“当AI问答成为全新流量池，竞争尚未完全饱和，先发品牌就能形成巨大优势。”

过去两年，搜索的入口正在悄悄移位。

本文来源于广告门 adquan.com

用户越来越习惯在AI对话框里直接问“哪个牌子值得买”，答案不再来自一条条蓝色链接，更多来自AI大模型做好的总结。品牌们也发现，自己被看见与否，不取决于投了多少搜索词，取决于AI有没有在答案里提到自己。

“如何让AI正确推荐自己”变得越来越重要，品牌绕不开一个核心问题：过去的经验是否适配，如何适配？GEO能否打开新的增长窗口？

面对行业新变化，广告门邀请天龙科技副总裁/优力CEO冯羽健（以下简称Mandy），分享他们在这一趋势中的洞见。

天龙科技副总裁/优力CEO 冯羽健 Mandy

当AI帮用户做决定，品牌营销深入AI语义空间

2025年至今，GEO（生成引擎优化）已经从概念走向初步实践。

很多AI Agent月活破亿，日均搜索请求高达几亿次，品牌内容的竞争场已经从搜索结果页延续到了AI大模型的语义空间。在充裕的信息环境中，困扰用户的早已不是没有信息，而是如何高效获取和识别高质量信息。

这给品牌方出了新题。GEO作为流量收口的新落脚点，成为提升好感、影响决策、引导转化的重要营销方式，也在推动品牌重新看待内容。

公域信息的准确性、结构完整度和信息密度，自有平台的内容建设，以及把分散内容沉淀为结构化、可持续更新的知识资产，这些过去被不少品牌忽略的基本功，现在成了被AI选中的前提。

不过，目前GEO市场带有明显的黑盒特征。市面上GEO服务商五花八门，战略构建、技术优化、内容优化、平台服务，边界模糊又彼此混杂。

一些GEO服务商只看单点词组下的品牌提及，缺乏长期、系统的监测与回流，面对问题从哪里来、内容为什么有效、引用如何产生、效果能否持续，常常缺少清晰解释，看不见过程。品牌很难判断，自己该找哪一类服务商，标准是什么。

还有不少GEO优化建立在“我们认为用户会怎么问”的假设上，而非用户真实的问题；并利用AI当批量生产工具，海量铺内容，不顾AI对信息结构、语义清晰度和证据完整度的要求。

这些行业痛点本质上指向同一个追问。GEO能不能从一次性的结果呈现，变成一套可复盘、可迭代、可长期管理的增长能力？

在与Mandy的对话中，我们反复听到一个表述，直指当下GEO存在的痛点：“让AI推荐，有迹可循。”

据悉，早在2025年年中，就有品牌与优力开展GEO业务共创，合作过程中品牌最关心两件事，一是效果监测是否完整、客观，二是长期运营内容怎么持续更新。

经过双方合作共创，沉淀下来的效果，让品牌愿意有计划地提高GEO预算占比，并纳入长期投入规划。作为一家做了二十年内容营销的公司，是怎么做到的？

面对行业痛点，优力先从用户的真问题出发

在AI应用从技术可用迈向商业可看的阶段，传媒行业迎来重大变革。天龙科技一直积极布局AI赛道，探索AI与传媒业务的深度融合。其AI垂直应用的训练，始终是大布局下持续研究和开发的重点项目，而这一布局率先落地的一步，也更适合由集团体系内的内容营销公司迈出——作为内容营销的深耕者，优力在GEO领域天然大有用武之地，其切入GEO的起点，是一套自研系统。

2025年，优力研发的QDE问题发现系统，，围绕品牌和产品在互联网平台上面临的各类疑问展开分析，为内容营销提供场景拓展与疑问应对。当时AI大语言模型的应用规模持续增长，AI交互问答逐渐成为新趋势。从消费者和潜在用户的疑问出发，能够较为准确地模拟用户在大模型里的信息需求与意图走向。

QDE问题发现系统

这一步的关键，是把“疑问”做深。在将疑问聚类研究拓展至意图识别的过程中，天龙科技原有的AIGC内容生产体系，也获得了更准确、更广泛地连接高质量内容的能力，由此逐步打通从洞察需求到匹配需求的链路，并开始GEO的试运行。

因为研究起点是对难点和疑点的聚类分析，QDE系统能清晰地判断用户的潜在意图、产品认同过程中的关键转化障碍，以及容易被忽视的衍生场景。

利用QDE呈现意图识别的结果展示

在全面诊断的基础上，他们将内容架构搭建、重点认知战场选择，以及AI友好的差异化内容生产，作为GEO解决方案的核心策略。围绕这套策略，再通过内容优化和有效信源部署，持续提升品牌与产品好感度，纠正用户的长期认知偏差，帮助企业建设更友好、可持续的数字信息资产，不是只追求短期、单点的效果。

