GEO（生成式引擎优化）是否正在取代传统SEO？品牌如何适应AI直接生成答案的搜索模式？

最近 5 个月，我的浏览器收藏夹里新收藏的网站，有接近 1/3 都是从 AI 的对话里找的。我发现 chatgpt 总是能找到一些很冷门但相当准确的网站，虽然 chatgpt 网络搜索背靠的是 bing 必应搜索引擎，但我直接使用 bing 还真不好能找到相同的结果。

给我的感觉就是：

主流的几个 AI 给的结果，往往偏向于精准，而不是权重高的站

搜索引擎给的结果，往往偏向于大站点、权威站点、权重高的站点

发现了没有，AI 更精准，你是用户，你肯定喜欢更精准的吧！

今年的发展，就可以如此精准了，未来的话肯定更甚，所以我感觉 GEO 将会是未来人们最主流的检索方式。

对于新的小站点，你只要站点快准狠，你比大站还管用，因为 ai 是可以直接看到的。

对于用户，这是好事啊！对于我们天天研究 SEO 的网站站长呢？对于品牌方呢？很焦虑吧。因为这是一个黑箱，你想充钱都找不到口子。对于 AI 提供方内部也是一头雾水，他们也很难干预，ai 内部很复杂，恶意修改会出意想不到的乱子，但结果准就行了。

今天讲一点业界关于优化 GEO 的目前已探索明白的方法。

排名消失了

首先，对于内容站的站长，GEO 可能不是很讨喜。GEO 会把你熬夜寒窗写的智力成果全部吃掉，然后再加工成更好的美食，免费赠送给用户。而辛辛苦苦写文字只为吸收流量挣取流量费的你，现在什么也得不到了。

但事已至此，顺我者昌、逆我者亡。像类似 W3school runoob 这种优秀的站点的站长，真的没办法。AI 生成的教程确实更好。我们只能去选择新的出路，这个无解。真的无解。

但 AI 时代，工具站 必然更好！原因很简单，因为工具站，AI 无法直接像文字一样吐出来，所以，起码近几年里，工具站更好一点。

在 GEO 的世界里，没有排名这个概念了，生成了就是生成了，没有就是没有。你只能说你的内容是否有被引用、处于回答的位置、篇幅占比。

虽然很多站长说 GEO 的基础是 SEO，两者确实是有相互促进的作用，但你若更偏向于建设 GEO ，那 堆关键词、刷外链 这种打法就没用了。

先说说品牌方的内容站吧，内容站只要内容被广泛传播，不靠直接的站点流量吃饭。

1. 引用权威数据

首先你站点得被 必应 和 谷歌 两个搜索引擎收录，这样主流 AI 才会看到。否则白搭....

你想，这是 ai 啊，它阅读速度极快，理解速度超群，传统搜索引擎是基于外链、内容是否认真规范、用户停留度来间接判断你站点的质量，可 ai 是直接阅读的！

所以，ai 更公平了，它能直接判断你的内容的质量。一定程度避免被同行作弊。

而 AI 有幻觉，为了减少幻觉，赢得人们好感，AI 超级喜欢有权威数据引用的内容！

因此破局方式是：习惯性的添加权威数据来源。

比如，根据 2024 年 xx 日报 xx 期 xx 文章指出.....

根据 xx 最新会议内容....

在之前我们可能会略去，因为 SEO 对这个要求并不是很高。但 GEO 不能这样，尽可能多标注，以及多使用对应的 HTML 标签，如 <q> <blockquote> <cite> <abbr> <dfn> 。毕竟 AI 知道，它幻觉越少，客户越喜欢它。

这个是最有效的。

2. 短句子

这个重要性，仅次于「引用权威数据」。

生成式 AI 因为模型的阅读特点，就像人阅读文章一样，都不喜欢复杂的语言。它们也有想象力、逻辑能力。它们和你一样，也喜欢短小，逻辑不乱绕圈的句子。

这个很重要。

它们处理长句子，会耗费更多的资源，所以，逻辑简单的句子，要更好被引用。

例子1：

优化前：很多人之所以在使用生成式 AI 时得不到理想的结果，往往是因为他们给出的提示过于模糊或混乱，从而导致模型无法准确捕捉到真正的需求。

优化后：生成式 AI 给出差结果，多因提示模糊或混乱。模型抓不到需求。

例子2：

优化前：如果你希望 AI 能在复杂任务中发挥最佳效果，那么你首先需要确保自己的输入是清晰、结构化且无歧义的，否则模型在处理时就会受到干扰。

优化后：要让 AI 表现好，你的输入必须清晰、结构化、无歧义。

反正就这种意思。易读，关键点多。不是凑字的。AI 不是阅卷老师，我们不用凑字数，信息关键、语言清爽就行。

3. 立场内容加入权威人士的话

如果你的内容，是有立场、观点的，那么一定要多引用权威人士的在公共场合可查询的言论。

AI 会在你的内容上打上记忆点，就像 Obsidian 一样，网状图里的点更大了，在 AI 内部也成为一个节点了，使得你的内容被更多的在各种问答上曝光。

这算是个技巧吧。

不仅使内容更权威，而且让内容更多被曝光。

原理很简单，写论文写书写文章，我们也喜欢引用权威的话，不仅读者喜欢，而且读者在回忆时也更多的会想起你的文章。

这个严格来讲，依然属于上面的引用范畴，下面是一些建议：

历史社会内容，多引用历史文献、历史学家的话

法律和政治相关，要精确写出 xx 文件第 xx 条，xx 文件

商业科技，多写数字，详细参数，比如 使用了xx 技术，效率提高了 30%，最终受益提高了 25%，产品良率达到了 99%...

