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連鎖餐飲店老板盼望周邊居民搜索“聚餐餐廳”時(shí)大模型能推薦自己，工業(yè)傳感器廠家希望自己的產(chǎn)品出現(xiàn)在AI的工業(yè)解決方案中——當(dāng)人們習(xí)慣于向AI尋求建議時(shí)，一場(chǎng)圍繞AI推薦的新商業(yè)戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)打響。

傍晚，你讓AI助手推薦一款適合學(xué)生黨的平價(jià)智能手表。幾分鐘后，一份詳細(xì)的推薦清單和分析理由出現(xiàn)在屏幕上。你不知道的是，排在首位的品牌可能為此支付了數(shù)千元甚至上萬(wàn)元優(yōu)化費(fèi)。

隨著OpenAI等大模型公司面對(duì)每年數(shù)十億美元的研發(fā)成本壓力，讓AI在回答中優(yōu)先展示贊助內(nèi)容已成為正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

01 商業(yè)變現(xiàn)：大模型成本壓力下的現(xiàn)實(shí)選擇

全球每天有近20億人使用AI產(chǎn)品，用戶(hù)習(xí)慣將越來(lái)越多的問(wèn)題拋給AI助手。這種使用習(xí)慣的遷移，與互聯(lián)網(wǎng)早期的發(fā)展軌跡驚人相似。隨著流量從傳統(tǒng)搜索引擎向大模型轉(zhuǎn)移，商業(yè)變現(xiàn)的探索成為必然。

大模型的商業(yè)化道路并不平坦。即使是行業(yè)領(lǐng)跑者OpenAI也面臨嚴(yán)峻的財(cái)務(wù)壓力。有數(shù)據(jù)顯示，這家公司今年上半年虧損高達(dá)80億美元，而其付費(fèi)用戶(hù)僅占活躍用戶(hù)總數(shù)的5%。

廣告作為互聯(lián)網(wǎng)最成熟的變現(xiàn)模式，自然成為大模型公司的考慮方向。OpenAI和谷歌旗下的Gemini都在積極探索在AI回答中展示廣告的可能性。與一頁(yè)能容納多個(gè)廣告位的傳統(tǒng)搜索不同，AI回答的廣告位天然稀缺，這使其價(jià)值更高，但也面臨更大挑戰(zhàn)。

目前國(guó)內(nèi)大模型在商業(yè)廣告方面相對(duì)克制，幾乎沒(méi)有公司公開(kāi)承認(rèn)嘗試插入商業(yè)廣告。但商業(yè)化的壓力始終存在，大模型必須找到可持續(xù)的商業(yè)模式，才能保障長(zhǎng)期發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。

02 GEO興起：品牌如何進(jìn)入AI的“思考過(guò)程”

當(dāng)用戶(hù)越來(lái)越依賴(lài)AI的建議時(shí)，品牌方開(kāi)始思考：如何在用戶(hù)向AI提問(wèn)時(shí)，讓自家的產(chǎn)品或服務(wù)出現(xiàn)在回答中？這一需求催生了全新的營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域——生成式引擎優(yōu)化。

與搜索引擎優(yōu)化不同，GEO的核心邏輯是成為大模型的“默認(rèn)知識(shí)庫(kù)”。由于大部分用戶(hù)不會(huì)深究AI引用的內(nèi)容來(lái)源，那些被引用的網(wǎng)站和內(nèi)容便成為可以被操作的空間。

服務(wù)商們通過(guò)在互聯(lián)網(wǎng)上鋪設(shè)與目標(biāo)品牌或產(chǎn)品關(guān)鍵詞相關(guān)的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，增加被大模型抓取引用的概率。一家海外電商獨(dú)立站通過(guò)GEO優(yōu)化，一周內(nèi)實(shí)現(xiàn)了爆單；另一個(gè)網(wǎng)站未做任何SEO，僅靠GEO就月增超過(guò)8萬(wàn)訪客。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中，GEO服務(wù)呈現(xiàn)井噴式發(fā)展。艾瑞咨詢(xún)數(shù)據(jù)顯示，2025年第二季度中國(guó)GEO市場(chǎng)規(guī)模同比增長(zhǎng)215%。市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè)，到2028年，50%的搜索引擎流量將被AI搜索取代。

03 操作手法：突破大模型的“防火墻”

想要成功進(jìn)入大模型的推薦列表，服務(wù)商們發(fā)展出了一套獨(dú)特的方法論。擁有20余年互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的西安善源網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為，關(guān)鍵在于產(chǎn)出大量大模型“喜歡”的內(nèi)容。

