从2022年度Chat gpt在全球引爆人工智能的热潮之后，经过2年多的发展，人工智能（以下简称AI）产品的用户规模和影响力不断增长。到了2025 年，AI 产品在全球的普及程度达到了前所未有的高度，已然成为人们日常网络应用，数字生活中不可或缺的部分。
全球市场中，ChatGPT 的用户规模呈现出爆发式增长， 每周活跃用户数在2025 年 2 月攀升至 4 亿 。从 1 亿增长到 2 亿耗时 9 个月，而从 2 亿增长到 4 亿只用了不到半年 。过去一年间ChatGPT 的移动应用程序的用户每月维持着 5% - 15% 的稳定增长。
与此同时，中国的 AI 应用市场同样发展迅猛。中国互联网络信息中心（CNNIC）第 55次《中国互联网络发展状况统计报告》表明，截至 2024 年 12 月，我国生成式人工智能产品的用户规模达 2.49 亿人，占整体人口的 17.7% 。
到 2025 年 7 月，国家网信办披露，中国大模型应用的个人用户注册总数已突破 31 亿大关，API 调用用户数达 1.59 亿，完成备案的大模型数量突破 490 款，覆盖了文本、图像、视频、音频等全场景。这一系列数据都充分证明，AI 产品在全球范围内的普及程度正与日俱增。下图为AI原生APP月活用户数，到2025年8月已达到2.7亿人。
当前的AI平台生态是一个快速变化的市场，基于最新的2025年8月数据，用户规模排名前五的AI原生APP是：豆包、DeepSeek、元宝、KIMI、即梦AI。
主流AI应用特征分析
主流AI原生APP特点不同，在多模态能力，常见应用场景上都各有侧重。越来越多消费者被动受AIGC内容影响。无论全球，还是中国的媒体中，大量内容创作者在用AI生成内容CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2024）》中显示：近2/3的用户使用LLM服务来回答问题，而1/3的用户将其视为工作助手。中国抖音、快手等平台的内容中约30%涉及AI生成。
Activate Technology & Media《2024年科技与媒体展望》 报告中显示：60%的内容创作者已采用生成式AI技术，该报告预测，2025年AI在内容生产中的渗透率将突破80%。中国消费者在AI环境下，对人工智能已经有了较高的信任度。2025年知乎研究员 《 AI 驱动消费决策｜营销变革白皮书》数据显示，已有超过8成用户通过AI获取消费信息，近35%消费者每日高频互动，说明消费者向AI咨询消费类问题已经成为日益主流的行为。
AI帮消费者在纷杂信息中快速梳理出关键信息点（优缺点/技术优势/热卖爆款），节省大量浏览时长。
AI加速消费者决策路径从传统线性模式到AI驱动型范式的根本性重构。
GEO不仅是提升曝光的工具，更是重塑消费者决策机制的基础设施。品牌必须通过结构化、权威性和可验证的信息来强化自身认知，确保AI能够准确理解和推荐。同时，未来的消费者决策将更具碎片化和价值导向特征。随着AI助手、智能家居和车载系统的普及，购买行为可能随时触发；而环保与社会责任等价值指标，也将逐渐纳入AI推荐逻辑，成为影响排序的重要维度。
总体来看，消费者的决策变迁本质上是一场品牌与AI之间的“认知博弈”。谁能在AI的认知体系中占据优势，谁就能在未来市场竞争中获得主动权。
受到数字化环境和AI产品影响，中国消费者对AI的态度更加积极。如右图，斯坦福大学HAI和益普索的全球调研显示，中国消费者对““使用人工智能的产品和服务利大于弊”的认同态度远超过美国。”
如下图，贝恩《双十一前瞻》（2024年10月）数据中，中国消费者对AI的信任度更高于美国和欧洲。美国公关公司爱德曼发布的调查研究数据显示72%的中国受访者表示信任人工智能，而这一比例在美国仅为32%。