4. 重点：无需堆砌关键词了，减少关键词堆砌

AI 很聪明，会自己提取关键词，我们不用再一直乱堆了。

如果反复出现无关或无意义又重复的关键词，会破坏阅读体验，缺少连贯性，减少被曝光。

现在 seo 也不是很看重关键词堆砌了，目前也更在意用户体验。适当就好。

最后

技巧，也没什么太黑科技的技巧。

只能说，ai 除了内容站不直接给你引流外，其他的更公平了。

你只要把 AI 当成一个只看重文章质量，阅读是否舒服，内容是否可信的作文阅卷老师就行。一切还是以人为本。

相比于 SEO ，GEO 更公平了（先不说内容站），起码在品牌宣传和工具站推荐上。还是那句话，它更看重精准、舒服，而不是权重。

原本在谷歌搜索中排第5的小网站，经过“加数据+加引用”优化后，在生成式引擎中的可见性能提升115%，远超排名靠前的大网站。

生成式引擎时代，内容质量和优化方法比“网站规模”更重要。只要掌握GEO的核心逻辑，即使是新站、小站，也能在生成式引擎中获得更多曝光。（摘录自 KDD ’24 会议内容）

所以，不要作弊。只要老老实实做事，就不需要焦虑。

不禁想起了生物课本上 一位伟大科学家 邹承鲁 院士说过的话：办老实事，说老实话，做老实人。

随着传统的 SEO 逐渐失去优势，GEO 正在成为主流优化策略。当前的 AI 搜索模式让用户无需点击就能直接获取所需信息，这使得 GEO 在帮助品牌提升曝光和品牌认知度方面发挥了越来越重要的作用。本文将详细探讨 GEO 的定义、优势以及如何实施 GEO 策略。

我在 Google Search 和 Gemini 中分别输入了这个问题：“What are heim joint types”

分别得到了以下两组结果

Google Search AI Overview

Gemini

我也在 ChatGPT 中提出了同样的问题，并让它推荐一些相关文章，得到的结果如下：

没错，红框和箭头标出的内容，都是我撰写的文章。而且在文章发布大约 7 天左右，它就开始出现在 Google Search AI Overview 的引用中了。

在传统搜索模式下，一篇全新的文章要在这么短的时间内进入首页几乎是不可能的，更别提像现在这样直接出现在搜索结果最上方、几乎无需滚动就能看到的位置。

那么，这是否意味着我的文章排在了 Google Search 的 Rank #1？

答案：并不是！

根据 Semrush 的研究，近 90% 的 ChatGPT 引用实际上来自 Google 排名 第 21 位之后的页面。

这意味着：即使你的页面不在 Google 首页，你依然有机会出现在 AI 搜索的前三个引用来源中。

这就是所谓的 LLM（大语言模型） Seeding 优化，而在 SEO 行业里，现在更流行的说法是 GEO（Generative Engine Optimization 生成式引擎优化）。

我认为这词，土得很形象。

什么是 GEO？

GEO（Generative Engine Optimization 生成式引擎优化） 指的是一种面向生成式 AI 搜索引擎的优化策略。

与传统 SEO 依赖 Google / Bing 的排名不同，GEO 的目标是让你的内容更容易被 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等大语言模型引用和推荐。

换句话说：

SEO 优化网页 → 排名靠前 → 获取点击

GEO 优化内容 → 被 AI 答案引用 → 获得品牌曝光

对比维度        传统 SEO        GEO（生成式引擎优化）

优化对象        Google、Bing 等搜索引擎        ChatGPT、Gemini、Perplexity 等 AI 搜索引擎

核心目标        提升排名、获取点击流量        获得 AI 答案中的品牌提及与引用

主要手段        关键词布局、外链建设、内容更新        结构化内容（FAQ、对比表、榜单）、AI 友好格式

内容定位        为人类读者写，同时兼顾搜索引擎规则        为人类读者写，同时确保 AI 易于抓取和引用

成功指标        排名（SERP position）、自然流量、转化率        AI 答案中出现频率、品牌搜索量、直接流量

时间周期        新内容往往需要数周甚至数月才见效        新内容可能在数天内就被 AI 答案引用

价值侧重        引流（点击 → 进入网站）        建立心智（曝光 → 品牌信任）

SEO = 争夺点击，GEO = 争夺引用。

SEO 是在和搜索引擎竞争，GEO 是在和 AI 助手的回答逻辑竞争。

为什么需要做 GEO？

因为传统的自然流量正在被大语言模型（LLM）吃掉！

你自己回想一下，2年前你比较习惯用什么搜索？现在喜欢用什么搜索？Chatgpt？Gemini？Perplexity? Or something else？

根据Semrush的研究（2025年7月发布），到2028年初，AI搜索流量将超过传统搜索。

根据conductor的研究（2025年7月发布），2025年7月纳入分析的1.18亿个关键词中，有18%，也就是2500个关键词，搜索结果出现了 AI Overview（AI 概览）。

根据Datos的市场数据，截止2025年6月，大约5.6%的美国桌面浏览器搜索流量会被导向如 ChatGPT 或 Perplexity 这类 AI 模型，几乎是 一年内翻倍的增长趋势（2024 年同期约为 2.48%）。

来自 Advanced Web Ranking 的监测数据显示，AI Overview（AI 自动生成摘要）在所有搜索结果中出现的比例已超过 50%，相比 2024 年 8 月的 25% 显著增长。

因此，已经无需进一步解释为什么需要做GEO了。

GEO 的三大优势

1、可见度不再依赖点击

如今用户往往无需点进网页，就能直接在 Google AI 概览或其他大语言模型的回答中获得所需信息。

一旦你的品牌出现在这些答案里，即使没有流量导入，也能留在用户心智中。

2、权威感的自然建立

当 LLM 在回答中将你的品牌与行业领先者并列出现时，你就获得了额外的公信力。

即使是新兴或小众品牌，也能借助这种“并列引用”快速获得行业背书。

3、竞争壁垒被打破

在传统搜索中，只有排名靠前的内容才能获得关注。

而在 LLM 的逻辑下，系统更倾向于选择“最优解”，而不是仅看谁排在第一页。

如何做 GEO？

在进入 GEO 优化策略之前，需要先强调一点：传统 SEO 手段依旧不可或缺。只有打好这层基础，GEO 才能发挥最大价值。

GEO 的核心在于 内容层面的优化。因为大语言模型（如 ChatGPT、Gemini、Perplexity 等）在生成答案时，更依赖内容的 结构、权威性和可引用性。

