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从GEO业务一线，看产业趋势 - AI应用专家交流
全文摘要1、GEO与SEO的对比及基本情况·SEO现状与趋势：SEO概念于2004年出现，至今已有20多个年头；2024年全球规模达800亿美金，2025年预计下跌20%-30%，主要因搜索引擎流量下滑、用户更多转向AI大语言模型获取知识，导致搜索引擎使用比例和日活下降。SEO核心是将品牌推荐到搜索引擎前10个链接，优化需做外链、关键词整体部署及ETA结构化文章投喂搜索引擎，这类文章会反复提及优化关键词，人类读起来不通顺。·GEO定义与重要性：GEO是在大语言模型中把品牌推荐到推荐位，一般3~5个，最多12个。其重要性在于帮助品牌在AI中建立认知：某牙膏品牌案例显示，用户询问美白、抗过敏牙膏时，AI推荐未听说的品牌，因这些品牌部署了AI内容；而佳洁士、高露洁、云南白药等传统品牌未做，原因是SEO的文章是给搜索引擎的，AI听不懂，导致传统品牌在AI中没有声量。GEO需部署AI能听懂的文章结构，非人类或搜索引擎语言；品牌需前期在AI中部署知识，新品发布时投喂优势、专利等信息，才能在GEO中稳定靠前位置。2、GEO的发展阶段与竞争格局·GEO起源与国内时间线：GEO概念2024年10月在国外出现，原名AISU或AEO。国内了解到该概念后，2024年10月开始尝试做AEO优化，2024年10月至2025年3月期间技术实现突破；之后在正月初五发布深度思考，国内所有大语言模型基本接入该系统的深度思考，优化逻辑因此发生改变，需重新研究优化方向。2025年5月公司优化结果跻身前列，6月开始开拓市场，当时市面上约有五六家AI优化公司，直接问AI“优化公司哪家强”等问题时，有五六家能被回答。·竞争格局与行业初期特征：2025年6月、7月时的五六家竞争对手，目前仅剩下两家；期间出现蓝标投的青蓝、三七互娱投的智推时代等更强的竞争对手。由此得出行业仍处于早期阶段的结论，最开始的同行在短短半年内已更换一波。很多上市公司看中该领域，开始投资技术相对成熟、靠前的公司，但因投资刚起步，这些公司的技术手段、后台应用、数据逻辑及优化方向等均处于初始阶段。3、GEO的技术门槛与服务商类型·技术门槛与核心能力：技术上无太多含量，关键是文章撰写（符合AI能理解的结构）和平台选择（AI引用率高的平台）；核心在于数据系统分析，需关注优化后的提级率、前三率、霸榜率，以及竞品在AI中的认知、AI里的舆情等数据，这些数据是品牌方2026-2027年做好GEO的核心定位依据，系统是公司核心优势，GPU并非核心卖点。具备常年广告、投流服务经验的玩家更易在赛道胜出。·服务商类型与来源：服务商主要分三类：a. 原ACO服务商，能理解大语言模型文章撰写；b. 广告服务商，原做SEO、搜索引擎及小红书抖音等广告投放，因获客成本升高、ROI下降，品牌方有降本需求，广告方转而帮做GEO部署；c. 媒体发布渠道公司，2012-2015年是好行业，后国内业务下滑，2015-2024年文字类发布受视频内容冲击，GEO出现使其重获商机。4、GEO的行业应用与链路问题·高意愿行业与链路现状：品牌曝光需求高的行业投流意愿较强，因GEO现阶段核心是品牌曝光。但存在链路问题，目前无法做数据沉淀与归因，即AI推荐品牌后，用户无法点击进入官网产生咨询。仅豆包打通抖音抖店链路（如推荐凤凰自行车可直接跳转至抖店）、百度AI加偶通京东旗舰店链路，Deepseek、元宝等未通链路；且即使链路通，数据仍不通，无法统计咨询量、进入抖店人数及购买转化情况。