作者：a16z
編譯：深思圈
你有沒有想過，那個價值 800 億美元的 SEO 產業可能正在走向終結？二十多年來，我們習以爲常的搜索規則——關鍵詞排名、反向鏈接、頁面優化——正在被一種全新的遊戲規則徹底顛覆。當蘋果宣佈將 Perplexity 和 Claude這樣的 AI 原生搜索引擎內置到 Safari 中時，谷歌長期以來的分發壟斷地位開始動搖。我們正在見證搜索歷史上最重大的範式轉變：從基於鏈接的搜索時代，邁向由語言模型驅動的生成式引擎優化（GEO）時代。
這不是什麼漸進式的改良，而是一場徹底的重寫。想象一下，在傳統搜索中，成功意味着你的網頁出現在搜索結果的前幾位。但在 GEO 時代，成功的定義完全變了：你的內容是否被直接引用在 AI 生成的答案中？你的品牌是否在模型的"記憶"中佔據重要位置？這種轉變正在重塑整個數字營銷生態系統，從內容創作策略到品牌可見性的衡量標準，一切都需要重新思考。我看到的不僅僅是技術的更新換代，更是商業模式和競爭格局的根本性重構。
從SEO到GEO最重要的就是流量分發渠道的變化，對於一個做營銷和增長的人來說，最敏感的就是渠道變化，每一次新的渠道的出現，都意味着新的一波流量機會。我前段時間在即刻也分享過Google AI Overview的一些最新數據和洞察，感興趣的朋友可以看下圖。a16z正好今天發了一篇新的文章，講述的就是GEO的出現是如何改變流量和營銷的遊戲規則，結合我的一些思考和認知，一塊分享給大家。
從鏈接時代到語言模型時代的跨越
傳統搜索建立在鏈接之上，而 GEO 則建立在語言理解之上。這種差異看似微妙，實際上卻代表着兩個完全不同的世界觀。在 SEO 時代，可見性意味着在搜索結果頁面上排名靠前，這需要通過關鍵詞匹配、內容深度和廣度、反向鏈接、用戶體驗等因素來優化頁面排名。但在今天，當 GPT-4o、Gemini和 Claude 這樣的大語言模型成爲人們獲取信息的主要界面時，可見性的含義發生了根本性變化：你需要直接出現在答案本身中，而不是在結果頁面上排名靠前。
我發現這種轉變帶來的影響遠比表面看起來更深刻。答案格式的變化徹底改變了人們的搜索行爲。AI 原生搜索正在各個平臺上呈現碎片化趨勢，Instagram、亞馬遜和 Siri 都由不同的模型和用戶意圖驅動。用戶的查詢變得更長（平均 23 個詞，而傳統搜索只有 4 個詞），搜索會話更深入（平均 6 分鐘），響應會根據上下文和來源而變化。與傳統搜索不同，大語言模型具備記憶、推理和個性化多源綜合響應的能力。這從根本上改變了內容被發現的方式，以及內容需要如何被優化。
更重要的是，大語言模型市場在商業模式和激勵機制方面與傳統搜索市場截然不同。像谷歌這樣的經典搜索引擎通過廣告貨幣化用戶流量，用戶用他們的數據和注意力作爲代價。相比之下，大多數大語言模型都是付費牆後的訂閱驅動服務。這種結構性轉變影響了內容被引用的方式：模型提供商沒有太多動機去展示第三方內容，除非這些內容對用戶體驗有加分作用或者能強化產品價值。雖然廣告市場最終可能會在大語言模型界面上出現，但其規則、激勵機制和參與者很可能與傳統搜索截然不同。
在這種新環境下，我觀察到一個有趣的現象：傳統 SEO 獎勵精確性和重複性，而生成式引擎則優先考慮那些組織良好、易於解析、意義密集的內容（而不僅僅是關鍵詞密集）。像"總結"這樣的短語或項目符號格式有助於大語言模型有效提取和複製內容。這種差異揭示了內容優化策略需要進行的根本性調整：從迎合算法轉向迎合語言理解系統。
我認爲最值得關注的一個新興信號是大語言模型界面的出站點擊量。例如，ChatGPT已經在爲數萬個不同的域名帶來引薦流量。這表明，即使在 AI 直接回答問題的時代，高質量的原始內容仍然有其價值，但這種價值的實現方式與過去截然不同。品牌和內容創作者需要重新思考如何在這個新生態系統中創造和維護自己的價值。
從排名到模型相關性的轉變
現在的遊戲規則不再僅僅關於點擊率，而是關於引用率：你的品牌或內容在模型生成的答案中被引用或用作來源的頻率有多高？在 AI 生成輸出的世界中，GEO 意味着優化模型選擇引用的內容，而不僅僅是你是否或在傳統搜索中出現在何處。這種轉變正在重新定義品牌可見性和表現的衡量方式。