因此，接下来介绍的优化方式主要聚焦在内容创作，而不会赘述传统 SEO 的技术层面。

Step 1：寻找话题进行创作

在选题上，我常用两种方式：

（1）从自身业务出发

围绕产品延伸，通过结合 5W1H（问题方式）、Applications、Buyer’s Guide 等多种角度进行内容创作。

优点：随着时间推移，可以逐步覆盖非常全面的内容维度。

缺点：容易陷入“闭门造车”，局限在自己熟悉的范围内。

（2）寻找别人搜索的话题

常用方法包括：Google 的 People Also Ask、AnswerThePublic、Deap Market、Reddit、Quora。

这些渠道和工具可以帮助你找到真实的用户搜索问题。只需选定一个种子关键词，就能延展出大量相关话题。

Step 2：在 AI 中进行搜索

没错，不是直接写，而是先看看 AI 中被引用的别人的文章是怎么写的。

哪些内容被突出引用？

有什么特别的表达方式？

文章结构是怎样的？

通过观察这些特点，你可以评估如何做得更好。

建议将这些文章摘录下来，整理成参考文档，再用 ChatGPT 进行归纳和分析。

Step 3：进行二次创作

查看好了chatgpt为我整理并分析好的资料，我们需要进行二次创作。

市面上有很多AI改写工具（Re-writer），可以用吗？我个人并不推荐。

当前的AI还不具备真正的自主创作能力，你所看到的深度思考的模式，其实是一种“你想象中的思考”，它思考后的输出结果是对既有数据的再组织。

如果你仅靠改写工具，你的内容本质上仍然只是“已有内容的复制”，不可能被再次引用。

那么，如何进行有效的二次创作？我总结了三点：

（1）提出其他观点

如果你熟悉自己的业务或产品（这是前提），可以尝试提出与现有回答不同的明确观点，并提供相应的数据、案例或理论支撑。

例如：如果 AI 提到某种产品的优势在于“性价比高”，你可以补充另一种角度，如“在极端环境下的耐用性”，并引用实验结果或客户案例来支撑。这样你的内容不仅有差异化，而且更具可信度。

（2）补充内容

在 AI Overview 或现有引用的基础上，进一步拓展内容，让答案更完整。

例如：AI 可能只给出“产品 A 更适合初学者”。你可以在此基础上补充为什么更适合（价格、易用性、售后支持），并用数据或实际使用场景来丰富内容。做到信息更全面、更贴近用户需求。

其实做到以上两点并不难，你只需要熟悉自身业务或者产品，那就总能找到独到的观点以及更详细的补充内容的。

那如果完全不了解自身业务或者产品呢？

那就尝试多从行业资料、YouTube、社交媒体、Reddit 等渠道去获取真实观点和信息，再转化为自己的内容。

（3）调整结构

如果你既没有全新观点，也没有更多内容可补充，那至少可以在结构上下功夫。

LLM 的数据来源是相似的，如果同样的内容中，你的结构更清晰、逻辑更合理，也有可能被优先引用。

所以，“炒冷饭”也是一种本事！

有了二次创作的基本思路后，我们还需要进一步优化文章本身的呈现方式，让它更符合 LLM 的偏好。

Step 4：让 LLM 喜欢你的内容

（1）直白且 Promotional 的标题

标题要足够“直白”，带有问题式（How, What, Why）、列表式（Top, Best, Ultimate, Complete Guide）或具有煽动力的词汇。

不推荐的标题：Some thoughts about xxx prodcuts

推荐的标题：The Complete Guide about XXX Products

（2）点题式的 Meta Description 和 Excerpt

Meta Description 和 Excerpt 是文章的“浓缩版结论”。传统搜索里它们影响点击率，而在 AI 搜索里，它们可能直接被 LLM 抽取，作为引用内容的一部分。

优化要点：

开头就给出清晰直接的答案或观点。

字数控制在 120–160 字之间，避免冗余。

包含核心关键词 + 一点点 promotional 元素（例如“Best guide to…”，“Learn how to…”）。

让用户在不点进文章的情况下，也能马上理解文章价值。

不推荐的形式：In this article, we will introduce some information about…

推荐的形式：Discover the 5 main Heim joint types, their pros & cons, and…

（3）内容结构化

整篇文章需要有一个目录；

要有结构化的章节标题；

从h1-h4层级，每个小节尽量聚焦一个问题，并配合 bullet points、表格和正反对比做总结。

在段落开头还需要一句话点题（LLM 很喜欢短、直接的总结语句）。

其实关于上述结构化的格式，你只要仔细看一下 AI 搜索输出的文档格式，就能窥见端倪。

（4）用户友好的单词和语气

使用易读的单词，仅在必要时候使用非常专业性的术语。

专业内容可以放在后半部分，或通过术语解释模块来进行消化。

文章最终是给人看的，如果通篇大量专业术语，正常人都只会直接退出，从而导致高弹出率，进而反馈给谷歌：

这个文章人们不感兴趣，不要推荐了。

最终，就会反馈给 Google Search 的 AI。

（5）真实测评内容

来自第一人称的产品测评是 LLM 最喜欢抓取的信号之一。

你可以通过 Amazon、Reddit、Quora、专业论坛等渠道搜集你同类产品的测评，并进行二次创作，以让其变成第一人称的测评。

（6）对比表

在长篇章节中，往往会分若干个子标题，在所有子标题内容的最后，放一个总结对比表。

不仅便于浏览者阅读，LLM 也非常喜欢这种形式。

可以在表格中加上类似于 Best for xxx 的内容，这是大语言模型回答时最容易引用的表述。

（7）FAQ 风格的问答

你知道为什么 FAQ 风格的内容更容易被 LLM 引用吗？

因为在训练阶段，LLM 接触了大量 Q&A 格式的数据（比如 Quora、Reddit、FAQ 网页）。

这种一问一答的形式非常契合大模型的学习逻辑，也方便在后续生成答案时被直接抽取。

同样地，在 RAG （检索增强生成）等应用中，FAQ 也常常以问答对的形式存储在向量数据库里，方便模型快速检索。

实操建议：

从 People Also Ask、AnswerThePublic、客户售后问题里找问题

每个问题先用一句话直接给答案，再展开说明

使用 Schema Tag（FAQPage）,让 AI 更容易理解

（8）Pros & Cons 格式的内容

Pros & Cons 也就是优点 vs 缺点，LLM 很喜欢这种二元对立的结构，因为它天然就是一个答案摘要的好素材。

用户和 AI 都会认为你在做客观评价，而不是单方面推荐。

Semrush 的研究里面提到，很多 AI 引用片段就是来自带 Pros & Cons 列表的测评内容。

（9）外部权威引用

在内容里，引用权威研究、行业标准或者统计数据，并且附上来源和外部链接，能够增加文章的可信度。

LLM 会倾向于选择那些带来源、带数据的回答。

（10）图片内容

在文中合适的地方多使用配图，并且对所有图片进行优化：图片名称、Alt Text、Caption、Description都需要完整描述图片内容。

在正文中可以点名引用的图片，例如“在下面这张xx图片中。。。”

