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搜索迈入由语言模型主导的“生成式引擎优化（GEO）”全新范式，品牌需构建新竞争壁垒

• 搜索行为从传统浏览器向大型语言模型（LLM）平台迁移，价值超800亿美元的SEO市场根基已现裂痕。
• 曝光定义从“搜索结果页排名”转变为“直接出现在模型生成的答案中”，LLM具备记忆、推理能力并提供个性化响应，彻底改变内容发现与优化逻辑。
• 竞争焦点从点击率转向“模型引用率”，品牌需“编码至AI层”以构建新竞争壁垒，“无提示认知度”成为AI时代关键指标。

本文作者Zach Cohen和Seema Amble是a16z的合伙人。Zach Cohen专注于企业软件和人工智能领域的投资，特别是生成式AI、机器学习基础设施和开发者工具；Seema Amble则关注全球软件即服务（SaaS）和金融科技领域的投资，包括B2B金融科技、支付和垂直行业软件。这篇文章发布于2025年5月28日，探讨了生成式搜索技术如何颠覆传统SEO生态。

我们熟知的搜索时代已近尾声，而营销人员对这一变革的感受颇为复杂。

过去二十年来，搜索引擎优化（SEO）一直是获取网络曝光的核心策略，并催生出完整的产业生态。但在2025年，随着用户逐步通过大型语言模型（LLM）平台获取信息，传统搜索引擎的主导地位受到挑战。谷歌垄断流量分发的格局正遭遇冲击，价值超过800亿美元的SEO市场面临根本性转变。

一个全新的搜索范式正在崛起——它不再由网页排名驱动，而是由语言模型主导。我们正在迈入搜索的第二阶段：生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，GEO）。

从链接到语言模型：曝光逻辑的重构

传统搜索基于链接构建逻辑，而GEO的核心是语言。

在SEO时代，内容的曝光依赖关键词匹配、反向链接数量、页面结构等多维因素决定的排名位次。而在GEO范式下，曝光的核心变为能否被LLM直接引用为答案中的来源。GPT-4o、Gemini、Claude等主流大模型已成为用户获取信息的主要界面，查询更长、交互更深，输出更具上下文关联和动态特性。

值得关注的是，LLM对内容的需求也发生结构性变化：相较关键词堆砌，它们更倾向语义密集且表达清晰的内容。传统的数据抓取逻辑被替代，品牌必须适应新的规则，才能保持在AI生成答案中的影响力。

从点击率到引用率：品牌需要“编码至AI层”

竞争的衡量标准已从“点击率”转向“模型引用率”。品牌或内容在生成式引擎输出中的出现频率成为新的核心KPI，这推动了一系列新型监测工具和优化策略的发展。

Profound、Goodie、Daydream等新兴平台已帮助企业分析自身在LLM回答中的呈现方式，追踪情感倾向，并识别影响模型判断的关键信号源。这类工具不仅能微调提示词、模拟高频查询，还能整合数据分析为可视化报告，辅助企业持续优化AI层面的品牌可见度。

例如，Canada Goose曾借助此类系统深入了解模型对其品牌的描述逻辑——不仅限于产品功能属性，还包含整体品牌感知。这种“无提示认知度”成为品牌能否在GEO体系中脱颖而出的重要标志。

Ahrefs推出的Brand Radar以及Semrush开发的人工智能工具包，都在助力企业实现从监控AI提及情况、优化内容可见性到实时响应品牌认知变化的全流程闭环。

GEO带来的平台级机会：构建AI时代的营销基础设施

GEO不仅是工具迭代，更可能是平台级机遇的开端。领先的GEO公司正超越数据衡量范畴，通过训练专属模型、整合跨行业反馈数据，构建“洞察-创意-反馈-迭代”的自动化闭环流程。

这些系统将能主动塑造模型行为，支持品牌实时调整内容策略，应对LLM不断更新的算法机制。未来，掌握GEO核心技术的企业有望成为AI时代效果营销的新枢纽，进而掌控预算分配权。

当前正值转型窗口期，广告预算流动速度加快。SEO曾是去中心化、数据分散的市场，而GEO可能演变为中心化、API驱动、深度嵌入品牌日常工作的系统。正如2000年代是Google AdWords的时代、2010年代属于Facebook定向投放，2025年的主角无疑是LLM及相关优化平台。

总结

在AI成为商业发现“前门”的时代，品牌营销的核心命题已经明确：模型会记住你吗？入驻AI心智，就是赢得未来的入场券。

原文链接：How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search