我看到新平臺如 Profound、Goodie 和 Daydream正在興起，它們讓品牌能夠分析自己在 AI 生成響應中的表現，跟蹤模型輸出中的情感傾向，並瞭解哪些發佈商正在影響模型行爲。這些平臺的工作原理是微調模型以鏡像品牌相關的提示語言，戰略性地注入頂級 SEO 關鍵詞，並大規模運行合成查詢。然後將輸出整理成可操作的儀表板，幫助營銷團隊監控可見性、信息一致性和競爭對手的聲音份額。
加拿大鵝（Canada Goose）使用了這樣的工具來了解大語言模型如何引用該品牌——不僅僅是保暖或防水等產品功能，還包括品牌認知本身。關鍵洞察不在於用戶如何發現加拿大鵝，而在於模型是否會自發提及該品牌，這是 AI 時代無輔助品牌認知的一個指標。這種監控變得與傳統 SEO 儀表板一樣重要。像 Ahrefs 的品牌雷達（Brand Radar）這樣的工具現在跟蹤品牌在 AI 概覽中的提及情況，幫助公司瞭解他們如何被生成式引擎定位和記住。
Semrush 也推出了專門的 AI 工具包，旨在幫助品牌跟蹤在生成平臺上的認知、優化 AI 可見性內容，並快速響應大語言模型輸出中出現的新提及。這表明傳統 SEO 參與者正在適應 GEO 時代。我們正在見證一種新型品牌策略的出現：不僅要考慮公衆中的認知，還要考慮模型中的認知。你如何被編碼到 AI 層中，這是新的競爭優勢。
當下，GEO 仍處於實驗階段，就像 SEO 的早期階段一樣。每次重大模型更新都有重新學習（或遺忘）如何最好地與這些系統交互的風險。就像谷歌的搜索算法更新曾經讓公司爭相應對排名波動一樣，大語言模型提供商仍在調整其模型引用內容背後的規則。多種思路正在出現：一些 GEO 策略已經相當明確（例如，在大語言模型引用的源文檔中被提及），而其他假設則更具推測性，比如模型是否優先考慮新聞內容而不是社交媒體內容，或者偏好如何隨不同訓練集而變化。
我覺得這種不確定性既是挑戰也是機遇。對於那些能夠快速適應和實驗的品牌來說，這是一個獲得先發優勢的時機。但同時，投資決策需要更加謹慎，因爲今天有效的策略明天可能就不再適用。這要求營銷團隊培養更強的適應能力和實驗精神，而不是依賴固定的最佳實踐。
從 SEO 時代汲取的經驗教訓
儘管 SEO 市場規模龐大，但它從未產生壟斷性的贏家。這個現象給我很多啓發。幫助公司進行 SEO 和關鍵詞研究的工具，如 Semrush、Ahrefs、Moz 和 Similarweb，都在各自領域取得了成功，但沒有一家完全佔據整個技術棧（或通過收購增長，如 Similarweb）。每家公司都開拓了自己的細分市場：反向鏈接分析、流量監控、關鍵詞情報或技術審計。
SEO 始終是碎片化的。工作分佈在代理機構、內部團隊和自由職業者之間。數據混亂，排名是推斷出來的，而不是驗證的。谷歌掌握着算法密鑰，但沒有供應商完全控制整個市場。即使在巔峯時期，最大的 SEO 參與者也只是工具提供商。他們沒有用戶參與度、數據控制或網絡效應來成爲 SEO 活動集中的中心。點擊流數據——用戶在瀏覽網站時點擊鏈接的記錄——可以說是瞭解真實用戶行爲最清晰的窗口。但歷史上，這些數據一直難以獲取，被鎖定在 ISP、SDK、瀏覽器擴展和數據經紀人背後。這使得在沒有深度基礎設施或特權訪問的情況下，幾乎不可能構建準確、可擴展的洞察。
GEO 改變了這一切。這種轉變的關鍵在於，大語言模型的工作方式本質上更加透明和可預測。雖然我們無法完全瞭解模型的內部工作機制，但我們可以通過大規模查詢和分析來理解其行爲模式。這爲新一代工具和平臺創造了機會，它們可以提供比 SEO 時代更精確、更可操作的洞察。
在 GEO 中獲勝的平臺將超越品牌分析，提供行動基礎設施：實時生成營銷活動、優化模型記憶、每日迭代，隨着大語言模型行爲的變化而調整。這些系統將是操作性的。這釋放了一個比可見性更廣闊的機會。如果 GEO 是品牌確保在 AI 響應中被引用的方式，那麼它也是品牌管理與 AI 層本身持續關係的方式。GEO 成爲與大語言模型交互的記錄系統，讓品牌跟蹤在生成平臺上的存在、表現和結果。擁有那個層次，你就擁有了背後的預算。
GEO 工具的崛起與平臺化機遇
這不僅僅是工具轉變，更是平臺機會。我相信最具競爭力的 GEO 公司不會滿足於單純的數據測量功能。它們將構建自己的模型微調能力，從跨行業的數十億隱含提示中學習。它們將擁有完整的閉環——洞察、創意輸入、反饋、迭代——通過差異化技術不僅觀察大語言模型的行爲，還能主動塑造這種行爲。更關鍵的是，它們將找到獲取點擊流數據並整合第一方和第三方數據源的方法。