在大众传播时代，核心媒介是以央视，卫视为代表的电视媒体，占据企业大部分广告预算。在PC互联网时代，核心媒体是以爱奇艺，腾讯视频为代表的在线视频媒体，以百度为代表的搜索引擎，这些媒体吸引了大流电视广告预算向互联网转移。在移动互联网时代，核心媒体是社交媒体，从微博-短视频，从展示的常规广告到多形态的营销形式，社交媒体获得了企业更多的营销预算。在AI时代，人工智能必将成为下一个时代级的核心媒介，并快速带来营销预算的转移。
观察2024-2025年中国的数字媒介生态可以发现，人工智能已从工具进化为媒体生态的核心基础设施，媒体的智能化程度决定未来媒体的竞争力。AI技术正在重塑国产化AI的内容产品，如字节跳动、百度、阿里、腾讯等巨头布局AI内容创作，涵盖知识科普、客服、内容生产等多个领域。所有的头部媒体也都在基于自研大模型中不断扩展能力边界。
1. AI正在改写媒体商业模式：搜索
2025年开始，使用搜索引擎的消费者发现，搜索结题的内容除了核心搜索词链接以下，还在链接上面，增加了基于“意图理解”的综合的回答结果。研究预测，2024年美国和欧洲市场的谷歌搜索中将有近60%的用户搜索后不再进一步点击网站，原因是AI的Overview功能可直接抓取网页内容，给出提炼后的答案。0点击搜索时代来临，搜索广告模式受到挑战。零点击搜索指的是⽤户在 AI 搜索结果页面直接获得所需信息。
媒体搜索场景下的内容呈现的改变为“无排名综合索引”模型，这对内容创作者和企业都提出了新挑战。在“无排名综合索引”中排名如何？如何衡量内容对AI是否可见？如果提升AI的可见？这些问题亟待解决。
• 内容综合-AI模型将基于推理，重新组织语言输出整体内容。
• 内容改写-AI会重新改写抓取或学习的内容，标题、摘要变得不可控。
• 没有排名-所有的来源都会通过索引的方式呈现
• 没有广告位-媒体广告位数量将大幅降低。
2. AI正在改写媒体商业模式：电商
在电商平台，同样的变化也在发生。众多电商平台在积极使用AI助手，帮助顾客从问题出发直接推荐合适商品。淘宝推出了小淘，京东有京言AI助手，抖音也有购物助手。电商平台正在探索通过消费者与AI工具对话发现需求并推荐商品。然而，一旦AI购物模式代替了现有的消费者“浏览+搜索+对比”的购物方式，也一定会对电商的商业化模式产生巨大影响。现有的电商引流路径，商品推荐逻辑，以展示和排名为核心价值的广告模型，都将受到挑战。
在新的模式下，如何重构电商营销生态？这或将成为电商未来必须面对的问题。可能带来机遇也可能带来挑战。
3. AI对品牌的认知的重要性提上日程
一方面，我们看到，AI所认知的品牌，和大家所熟悉的消费者认知的品牌，可能存在差异。品牌通过消费者调研等方式，了解自身在消费者中的“品牌资产表现”，而品牌在AI认知中的表现，则也需要有科学量化的方法。我们看到，一些品类中，AI认知的品牌排行中，会出现一些小众品牌，AI做为一个新的领域，有可能为新锐品牌和小众品牌带来新的机会。
另一方面：人工智能对品牌的认知，存在错误、偏差、负面。未经科学优化的AI认知，给企业和品牌带来不可预估的灾难。
演进中的营销概念
数字营销时代的传统概念
1. 搜索引擎营销（SEM，Search Engine Marketing）
SEM搜索引擎营销是借助搜索引擎平台开展的整体营销活动，广义上包含 SEO（自然搜索优化）与 PPC（付费搜索广告）两大核心板块，狭义上有时仅指代付费搜索广告。其目标是通过优化搜索结果曝光，提升品牌在搜索引擎中的可见度，最终引导用户完成点击、转化等行为。SEM 强调 “付费 + 免费” 结合的策略，既能通过 PPC 快速抢占核心关键词排名，又能通过 SEO 构建长期流量基础，同时需结合关键词分析、竞争对手监测、转化路径优化等手段，实现营销效果最大化。
2. 搜索引擎优化（SEO，Search Engine Optimization）
SEO搜索引擎优化是通过优化网站结构、内容质量、关键词布局及外部链接等手段，提升网站在搜索引擎自然搜索结果中排名的营销策略。其核心目标是获取免费、长期的精准流量，而非依赖付费广告。SEO 需遵循搜索引擎算法规则，涵盖技术优化（如网站加载速度、移动端适配）、内容优化（如创作优质原创内容、合理植入关键词）及外链建设等维度。优势在于流量稳定性强、用户信任度高，但见效周期较长，需持续优化以应对算法更新。