图片调整为合适的尺寸，并尽量转为Webp格式

使用原创、二创图，也可以使用 AI 生成复合内容的图片

（11）调整样式

没有任何样式变化的长文字，很容易让用户走神，也容易让 AI “走神”。

可以适当调整段落样式，以让文章更可读。

例如在强调处加一个背景，为某一句重点的字体加粗加下划线等等。

总之，要让你的通篇样式，时不时有点小花样，不至于在阅读了1分钟后就产生了视觉疲劳。

（12）设置 Schema Tag

为每篇文章都创建完整的 Schema Tag，可以帮助 LLM 更精准地理解你的内容。

如果你同我一样使用 WordPress 管理网站，我极力推荐 All in One SEO插件【点击查看】，性价比极高的一款 SEO 插件。

它具有非常丰富的 Schema Tag 预设种类供我选择，也完全支持 Custom Schema Tag。

如果想要了解如何设置，可以查看我录的 YouTube 视频：Schema Tag设置教程

（13）多平台分发与引用播种

不要仅把文章发在自家的网站上，还需要同步到 AI 高频引用的平台。

LLM 喜欢从这些地方抓取内容：

第三方平台：Medium、Substack、LinkedIn 文章

权威行业媒体：通过客座文章、专家引言、榜单收录提高曝光

用户生成内容平台：Reddit（LLM 引用最多）、Quora、GitHub 讨论区

细分行业论坛& FB公共群

专题型微网站（Microsite）：如 IKEA 自家的二级站点 http://lifeathome.ikea.com

评价与对比平台：G2、Capterra、TrustRadius

社交媒体：Twitter/X（长帖）、YouTube（带描述和字幕）、Pinterest、Instagram（带 alt text 和 hashtag）

如何发？不要直接原文转发，而是把文章拆分成核心论点+短回答的方式，在这些平台发布，并且带上原文链接或者品牌名。

（14）多模态内容（Text + Video + Audio）

Google、Perplexity 等也会抓取视频字幕和博客笔记，因此如果你的文章可以配套视频/音频，会增加额外的引用入口。

（15）多语言覆盖

如果业务是全球化的，在多语言环境下发布同样高质量的内容，也可以增加被 LLM 在不同市场引用的概率。

推荐一款 WordPress 多语言插件：TranslatePress【点击查看】

SEO 的未来就是 GEO

从一篇文章发布 7 天后就能出现在 Google AI Mode 的引用中，到数据研究表明 AI 搜索流量将在 2028 年超越传统搜索，事实已经很清楚：

SEO 的游戏规则正在被改写。

GEO（Generative Engine Optimization）并不是对传统 SEO 的替代，而是它的升级与延伸。

SEO 让你的内容有机会被搜索引擎找到。GEO 则让你的内容有机会成为 AI 答案的一部分，被直接“搬进”用户的视野。

在这个零点击的 AI 搜索时代，用户未必会访问你的网站，但他们会在 AI 的回答里看到你的品牌。久而久之，这种“引用”会转化为品牌认知、信任，最终沉淀为直接搜索和客户关系。

如果说过去十年是争夺点击的 SEO，那么未来十年就是争夺引用的 GEO。

现在开始播种，让你的内容进入 AI 的答案库，否则你可能很快就会被边缘化。如果你已经在做 SEO，那么现在就应该把 GEO 纳入你的内容策略，这才是真正面向未来的优化方向。

从 SEO 到 GEO：AI 搜索时代，传统优化正在被彻底重构

当用户不再满足于在搜索引擎结果页点击蓝色链接，而是直接向 ChatGPT、DeepSeek 提问并获取整合答案时，数字营销的底层逻辑正在发生根本性变革。2025 年数据显示，全球 AI 搜索市场规模已突破 8000 亿元，传统搜索引擎流量份额同比下降 35%，用户日均关键词搜索频次减少 41%。这种变化催生了生成式引擎优化（GEO）的崛起，也让一个核心问题浮出水面：GEO 是否正在取代传统 SEO？

答案是明确的：GEO 不是对 SEO 的补充升级，而是 AI 原生时代的替代者。传统 SEO 依赖的关键词匹配、外链建设等逻辑，已无法适应 "提问 - 获取" 的交互模式。

一、本质之辩：GEO 与传统 SEO 的核心逻辑分野

要理解 GEO 对 SEO 的取代性，首先需要厘清两者在底层逻辑上的根本差异。如果把搜索优化比作 "让信息被找到"，那么 SEO 和 GEO 遵循的是两套完全不同的创作法则。

1.1 目标锚点：从 "争夺排名" 到 "成为答案"

传统 SEO 的核心目标是在搜索引擎结果页（SERP）争夺靠前排名，本质是 "流量分配权的竞争"。让用户点击链接进入网站。这种模式下，品牌信息能否触达用户，完全依赖于搜索结果的展示位置和点击率。

GEO 则彻底颠覆了这一逻辑。其核心目标是让品牌内容成为 AI 生成答案的 "原材料"，争夺的是 "信任背书权"。GEO 追求的「引用排名」，正是在这个推荐序列中的优先位次，比如用户询问「中小企业 CRM 系统选哪个」时，让品牌在 AI 回答的「Top 3 推荐」中位列第一，而非仅让官网在百度首页占据一席之地。

1.2 技术底层：从 "关键词匹配" 到 "语义理解"

传统 SEO 的技术基础是搜索引擎的 "爬虫 - 索引 - 排名 - 展示" 四阶段流程。这种逻辑本质是 "字典式检索"，依赖于精确的词汇匹配，一旦遇到同义词替换或语境变化就容易失效。例如优化 "北京 SEO 公司" 时，很难覆盖 "北京做搜索引擎优化的机构" 这类自然表达。

GEO 的技术核心则是生成式 AI 的检索增强生成（RAG）架构，其关键能力是语义理解与意图解析。AI 会先将用户查询拆解为深层需求（如 "婴儿车防侧翻" 拆解为原理、标准、技术等维度），再从海量数据中筛选权威信息整合为答案。这种逻辑类似于 "自然语言对话"，能够穿透词汇表象捕捉真实需求。

1.3 评估体系：从 "流量指标" 到 "权威权重"

两者的差异最终体现在评估标准的彻底重构上。传统 SEO 的核心指标围绕流量转化展开，包括自然流量、点击率、跳出率等。这些指标存在天然局限：算法更新可能导致排名剧烈波动。

GEO 的评估体系则聚焦于 "内容被 AI 信任的程度"，核心指标包括：品牌被 AI 提及的频率、引用的准确度、在答案中的权重占比，以及用户对含品牌信息答案的满意度。

