撰文 | 郝   鑫

編輯 | 吳先之

今年上半年開始，品牌商家劉昭（化名）成為了AI的圍獵對象。

“再不行動就來不及了，AI平臺流量正在被極個別企業(yè)直接壟斷。一天只需要一頓麥當(dāng)勞的錢，就能讓DeepSeek、豆包、元寶搜索，出現(xiàn)你的企業(yè)名字”。

在被輪番轟炸中，劉昭解鎖了一個新名詞叫“GEO”（生成式引擎優(yōu)化）。這是一個相對于SEO（搜索引擎優(yōu)化），AI時代誕生的新興營銷方式，核心是讓用戶在AI搜索中高頻率地被檢索到，更進(jìn)一步條件是排名靠前。

GEO迅速崛起得益于去年的“投流大戰(zhàn)”，真金白銀廝殺過后，創(chuàng)造出了巨大的流量。據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)，截至今年3月，國內(nèi)AI原生App的月活用戶數(shù)已達(dá)2.7億，甚至超過ChatGPT的1.8億。

正是這樣的流量真空地帶，讓一些第三方嗅到了商機，“買斷”“流量暴漲”“轉(zhuǎn)化率翻倍”的一類的字眼，既讓劉昭這類的品牌方忍不住心動，但也引發(fā)了監(jiān)管、轉(zhuǎn)化效果的擔(dān)憂。

GEO雖猶如無人之境，但在國外已被知名的投資機構(gòu)“a16z”蓋過了章。其在一篇“SEO已死，GEO當(dāng)立”的報告中認(rèn)為，傳統(tǒng)搜索建立在鏈接上，而GEO建立在語言之上，并能創(chuàng)造出新的AI商業(yè)模式。

“SEO的核心目標(biāo)是讓搜索引擎找到，完成流量獲取和轉(zhuǎn)化；GEO的精髓在于讓AI記住并推薦，實現(xiàn)認(rèn)知植入、信任建立和轉(zhuǎn)化”。

被“操控”的豆包

用戶所看到的豆包，可能只是被精心營造出來的“擬態(tài)環(huán)境”。

當(dāng)你在對話框提問時，有沒有一瞬間對結(jié)果產(chǎn)生過懷疑？比如，在豆包上提問，“考研寫作老師推薦哪個”“上海有沒有推薦的國際幼兒園”“南京裝修公司選哪家”等開放式問題，卻出現(xiàn)了有排名順序、推薦理由和網(wǎng)頁參考的答案。相同的提問再在DeepSeek、元寶、Kimi操作一遍，回答也大差不差，僅是個別回答和出現(xiàn)順序有出入。

用戶對AI的信任，以及AI對數(shù)據(jù)的依賴，正在轉(zhuǎn)變?yōu)槿庋劭梢姷纳虣C。

“被AI提及是一種新型的品牌策略，不僅要考慮在公眾的感知，還要兼顧在模型中的感知，如何被編碼到AI層中是新的競爭優(yōu)勢”，部分行業(yè)從業(yè)者認(rèn)為，GEO是AI時代新的營銷方式，能夠提升品牌的曝光和轉(zhuǎn)化率。

吳群（化名）的公司剛完成了一筆訂單，客戶是一家鉆戒品牌，核心訴求是在輸入行業(yè)相關(guān)提示詞時，該品牌在應(yīng)答結(jié)果中會被優(yōu)先推薦至首位。

為了最終達(dá)成效果，吳群將步驟拆解為AI語料生成、搜索推薦和應(yīng)答效果監(jiān)控。核心邏輯是要通過各種手段主動適配AI，以便進(jìn)入到AI的射程之內(nèi)。

要觸發(fā)AI，輸入端是prompt詞，中間過程是數(shù)據(jù)信息，最末端才是生成結(jié)果。

吳群的第一步是幫助客戶擴展和優(yōu)化提示詞，根據(jù)潛在消費者的提問概率和需求分成了幾層。例如，針對品牌認(rèn)知的提示詞有“能定制婚戒的品牌”“熱門的結(jié)婚戒指品牌”“性價比高的結(jié)婚戒指品牌”；針對婚戒需求的優(yōu)化提示詞有“簡約風(fēng)婚戒推薦”“高級感婚戒推薦”等。