3. 按点击付费广告（PPC，Pay-Per-Click）
4. 社交媒体营销（SMM，Social Media Marketing）
社交媒体营销是利用社交媒体平台（如Facebook、Instagram、微信、抖音等），通过内容创作（如短视频、图文、直播）、用户互动（如评论、转发、社群运营）及付费广告（如信息流广告、达人合作），实现品牌推广、用户沉淀与转化的营销方式。其核心逻辑是依托社交平台的用户社交关系链，放大内容传播效应，建立品牌与用户的情感连接。SMM 注重内容的趣味性、互动性与个性化，需结合平台特性（如抖音侧重短视频、微信侧重私域运营）制定策略，同时通过数据分析优化内容方向与投放节奏，提升用户粘性与转化率。
5. 品牌公共关系（PR，Public Relations）
公共关系是企业或品牌通过与公众（包括客户、媒体、投资者、政府、社区等）建立良好沟通与信任关系，塑造正面品牌形象、维护品牌声誉的战略管理活动。不同于广告的直接付费推广，PR 更侧重通过 “第三方背书” 传递品牌价值，常见形式包括媒体报道、新闻发布会、公益活动、危机公关、KOL 深度合作等。其核心目标是提升品牌公信力与长期美誉度，当出现负面舆情时，PR 可通过及时回应、透明沟通等手段降低负面影响，是品牌长期发展的重要支撑。
AI营销时代的新兴概念
1. 生成式引擎优化 （GEO，Generative Engine Optimization）
GEO是随着生成式人工智能兴起，应对传统SEO在AI对话场景中的局限性，而被提出的新概念。指通过优化内容使其在生成式AI引擎的回应中更容易被检索和推荐。其来源可追溯至2023年学术研究中对AI生成内容可见性问题的探索。当前GEO已形成一套针对AI答案生成结果进行优化的新技术。传统SEO优化对象是搜索引擎的“多条蓝色链接”，GEO的目标是让内容在AI回答中被作为权威信息源引用。优化策略包括：提供结构化、权威性高、事实准确的内容，使用清晰的标题和语义标记等。随着AI问答的普及，GEO对确保品牌在信息检索渠道中的可见度至关重要。
2. 生成式认知优化（GAO，Generative Awareness Optimization）
GAO生成式认知优化是一种AI时代的前沿营销战略理念，其重点不在于直接优化技术排名，而在于优化品牌或产品在生成式AI“认知”中的存在感和形象。它关注的是：当AI被问及某个品类、需求或场景时，是否会主动提及并推荐你的品牌？GAO通过向AI模型提供丰富的品牌信息（如产品特性、使用场景、用户评价、行业报告等），训练和影响其知识库，从而让AI在生成建议、比较列表或推荐时，将你的品牌视为一个相关、可信且值得推荐的选项，最终在用户心智中抢占先机。侧重于通过优化内容策略提升品牌在AI对话环境中的认知度和心智占有率。
3. 生成式AI优化（GAIO，Generative AI Optimization）
GAIO可以被视为是GEO和GAO的超集。既包括技术层面的优化（如GEO，确保内容能被AI准确抓取和理解），也包括战略层面的优化（如GAO，塑造品牌在AI中的认知和声誉）。专注于系统性优化内容以适应各类AI平台（如ChatGPT、Deepseek、元宝等）的检索与生成逻辑。这一概念于2023年后随多模态AI爆发而逐步成型，强调跨平台的内容结构化、语境适配性与可信度构建。GAIO的意义在于推动营销策略从“搜索引擎”向“AI对话界面”的范式转变，通过理解AI的工作原理和内容偏好，全面调整内容、技术和公关策略，以确保品牌在由AI驱动的未来信息环境中保持竞争力。
4. 问答引擎优化（AEO，Answer Engine Optimization）
