2025年传媒互联网行业GEO（Generative Engine Optimization）：AI营销新范式，广告营销行业商业模式进化机遇

GEO：随AI搜索而生，有望推动广告代理公司商业模式进化

什么是GEO：让品牌在AI搜索过程中被主动说出来

24年6月，一篇来自印度理工学院、普林斯顿大学 的论文率先提出GEO的概念：基于生成式人工智能 的搜索引擎优化，提高相关内容在AI搜索结果中 的可见性。

背景：广告形式/技术随技术、承载媒介的变化而 变化。随着占据主要用户时长的媒介从电视、电 子邮件，转向搜索引擎、社交媒体，再陆续转向 以AI助手、AI搜索为代表的原生AI应用，广告也 相应出现邮件广告、电视广告、竞价排名、信息 流广告、内容营销、GEO等新形式。

AI搜索直接给出答案，借助GEO可增加品牌曝光

AI搜索直接给出答案，信息呈现跳过传统搜索的列表形式，通过GEO可提升相关内容在AI答案中的 可见性。1）过去传统搜索引擎是用户获取信息的主要渠道，用户看到的页面是经过爬虫、优化后 的信息列表，而SEO通过关键词优化、链接优化来提升相关内容在搜索结果中的排名，吸引用户点 击。2）AI搜索的结果是由背后的模型思考推理后直接向用户提供，浏览列表→点击的流程被跳过/ 后置，需要GEO技术，最大化品牌、产品或内容在AI生成答案中的可见性。

GEO与SEO的核心区别：从“被搜索到”到“被AI说出来”

GEO与SEO的核心区别主要体现在两方面： 优化对象：传统搜索依赖于排名算法对海量网页进行排序，因此SEO的优化对象是相关内容在搜索结 果中的排名；AI搜索则是大模型实时阅读、理解并合成答案的过程，因此GEO的优化对象是大模型对 相关内容的认知度和可信度。 优化结果：用户从AI搜索获得满意答案后，不会点击引用来源链接，但有可能会点击购物链接跳转 ，甚至未来直接下单。

GEO需求取决于Chatbot及AI搜索未来的流量及其商业价值

以AI助手和AI搜索为代表，原生AI应用在普通用户 中的普及度快速提升，成为新流量入口；传统搜索 引擎用户月活趋于平缓。 1）目前ChatGPT、豆包App的月活分别达7.8亿和 1.7亿，在全球、国内移动互联网用户中的渗透率 均超10%。 2）传统搜索引擎：以百度为例，1Q23-3Q25百度 App月活在6.5-7.5亿之间波 动。据Gartner，到 2026年，搜索引擎访问量将下降25%，搜索营销市 场份额将被人工智能聊天机器人和其他虚拟代理抢 走。

AI搜索已成为问答、消费者选购产品的重要途径

问答是当前AI应用的首要用途。根据中国互联网络 信息中心《生成式人工智能应用发展报告》，62% 的用户将AI应用产品用于问答。AI搜索已成为消费者种草的重要途径。  看国内：根据知乎发布的《AI驱动消费决策|营销 变革白皮书》，超80%的中国消费者通过AI获取消 费信息，其中近35%每天多次使用AI进行消费咨询 。 看海外：AI电商快速落地，据Adobe Analytics， 25年“黑五”购物季期间，流向美国电商网站的AI 相关流量较去年同比大幅增长600%。

用户对AI应用于个性化购物推荐的信任度较高

用户大范围将AI应用于购物消费的背后，是对AI的信任度持续提升。根据贝恩咨询的调研，个性 化购物推荐是消费者信任度最高的AI应用领域，其中中国消费者的信任度分别较美国和欧洲高35% 和33%。随着消费者对AI的信任度增加、AI对购物决策的影响力提升，通过GEO的方式增加相关内 容在AI答案中的可见度，变得至关重要。

AI搜索的点击率下降，传统SEO的效果弱化

随着AI搜索返回答案的形式发生变化，用户的搜索点击率呈现下降趋势，通过SEO提高搜索排名和 点击量的效果在弱化。虽然谷歌多次强调，AI搜索驱动整体查询量同比正增长，但根据三方机构 Seer Interactive的调查，触发AI OverView的情况下，自然点击率逐渐从1.5%下降至0.5%，意味 着生成式结果减少了用户点击行为，使传统网页的曝光和访问量减少，付费点击率同样出现类似 的趋势，SEO提升搜索排名的营销方式不适配AI搜索。因此让更多产品内容直接出现在AI搜索的答 案中，成为替代传统SEO的新方式。

