我们所熟知的搜索时代正走向终结，而营销人们对此心情复杂——或许，还算不错。
在过去二十多年里，SEO（搜索引擎优化）是在线世界里获取曝光的不二法门。它催生了一个庞大的产业：关键词堆砌者、外链掮客、内容优化师、审计工具，以及操纵这一切的专业人士和代理机构。但在2025年，搜索的重心已悄然从传统浏览器转向了大型语言模型（LLM）平台。随着苹果公司宣布将Perplexity和Claude等原生AI搜索引擎内置于Safari，谷歌在分发渠道上的“锁喉”之势受到了前所未有的质疑。支撑着超800亿美元SEO市场的地基，已然裂开了一道缝。
一个新的范式正在崛起，它不再由页面排名驱动，而是由语言模型驱动。我们正在进入搜索的第二幕：生成引擎优化（GEO）。
从“链接”到“语言模型”：一场根本性的范式转移
传统的搜索，建立在“链接”之上；而GEO，则建立在“语言”之上。
在SEO时代，“可见性”意味着在搜索结果页上排名靠前。页面排名由关键词匹配、内容深度、外链数量、用户体验等一系列因素决定。而今天，随着GPT-4o、Gemini和Claude等大型语言模型成为人们获取信息的全新界面，“可见性”的含义变成了直接出现在AI生成的答案本身之中，而不是在结果页上排名靠前。
当答案的格式改变时，我们搜索的方式也随之改变。AI原生搜索正变得日益碎片化，分散在Instagram、亚马逊和Siri等不同平台，每个平台都由不同的模型和用户意图驱动。用户的查询变得更长（平均23个词，而过去是4个）、会话变得更深入（平均6分钟），返回的答案也因上下文和来源而异。与传统搜索不同，大型语言模型能够记忆、推理，并用一个融合了多方信源的、个性化的答案来回应你。这从根本上改变了内容被发现的方式，也改变了内容需要被优化的方式。
传统SEO奖励的是精确和重复；而生成式引擎则更青睐那些结构清晰、易于解析、且信息密度高（而不仅仅是关键词密度高）的内容。像“总而言之”这样的短语，或是项目符号式的格式，都有助于大型语言模型有效地提取和复述内容。
值得注意的是，在商业模式和激励机制上，大型语言模型市场也与传统搜索市场截然不同。像谷歌这样的经典搜索引擎，通过广告来变现用户流量；用户用他们的数据和注意力来“付费”。相比之下，大多数大型语言模型都是付费订阅制的服务。这种结构性转变影响了内容被引用的方式：模型提供商几乎没有动力去展示第三方内容，除非这样做能提升用户体验或增强产品价值。虽然未来LLM的界面上可能会出现广告市场，但其规则、激励和参与者，很可能会与传统搜索大相径庭。
与此同时，一个衡量LLM界面价值的新兴信号是其出站点击量。例如，ChatGPT已经开始为数以万计的不同域名带去引荐流量。
从“排名”到“模型相关性”：重新定义品牌表现
我们关注的重点，不再仅仅是点击率（Click-through rates），而是引用率（Reference rates）：你的品牌或内容，在AI生成的答案中被引用或作为信源的频率有多高？在一个由AI生成内容的世界里，GEO意味着你要优化的，是模型“选择引用什么”，而不仅仅是你在传统搜索中是否出现、排在哪里。这一转变，正在彻底改写我们定义和衡量品牌可见性与表现的方式。
我们已经看到，像Profound、Goodie和Daydream这样的新兴平台，正在帮助品牌分析它们在AI生成回复中的形象，追踪不同模型输出的情感倾向，并理解是哪些发布者正在影响模型的行为。这些平台通过微调模型来模仿与品牌相关的提示语，战略性地注入SEO关键词，并进行大规模的合成查询。其输出结果被整理成可操作的数据看板，帮助营销团队监控可见性、信息一致性和竞争声量。
加拿大鹅（Canada Goose）就曾使用这类工具来洞察大型语言模型是如何引用其品牌的——这不仅关乎产品的特性（如保暖性或防水性），更关乎品牌本身的认知度。其核心发现，已不再是用户如何找到加拿大鹅，而是模型是否会自发地提及该品牌——这正是AI时代“无提示品牌知名度”的一个关键指标。
这类监控正变得与传统SEO数据看板同等重要。像Ahrefs的“品牌雷达”现在已经开始追踪品牌在AI Overviews中的提及，帮助企业了解它们被生成式引擎如何描述和记忆。Semrush也推出了专门的AI工具包，旨在帮助品牌追踪在生成式平台上的认知度，为AI可见性优化内容，并快速响应LLM输出中的新提及。这一切都表明，传统的SEO巨头们正在积极适应GEO时代。
我们正见证一种全新品牌战略的诞生：它不仅要考虑品牌在大众心智中的认知，更要考虑品牌在模型中的认知。你如何被编码进AI层，就是你新的竞争优势。
当然，GEO仍处于实验阶段，就像SEO的早期一样。每一次重大的模型更新，都可能让我们重新学习（或抛弃）与这些系统互动的最佳方式。正如谷歌的算法更新曾让企业手忙脚乱地应对排名波动一样，LLM提供商们也仍在调整其模型引用的规则。不同的思想流派正在形成：一些GEO策略已相当明确（例如，被LLM引用的源文件中提及），而另一些假设则更具推测性，比如模型是否更偏爱新闻内容而非社交媒体，或者不同的训练集如何改变其偏好。
从SEO时代学到的教训
尽管规模庞大，SEO从未产生一个垄断性的赢家。那些帮助企业进行SEO和关键词研究的工具，如Semrush, Ahrefs, Moz和Similarweb，都各自取得了成功，但没有一家能够“通吃”整个产业链（即便是通过收购，如Similarweb）。每一家都找到了自己的细分市场：外链分析、流量监控、关键词情报或技术审计。