AEO是随着搜索引擎“直接答案”功能和AI智能助手的普及，为应对传统网站在“零点击搜索”趋势下的挑战而提出的优化理念。它指系统性地优化内容，使其能直接被搜索引擎、知识面板或AI抓取、解析并作为精准答案呈现给用户，其核心目标在于提供即时、无需跳转的答案以最大化品牌在搜索结果初始屏的可见性。AEO的优化对象是问答引擎结果页上的精选摘要、知识图谱、语音助手答案等直接答案框。
AI营销时代的概念对比
品牌AI认知的应用场景
企业的品牌AI认知，并不只是用于优化搜索引擎中的AI答案，而是有多种应用场景。在每种场景下，对应的目标不同，采取的优化策略也会不同。
品牌数字资产追踪和新品发布是较为常见的场景，我们以相对少见的“企业市值管理”为示例介绍AI认知的应用多样化：从覆盖范围上，所有上市公司，需要与资本市场沟通的企业，都有强烈的AI认知需求。特别是对于AI、Web3、新能源、生物科技等新兴行业的公司，它们的技术和商业模式本身就需要被市场教育和理解。高质量的AI认知是它们从诞生之日起就必须拥有的“市场沟通基础设施”。
GEO市场规模预测
艾瑞咨询数据显示，2025年Q2中国GEO市场规模同比增长215%，超78%的企业决策者将AI搜索优化列为数字化转型优先级。市场研究机构Gartner也作出预测:到2026年,传统搜索引擎的流量将下滑25%,AI聊天机器人及其他虚拟AI优化方式将进一步抢占搜索营销的市场份额。
Gartner：到2028年，50%的搜索引擎流量将被AI搜索蚕食。不同来源的数据都证明，SEO向GEO的转移是不可逆的趋势，未来几年中的GEO市场具有巨大的潜力空间，规模可期。
了解AI模型的认知特征
AI底层推荐逻辑
大模型的第一步，就是洞察用户的提问场景，转化为搜索意图。之后进入模型认知阶段，在此阶段，模型受到多种影响因素，包括：模型的训练数据，联网搜索获得的内容，模型对自有信息和搜索信息分析后，进行排序，输出回答。在回答中，把品牌的卖点描述和搜索意图进行匹配，展示给用户。
整体流程中，重要的影响因素包括：用户意图（关键词或问题）、模型训练数据、模型搜索信息。AI认知优化，就是要对用户意图进行识别预判，在AI偏好的搜索信源渠道上，发布AI友好的品牌优质内容，以教育模型，形成高质量的品牌认知。
AI能建立信任机制的要素
AI是如何让消费者产生“信任”的，这在AI的推荐逻辑中也可以找到答案。AI的信任机制来源于六个要素：能精准理解意图，推理的过程透明化，可解释；提供丰富的数据和信息做为“实证”；有引用来源，用户可以轻松溯源；在与用户的交互过程中的纠正和协同，增强用户相任度；最后，AI本身作为领先的科技产品，也拥有一定的品牌背书性，知名度高或大公司提供的AI工具本身也让用户有更高的信任度。
了解AI模型的认知特点
在AI驱动的营销环境中，品牌要想被消费者“看见”，首先必须理解AI模型的认知方式。与传统搜索引擎不同，生成式AI不仅是信息的检索工具，更是知识的组织者和解释者。AI认知的机制直接决定了品牌能否被正确推荐，因此GEO优化必须从模型认知特点出发，而不是依赖投机取巧的技术手段。
AI的内容偏好：学术研究
2023年11月发布的《GEO: Generative Engine Optimization》，是一篇在生成式AI搜索领域非常有影响力的开创性研究，论文通过大规模的实验验证了一系列GEO方法的有效性：
1. 权威性：通过增强内容的权威性，可以显著提高表现。引用专家观点或权威来源增强内容可信度。
2. 统计数据添加：引入相关统计数据，可以增加其吸引力和权威性。
3. 引用来源和引述添加：在内容中添加相关的引用和引述，能够增强内容的可信度。
4. 关键词填充：合理地在内容中使用相关关键词，帮助生成引擎更好地理解内容主题。
5. 易于理解的语言：使用简洁明了的语言，使内容更容易被用户理解，有助于提高用户体验，从而提升可见性。
6. 流畅性优化：确保内容的流畅性，使得阅读体验良好。
7. 独特词汇和技术术语的使用：在特定领域中，适当使用独特的词汇和技术术语帮助内容在相关领域脱颖而出。
