6月5日消息，在ChatGPT、Perplexity、Claude等大语言模型快速普及的当下，传统的搜索引擎优化（SEO）正在逐步被一种全新的策略所取代：生成式引擎优化（GEO）。硅谷风险投资巨头a16z于5月28日撰文称，GEO正在成为品牌提升营销效果的核心手段，其重要性甚至已超越SEO。
a16z强调，在AI主导的信息获取时代，品牌的竞争焦点将从“如何操控搜索排名”转向“如何被AI模型主动引用”。未来，最具影响力的品牌不仅会出现在生成式AI的回答中，更将深度参与这些内容的构建与定义。换句话说，品牌成功的关键，不再是向搜索引擎靠拢，而是让AI模型“记住你”。
以下为a16z撰文全文：
二十多年来，SEO一直是获取在线曝光机会的黄金标准，催生了大量关键词堆砌者、外链交易经纪人、内容优化者，以及各种审计工具和服务。这个庞大的产业链帮助无数企业在数字营销方面取得了成功。然而，到了2025年，搜索的主战场正在发生剧变，传统搜索引擎浏览器正逐渐被大语言模型（LLM）平台所取代。
随着苹果宣布将AI原生搜索引擎（如Perplexity和Claude）集成到Safari浏览器中，谷歌一统江湖的搜索霸主地位正面临前所未有的挑战。超过800亿美元的SEO市场基础正在逐渐动摇。一种由语言模型而非网页排名驱动的新范式正在崛起——我们正迈入搜索的第二章：GEO时代。
从链接到语言模型
传统的搜索主要依赖于“链接”，而GEO则依赖于“语言”。
在SEO时代，品牌可见性意味着在搜索引擎结果页（SERP）中获取高位排名，这些排名的决定因素包括关键词匹配度、内容的深度与广度、外链的质量、用户体验等多个维度。而如今，GPT-4、Gemini和Claude等大语言模型正在充当人们寻找信息的新接口，可见性的定义已转变为：内容能否被直接整合进AI生成的答案中，而不仅仅是出现在搜索结果列表里。
随着搜索答案格式的变化，我们的搜索方式也随之改变。AI原生搜索正在逐步变得更加分散。例如，像Instagram、Amazon、Siri等平台都在使用各自的模型，以满足不同用户的需求。查询的长度已经从4个单词增加到23个，单次会话的时长也延长至6分钟。
AI系统的响应内容会根据用户的上下文和意图做动态调整，这与传统的静态搜索结果截然不同。此外，与传统搜索不同，大语言模型具备记忆、推理的能力，可以基于多个信息源生成个性化的合成答案，这彻底改变了内容被发现和优化的逻辑。
GEO与传统SEO存在根本差异
传统SEO与GEO在内容优化逻辑上存在本质差异：在传统的SEO时代，网站的成功更多依赖于精确匹配和关键词的重复使用。而在GEO时代，成功的内容不仅要具备关键词的相关性，更要有清晰的结构和深度的语义信息，以便生成式语言模型能够有效提取并回答用户的查询。诸如“总而言之”或“要点总结”这样的语句形式、以及分点列举的结构，可以显著提升语言模型对内容的理解和复用效率。
这种差异源于二者商业模式和激励机制方面的不同。传统搜索引擎（如谷歌）通过广告来实现流量的货币化，用户以数据和注意力为代价获取服务。而大多数大语言模型（如ChatGPT和Claude）则采用付费墙和订阅制的商业模式。
这种结构性的转变深刻影响了内容的引用方式：模型提供商往往缺乏展示第三方内容的动力，除非这些内容能够增强用户体验或产品的核心价值。值得注意的是，即便未来LLM界面出现广告市场，其游戏规则、激励模式和参与主体都将与传统搜索截然不同。
与此同时，语言模型界面的外链点击量已成为重要价值指标。以ChatGPT为例，其已为数万个独立域名输送推荐流量，这一现象正在重塑数字营销的价值评估体系。
从排名到模型相关性
在AI主导的数字营销新时代，品牌传播的核心指标正在经历根本性变革。传统搜索引擎时代的黄金标准“点击率”（CTR）正在让位于更具战略意义的“引用率”，即品牌内容被AI生成答案主动引用的频率。这种转变正在重塑品牌可见性与表现力的评估体系：GEO优化的重点不再是传统搜索结果中的排名位置，而是模型主动引用的可能性。
以Profound、Goodie和Daydream为代表的新兴平台，正通过AI分析，帮助品牌追踪自己在生成式AI答案中的出现频率、情感倾向、以及哪些内容源正在影响生成模型的行为。这些平台采用模型微调技术匹配品牌提示词，战略性地植入优质SEO关键词，并通过海量合成查询测试，最终将数据整合为可视化看板，帮助营销团队监控品牌曝光、信息一致性和竞争态势。
