易观分析《GEO AI营销行业报告2025》精要版（解读一）

我们正在启动GEO产业研究共创计划,后续将陆续发布。

一、GEO的发展趋势

图1：AIGC的行业应用曲线（AMC）

“AMC应用曲线”以“应用价值”为纵轴，以“行业发展特点”为横轴，将行业演进划分为四个阶段：探索期、市场启动期、高速发展期和应用成熟期，揭示了从技术积累到商业落地的渐进过程。

从AIGC的AMC曲线分析可以看出，AIGC在电商、广告、游戏、零售、音乐、影视、动漫等行业的发展速度很快，用户需求增长迅速且数字化基础完善，从未带动了相应的产业发展日渐完整。在这个背景下，AI营销的方式层出不穷，其中GEO（生成引擎优化）这一营销工具在2025年商业化落地并快速发展，预计在未来2-3年会成为市场的应用热点。

1.2信息获取范式的根本性转移：从“搜索+点击”到“生成+引用”

图2：信息获取范式的根本性转移

随着生成式AI的兴起，信息获取模式正经历根本性的变革：从传统搜索引擎以“链接列表”为核心输出形式，依赖用户主动点击跳转的方式，转向由生成式AI通过模型推理、语义整合与多源引用直接生成“综合答案”，实现即问即答的闭环体验。这种转变标志着信息流动重心由“搜索与点击”向“生成与引用”的转移，极大地提升了用户的信息消费效率。

在这一背景下，用户行为发生了深刻的变化。首先，“点击”到“对话”的交互方式转变促使用户行为从被动浏览变为主动交互，形成了“动态对话式推理”路径。用户的决策链路被极大缩短，从兴趣激发到信任建立可能仅需一次对话完成，这无疑对品牌响应速度和内容质量提出了更高要求。其次，信息获取方式由传统的“关键词匹配”向更加注重“语义相关性”和“知识可信度”发展。用户的关注点也从能否找到信息转向是否能理解并信任这些信息。这意味着企业不能再单纯依靠SEO优化或关键词堆砌来维持曝光率，而是必须构建可被AI调用、具备权威性和逻辑性的高质量内容资产。

用户的角色正在从“信息消费者”转变为“决策委托者”，将信息判断权部分交给了AI系统。这就使得品牌竞争的核心从“吸引点击”转向了“赢得AI信任”。品牌需要重新审视其内容策略，不仅要确保信息准确、结构清晰，还需要增强内容的可解释性、可引用性以及上下文关联性，以此提升自身内容在AI生成结果中的权重和可见度。

1.3企业营销面临三大核心挑战：品牌隐形化、流量入口重构、内容信任机制重塑

图3：企业营销的新挑战

在“AI生成综合答案”主导的信息生态中，企业面临三大核心挑战：品牌隐形化、流量入口重构以及内容信任机制的重塑。这三者共同构成了当前企业营销战略转型的关键命题。

从数据来看，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，普及率达36.5%。这一数据表明，生成式AI已逐步融入大众日常生活，成为主流信息交互方式之一。同时，生成式AI回答问题场景占比高达80.9%，涵盖办公、休闲娱乐、创作问答等多元用途，说明其在实际应用中已具备广泛渗透能力。用户不再依赖传统搜索引擎跳转链接，而是直接通过AI获取整合性答案，导致品牌曝光路径被截断，即“品牌隐形化”现象日益凸显——用户无法直接看到品牌页面，品牌需通过AI引用实现间接触达。

流量入口发生根本性重构。AI直接提供答案，使内容曝光路径缩短，可见性与点击率大幅下降。传统依赖搜索排名和广告投放的流量获取模式面临失效风险，品牌竞争进入“AI判断阶段”，即谁的内容能被AI模型优先采纳并引用，谁就可能获得新的流量机会。这要求企业必须提升内容在AI训练数据中的可读性与权威性。

内容信任机制也正在重塑。生成式AI以可信度、可验证性与语义质量作为评估标准，企业需构建结构化、标准化、语义清晰的内容体系，以提升在AI内容评估中的得分。因此，企业应重新设计内容策略，注重知识的权威性、数据支撑与语义深度，从而在新的营销生态中赢得AI信任，实现可持续的品牌影响力构建。

1.4企业营销的新机遇：主动优化内容结构、建立语义信任、深度参与AI生态

图4：企业营销的新机遇

正如搜索引擎催生了SEO时代，生成式AI正在开启以“AI采信”为核心的新传播周期。品牌需从被动应对转向主动布局，通过优化内容结构、构建语义信任、融入AI生态，抢占新一代流量入口。

数据显示，截至2024年7月，全国已有197款生成式AI应用完成备案，其中70%为行业大模型，表明AI技术已进入规模化落地阶段。同时，52%的中国电商商家已采用至少一种生成式AI工具，反映出企业在实际运营中对AI的高度依赖。在此趋势下，AI不仅是效率工具，更成为品牌触达用户的关键媒介。品牌影响力不再取决于广告曝光或点击量，而在于能否被AI识别为权威、可信的内容来源。

为此，企业需将“语义资产”视为新型品牌资本。在AI判断逻辑中，内容的结构化程度、语言逻辑与语义一致性是决定其是否被引用的核心因素。这意味着企业应系统性地将产品知识、服务案例、行业洞察转化为标准化、可被AI理解与调用的语义单元，提升内容在AI认知体系中的权重。