显然，优力的优势，是对问题的监测，由真实需求驱动。通过QDE系统，持续采集社交媒体、电商问答、垂直社区、KOL内容和销售渠道中的真实问题，形成覆盖品牌、产品、人群和场景的需求图谱。

这张图谱不是一次性的需求清单，它让品牌和营销团队能够持续识别新的场景机会与决策需求，在提升品牌好感、拓展产品场景、挖掘转化潜力的同时，支持品牌偏好度的长期维持与提升。后续营销策略也将建立在真实用户需求之上，并非内部假设。

Mandy在对话中谈到：“我们的研究起点是对难点和疑点进行聚类分析，因此能够较为清晰地判断用户的潜在意图、产品认同过程中的关键转化障碍，以及容易被忽视的衍生场景。”

从市场、用户真实需求出发解决问题的惯性，是优力二十年内容营销积累下来的底色，也是它与纯技术型公司做GEO最不一样的地方。

拒绝AI灌水，把二十年内容功底拆成AI能引用的证据

需求看清了，下一步是生产什么内容去回应。

核心做法是依托动态知识库和AI内容工厂，把品牌事实、产品卖点、专业评测、使用场景和用户反馈，拆解为可复用、可核验的内容证据，再围绕真实问题进行重新组合。

内容生产，不是用AI批量生成素材灌水。AI拆解出来的每一个证据切片，都对应着品牌可以核验的事实，再围绕具体问题重组，既保持品牌表达中的信息一致性和场景差异化，也更符合AI对信息结构、语义清晰度和证据完整度的要求，提升内容被理解、引用、转化为推荐理由的可能性。

Mandy把能沉淀为资产的内容定义得很清楚，既可以准确回应真实问题，具备专业性、差异化和可信度；又能被AI识别、理解和引用，在不同场景中反复使用、持续更新。这样的内容不断积累品牌认知，成为企业长期可用的数字资产。

这里要厘清一组常被混淆的关系。SEO是技术底座，任何大语言模型都需要广泛检索互联网信息、抓取网络知识，SEO有效提升信源捕捉的效率和匹配度。GEO则是多种技术共同作用的复合结果，除SEO能力外，还需要数据捕捉与研究能力、洞察总结与策略能力、内容制作与优化能力，以及执行效率和成本管控能力。

换句话说，GEO是多种能力的复合，不是SEO的升级版。

当行业里不少人把AI当灌水工具时，优力的思路是反过来的。先有可被引用的证据，再有围绕问题的内容。内容有依据、知识有更新，是这套体系的核心支点，成为公司区别于纯技术服务商的差异化优势。

支持品牌长效经营，GEO该如何实现持续迭代

看清需求、生产内容，还不算最难。真正难的是把GEO从一次结果变成持续能力，这需要持续验证和运营。

1、验证侧，拼的是实验资产。

公司已经在3C、汽车、金融等不同业务领域积累了可验证、可追溯的实验资产，并通过统一问题、基线、样本和观察周期，对不同模型、模式、内容与渠道组合进行持续测试。这让他们能区分稳定规律与特定场景下的偶发现象，明确每一种方法的适用条件和边界，避免依靠单一案例或经验判断做优化。

这套验证能力跑出来的一些结论，和行业的直觉相左，反而最有参考价值。

• ·更多的产品提及，比原有的新品或促销针对性沟通，更容易让AI认可。

• ·视频的AI抓取效果，要看前10秒的内容密度，而非整条视频的包装。

• ·深度思考模式不是快速模式的加强版，是另一个战场。同一个问题、同一个模型，仅仅切换回答模式，品牌排名、推荐理由和引用来源都可能明显变化。因此快速模式和深度思考模式必须在监测初期分别建立基线、对照对比，不能混成一个平均数。

• ·官网确实是重要信源，但高级又美观的品牌官网，不一定容易被AI采用。如果重要信息藏在图片、交互页面或复杂结构里，AI反而可能优先采用文字清晰的第三方内容。可见度低时，先从官网的AI可读性优化做起。

• ·高权重渠道也不一定一直有效，同一渠道在不同品类、模型、模式和内容形态下，效果可能发生反转。

这些发现没有一句是口号，全是跑出来的数据反推，也解释了为什么GEO不能靠单次运气，需要系统性的解法。

2、运营侧，拼的是把验证结果跑成日常。

营销团队会通过连接真实问题洞察、动态知识治理、AI内容生产、分层信源部署和效果监测，根据官网、垂直媒体、资讯、电商、社区及视频平台的不同角色，配置相应的内容形态和发布策略。

同时，对可见度、推荐度、引用率和场景覆盖等指标，建立为期几个月到半年的持续监测，将结果回流到内容创作规则中。大模型和渠道一变，能在72小时内完成异常识别、方法校准与内容迭代。