在我看來，這就是壟斷的潛力所在：不僅僅是提供洞察，而是成爲渠道本身。如果 SEO 是一個去中心化、數據相鄰的市場，那麼 GEO 可能恰恰相反——中心化、API 驅動，並直接嵌入品牌工作流程。GEO 本身可能是最明顯的楔子，特別是當我們看到搜索行爲的轉變時，但最終，它真正切入的是更廣泛的效果營銷領域。支撐 GEO 的品牌指導原則和用戶數據理解同樣可以推動增長營銷。這就是大企業的構建方式，軟件產品能夠測試多個渠道、迭代並在它們之間進行優化。AI 使自主營銷人員成爲可能。
時機很重要。搜索纔剛剛開始轉變，但廣告資金移動很快，特別是當存在套利機會時。在 2000 年代，那是谷歌的 AdWords。在 2010 年代，那是 Facebook 的定向引擎。現在，在 2025 年，那是大語言模型以及幫助品牌導航其內容如何被這些模型攝取和引用的平臺。換句話說，GEO 是進入模型思維的競爭。
我觀察到的一個關鍵趨勢是，成功的 GEO 平臺正在從單純的分析工具演進爲全棧營銷操作系統。它們不僅告訴品牌在 AI 響應中表現如何，還提供創建、優化和分發內容的工具，以提高在生成式引擎中的可見性。這種一體化方法創造了更強的客戶鎖定和更高的生命週期價值。
更有趣的是，我看到一些 GEO 平臺開始探索預測性功能。通過分析大語言模型的行爲模式，它們可以預測哪些類型的內容更可能在未來的查詢中被引用，哪些話題即將變得熱門。這種前瞻性能力爲品牌提供了巨大的戰略優勢，讓它們能夠在競爭對手之前佔據有利位置。
我認爲真正的機會在於那些能夠將 GEO 與更廣泛的營銷技術棧整合的平臺。當 GEO 工具能夠與 CRM 系統、內容管理平臺、社交媒體管理工具和分析儀表板無縫集成時，它就從一個獨立的優化工具變成了營銷運營的核心樞紐。這種整合不僅提高了效率，還創造了新的數據洞察和自動化可能性。
營銷的未來：AI 時代的品牌記憶競爭
在 AI 成爲商業和發現前門的世界中，營銷人員面臨的問題是：模型會記住你嗎？這個問題比表面看起來更加深刻和複雜。它不僅關乎品牌知名度，還關乎品牌在 AI 系統中的地位、被引用的語境，以及與其他品牌相比的相對重要性。
我發現這種競爭的本質與傳統營銷截然不同。在 SEO 時代，品牌爭奪的是搜索結果頁面上的位置。在社交媒體時代，品牌爭奪的是用戶的注意力和參與度。但在 GEO 時代，品牌爭奪的是在 AI 模型的"記憶"中佔據的位置和被賦予的權重。這是一種全新的競爭維度，需要全新的策略思維。
更有趣的是，這種競爭不僅發生在同行業的品牌之間，還發生在跨行業的層面。當用戶詢問"最好的投資選擇"時，傳統金融品牌可能需要與科技公司、房地產平臺，甚至加密貨幣項目競爭 AI 的引用。這種跨界競爭模糊了傳統的行業界限，要求品牌重新思考自己的定位和價值主張。
我認爲成功的 GEO 策略必須建立在深度理解 AI 系統工作原理的基礎上。這不僅包括技術層面的理解，還包括對 AI 訓練數據、更新頻率、偏見傾向的洞察。品牌需要像瞭解谷歌算法一樣瞭解不同 AI 模型的特點和偏好。例如，某些模型可能更偏向權威性內容，而另一些可能更看重內容的新穎性或實用性。
從長遠來看，我相信 GEO 將催生全新的營銷職業和專業技能。就像 SEO 專家在過去二十年中成爲數字營銷團隊的標配一樣，GEO 專家將成爲未來營銷團隊不可或缺的角色。這些專家需要具備對 AI 技術的深度理解、數據分析能力、內容策略思維，以及快速適應技術變化的敏捷性。
我還看到 GEO 對內容創作的深遠影響。傳統的內容營銷專注於創造對人類讀者有價值的內容。而在 GEO 時代，內容需要同時對人類和 AI 系統有價值。這要求內容創作者掌握新的技能，理解如何創造既能吸引人類讀者又能被 AI 系統有效理解和引用的內容。
最終，GEO 不僅僅是一種新的營銷策略，它代表着品牌與消費者互動方式的根本性轉變。在這個新世界中，品牌的成功不再僅僅取決於它們能夠觸達多少消費者，而是取決於它們能否在關鍵時刻被 AI 系統選擇和推薦。這種轉變要求品牌重新審視自己的價值主張、內容策略和技術投資，以確保在 AI 驅動的未來中保持競爭力。
我深信，那些能夠早期理解並掌握 GEO 規律的品牌將在接下來的幾年中獲得巨大的競爭優勢。而那些固守傳統營銷思維的品牌可能會發現自己在 AI 時代的可見性急劇下降。這不是危言聳聽，而是技術變革帶來的必然結果。GEO 時代已經到來，遊戲規則已經改變。關鍵問題是：你準備好了嗎？