SEO天生就是碎片化的。工作被分散在代理机构、内部团队和自由职业者之间。数据混乱，排名只能靠推断，无法被验证。谷歌掌握着算法的钥匙，但没有哪个供应商能控制界面。即使在巅峰时期，最大的SEO玩家也只是工具提供商。他们缺乏用户粘性、数据控制或网络效应，无法成为SEO活动的中心枢G纽。点击流数据——用户在网站间导航时点击链接的记录——可以说是洞察真实用户行为最清晰的窗口。但从历史上看，这些数据极难获取，被锁定在互联网服务提供商、SDK、浏览器扩展和数据掮客之后。这使得在没有深厚基础设施或特权访问的情况下，几乎不可能建立准确、可扩展的洞察。
GEO改变了这一切。
如何被提及：GEO工具的崛起
这不仅仅是一次工具的转变，更是一次平台级的机遇。最顶尖的GEO公司不会止步于测量。他们会微调自己的模型，从数十亿跨行业的隐式提示中学习。他们将拥有整个闭环——洞察、创意输入、反馈、迭代——并拥有差异化的技术，不仅能观察LLM的行为，更能塑造它。他们还会找到一种方法来捕获点击流数据，并结合第一方和第三方数据源。
在GEO领域胜出的平台，将超越品牌分析，提供行动的基础设施：实时生成营销活动，为模型记忆进行优化，并随着LLM行为的变化进行日常迭代。这些系统将是可操作的（operational）。
这开启了一个比“可见性”广阔得多的机遇。如果说GEO是品牌确保其在AI回复中被引用的方式，那么它也是品牌管理其与AI层本身持续关系的方式。GEO成为了与大型语言模型互动的“记录系统”，让品牌能够跨生成式平台追踪存在感、表现和成果。谁掌握了这一层，谁就掌握了其背后的预算。
这才是垄断的潜力所在：不仅是提供洞察，更是成为渠道本身。如果说SEO是一个去中心化、数据邻近的市场，那么GEO可以是它的反面——中心化、API驱动，并直接嵌入到品牌的工作流程中。最终，GEO本身或许只是最显而易见的切入点，特别是当我们看到搜索行为的转变时，但归根结底，它其实是通往更广阔的**效果营销（performance marketing）**的楔子。驱动GEO的品牌准则和用户数据理解，同样可以驱动增长营销。这就是一个大企业如何被建立起来的方式，即一个软件产品能够测试多个渠道，跨渠道进行迭代和优化。AI正在催生一个自主的营销人（autonomous marketer）。
时机至关重要。搜索的转变才刚刚开始，但广告预算的流动速度很快，尤其是在存在套利空间的时候。在2000年代，这个机会是谷歌的Adwords。在2010年代，是Facebook的精准定向引擎。而现在，在2025年，它就是大型语言模型，以及那些帮助品牌驾驭其内容如何被这些模型吸收和引用的平台。换句话说，GEO就是一场进入模型思想的竞争。
在一个AI成为商业和发现入口的世界里，营销人员面临的问题是：
模型，会记住你吗？
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FAQ (常见问题解答)
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Q1: 这是否意味着传统SEO很快就会“死亡”？
A: 不完全是。“死亡”这个词可能过于绝对，更准确的说法是“进化”。传统SEO的许多核心原则，如高质量内容、网站技术健康度和权威性，依然是GEO的基础。但是，单纯以“链接排名”为目标的传统SEO策略正在迅速贬值。未来的SEO必须融入GEO的思维，即优化的最终目的不再是获得一个链接位置，而是让内容和品牌成为AI答案的一部分。 -
Q2: GEO听起来很复杂，中小企业有机会参与这场竞争吗？
A: 绝对有机会，甚至可能是中小企业的非对称优势。与传统SEO依赖长期积累的域名权威和海量外链不同，GEO更看重内容的深度、独特性和对特定问题的解答能力。一个中小企业如果能在某个非常细分的领域成为真正的专家，并创作出AI模型认为最权威、最清晰的内容，就完全有可能在GEO的竞争中超越资源更雄厚的大公司，可以尝试使用DTCPack的GEO优化系统，效果立竿见影。 -
Q3: 我现在应该如何开始我的GEO策略？
A: 您可以从三个简单的步骤开始：-
思维转变：停止只考虑“这个关键词我排第几？”，开始思考“对于这个问题，我的内容是最好的答案吗？”。
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内容优化：检查您现有的核心内容，用更清晰的结构（如FAQ格式、总结段落、项目符号）来重构它们，使其更易于被AI抓取和理解。
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建立实体权威：在您最擅长的领域持续输出高质量、有深度、有独特观点的内容，并积极在行业权威平台（如专业论坛、行业媒体）发声，将您的品牌打造成一个可被AI识别和信任的“实体”（Entity），然后试着使用DTCPack-GEO优化。
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Q4: 文中提到的“引用率” (Reference rates) 该如何追踪？
A: 目前，追踪“引用率”是一个新兴的挑战，但已有解决方案出现。一方面，您可以使用文中提到的新兴GEO分析平台（如Profound, Goodie等），它们专门监控品牌在各大AI模型中的提及情况。另一方面，您也可以设置Google Alerts或类似的品牌提及监控工具，虽然不完美，但能捕捉到一部分AI引用了您内容后被用户分享到网络上的痕迹。随着GEO的发展，更精准的追踪工具必将出现。