·国内外GEO差异：国内外GEO差异不基于技术，而是市场环境不同导致。国内方面，大语言模型偏向抓取权威媒体、自有生态内容，百度大语言模型引用百家号文章内容的比例超50%，Deepseek不引用小（更多实时纪要加微信：aileesir）红书内容，且国内手机品牌多（可数出五六个大品牌）；国外方面，市场环境不同，品牌更集中（如美国手机品牌仅一两个），ChatGPT和GPT-4等更多获取苹果官网信息。5、GEO的语料与垃圾信息问题·语料来源与垃圾信息：做集邮服务的公司上游不会向其他供应商购买数据、语料类资源，因GPU公司众多，大家尝试做相关事情，大环境不好下想通过好项目赚一桶金，语料或文案暂无统一标准。当前大语言模型处于初期，类似2004-2006年的搜索引擎，无法判断垃圾信息与有效信息。早期SEO有“万词霸屏”产品，逻辑是系统对接论坛、免费账号API，上传营业执照后一天可申请1000个免费账号，能将文章发布到一千个平台，一天发10篇即达一万篇，该产品卖火一年，但百度推出613算法杜绝，大量使用的品牌方被短暂拉黑，影响严重。现阶段大语言模型未做好垃圾信息归类与辨别，但未来会推进优化，如Deepseek 12月发布的V3版本已基本不引用个人号文章。6、GEO的商业化模式与权威渠道·商业化模式与利润分配：国内SEO在2022年百度更新算法后完全做不下去，因百度搜索第一页多为自身生态内容（广告位、百度百科、百度知道、百家号及知乎、小红书、京东等内容）；而Google未打压SEO，仍能优化。GO阶段因大模型未直接打广告，第三方GO公司蛋糕可能变大。大模型商业化模式目前有几种可能：a. 像搜索引擎出广告，但百度因广告多体验差的历史表明，大模型不太可能前三位全放广告；b. 类似小红书模式，关键词触发固定位置广告，不影响回答内容；c. SEO公司自己做优化，风险高，会导致大模型失去信任；还有to B端卖token的模式。·权威渠道的重要性：大语言模型目前像六七岁的小朋友，需不断成长（如认知品牌需灌输真实信息），成长过程中GO公司需投喂品牌真实内容而非垃圾信息。大模型当前更新更看重媒体权威度和官方度，降低了时效性占比——过去看重时效性（如昨天 vs 今天内容），现在问问题后引用的内容有最近一周的，也有10月、11月的权威文章。GO公司与大模型是相辅相成的合作伙伴，而非竞争对手。7、公域与私域GEO效果对比·公域GEO现状：公域大语言模型如Deepseek、豆包的情况是，Deepseek和豆包占大语言模型APP日活80%以上，品牌方更愿意在这两个平台投入预算，因为流量大。但公域信息质量待提升，原因是很多公司在公域发垃圾信息，而当前大语言模型处于群雄割据抢用户阶段，还没精力更新算法优化信息质量，未来三分天下后才会优化算法提升信息质量。·私域GEO优势：私域如小红书、淘宝的AI搜质量更高。小红书基于私域的20篇笔记内容生成推荐，因目前没有多少品牌方对小红书的优化有需求，未被大量投喂垃圾信息；且大语言模型无法判别图片和视频（文字token消耗1，图片8，视频24，免费模式下不会识别），所以小红书以文字为主的推荐更纯洁有价值。淘宝的AI搜基于自身商家的关键词，提供的内容也偏高质量，能总结出更适合用户的信息，提升转化效果。