当下企业营销出现了新战场，这个新战场是要让自家品牌可以于AI助手的回答里被“照顾”到，而在这背后存在着一门名为GEO的新生意。
何为GEO
GEO，也就是生成式引擎优化，其目的在于对AI大模型的输出结果产生影响。它的核心逻辑是，在用户向AI提出问题时，借助事先“投喂”特定的内容，使得自家品牌或者商品信息更有机会出现在答案当中。这跟传统互联网时代优化网页在搜索引擎里排名的SEO，也就是搜索引擎优化，存在着相似之处，不过对象从搜索引擎的爬虫，转变为理解内容语义的AI模型了。
当下，在国内，此一市场从兴起起始直至此刻尚不足一年时间啊 ，然而却已然有诸多创业者以及机构纷纷涌入其中了 。比如说 ，由先前豆包大模型市场负责人所创立的PureblueAI清蓝 ，它就已经获取到了千万级别的种子轮投资呢 。好多以往的SEO服务商现下也正在迅速地进行转型 ，居然开始去提供GEO服务了 。
市场与需求
当下，品牌方对于GEO的关注程度颇高。依据市场反馈情况来看，差不多所有接触过的品牌商家均知晓这个概念。他们的心态呈现出各式各样的状态，有的人持有观望且怀疑的态度，还有的人已然决定投身其中进行尝试。推动他们采取行动的最为根本的动力，乃是对于未来用户行为发生变化的预先判断。
品牌有所担忧，用户愈发习惯借助AI助手来获取消费方面的建议以及产品相关信息，倘若自家的信息未在AI给出的“答案”里，那就等同于在未来流量入口处完全失去发声机会，这种战略层面的“存在感”焦虑，推动了早期的市场需求。
操作手法
于操作层面而言，对AI影响最径直常见的办法是媒体发稿，服务商将会把含有品牌信息的文章发布至网络媒体平台，以供AI模型在训练之际或是实时检索之时进行抓取，此类内容并非单纯的广告，常常需要用心去设计，以使它更契合AI的识别偏好。
有些服务商居然开发出更投机取巧的“黑帽”方式，比如说在文章里头埋下AI容易辨认的特定指令或者结构。就算文章自身质量欠佳、可读性糟糕，也能够提升被AI检索出来的可能性。这样的做法在短期内或许会有效果，然而存在着被AI平台识别并且过滤掉的风险。
白帽与黑帽
走得更远的“白帽”GEO，并非仅仅发布内容。正规服务商，会增添一个前置的调研环节，用以帮助品牌剖析其于当下各大AI平台里的真实表现，监测用户讨论情况，监测竞争对手动向以及监测行业整体状况 。
可是，鉴于AI模型内部的决策机制如同“黑盒子”那般不透明，就算是白帽手段，想要弄清楚规律也并非轻而易举之事。有从业者表明，最为有效的办法依旧是去模拟众多真实用户的提问行为，朝着不同的AI反复进行提问，从海量的回答当中拼凑出品牌信息的出现规律，进而展开针对性的优化 。
效果与局限
尽管存在着旺盛的需求，可是GEO当下能够实际予以交付的效果极为受限。品牌之内在最为理想的诉求是直接推动销售实现转化，排在其次的是期望获取曝光量以及点击数据或者用户画像等诸如此类的分析指标。然而实际的状况却是，鉴于主流的AI平台未曾把搜索功能予以商业化，所以这些数据均没有办法提供 。
当前，GEO所能断然明确达成的事情仅有一桩，即当用户于AI平台抛出某些特定问题之际，要保证品牌名称或者产品信息现身于生成的答案文本里。至于用户是否目睹，是否有所兴致，是否会去点击，在现阶段均无法予以追踪以及衡量。
未来与挑战
GEO当下的情形，颇似搜索引擎商业化之前的早期SEO时期。市场生态里的服务商们踊跃尝试各类优化办法，然而规则以及效果评估体系均尚未予以确立。往后，当AI平台决意把流量进行变现之际，或许会推出类似于竞价排名、效果广告的商业模式。
但AI的答案生成逻辑跟搜索引擎的链接列表存在着本质上的差异，它所提供的乃是一段经过整合的文本。品牌究竟该如何在其中进行“公平”的展现，平台又当如何去设计商业化路径且不致使用户体验遭受损害，这些全部都是有待解决的难题。行业的最终形态，仍旧需要给予快速发展的技术更多时长。
当AI成为主要信息入口之际，你会不会觉得，其中品牌于AI答案里的“隐性广告”，会对我们获取信息的客观性产生影响呢？