8. 领域特定优化：根据目标领域进行有针对性的调整，选择适合该领域的GEO方法。例如在辩论类问题中，权威性修改显著提高性能，而在事实性问题中，引用来源的添加则增强了可信度。
AI的内容偏好：与消费者完全不同
品牌要做AI认知，首先需要厘清的是，AI喜欢的内容，与消费者喜欢的内容，完全是两种不同的逻辑。因此，作为品牌方，生产“给消费者”看的内容，和生产“给AI”看得内容，也是完全不同的方式，品牌不能要求一篇内容同时“消费者喜欢”并且“AI也喜欢”，而是把说服消费者，和说服AI，作为两套不同的内容体系进行构建。
说服消费者：
1、普通消费者喜欢从社媒，垂媒中获取信息，说服渠道以社交媒体为主
2、消费者喜欢的内容：有趣，吸睛，有艺术性的表达，感性的表达
3、消费者喜欢的形式：图片视频多模态。
说服AI
1、AI的引用来源主要是权威机构信息，专业的报告，权威来源的数据。
2、AI学习内容，更易于学习客观，表达清晰，结构化的信息。
3、AI更易于学习到理性表达的内容。
4、文字更易于AI理解，图片和视频效果则弱于文字，特别是文字的问答对的模式（即：提问和回答）
AI推荐品牌数量：每次提问6-9个
同一需求的大模型推荐并不相同，在无推荐数量要求时，AI平均每次会推荐6-9个品牌。不同模型“勤奋程度”不同，DEEPSEEK推荐的品牌个数高于其它模型（豆包和元宝）。
AI推荐品牌数量：头部品牌集中
模型推荐在不同品类都有明显的头部品牌竞争的趋势。前8个品牌一般占据了50%的总推荐份额。
行业的集中趋势有差异，反映了不同的竞争状况。如下图所示，某一类推荐，有明显的超过90%可见率(推荐率)的品牌，竞争相对固化。而有些类别，明显没有超过90%可见率的品牌，竞争相对激烈。这些类别/关键词，往往是市场竞争之地。而有些类别，所有的品牌的可见率都没有超过80%，缺少领导品牌。
AI的信源偏好：相同问题不同模型引用媒体差异大
AI的信源偏好：相同模型中不同品类引用媒体差异大
GEO的科学测量标准
高质量AI认知是持续的系统性工作
提升并维持高质量AI认知，对企业来说，并非仅仅一次性，或阶段性的GEO行动，而是结合了GEO的优化和持续的测量的系统性工作。持续测量是因为AI媒介触点是一个正在高速增长，不断变化的渠道，品牌在AI中的表现在1-2个月，甚至1-2个星期中就会有巨大的提升。另一方面，品牌的高质量AI认知，需要有建立共识性的行业标准与规范。除了需求方的品牌主，供给方的服务商，技术公司，媒体平台以外，也需要中立第三方的测量评估公司，构建起完整的生态体系。
GEO行业测量指标原则
GEO行业发展，需要有一套能具有行业高度共识性的指标体系。满足品牌方测量AI对品牌的认知表现，确认GEO的工作目标的需求，对于服务方，媒体方，技术支持方，共识性的指标体系是体现能力，完成优化任务的重要依据。当前，2025年是中国GEO行业发展的初级阶段，对于测量指标，原则是：定义和算法清晰，便于量化测量，便于设定一致性的标准，可优化等特征。基于此原则，我们提出以下指标体系，并建议在初期以可见度为核心指标进行测量。
基础指标：品牌可见度
洞察指标：引用率
洞察指标：正文引用率
深度指标：品牌AI认知指数
深度指标：品牌AI认知份额指数
测量规范：透明化，明确测量条件
科学客观，透明化是AI品牌认知测量的基础原因，也是GEO优化行动和策略的前提保证。当前AI大模型市场不断变化，广告主客户对于如何测量，以什么标准测量并不清晰。基于案头研究和专家研讨，我们提出以下测量条件的规范和建议。
测量规范：多少次提问答案才稳定？
即使在完全相同的问题，对同一个AI模型提问，AI的回答也会存在一定的随机性。因此，如同品牌心智资产或品牌健康的定量追踪与研究，必须保证在消费者端有足够的样本量，才能全面客观的测评估AI认知的稳定性。那么，多少才是足够多的AI提问次数的样本量呢？换而言之，相同的问题在相同的模型下，提问多少次，答案才能达到相对的“稳定”呢？