例如，国际高端品牌Canada Goose就通过这种方式，深入了解自己的品牌在模型中的表现。他们并不仅仅关注模型如何提到自己的产品特性（如温暖和防水性），还特别关注AI是否自动提到该品牌，这代表了在AI时代品牌认知度的新标准。这一发现让品牌策略重心从“如何被找到”转向“能否被记住”。
这种AI内容监测，正迅速成为与传统SEO看板同等重要的工具。例如，Ahrefs 推出的 Brand Radar 现已可以追踪生成式AI（如AI概览）中品牌被提及的情况，帮助企业理解其品牌在AI引擎中是如何被呈现和“记住”的。与此同时，Semrush 也推出了专门的AI工具包，支持品牌监测在生成平台上的感知度、优化内容以提高AI可见性，并在模型生成内容中被提及时做出快速响应。这些迹象表明，传统SEO工具提供商正积极拥抱并适应GEO时代的到来。
我们正在见证一种全新品牌营销战略崛起：这种战略不仅关注公众对品牌的认知，更强调模型对品牌的认知。换言之，品牌如何被“写入”AI的知识层，正逐步演变为新的竞争优势。
当然，目前GEO仍处于探索阶段，也面临诸多挑战。首先，模型迭代带来的不确定性较高，每次算法更新都可能使原有的优化策略失效；其次，引用机制缺乏透明度，各大模型供应商仍在不断调整引用逻辑；最后，不同方法论之间存在分歧，既有部分被实践验证的策略，也有大量仍待证实的假设。总体来看，GEO的发展路径与早期SEO的发展历程颇为相似。
SEO时代的经验教训
尽管SEO曾拥有庞大的市场规模，但它从未诞生过一家垄断性的巨头。诸如 Semrush、Ahrefs、Moz 和 Similarweb 等企业，虽在关键词研究、反向链接分析、流量监控和技术审计等细分领域各有建树，但没有一家能够主导整个市场。
SEO的生态体系一直呈现出高度碎片化的特征。相关工作通常分散在代理商、品牌内部团队以及自由职业者之间，缺乏统一的标准和集中化操作平台。数据零散且不透明，排名结果多依赖推测，缺乏绝对的验证机制。谷歌虽掌握核心算法，但始终未向任何第三方开放其搜索界面，因此没有哪家工具商能够掌控整个流量入口。即便是在SEO发展的巅峰时期，最成功的公司也只是提供“工具”的供应商，缺乏用户粘性、数据控制力以及平台级网络效应。
长期以来，用户点击数据——即用户在浏览过程中点击的链接行为——被视为洞察真实用户意图的关键指标。但这类数据往往被ISP、SDK、浏览器插件和数据经纪人所垄断，获取难度极高。在缺乏基础设施或特权通道的前提下，构建精准且可规模化的用户行为分析几乎是不可能完成的任务。
而GEO似乎改变了这一点。
从“被搜索”到“被记住”：GEO工具崛起
GEO不仅是工具层面的升级，更是一次平台级的范式转变。领先的GEO平台将不仅仅停留在数据分析层面，而是通过模型微调，主动参与生成式AI的行为建构。从海量行业隐性提示中学习、掌控从洞察到创意生成、从反馈到内容迭代的完整闭环，构建出一套可以“影响模型而不仅仅是观察模型”的差异化技术体系。它们将努力打通用户点击流数据渠道，结合第一方和第三方数据资产，构建更具洞察力的AI理解图谱。
未来胜出的GEO平台不仅仅做品牌感知分析，它们还将提供强大的执行引擎：可以实时生成AI友好的营销内容，持续优化模型记忆，甚至在模型行为发生微妙变化时，快速响应并迭代内容。这些系统将变得模块化、标准化，更便于企业日常使用。
这也意味着，GEO的真正价值不止于“被看见”，而是“被记住”。它不仅是品牌确保在AI回答中被提及的关键手段，更是管理品牌与AI生态长期关系的桥梁。GEO有潜力成为品牌与大模型互动的“系统记录层”，帮助企业跨多个生成式平台追踪品牌存在感、传播表现与实际结果。而谁掌控了这层接口，也就掌握了背后的预算流向。
这正是GEO潜在的“平台垄断力”：它不是工具，而是渠道。如果说SEO是一个去中心化、围绕数据展开的市场，那么GEO的本质则是集中化、API驱动，并嵌入品牌日常运营的底层架构。GEO的价值还远不止提升可见性，更可能成为绩效营销的切入口。通过品牌规则和用户数据的深度理解，GEO平台有能力自动生成和优化多渠道增长内容，成为AI时代的“自主营销官”。
时机尤为关键。搜索行为的变化才刚刚开始，但预算迁移的节奏却非常快。21世纪初的广告红利是Google Adwords，2010年左右是Facebook精准投放，而到了2025年，真正的流量风口是大语言模型以及那些帮助品牌“进入模型大脑”的GEO平台。
在AI成为商业与信息发现的主入口之际，营销人必须思考的核心问题是：在用户搜索之前，模型会记住你吗？（文/腾讯科技特约编译 金鹿）