二、替代进程：数据与案例印证 GEO 的主导地位

如果说逻辑差异是 "为什么能取代" 的理论基础，那么市场数据和实践案例则印证了 "正在取代" 的现实进程。从用户行为到企业实践，GEO 已成为 AI 搜索时代的必备能力。

2.1 用户行为迁移：零点击时代终结 SEO 的生存基础

用户信息获取路径的变化是驱动替代的核心动力。传统 SEO 的价值建立在 "用户需要点击链接找答案" 的基础上，但 AI 搜索彻底改变了这一习惯。当 ChatGPT 日均处理超 10 亿次查询，其答案生成速度较传统搜索提升 17 倍时，用户自然倾向于选择更高效的信息获取方式。

年轻用户已形成 "先问 AI 再搜引擎" 的习惯。某调研机构对上千名用户的调查显示，68% 的人在有信息需求时，会优先使用 ChatGPT 等 AI 工具，只有在 AI 答案不满足时才会转向百度、Google。这种行为惯性的转移，从根源上动摇了传统 SEO 的流量基础。

2.2 企业实践转向：GEO 成为头部品牌的标配动作

市场反馈最能说明趋势。如今，头部企业已纷纷将 GEO 纳入核心营销战略，而非将其作为 SEO 的补充。在医疗、金融等对权威性要求极高的领域，GEO 的价值更为凸显。某连锁医院通过发布专家署名的疾病指南，使其内容成为多个 AI 平台回答相关疾病问题的首选信源。数据显示，其品牌在 AI 答案中的提及频次是传统 SEO 流量峰值时的 3 倍，且用户咨询转化率提升了 67%。

这些案例并非个例。腾讯云开发者社区的观察显示，2025 年以来，布局 GEO 的企业数量同比增长 500%，其中 60% 的企业明确表示 "已减少 SEO 预算，将资源转向 GEO 优化"。这种战略转移背后，是对优化逻辑代际更迭的清醒认知。

结语：GEO 不是选择，而是生存必需

当 AI 搜索从 "可选工具" 变为 "主流入口"，GEO 取代 SEO 已成为不可逆转的趋势。传统 SEO 的失效不是技术迭代的偶然，而是信息分发权力从 "搜索引擎" 转移到 "AI 模型"。

对于品牌而言，GEO 优化已不是 "要不要做" 的选择题，而是 "如何做好" 的生存题。那些能快速从 SEO 思维转向 GEO 逻辑，构建起 AI 信任体系的品牌，将在这场搜索革命中占据信息分发的制高点；而固守传统优化路径的品牌，终将被用户和 AI 同时遗忘。

AI 搜索时代的营销本质，是成为 "被信任的信息源"。GEO，正是实现这一目标的唯一路径。下期内容我将继续解读品牌转型：适配 AI 搜索的 GEO 落地的法则。

SEO是什么

SEO（Search Engine Optimization）即搜索引擎优化，指通过优化网站内容、结构、外部链接等方式，提升网站在百度、谷歌等搜索引擎自然搜索结果中的排名，从而获取更多免费、精准流量的技术与策略。
简单来说，SEO 的核心目标是让用户在搜索 “某关键词”（如 “新手学 Python”）时，你的网站能出现在更靠前的位置，进而增加被点击和访问的概率。

萌芽阶段（1994-1996 年）：1994 年，Yahoo、Lycos 等分类目录型搜索引擎诞生，搜索引擎营销的思想开始出现，当时的任务主要是将网站提交到主要的搜索引擎上。1995 年，自动提交到搜索引擎的软件诞生，但因部分网站滥用，搜索引擎开始拒绝这种方式。1995-1996 年，基于网页 HTML 代码中标签检索的搜索引擎技术诞生，利用标签改善排名的技术成为搜索引擎优化方法的萌芽。

技术驱动期（1997-2010 年）：1997 年，搜索引擎优化与排名自动检测软件问世。1998 年，Google 的 PageRank 算法确立链接权重体系，SEO 的核心逻辑是破解搜索引擎爬虫规则，关键策略包括关键词密度控制、站群外链矩阵建设、Meta 标签精确优化等。这一阶段也催生了 “内容农场” 等问题。

用户体验期（2011-2020 年）：SEO 进入 2.0 时代，范式从讨好算法转向服务用户。2011 年，随着个性化、社交化、媒体化的第四代搜索引擎的发展与成熟，SEO 更加注重搜索者体验优化。2013 年，Google 蜂鸟算法引入语义搜索，2015 年推出 RankBrain，引入机器学习，2018 年提出移动优先索引，2020 年视频搜索 CTR 超越文字结果，长尾关键词流量占比大幅提升。AI 生态期（2021 年 - 至今）：SEO 进入 3.0 时代，游戏规则重构，从页面排名到答案主权。技术引爆点是 GPT-3 开启生成式搜索，核心战场迁移到知识图谱节点争夺、多模态内容适配、实时数据接口控制等方面。问答式搜索占比不断提升，AI 答案的可信度也逐渐得到用户认可。GEO是什么2016 年，AlphaGo 击败李世石，证明了强化学习在复杂决策中的潜力。2017 年，Transformer 架构问世，奠定了大语言模型的基础。2020 年，GPT-3 展示了 1750 亿参数模型的涌现能力。2022 年，Stable Diffusion、DALL・E 2 实现了文生图的突破，AIGC 爆发。2023 年，多模态大模型 GPT-4、Gemini 实现了文本、图像、音频的联合推理。2023 年 11 月 2 日中国发布开源代码大模型 DeepSeek Coder，赋能开发者以多语言代码生成、高效调试及深度数据分析能力。该模型全面开源，商业应用亦无门槛，在 HumanEval 等权威编程基准测试中性能超越同类开源模型 CodeLlama，随后国产AI如雨后春笋般涌现，字节跳动・豆包、腾讯・混元、阿里巴巴・通义千问、百度・文心一言、科大讯飞・星火等国产AI大模型占领了我们的视线，填充了我们的生活。

GEO 即生成式引擎优化（Generative Engine Optimization），是一种针对生成式人工智能平台的优化策略。它旨在通过调整内容结构、语义关联、权威性信号等，提升品牌在 AI 生成答案中的可见性与引用优先级，核心目标是让内容被 AI 算法视为 “可信来源”，从而在用户通过对话式搜索工具提问时，成为推荐答案的组成部分。