当前GEO优化方法： 发布易被AI引用的内容

GEO的核心是针对性发布易被AI引用的品牌内容。大模型在生成回答的过程中，通常会优先考虑高质 量的内容，尤其是结构清晰、段落精炼、有权威数据来源的内容。GEO就可以通过添加数据来源、权 威引用或者强化文本的结构性，显著提升内容在 AI 搜索中的可见性。

结构化、数据详实的内容更易被大模型引用

目前已出现7种常用的GEO优化方法。论文《GEO：Generative Engine Optimization》除了提出 GEO概念以外，还列举了7种GEO优化方法，目前已广泛应用于实务中。这些方法聚焦内容优化，通 过增加资料来源、增加数据、使表述更通俗易懂等方式，增加相关内容在AI中的可见度。论文实 测数据反映，引用与主题紧密相关的名人或机构原话最高可带来40%的曝光增益，是最有效的优化 方法。

从内容发布平台看：海外大模型偏好引用权威媒体和社交平台的内容

将品牌内容发布至大模型引用较多的平台，同样可以提升相关内容在AI回答中的可见度。 看海外：权威媒体和社交平台的内容被引用较多。根据海外头部GEO公司Profound的调研， ChatGPT、谷歌AI Overviews、Perplexity等主流AI搜索工具通常引用权威媒体和社交平台的内容 ，ChatGPT引用最多的三个平台分别为维基百科、Reddit和福布斯，其中维基百科占比达8%，反映 大模型对此类权威百科平台的信任度较高；谷歌AI Overviews和Perplexity的引用来源较为相似 ，前二均为Reddit和Youtube，第三分别为在线问答网站Quora和第三方数据公司Gartner。

从内容发布平台看：国内大模型偏好引用权威媒体和行业网站的内容

看国内：权威媒体和行业垂直网站的内容被引用较多。以婴儿奶粉产品推荐为例，知乎研究院统计 DeepSeek、豆包和元宝在AI搜索中引用的资料来源。三大平台明显倾向母婴婴童类的垂直媒体，引 用占比合计均在20%以上；其次为腾讯网、网易、搜索等综合门户媒体，引用占比合计均超14%。且 元宝独有微信公众号这一优质的资料来源，引用占比9%排第2，因此如果需要提高相关内容在元宝中 的可见性，多发布微信文章也是重要的GEO优化方法。

数据检验指标：已出现丰富的检验指标，主要衡量品牌曝光度

从优化效果看，传统SEO检验品牌链接在搜索结果中的排名，而GEO则检验品牌内容在AI回答中出现 的位置和频率。目前已出现多个指标来衡量该效果，包括品牌内容的出现频率、出现的位置、AI对 该品牌的推荐力度等。监测的核心逻辑包括： AI搜索流量的来源和去向：一方面识别模型在生成答案时主要引用哪些平台与内容来源，另一方面 分析品牌内容被引用到哪些问题场景、出现在何种上下文，以及与竞争对手相比的可见度差异； 多模型、多场景的可见性：不局限于品牌内容在单一AI搜索工具的可见性，而是跨豆包、DeepSeek 元宝等多个平台，形成全局视角。

GEO商业模式：目前普遍提供全流程服务，以月度服务费或项目制为主

目前GEO公司普遍向客户提供全流程服务，整体过程与上文提及的GEO优化方法相对应： 构建品牌相关的Prompt列表（用户可能会使用AI搜索提问的相关问题）：GEO工具会根据用户的品牌 名，分析并推荐一些相关的Prompt，形成可维护的Prompt列表。 将Prompt逐个提交给主流大模型进行查询，分析返回的答案：分析的维度主要有两个，一是可见性 ，包括品牌被提及的次数、位置和官网内容被引用的次数、位置；二是情感倾向，即品牌相关表述 是正面还是负面。  基于监测数据，提出优化建议，持续循环上述“监测-优化”的过程。