监测系统多维高效客观掌握变化

最后的效果衡量，则坚持两条原则。

一是GEO效果不只看单个词或词组下的品牌提及度和推荐度，更要综合考察覆盖产品主体及相关场景的泛化结论，评估品牌整体的提及与推荐。二是不只看短期呈现，更以结果反向推动品牌在公域和自有平台上的内容结构与部署方式优化，实现生成式结果的长效改善。

优力将GEO做成一套可追溯的能力体系，非一次性投放：从真实需求洞察出发，到可被AI引用的内容生产，再到跨模型跨品类的实验验证与内容—渠道—监测一体的执行闭环。这条链路最终总结成一句话——问题有来源、知识有迭代、内容有依据、引用有路径、效果有验证，也就是“让AI推荐，有迹可循”。

品牌选择GEO服务商，既要洞察自身问题，也要预判发展趋势

最后，回到品牌怎么选服务商，Mandy的判断很直接，没有百分之百通用的答案，先看企业真正想解决什么问题。

“短期任务”看快速诊断、内容交付和执行优化，“长期运营”看知识库建设、内容体系、数据监测和持续迭代。

在她看来，无论选哪类服务商，有几项基础能力都该重点考察，包括洞察能力，从显性问题中识别潜在意图与衍生场景的需求捕捉与扩展能力，兼顾效率与质量的体系化内容生产能力，对阶段性变化有专业客观认知的效果分析能力，以及能根据结果持续调整策略与信源布局的执行优化能力。

比“选哪家服务商”更前置的一步，是品牌先想清楚自己要进哪一类战场。

行业里常见的做法，是把GEO服务商分成战略构建、技术优化、内容优化、平台服务几类，但这类专业分法对品牌真正怎么打，帮助有限。

优力把思考的单位换成了战场本身，按关键意图把GEO拆成四类：进攻式、快速爬升、防守式、艰难稳住。

划分的逻辑很朴素，先看品牌是在开拓新阵地还是守住已有阵地，再看当前问题适合快速突破还是长期攻坚。

“进攻式”面向尚未建立优势但战略价值高的增量需求，“快速爬升”面向基础好、竞争低、能快速验证方法的词组，“防守式”守护已经形成的正向认知，“艰难稳住”则针对认知负面或波动的高风险问题做长期纠偏。

四类战场对应不同的预算、周期与执行方式，战场选择因此从一个原则，变成可以对应具体投入的判断方法。优力做GEO，先帮品牌看清自己站在哪块阵地上，再谈工具和打法。

不过，公司在这件事上的价值，不只在帮品牌做事。对话过程中，Mandy多次强调一个词，履责。

作为GEO行业的参与者，她认为企业有责任为行业良性发展贡献力量。

今年，优力加入了中国商务广告协会AI营销应用工作委员会组织的《生成引擎优化（GEO）团体标准》制定委员会，通过推动服务标准化，减少低质竞争和不规范业务行为。

对于一个崭新且重要的事物，成为土壤的一部分让它健康生长，被她视为最重要的“布局”。

在GEO还带着黑盒特征的发展初期，一家头部营销公司选择把方法拆开给人看、把标准推下去，本身就是在帮这个行业建立可被信任的基础设施。

从更长的趋势看，未来GEO服务或将更垂直化、产品化，使用门槛与成本进一步降低，从阶段性专项服务进入日常内容运营。评价指标将从答案份额走向生意闭环，未来不只看是否被提及引用，更看能否带来咨询、留资和销售转化。

在产品推荐类答案中，GEM可能还会通过直接嵌入电商链接、商品信息或购买服务，成为新的电商转化入口。AI内容资产的抓取权和引用权，则可能成为新的商业资源，围绕内容授权、来源标注、版权保护和收益结算形成新的规则与商业模式。

对于这些未来趋势，优力的长期布局围绕产品、数据和内容三个方向展开。深耕用户需求与意向研究类AI产品，帮助客户识别存量市场中的提升空间，寻找新的增量机会。持续加大对GEO数据研究与策略研究平台的投入，并与国内领先的数据服务商建立战略合作，提升AI信源引用分析和GEO前端策略研究能力。基于二十年内容功底，继续强化内容能力的垂直化、专业化与AI友好化，真正成为垂直领域的内容专家。

回到行业，GEO仍是一门带着黑盒特征的早期生意，能把模糊的需求和分散的信息，变成清晰、可追溯的资产，本就是内容营销的基本功，而AI时代让这种功底重新有了兑现的入口。当流量的收口从搜索列表迁向AI的答案，品牌真正欠缺的，是一套能被验证、被复用、被信任的基础设施与方法准则。谁愿意把方法拆开看、把标准推下去，谁就更接近这门生意的长期价值。

END