生成式AI正构建“内容—认知”的闭环机制：一方面，AI通过引用优质内容辅助用户决策；另一方面，企业可通过监测AI输出结果，持续优化内容策略。这标志着营销逻辑正从SEO向GEO（生成引擎优化）演进——即从关键词匹配转向语义理解，从短期流量争夺转向长期语义价值积累。企业唯有深度参与AI生态，才能在以“AI采信”为主导的新竞争格局中建立可持续的品牌优势。

二、GEO的核心实施策略：提升品牌在AI生态中的可见度与影响力

2.1GEO的本质：面向AI模型的信息优化与信任管理体系

图5：GEO的DSS内容评价标准

GEO是一种面向生成式AI模型的信息优化与信任管理体系，旨在通过内容、数据与结构的系统性优化，使品牌内容在AI生成答案过程中获得更高的识别优先级与引用权重，从而提升品牌在AI界面中的“算法层面可见性”。

GEO的本质并非传统意义上的搜索引擎优化（SEO），而是一套针对AI生成逻辑的新型内容策略体系。其核心在于帮助品牌内容在AI处理流程中占据优势地位——当用户发起搜索请求后，AI系统会经历“Prompt解析”“信息检索”“内部知识评估”“语义优化”等多个环节，最终生成综合答案。在此过程中，GEO通过在“信息检索”与“内容评估”两个关键节点施加影响，确保品牌内容被AI模型有效识别、评估并优先引用。

为实现这一目标，GEO遵循DSS原则，即语义深度（Semantic Depth,S）、数据支持（Data Support,S）和权威来源（Authoritative Source,S）三大核心标准。首先，语义深度要求内容具备逻辑完整、观点清晰、分析深入的特点，有助于提升内容在AI理解中的语义权重；其次，数据支持强调内容需提供明确的事实依据、数据来源及案例引用，增强可信度；最后，权威来源则要求内容发布主体具有专业背景或行业公信力，如行业协会、研究机构或专业媒体，以提升内容的可采信性

2.2GEO vs SEO：从关键词排名到语义采信的代际演进

图6：GEO与SEO的关系

SEO主要基于明确规则的网络爬虫交互机制，其优化逻辑以关键词匹配、链接结构和页面权重为核心；而GEO则面向具备复杂语义理解与逻辑推理能力的AI模型，其“规则”更具动态性与认知性，强调内容的语义深度、数据支撑与权威来源。因此，GEO并非对SEO的否定，而是其在AI时代的战略延伸与能力拓展。

从核心目标看，SEO旨在提升网页在搜索结果中的排名，以获取更多曝光与点击流量；而GEO的目标是提升品牌在生成式AI答案中的引用率，实现从“被看到”到“被采信”的跃迁。信息形态方面，SEO输出的是“网站列表结果”，用户需主动点击进入；GEO则提供“综合式答案”，AI直接生成整合性内容，用户无需跳转。优化逻辑也发生根本变化：SEO依赖关键词密度、长尾覆盖与外链建设，而GEO则基于语义理解与信任引用机制，关注内容的可解释性、数据可信度与权威性。

评估维度随之升级。SEO依赖曝光量、点击率等行为指标，GEO则关注AI采信度、引用频率等认知层面表现。营销路径上，SEO由用户自主筛选内容，GEO则由AI代为判断并输出答案，形成“无点击触达”的高效转化模式。

尽管GEO代表新范式，但良好的SEO基础仍是其有效实施的前提。一个结构清晰、加载迅速、内容优质的网站，不仅有利于传统搜索引擎抓取，同样有助于AI模型理解与引用。然而，仅具备SEO能力不足以在GEO竞争中胜出。企业必须在内容战略上实现从“流量思维”向“认知资产思维”的范式升级，从而在生成式AI生态中建立可持续的品牌影响力。

2.3GEO实施路径：认知—试点—优化—扩展—迭代的闭环策略

图7：GEO的实施路径

易观分析认为，GEO并非一次性技术改造，而是一个“认知—试点—优化—扩展—迭代”的闭环过程。企业应首先评估自身内容在主流AI模型中的引用现状，建立对GEO的战略认知；随后选取高价值产品或主题开展试点，验证优化效果；继而依据DSS原则（语义深度、数据支持、权威来源）系统优化内容结构，并逐步覆盖全品类；最终通过持续监测AI生成结果中的品牌引用率，实现动态调优。

该路径围绕三大维度展开。

内容层

强调构建AI友好的高质量文本：避免关键词堆砌，采用自然语言表达，强化逻辑推理链条，并通过“问题—分析—数据/案例—结论”的结构提升语义深度。

技术层

聚焦结构化与可识别性：优化网站基础架构，确保页面可抓取、URL规范；为核心内容（如产品页、白皮书、FAQ）添加结构化数据标签（如Schema标记），使用语义HTML明确实体关系；对品牌、专家、产品等关键实体标注唯一标识，并注明数据来源，提升内容的可追溯性与可信度。

分发策略

则强调多平台协同布局：在行业媒体、专业社区、知识库等AI高频采信渠道分发权威内容，扩大模型训练数据中的品牌声量。通过构建统一的品牌知识库，整合官方信息与第三方背书，形成稳定、一致的语义资产池，并基于AI反馈持续优化内容供给。

GEO的成功实施依赖于内容质量、技术适配与分发策略的协同推进。企业需从“流量导向”转向“认知资产导向”，通过系统性建设可被AI理解、信任并引用的内容体系，在生成式AI生态中实现品牌影响力的长效增长。