秒针营销科学院在2025年9月，针对5个品类（汽车，教育，面膜，奶粉，运动饮料），3个大模型（DEEPSEEK、豆包、元宝），共2025次交互提问的文本信息数据进行定量研究，得出以下结论：
1、头部品牌（即可见率超过80%）的稳定性，高于中部（可见度50%）和长尾品牌（可见度20%）。
2、样本量=30以上时，才能具备基本的稳定性。
3、不同品类，不同模型，整体规律性一致，但具体不同样本组的标准差结果有所不同。
4、非头部品牌（可见度低），要保证结果的稳定性，需要更高的样本量，例如N=60，甚至更高。
测量规范：当前地域间无显著差异
将品牌可见度与大模型&地域做方差分析，结果均为不显著，说明不同的地点在各大模型上的可见度上不存在显著差异，即在不同城市对大模型提问，品牌可见度的结果都是一致的。
GEO优化策略的专家建议
2025年10月，在商广协AI工委会组织的GEO行业研究会中，与会专家对广告主实施GEO优化的策略和方法，提出了专业的建议。简而言之，可以概括，在管理角度，战略布局，生态占位，明确需求；在执行角度，重视内容，先行建立针对AI的品牌知识库，内容库和权威内容；由简入深，先做好核心“可见”指标。
深入理解GEO技术原理
技术机制的核心：向量嵌入与语义匹配
当前方法面临的技术挑战
GEO面临着限制当前优化策略的重大技术挑战。可扩展性问题随着数据指数级增长而出现——RAG系统必须从不断扩展的知识库中高效处理和检索相关信息，同时保持性能。测量和归因带来根本性挑战。与提供透明排名信号的传统搜索引擎不同，AI系统作为黑盒运行，难以确定地逆向工程优化策略。领域依赖性创造了另一层复杂性。研究表明，优化效果在不同行业间差异显著——在医疗保健领域成功的技术可能在金融或电商领域失败。
AI系统优化的最佳实践
1. 内容结构优化
成功的GEO实施需要系统化的内容结构方法：
- 描述性标题匹配用户搜索意图
- 使用正确HTML标签的清晰信息层次
- 用粗体文本突出关键点的可扫描格式
- "答案优先"方法——先给出直接答案，再提供支持性上下文
2. 技术优化要点
技术优化超越了传统SEO要求。虽然页面速度和移动响应性仍然重要，但GEO需要全面的结构化数据标记，使用JSON-LD格式，不仅包括基本文章架构，还包括详细的组织、人物和专业知识架构。FAQ和HowTo架构在AI提取中表现特别出色。
3. 构建共引用和共现策略
从链接建设转向共引用和共现代表了战略转变。成功需要：
- 在比较文章中与竞争对手一起被提及
- 纳入行业综述和"最佳"列表
- 与记者和分析师建立系统性关系
- 在Reddit、LinkedIn、YouTube和行业论坛上建立多平台存在
GEO技术发展趋势
1. 多模态优化成为主流
GEO的未来指向多模态优化，因为AI系统越来越多地同时处理文本、图像、视频和音频。Google Lens每月处理120亿次视觉搜索，要求品牌使用ImageObject、VideoObject和AudioObject等结构化架构优化媒体资产。
2. 实时数据集成
实时数据集成代表另一个前沿。RAG系统正在演进，通过将AI模型与实时外部数据源连接来提供当前的、上下文相关的信息。
3. 从关键词到实体的转变
从关键词聚焦到基于实体的优化的转变反映了搜索系统理解内容方式的根本演变。这种方法优化特定概念——人物、地点、产品——而不是关键词，与知识网络深度集成。
4. 智能体AI的整合
智能体AI集成引入了新的复杂性，因为AI智能体获得了自主决策的能力。Gartner预测，到2027年，33%的日常工作决策将通过智能体AI自主做出，这需要考虑AI智能体作为品牌和客户之间中介的优化策略。
参考链接1.https://www.mininglamp.com/news/6704/2.https://a16z.com/geo-over-seo/
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