SEO即将成为过去式，未来的流量属于GEO

传统浏览器搜索使用人数整体略有下降，目前仍占据主导地位，AI 搜索使用人数呈现快速增长趋势。

AI 搜索使用人数趋势：

全球范围：2024 年 4 月至 2025 年 3 月，前十大 AI 聊天机器人的总访问量为 552 亿次，相较于上一年的 305 亿次，同比增长了 80.92%。其中，2024 年 4 月的访问量为 31 亿次，到 2025 年 3 月增长至 70 亿次，增长率达到 124.46%。

国内市场：截至 2024 年底，豆包月活数据已达到 7116 万，Kimi 智能助手月活增至 1669 万。另外，据 QuestMobile 数据显示，夸克的 AI 搜索以月均 65 次的用户使用频率实现绝对领先，是传统搜索引擎百度的 6 倍以上。

传统浏览器搜索使用人数趋势：

全球范围：2024 年 4 月至 2025 年 3 月，排名前十的搜索引擎访问量从 18725 亿次小幅下降至 18630 亿次，损失了 95.7 亿次访问量，流量仅小幅下降 0.51%。谷歌搜索市场份额在 2024 年底跌破 90%，2025 年 2 月短暂回升至 90.15%，但随即在 3 月又回落至 89.71%。

国内市场：传统搜索巨头百度的市场份额从 2021 年最高占比 86.82%，降至 2024 年的 60% 左右。在桌面端，2025 年 1 月数据显示，必应占比 50.99%，百度占比 30.15%。在手机端，百度虽仍占比较大，但也有下滑趋势，2024 年 11 月手机端百度占 67.99%，到 2025 年 1 月占 58.6%。

SEO与GEO的主要区别

维度	SEO（传统搜索优化）	GEO（生成式搜索优化）
目标	提高网页排名	被 AI 回答引用
搜索引擎	Google / Bing	ChatGPT / Gemini / Perplexity
内容结果	链接列表	直接生成的回答
技术核心	关键词布局、反向链接、网站结构	问答结构、语义清晰、事实化数据
用户体验	用户需要点击链接获取答案	用户直接在对话框中看到完整答案

GEO怎么做

简单来说，把“AI喜欢的内容”发布到“AI喜欢的平台”上就可以实现你的GEO目标了

“数字营销”是一个系统工程，它包括了前期产品调研、市场内容生产、广告制作、SEO/GEO、媒介投放、整合营销、新媒体运营与销售转化等多个环节。

而SEO+GEO的“组合拳”策略，正成为小预算撬动成功之门的关键钥匙。这篇文章我就浅谈一下：为什么品牌一定要布局SEO与GEO？

1、什么是SEO与GEO？

传统 SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化），即通过优化网站内容、结构等元素，提升品牌在搜索引擎自然排名的技术和策略。它旨在让用户搜索相关信息时，更靠前地展示，从而获得更多流量。

新兴的 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化），是针对生成式AI平台搜索进行的优化方式，以适应品牌在当下新兴的搜索环境。

2、SEO与GEO能帮企业解决什么问题？

如果说短视频是一种主动的营销方式，那么 SEO与GEO 则更像是一种被动的营销模式。

如今，无论做 KOL 达人营销，还是做付费广告投流，企业的营销费用都是高昂的、推广时间是有限的，且难以定位当下有需求的精准用户。

而 SEO 和 GEO 作为数字营销的基础环节，则适合企业进行长期投入建设。

首先，SEO 能承接客户的场景提问与精准搜索流量，增加品牌的曝光度与知名度，进而实现引流。

而当下流行的 GEO，则主要借助 Deepseek 、豆包、KIMI、文心一言等 AI 入口，直接将品牌信息植入答案中，从而影响用户决策。

它们也许无法像短视频那样“主动轰炸”用户，但作为一种细水长流的营销方式，可以长期渗透到搜索引擎、社交媒体和AI平台中。

3、为什么品牌一定要布局SEO与GEO？

事实上，无论在搜索引擎、AI平台还是微博、小红书、知乎等图文社媒平台，SEO与GEO 都是性价比最高的营销方式。

因为品牌主可以像“广撒网”一样，布局关键词和相关场景内容，让用户主动找到你。

这也就解释了，为何品牌需要布局大量素人账号与UGC内容。

——它们是支撑关键词话题量的主力军，有时甚至可以媲美单个 KOL 的价值，还能有效避免刷量作弊的问题。

因此布局 SEO 和 GEO，品牌主不仅可以节省营销费用，还可以用时间形成复利效应，从而被动吸引更多精准客户联系企业，提升市场获客效果。

尤其是当下兴起的 GEO，借助数据投喂技术，当用户在 AI 平台搜索相关问题时，就能得到关于企业或品牌的精准推荐，进而影响消费决策。

抓住这一未来的超级流量入口，就是在抢占先机。

由于 AI 平台的答案文本量级是有限的，细分品类下，谁先做谁就有先发排序优势，这就跟我们去餐厅预约位置是一个道理。

4、新媒体运营、SEO、GEO，三者之间有什么关系？

有人可能会问，我们已经布局了新媒体矩阵，还需要做SEO和GEO吗？其实，三者关系并不冲突，反而是彼此利好的。

新媒体运营是 SEO 的方法之一，它不仅是承接搜索流量的终端，还起着品牌形象塑造、舆论引导和用户互动的责任。

而对于 GEO 来说，新媒体运营也是“教会”AI的一个重要训练方法。

优质网站与新媒体账号的内容，因为权重高，很容易被 AI 抓取，用户只要在 AI 平台搜索品牌，就能对它了解个大概。

但无论是新媒体运营、SEO还是GEO，其根基都是企业的内容池。在没有内容积累的情况下，谈它们都是空谈。

企业的内容池也是一个知识库体系，通常包含企业所有的品牌、公关与市场信息：比如，企业历史背景、业务范围、产品/服务介绍、客户标杆案例、荣誉背书、企业文化、新闻动态等等。