“大模型都是機(jī)器語(yǔ)言，它們偏愛(ài)結(jié)構(gòu)清晰、信息完整的內(nèi)容�！币晃环�務(wù)商分享道。通常的做法是，先搜索產(chǎn)品的核心關(guān)鍵詞，找到那些生成答案比較單薄、引用源較少的問(wèn)題領(lǐng)域，這些是權(quán)威信息的空白點(diǎn)。

接著，圍繞關(guān)鍵詞結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)內(nèi)容，可以在文章中引用權(quán)威媒體的鏈接，提高大模型抓取的概率。一些服務(wù)商每天只產(chǎn)出7篇精心制作的內(nèi)容，以質(zhì)取勝；另一些則通過(guò)AI批量生成大量文章，試圖以量取勝。

大模型的識(shí)別能力也在不斷提升。早期可能抓取自媒體的內(nèi)容，現(xiàn)在更傾向于垂直類(lèi)網(wǎng)站或權(quán)威網(wǎng)站，如政府新聞網(wǎng)、學(xué)術(shù)網(wǎng)站等。這使得企業(yè)官網(wǎng)的價(jià)值日益凸顯，代表著品牌官方的權(quán)威信息。

04 效果爭(zhēng)議：從幾千元到十幾萬(wàn)不等的不確定性

市場(chǎng)的火熱催生了從9000元到10多萬(wàn)元不等的GEO服務(wù)套餐。一份某機(jī)構(gòu)的報(bào)價(jià)單顯示，半年服務(wù)價(jià)格從9000元到15680元不等，差異主要在于優(yōu)化的關(guān)鍵詞數(shù)量和覆蓋的AI平臺(tái)數(shù)量。

高價(jià)位的服務(wù)通常由較大規(guī)模廣告公司提供，包括從關(guān)鍵詞分析到數(shù)據(jù)報(bào)告的全套方案。而較低價(jià)位的服務(wù)可能只覆蓋少量關(guān)鍵詞和平臺(tái)。

GEO效果存在顯著的不確定性。一些服務(wù)商承諾“7天保證AI首位”，但往往在短期內(nèi)就掉榜。由于大模型的“黑箱”特性，沒(méi)有任何服務(wù)商能保證100%的穩(wěn)定展現(xiàn)。

這種不確定性源于大模型算法的持續(xù)進(jìn)化。如果一篇文章反復(fù)提及某個(gè)品牌，算法就會(huì)發(fā)出提醒，避免抓取不夠客觀公正的內(nèi)容。這使得簡(jiǎn)單粗暴的推廣方式越來(lái)越難以奏效。

05 行業(yè)適應(yīng)：不是所有企業(yè)都適合GEO

根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，目前有三類(lèi)企業(yè)比較適合嘗試GEO優(yōu)化：

第一類(lèi)是B2B企業(yè)，由于其采購(gòu)金額大、決策鏈條長(zhǎng)，通過(guò)AI建立專(zhuān)業(yè)形象至關(guān)重要；

第二類(lèi)是教育、法律、醫(yī)療等高信息壁壘行業(yè)，這些領(lǐng)域?qū)�業(yè)性要求高，AI推薦的影響力更大；

第三類(lèi)是行業(yè)龍頭企業(yè)，他們不求短期流量，而是希望在任何平臺(tái)都維持權(quán)威地位。

相比之下，消費(fèi)類(lèi)產(chǎn)品做GEO面臨更大挑戰(zhàn)。一位服務(wù)商表示：“大模型一般不會(huì)直接引用電商網(wǎng)站的信息，除非企業(yè)擁有自己的獨(dú)立網(wǎng)站或小程序。”

這也意味著消費(fèi)品牌需要額外投入建立和維護(hù)品牌官網(wǎng)，以提供大模型抓取所需的權(quán)威內(nèi)容源。對(duì)于中小企業(yè)而言，這可能增加了額外的成本和復(fù)雜性。

當(dāng)一家工業(yè)傳感器廠商焦急地尋找如何讓自己的產(chǎn)品進(jìn)入AI推薦列表時(shí)，杭州的一家GEO服務(wù)公司訂單已經(jīng)排到下個(gè)月。

大模型算法持續(xù)升級(jí)，清洗著被刻意優(yōu)化的內(nèi)容；而另一方面，企業(yè)官網(wǎng)上那些精心準(zhǔn)備的產(chǎn)品參數(shù)與解決方案，正成為AI眼中更可靠的“知識(shí)源”。這種攻防戰(zhàn)，定義了下一代信息檢索的生態(tài)規(guī)則。

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