GEO商业模式：以月度服务费或项目制为主，是广告代理公司优化商业模式的机遇

目前GEO公司普遍推出固定费用的月度订阅套餐和定制化项目。例如海外明星创业公司Profound的月 订阅价格为399美元，可以追踪1个品牌相关的100个Prompts、3个AI搜索产品；同时提供定制化项目 ，可以同时追踪更多的Prompts和更多大模型平台，具体收费视客户要求而定。其他机构也采取类似 模式定价，如Flow、Omnius、Perrill等报价为0.3-2万美元/月，并与 KPI（如 ChatGPT Top-3 引用 率、Perplexity citation rank）绑定进行阶段奖励或扣罚。 GEO是技术服务，SaaS化收费，有望优化传统广告代理公司的商业模式。传统广告代理公司提供营 销服务，利润率较薄；GEO基于技术，门槛更高，跑通后竞争力也更强，有望提升其盈利水平。

GEO市场空间大、集中度有望提升，大有可为

回顾SEO发展历程，展望GEO：市场空间有望达到百亿美金量级

GEO有望占据部分SEO市场，据Statista，全球SEO市场规模2020年约792.7亿美元，2024年超800亿美元。回顾发 展历程，大致经过3个阶段： 1、1990年代中后期：SEO开始出现，当时搜索引擎初现，主要通过关键词匹配和目录分类展示结果，SEO依赖关 键词堆砌；1998年，谷歌推出PageRank，链接成为排序重要因素，SEO缺乏规范，垃圾内容和操纵行为普遍。 2、2000-2010：SEO经过链接操纵到规范化的转化。主要系谷歌等搜索引擎通过算法优化对垃圾链接、频繁交换 外链等行为的打击。2008年SEO市场规模达到100亿美元量级。 3、2011-2023：搜索引擎算法持续优化：提升内容质量，理解用户意图。SEO从单纯技术优化转向内容营销。

GEO处于发展初期，广告主月度花费数千美元量级

GEO处于发展初期，市场处于扩容期。根据Backlinko和FirstPageSage对海外广告主的调查，当前 SEO与GEO的月度花费均集中在数千美元的量级。但SEO经历约30年发展，已形成相对成熟的运作策 略，且通常需要叠加竞价广告，对广告主的流量资源和推广预算依赖较大，头部品牌的优势明显 。而GEO仍处于发展初期，优化策略主要是有针对性地发布优质内容，对投流的要求较低，且当前 行业处于发展初期，中小品牌只要内容结构清晰、语义明确、真实可信，就可能出现在AI的回答 中，与行业巨头并列展示。

竞争格局展望： SEO竞争格局极分散，头部公司市占率不足10%

SEO虽已历经接近30年的发展，但竞争格局极度分散，头部公司之一的Semrush收入规模仅4亿美元左右（全球市 场规模数百亿美元量级），大量小团队甚至个人覆盖了很多中长尾需求，原因主要是： 定制化程度高：SEO涵盖站内优化、外链建设、技术优化等多个领域，也依赖客户在关键词筛选、内容创作、网 站结构调整等方面的配合。 市场竞争大：SEO的技术门槛相对较低，市场存在大量低价、低质量的服务商。做SEO的核心能力主要是2点：了 解搜索引擎工作原理及营销knowhow，能进行关键词挖掘、优质文案撰写。

GEO技术门槛更高：AI搜索持续增强处理复杂任务的能力，所涉及的流程或更复杂

百度搜索团队在25年6月发表论文提出了AI搜索算法：将搜索流程拆分成4个Agent，性能优于传统搜 索，处理复杂任务的能力也优于普通和增强的RAG框架。1）对比传统搜索：简单查询中，AI搜索算 法的性能与传统系统相当；中等复杂和复杂的查询中，AI搜索算法显著改进，复杂查询的WTL（搜索 等待时间）相对提升了13%，且传统搜索方法往往无法满足用户需求而输出错误答案。2）对比其他 RAG框架：百度搜索团队提出的AI搜索处理复杂任务时更加动态灵活，出错更少。