其中，产品/服务介绍是重点板块，从中可以拆解出很多内容变体，在做新媒体运营、SEO和GEO时，都是可用的原始素材。

如果从历史维度来讲，SEO最早伴随第一代PC互联网诞生，而新媒体产业则是近十几年伴随移动互联网发展起来的，GEO则是近两年伴随AIGC技术而生的。

三者很像理工科学长、文科学妹和理工科学弟的“三代校友”关系。

而且，从目前的趋势来看，未来GEO很可能会逐步蚕食SEO甚至新媒体的市场。

因为AI搜索更符合人类大脑“偷懒”的习惯，能屏蔽很多无关信息，让用户体验更直接高效。

三种产业的演变原因，背后说到底，也是因为用户了解信息的终端窗口和搜索习惯发生了演变。更遥远的终端想象也不远了，比如脑机接口等等。

你不得不承认：用户终端在哪里，广告就会布局在哪里。

所以，新媒体运营、SEO和GEO其实也各有优劣势。

对于一家成熟的企业来说，“都安排上”才能满足不同代际差异、地缘差异、知识水平差异和阅读习惯差异的用户需求。

5、新媒体、SEO、GEO分别有哪些优劣势？

（1）消费者/受众视角：

论信息获取效率，GEO > SEO > 新媒体；

论信息真实度，新媒体 = SEO > GEO；

论信息广泛性，新媒体 > SEO > GEO；

（2）品牌主/商家视角：

论投放性价比，GEO > SEO > 新媒体；

论长尾引流价值，新媒体 > SEO > GEO；

论用户互动性，新媒体 > GEO > SEO；

若想做好 SEO 和 GEO 优化，首先就是要研究不同关键词与业务场景的内容组合，帮你精准定位用户搜索需求，从而让用户主动找到你。

其次，就是利用AI技术，裂变出更多“伪原创内容”，实现降本增效；

最后，技术投喂与监测分析则为优化策略提供依据。

总结

成功的数字营销，一定离不开你对客户需求的深刻洞察，以及对品牌传播、销售转化链路的深刻认知。

如何用好手上的每一笔预算、把钱花在刀刃上，是对每一位市场人判断力的考验。

想要深入布局 SEO+GEO 这一“强大组合拳”，并结合新媒体运营、达人营销等策略，欢迎关注 微信公众号@一个符号工作室 咨询专业帮助，开启企业和品牌发展的新篇章。

「一个符号工作室」是一家新锐品牌营销赋能机构，由10年互联网营销专家「金鑫YOYO」创立，拥有垂媒+自媒体矩阵20余个，累计全网千万级阅读影响力。

我们以符号学为战略锚点、以AIGC为效率引擎，致力于成为企业经营外脑，为您提供品牌/创始人IP咨询、品类/产品策划、包装设计与整合营销传播的一站式解决方案。

从搜索引擎SEO 2.0到大语言模型AEO/GEO的变化

AEO 不再关注Google网站排名，重心放在多平台&多模态的话题主导策略。 （重复内容问题 - 延迟发布）

创造高质量、独特、有明确目标且AI 无法轻易复制的内容(包含定义、原理、案例、数据)。

可抽取的结构化数据（FAQ 等）

并致力于所有可能触达的客户的痛点。

解决目标客户问题。

这要求企业全面战略转型，从销售单一服务转向销售整合的营销策略。

从适应这个由大模型语义主导的全新数字生态系统。

SEO时代的Google的内容评价体系

从SEO到 AEO vs GEO：生成式AI时代的内容优化新范式——从权威摘要到深度对话，我相信上下游没有变化，变化是用户的入口从搜索引擎( Google、Bing、Brave、Duckduckgo) 转变为 各大平台的大语言模型。

(

国内：kimi(K2)、deepseek、豆包（字节）、文言一心、通义千问（阿里）、腾讯元宝、讯飞星火；

国外：Chatgpt、Perplexity、Grok、Claude、Gemini

)

大语言模型替代搜索引擎称为内容生产者和用户中新的桥梁

SEO 评价页面标准从三个方面：1. 页面质量、2. 用户意图、3. 需求满意度

搜索引擎是撮合的角色，满足用户意图，提供高质量内容。

1. 页面质量 ：

主要内容（MC）：可包括文本、图像、视频、页面功能（如计算器、游戏），也可包括用户创建的内容（如用户发布的视频、评论、文章等） E-E-A-T

投入度

原创性

才华 / 技能

准确性

补充内容（SC）：用户评论

与广告 / 盈利内容（Ads）

2. 用户意图 ：

Know（了解型）查询与 Know Simple（简单了解型）查询

Do（操作型）查询：意图是 “完成某目标或参与某活动”，目标 / 活动包括 “下载、购买、获取、娱乐、与网站 / 应用互动” 等；Do 查询可能 “需要立即完成”，也可能 “需浏览后进一步搜索才能完成”。

Website（网站型）查询：意图是 “访问特定网站或网页”，该 “特定网页” 称为查询的 “目标（target）”。

Visit-in-Person（实地访问型）查询与用户位置：意图是 “获取‘实地访问相关信息’”，如 “查找附近咖啡店、加油站、ATM、餐厅” 等。

多用户意图查询

3.需求满意度：

完全满足（Fully Meets, FullyM）： 查询的 “解读与用户意图” 具有 “唯一性、清晰性、无歧义”；

高度满足（Highly Meets, HM）：高度满足（HM）适用于 “对‘主导解读、常见解读或合理次要解读 / 用户意图’而言，非常有帮助” 的结果；此类结果 “高度贴合需求，能让用户高度满意”，是 “多数查询的‘最高可能评分’”（因 FullyM 适用场景有限）。

中度满足（Moderately Meets, MM）：中度满足（MM）适用于 “对‘合理解读 / 用户意图’而言，有帮助但‘未达到 HM 标准’” 的结果；此类结果 “能满足用户基本需求，但存在‘明显可改进空间’”，是 “互联网上最常见的评分等级之一”。

轻微满足（Slightly Meets, SM）：

对合理解读 / 意图帮助较小：结果 “与查询相关”，但 “帮助有限”，无法 “满足用户的核心需求”；

对不合理解读 / 意图有帮助：结果 “对‘不合理次要解读’有帮助”，但 “几乎无用户会关注该解读”。

未满足（Fails to Meet, FailsM） ：未满足（FailsM）适用于 “完全无法满足‘几乎所有用户’需求” 的结果，此类结果 “存在‘严重问题’，导致‘无帮助性’”。

如果只是信息的撮合方从 搜索引擎 变成 大语言模型。那么我们对需求方和供应方做合适的配套。下面从用户意图和内容出发，提供一个SOP方案，抛砖引玉。

通过Google search console 匹配出不同的用户意图，顺着用户意图给出内容产生的方案。然后监测数据，不断修改，形成一个闭环。

用户意图

通过GSC->搜索结果->添加过滤条件->查询->自定义（正则表达式）

Know（了解型）查询与 Know Simple（简单了解型）查询

\b(what|how|why|when|where is|define|explain|tutorial|guide|history|principle|compare|comparison|vs|review|best|top|ways to|understand|meaning of|examples|difference between)\b