提示詞有利于AI形成“肌肉記憶”，建立提問到生成結(jié)果的通道。我們發(fā)現(xiàn)調(diào)優(yōu)過后，即使輸入模糊關(guān)鍵詞，豆包們也能自行“腦補”。通道是否順暢，取決于AI能否準(zhǔn)確定位到品牌信息。于是，誕生了大量符合AI“胃口”的文章和通稿，它們的共性是主題明確、便于總結(jié)概括。這些被人為制造出來的數(shù)據(jù)，一方面成為了AI訓(xùn)練的養(yǎng)料，另一方面也成為了豆包生成結(jié)果的參考�？此�“權(quán)威”的信源，有極大可能是污染AI的新型垃圾。

有人跟我們說，“GEO是個技術(shù)解決方案”。這個回答似乎有一定道理，按照上述過程，本質(zhì)是通過欺騙AI，實現(xiàn)創(chuàng)意輸入、反饋、迭代的營銷循環(huán)。

馴化與時間賽跑

大致總結(jié)下來，GEO品牌營銷的主要內(nèi)容形式是，通過機構(gòu)化問答、AI可引用內(nèi)容、第三方可信內(nèi)容注入等方式，來建立可被AI引用的內(nèi)容體系。核心的衡量標(biāo)準(zhǔn)從搜索次數(shù)，轉(zhuǎn)變?yōu)榱吮籄I引用次數(shù)與回答中品牌被提及次數(shù)。

吳群還列舉了幾種更高端的“作弊”手段：例如，含精準(zhǔn)地理信息的標(biāo)題、描述，能夠提高在搜索中的權(quán)重；內(nèi)容中有本地化特色服務(wù)的店家，更易被AI推薦給有需求的用戶；區(qū)域媒體報道、本地用戶真實評價等背書，也可以增強AI對網(wǎng)站可信度判斷，提升在搜索中優(yōu)勢。

GEO現(xiàn)階段還處于早期階段，第一批投流的商家，多數(shù)是抱著試一試的心態(tài)。其中最吸引他們的因素是流量，這就決定了不可能覆蓋所有AI應(yīng)用，投流集中在DeepSeek、Kimi、騰訊元寶、字節(jié)豆包等頭部流量大戶。

GEO的核心價值在于，通過AI生成答案直接影響用戶決策，但效果并非對所有行業(yè)效果均等。決策成本越高，GEO價值越大，如醫(yī)美用戶愿為“權(quán)威推薦”支付溢價。信息不對稱越強，AI推薦越關(guān)鍵，如保險條款復(fù)雜，用戶依賴解讀。搜索意圖越直接，效果越精準(zhǔn)，如prompt涉及推薦、排名類問題。房地產(chǎn)、家裝、教育培訓(xùn)、數(shù)碼、醫(yī)美、法律等行業(yè)就契合上述標(biāo)準(zhǔn)。

品牌方的馴化正變得愈發(fā)精密，AI不再是中立的信息處理者，而是可被編碼的營銷載體。提示詞被有目的地拆解細(xì)化，讓AI在接收模糊指令時也能精準(zhǔn)鎖定目標(biāo)品牌。更隱蔽的操作存在于語料制造，人工制造的“數(shù)據(jù)養(yǎng)料”，未來有可能改變AI判斷邏輯，讓商業(yè)推廣披上“客觀推薦”的外衣。

這種馴化帶來的危害逐漸顯現(xiàn)，當(dāng)多個品牌同時采用類似策略，搶排名淪為了與時間賽跑。

有廠商告訴光子星球，“你先做，生成結(jié)果排名就靠前。如果晚做的話，被提及次數(shù)和排名，可能就會落后”。當(dāng)然，情況也不是完全絕對，“硬要做也有解決辦法，擴大數(shù)據(jù)量和加錢”。

目前，GEO仍處于野蠻生長狀態(tài)，供應(yīng)商良莠不齊。有的聲稱直接可以買斷詞條排名，壟斷某個AI應(yīng)用，有的則表示只能盡可能保證搜索排名靠前，不存在買斷的說法；有的給出的GEO優(yōu)化方案費用上萬元，有的則更加細(xì)化，豆包等回答被提及在800-1200/詞/月，保證前三排名加價到1500-1800/詞/月。

吳群認(rèn)為這個行業(yè)風(fēng)刮得太大，導(dǎo)致出現(xiàn)了大量絕對化的宣傳，但沒有能為最終轉(zhuǎn)化效果打包票。

“說實話，現(xiàn)在市面上的公司，沒有人能證明GEO的實際轉(zhuǎn)化效果率到底有多少，只能就GEO服務(wù)談GEO。”

下一個百度？

雖然國外ChatGPT、Perplexity已經(jīng)在試水GEO商業(yè)化，但在國內(nèi)豆包們上，GEO暫時屬于真空地帶。

在問及投放是否存在風(fēng)險問題上，好幾家公司都含混其詞，“不太好說，目前還沒有跡象表明平臺會懲罰GEO，AI更傾向于通過大模型的算法更新來強化自身的辨別能力”。不過，如果長期用虛假捏造內(nèi)容來干擾結(jié)果生成，低質(zhì)量信息有可能會被大量繁殖。

