效率下降
通过社交媒体、短视频和直播等方式获客的效率也在不断降低。用户对这类营销方式产生审美疲劳，导致流量转化效果减弱。这也是为什么各大互联网巨头，包括TikTok和抖音，都在积极布局大模型领域。
3. AI对话流量持续增长
与传统搜索和社媒流量下降形成鲜明对比的是，AI对话的用户量正在持续增长。这为企业提供了新的机遇——"有鱼的地方钓鱼"，在用户聚集的地方进行客户教育、转化和交易。
目前，国内大模型厂商如Kimi已开始尝试商业化，豆包等产品中也出现了类似广告的形式。特别是在汽车等领域，品牌广告已开始在AI对话中出现，预示着GEO（生成式引擎优化）时代的到来。
GEO：从SEO到AI答案优化的演进
1. SEO时代的回顾
SEO（搜索引擎优化）早期曾被视为技术手段甚至灰色操作，通过关键词优化和元数据技术实现。但随着搜索引擎商业化的发展，SEM（搜索引擎营销）逐渐取代了SEO，形成了关键词竞价和排名的成熟体系。
2. GEO的概念与价值
GEO（生成式引擎优化）是指让品牌和内容能够有效在大模型答案中露出，甚至被正面提及的优化策略。与SEO不同，GEO不仅关注信息展示，更着眼于AI的行动力，未来可能通过API接口将产品和服务纳入大模型的行动体系中，直接促成交易。
3. 大模型的工作原理
当前主流大模型采用RAG（检索增强生成）模式，其工作流程如下：
将用户问题拆解为包含实体、意图和目标的子问题； 通过搜索引擎接口获取最新信息； 将获取的信息放入向量数据库； 基于基座模型和检索到的信息生成答案。GEO的优化机会主要在于第三步，即如何让自身内容更容易被大模型检索、理解和引用。
GEO的三大支柱
1. 技术优化：打造AI友好的内容结构
与传统搜索引擎依赖HTML标签不同，大模型主要处理语义信息。技术优化的核心是提高内容的AI友好度，包括：
采用AI友好协议（如AMS.txt） 优化信息架构，使AI能高效理解内容 提供内容摘要和结构化数据 考虑多模态内容的关联（图文结合）2. 内容优化：符合AI理解的内容创作
内容优化需要考虑以下方面： 采用QA（问答）格式化内容 遵循EEAT原则（专业性、权威性、可信度、可信赖性） 优化引用和实体之间的关系 配合关键词策略，提高内容相关性3. 信源优化：提升内容权重与可信度
大模型调用的第三方内容相对干净，没有传统搜索引擎中的大量广告干扰。因此，内容源的质量和权重变得尤为重要：
提升站点内容的深度和语义质量 增强站点本身的权重 在不同行业和区域找到信源权重高的媒介平台 将内容发布到权重高的平台（如小红书、什么值得买等评测类网站）GEO的KPI指标体系
与传统SEO关注排名不同，GEO有一套独特的指标体系：
1. 答案露出率：指在特定问题的多次回答中，品牌或产品出现的频率。例如，针对"推荐50万的SUV"这类问题，100次回答中品牌出现的次数。
2. 品牌优推率：当AI回答问题并推荐多个品牌时，品牌被优先提及或作为首选推荐的比例。
3. 信息准确率：AI回答中关于品牌信息的准确程度，如客服电话、产品特性等。
4. 问题推荐相关性：AI在回答中是否推荐了与品牌营销链路相关的后续问题，帮助用户从认知向兴趣、购买等阶段转化。
5. 篇幅占比：品牌信息在AI回答总篇幅中所占的比例。
GEO的实施方法论
1. 监测与优化的闭环
GEO实施可分为监测和优化两个核心环节，形成闭环：
监测环节：
构建问题库：基于产品定义、目标人群和消费决策过程，建立潜在客户可能提出的问题库 现状评估：基于GEO指标体系，评估品牌在AI回答中的当前表现 竞品对比：分析竞争对手在GEO方面的表现和策略优化环节：
问题诊断：分析答案露出率低等原因 内容建设：生产符合AI理解的高质量内容 内容分发：将内容发布到权重高的平台 效果验证：通过监测评估优化效果2. 实施步骤
现状分析：进行品牌在AI回答中的现状快照，找出机会点 问题库构建：建立与品牌相关的核心问题库 基准测试：评估当前GEO表现，设定优化目标 策略制定：基于三大支柱制定优化策略 内容生产与分发：创建AI友好内容并分发到合适平台 效果监测与迭代：持续监测效果并调整优化策略GEO的未来发展
谈及GEO未来的发展趋势，赵乾坤博士介绍道，当前GEO仍处于早期阶段，主要集中在答案优化层面。未来，随着AI技术的发展，GEO将扩展到Agent（智能体）优化和行动力优化，直接促成交易。正如在印度市场，ChatGPT已开始支持直接支付和购物功能，AI正在重塑商业生态。
企业需要认识到，AI不仅是提高效率的工具，更是获取优质流量、提升转化率的关键渠道。通过系统性地实施GEO策略，企业可以在AI答案时代抢占先机，获得早期红利，建立品牌在AI时代的影响力。
随着AI技术的不断演进，GEO将成为企业数字营销不可或缺的一部分。那些能够及早适应并投入资源进行GEO优化的企业，将在未来的竞争中占据有利位置。
关于谷雨互动GEO百宝箱
谷雨互动GEO百宝箱是专注于生成式AI引擎优化的创新企业，致力于帮助品牌在AI时代保持竞争优势，帮助企业量化、分析并提升品牌在AI对话引擎中的可见性、认知度和权威性。
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