Know（了解型）查询：意图是 “获取信息或探索某主题”，用户希望 “深入了解某事物”；

Know Simple（简单了解型）查询：是 “Know 查询的特殊类型”，寻求 “非常具体的答案”（如事实、图表等），答案需 “准确、完整，且可在较小空间内展示”；

Do（操作型）查询：意图是 “完成某目标或参与某活动”，目标 / 活动包括 “下载、购买、获取、娱乐、与网站 / 应用互动” 等；Do 查询可能 “需要立即完成”，也可能 “需浏览后进一步搜索才能完成”。

  \b(buy|purchase|shop|download|get|apply|register|sign up|book|order|play|use|calculate|tool|online|login|install|create|make|find)\b





Website（网站型）查询：意图是 “访问特定网站或网页”，该 “特定网页” 称为查询的 “目标（target）”。

  \b(yourbrandname|yoursitename|yourproductname|login|homepage|contact us|about us)\b







Visit-in-Person（实地访问型）查询与用户位置：意图是 “获取‘实地访问相关信息’”，如 “查找附近咖啡店、加油站、ATM、餐厅” 等。

\b(near me|nearby|address|phone|directions|hours|map|location|store|restaurant|cafe|gas station|atm|pharmacy|local|where to find)\b





多用户意图查询

  \b(best|top).*\b(buy|purchase|shop)\b



页面质量 ：符合E-E-A-T

一篇文章的整体规划：TDK、社交媒体/结构化数据Description、标题、总结、正文

一篇文章的整体规划：TDK、社交媒体/结构化数据Description、标题、总结、正文

一篇文章内容部分：包括主要内容（MC）、补充内容（SC）、与广告 / 盈利内容（Ads）

1. 页面质量 ：

主要内容（MC）：可包括文本、图像、视频、页面功能（如计算器、游戏），也可包括用户创建的内容（如用户发布的视频、评论、文章等）

E-E-A-T搜索质量评分者指南 谷歌搜索算法中用于评估内容质量的四大核心要素：

专家性（Expertise）考量内容创建者在该主题上是否具备必要的知识或技能。

经验性（Experience）考量内容创建者在该主题上是否具备必要的第一手或生活经验。

权威性（Authoritativeness）考量内容创建者或网站是否为该主题的 “权威来源”（即 “首选来源”）

可信度（Trustworthiness）考量页面的准确性、诚实度、安全性与可靠性。

页面质量EEAT 具体操作 SOP

补充内容（SC）：用户评论

与广告 / 盈利内容（Ads）

FAQ (常见问题)

在生成式AI时代，为什么说用户入口从传统搜索引擎转向了各大平台的大语言模型 (LLM)？

传统搜索引擎（如Google, Bing）以链接列表为主，用户需自行点击筛选。而在生成式AI时代，用户越来越倾向于直接向大语言模型（如ChatGPT, Kimi, Gemini等）提问，并获取经过AI整合、总结后的直接答案。这意味着用户获取信息的第一触点从搜索引擎结果页（SERP）上的蓝色链接，转变为AI模型生成的对话式回复。

AEO 在新的数字生态系统中，其关注重点和策略与传统 Google 网站排名有何不同？

传统 SEO 追求 Google 网站排名和点击率。AEO (Answer Engine Optimization) 则不再仅仅关注网站在传统搜索结果页的排名，而是将重心放在多平台&多模态的话题主导策略上。其目标是让内容成为AI模型“采纳”和“摘要”的首选信息源，策略上强调创造高质量、独特、包含明确定义/原理/案例/数据的不可轻易复制内容，并利用可抽取的结构化数据（如FAQ），以解决客户痛点并建立话题主导权。

大语言模型如何影响传统搜索引擎“页面质量”评估标准中的“用户意图”和“需求满意度”？

传统搜索引擎通过分析用户搜索词来推断用户意图（如 Know、Do、Website、Visit-in-Person）。LLM 集成后，AI能更深入地理解复杂的用户意图，并提供更精准、对话式的答案。这使得“需求满意度”的门槛更高——AI希望能够提供完全满足 (Fully Meets) 或高度满足 (Highly Meets) 的结果，直接解决用户问题，而不是仅仅提供相关链接让用户自行探索。内容需要更好地匹配AI对各种用户意图的理解，才能提升其被采纳的概率。

在新的“页面质量”评估标准中，E-E-A-T (经验、专家性、权威性、可信度) 对内容创作者意味着什么？

E-E-A-T 在大语言模型主导的生态中变得前所未有的重要。它要求内容创建者不仅要具备专家性知识和经验性的第一手体验，还要建立个人/网站在特定领域的权威性，并确保内容的可信度（准确、诚实、安全）。这意味着内容必须超越简单的信息堆砌，真正体现创作者的深度洞察和专业背景，才能被AI模型视为可靠的、可引用的信息源。

企业应如何进行战略转型，以适应大模型语义主导的全新数字生态系统？

企业需要进行全面的战略转型，从过去销售单一服务转向销售整合的营销策略。这意味着不仅要优化网站内容以适应AEO/GEO，还要积极参与到各大LLM平台，布局多平台、多模态的内容策略。核心是创造AI难以复制的独特价值内容，致力于深度解决目标客户的痛点，并从适应大模型语义理解的角度来规划所有营销和沟通活动。

其实大家都太喜欢研究技术性的东西。也没有那么玄，大家认真做品牌就好了，持续性的做，目标用户在哪里都能看到你，AI发现哪里都有你的推广，也会觉得你是个品牌，很权威，当用户问到相关的问题，AI自然会把你推荐到答案里面。

GEO是个逻辑，AI或者搜索引擎实现这个逻辑用的是技术，但是作为品牌商，我们与其花大量时间研究并不擅长的技术，还不如研究用户。AI或者搜索引擎其实也是在研究用户的需求，努力提升用户体验。当AI或者搜索引擎发现GEO可能并不能完美的解决用户的需求和体验，那么GEO的逻辑又会升级甚至弃置。

所以真正的核心是目标用户的需求和痛点，围绕这个走才算是抓住了本质。我们要关注的是目标用户，他们的需求和痛点是什么，我们的产品和服务是否可以解决他们的问题和痛点。关注用户，讨好用户，而不是讨好AI或者搜索引擎。