海外：大量公司率先开启GEO业务布局

海外：GEO公司主要分为两大类—创业公司、增加GEO布局的广告营销公司

海外GEO公司快速涌现，主要分为两大类： 原生的GEO创业公司：这些公司普遍在GEO概念诞生的2024年就成立，其中Profound和PEEC AI既面向 中小客户提供固定订阅价格的GEO服务，也面向大客户推出定制化业务；Evertune和Goodie AI则聚 焦大客户，单月单客户收费在数千美元以上。已有公司估值超过1亿美金。 增加GEO布局的广告营销公司：例如Ahrefs和Semrush，在SEO时代已积累一定的用户资源和行业know how，通过现有客户增购，提高单客户收入。

Semrush：25年以来积极布局GEO

Semrush是传统SEO龙头，25年以来发布多款GEO产品。 25年3月发布AI工具包：该产品是典型的GEO工具，旨在帮助企业了解其在ChatGPT、Gemini 和 Perplexity等AI驱动的搜索平台上的可见性，并基于这些数据优化营销策略。月订阅价格仅99美元/ 月，主要面向中小客户。 25年6月发布企业级AI优化工具：该产品专门面向旗下拥有多个子品牌的大客户，并能够在单一平台 上追踪和管理多个品牌的AI可见度。该产品没有固定的订阅价格，根据客户需求进行个性化定制。 25年10月发布SEO与GEO一体化营销工具Semrush One：该产品同时完成SEO优化和GEO优化，使营销 人员无需在多个产品之间进行切换。月订阅价格为199/299/549美元，主要面向中小客户。

Semrush：GEO新品吸引现有客户增购，单客户ARR提速增长

Semrush的GEO产品快速商业化，推动单客户ARR提速增长。从GEO产品自身的商业化进展看，三季度 AI产品（主要包括GEO产品和AI PR工具包，后者主要监测影响AI搜索结果的媒体）的ARR环比二季度 翻倍，预计年底达3000万美元，占整体ARR的比例达7%。我们预计GEO产品贡献主要增量。从公司整 体财务表现看，三季度平均单客户ARR达3995美元，同比增长14%，增速创23年以来新高，我们预计 一方面是公司持续拓展大客户，另一方面是GEO产品吸引现有客户增购，目前超过10%的Semrush客户 已经至少使用一款AI产品。 GEO与SEO产品为互补属性，而非绝对的替代关系。据Semrush业绩会，当客户购买其中一款GEO产品 AI工具包时，他们在SEO工具包中的活动量增加了20%，反映客户发力GEO的同时，也会重视SEO优化 ，两者协同发展。

Profound：创始人同时具备营销和技术背景

Profound成立于2024年，总部位于纽约，是海外关注度最高的GEO创业公司之一。公司由James Cadwallader和Dylan Babbs联合创立，前者现任公司CEO，曾是数据驱动型网红营销机构Kyra的联合 创始人，敏锐捕捉到AI搜索对品牌声誉和曝光度所带来的影响；后者现任公司CTO，曾在Uber担任软 件工程师，擅长产品设计、地图和数据可视化。其他团队成员曾在AMD、Microsoft、Datadog、Uber 、Bridgewater、OpenAI等美国科技大厂工作。

Profound：产品覆盖GEO全过程，显著提升品牌在AI回答中的可见度

Profound以SaaS软件的形式向用户提供服务，功能覆盖数据监测与优化。主要包括1）Answer Engine Insights：实时展示各大主流 AI 搜索引擎对客户所在行业、产品和竞品的描述；2）Agent Analytics：识别和分析AI平台如何对客户网站进行访问和信息抓取；3）Conversation Explorer： 梳理与客户相关的Prompt和问答需求；4）内容创作计划：包含建议的主题、标题结构、需引用的事 实数据等；5）AEO内容创作模板 ：基于数据分析结果进行内容创作与发布（如博客文章、对比指南 等）。

Profound的产品显著提升品牌在AI回答中的可见度。Profound已拥有超过 500个企业客户，包括美 国银行等多家财务500强企业。以金融科技公司Ramp为例，Profound经过分析，建议客户创建两个定 制页面，内容围绕大型和小型企业常用的应付账款软件。这两个页面在一个月内被AI引用超过300次 ，驱动Ramp的AI可见性在一个月内从3.2%提升至 22.2%。 图表：Profound的产品

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）