目前，豆包等平臺還處于觀望狀態(tài)，使用GEO策略的人群仍算少數(shù)，沒有對現(xiàn)有的搜索結(jié)果和AI生態(tài)造成直接損失。豆包等AI應(yīng)用仍在拉新?lián)屃髁繒r期，若貿(mào)然推崇GEO，可能損害用戶體驗，阻礙用戶粘性增長。因此，短期內(nèi)豆包與第三方廠商甚至達(dá)成了一種微妙的默契：一方提供數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練模型，一方可以獲得營收。

若時間拉長，這種平衡極其容易被打破，豆包與第三方GEO廠商存在直接利益沖突。

官方下場做GEO像坐蹺蹺板，一頭是商業(yè)利益，一頭是用戶體驗。參考互聯(lián)網(wǎng)時代的百度、谷歌，GEO大概率也能摸索出規(guī)則和界限，創(chuàng)造出新的廣告模式。

豆包們做GEO具備一定優(yōu)勢。掌握算法控制權(quán)，能直接調(diào)整模型權(quán)重，確保付費內(nèi)容與用戶查詢的匹配程度。平臺內(nèi)數(shù)據(jù)具備閉環(huán)優(yōu)勢，可利用平臺內(nèi)用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化推薦精度。參考SEO“廣告”標(biāo)識，在一定程度上能實現(xiàn)商業(yè)化與用戶體驗平衡，通過標(biāo)簽化（如“廣告”“推薦”）區(qū)分商業(yè)與自然結(jié)果，維持用戶信任。

沿著這條思路繼續(xù)構(gòu)想未來的GEO變現(xiàn)模式，大概有四種路徑。

B端企業(yè)級GEO服務(wù)，允許企業(yè)付費接入API或數(shù)據(jù)，優(yōu)化品牌在生成答案中的提及率。付費企業(yè)內(nèi)容可被打上“認(rèn)證來源”標(biāo)識，增強用戶信任。類似Google的搜索廣告競價，可分級收費。當(dāng)然，這其中必不可少的一環(huán)一定是嚴(yán)格審核。

C端流量分成，間接變現(xiàn)。答案內(nèi)嵌商業(yè)鏈接，在AI生成的答案中，為推薦品牌添加“了解更多”跳轉(zhuǎn)鏈接，按點擊或轉(zhuǎn)化分成。國外廣告聯(lián)盟Affiliate，就嘗試與電商平臺合作，通過AI推薦商品賺取傭金。該方式適合消費類品牌，直接驅(qū)動轉(zhuǎn)化。

GEO配套工具，數(shù)據(jù)洞察服務(wù)。向企業(yè)提供GEO效果監(jiān)測工具，向企業(yè)出售數(shù)據(jù)分析服務(wù)，展示品牌被AI引用的次數(shù)、場景等。提供競品對標(biāo)報告，付費解鎖行業(yè)GEO排名分析，幫助企業(yè)優(yōu)化策略。這種方式，高毛利、低風(fēng)險，且不直接影響生成結(jié)果。

垂直領(lǐng)域GEO。細(xì)分領(lǐng)域知識庫訂閱，例如醫(yī)療、法律行業(yè)付費訓(xùn)練專屬模型，確保答案優(yōu)先引用訂閱方內(nèi)容。區(qū)域化GEO，本地商家付費優(yōu)化地域性答案，如“北京朝陽區(qū)哪家裝修公司靠譜？”。

當(dāng)前大模型的訂閱收入難以推進(jìn)，市場培養(yǎng)的免費習(xí)慣難以被打破，廣告是離商業(yè)變現(xiàn)最近的一步。GEO帶來了廣告增量市場，為企業(yè)提供觸達(dá)高意向用戶的新渠道，且與訂閱模式無沖突；醫(yī)療、教育、金融等未被開發(fā)的商業(yè)場景，有可能通過對話這一形式，完成推薦和交付閉環(huán)。

百度廣告收入長期維持在70%以上，早年甚至可以達(dá)到90%以上。這一數(shù)字放到GEO，極具吸引力，隨著AI滲透率的進(jìn)一步上升，或許能填補AI搜索變現(xiàn)的空白。

對于豆包、元寶、Kimi來說，這亦是除訂閱費用外的第二增長曲線。

       原文標(biāo)題 : 誰在暗中馴化大模型？