8、GEO的收费模式与市场·收费模式与头部公司：收费模式分三类：一是结果导向，模拟真实用户反复问问题，通过1万次问题中排在第一、前三的次数计算提及率、前赞率和霸榜率，以效果为导向服务客户；二是垃圾信息铺量，收取低费后用古老发布系统一天发10万篇垃圾信息，靠数量博取大语言模型抓取；三是卖系统，采用快排模式让AI写文章反哺大模型，目前已被淘汰。头部公司方面，青蓝（蓝标投资，创始人来自豆包）、欧泊东方、智推时代（三七互娱上周投资的上海公司）、增长超人（SEO起家）表现较好，其中增长超人从SEO业务发展而来，智推时代由广告商转型而来，欧泊东方从媒体方发展而来并对接多项榜样资源。·市场规模与成本结构：市场规模方面，品牌方批预算流程需3个月，新业务因无数据归因仅能动用品牌类预算的10%-20%，总体规模到不了大几千万。成本结构上，人力成本（销售、文案、技术团队）与文章投喂成本各占一半，算力成本占比不高；技术团队中人工智能训练师工资从之前的七八千降至五六千，行业招人成本有所降低。·未来趋势：未来大语言模型将逐步识别垃圾信息，Deepseek 12月改版后不再引用搜狐、网易的个人号文章，搜狐引用量跌至1点几%，网易跌至零点几%；百度目前引用自身百家号文章占比已达50%以上，预计百度、豆包将跟进优化算法。Q&AQ: 请介绍GEO的基本情况，及与搜索引擎SEO相比有什么变化、升级和增量？A: SEO于2004年出现，2024年全球规模800亿美金，2025年预计下跌20%-30%，原因是搜索引擎流量下滑，用户转向AI大语言模型获取知识。GEO与SEO逻辑类似：SEO是让品牌在搜索引擎搜索结果前10位靠前，GEO是让品牌在大语言模型推荐位靠前。GEO现状类似2006-2007年的SEO，品牌方试探性尝试。未来10年是AI大语言模型的10年，需早期在大语言模型部署品牌知识。例如传统牙膏品牌未在AI部署内容导致未被推荐，而其他品牌部署了。区别在于，SEO需要外链、关键词部署、ETA结构化文章，GEO需要部署AI能听懂的语言，而非搜索引擎或人类的语言。品牌需先让AI认识品牌，再逐步投喂新品优势、专利等信息，以稳定GEO推荐位靠前。
Q: 极优目前所处的发展阶段如何？A: 极优相关业务2024年10月从国外AISU/AEO概念开始尝试国内优化，2025年3月因国内大语言模型接入深度思考，优化逻辑改变后重新研究方向；5月公司优化结果领先，6月开拓市场时市面上有五六家AI优化公司，现阶段仅极优与另一家存活，新增蓝标投的青蓝、三七互娱投的智推时代等更强竞争对手。目前行业仍处于早期阶段，半年内同行已更换一波，虽有上市公司投资技术相对成熟的公司，但相关技术手段、后台应用、数据逻辑及优化方向均刚起步。
Q: GO领域主流玩家提升品牌主曝光的方式及所采用的技术是什么？A: 内行人看来该领域技术含量不高，核心是掌握文章撰写方法及AI引用率高的平台投放逻辑。当前GO领域主流服务商分为三类：一是原ACO服务商，具备大语言模型文章撰写能力；二是原广告服务商，因品牌主广告获取线索成本逐年上升、ROI下降，转向提供AI优化相关部署服务；三是原媒体发布渠道公司，2015-2024年受小红书、抖音等视频内容冲击，文字类发布业务表现不佳，借GO出现获得新商机。
Q: 具备常年广告及投流行业服务经验的玩家是否更易在该赛道胜出？目前哪些行业的品牌方或广告主投流意愿较强、预算较高？A: 中国市场环境下品牌重视度提升，GU现阶段仅能实现品牌曝光，核心问题是无法完成数据链路沉淀——AI推荐品牌后，无法追踪用户是否点击进入品牌官网产生咨询。目前仅豆包在非深度思考场景下，可将电商产品推荐直接跳转至对应品牌抖店，实现购买链路打通；百度AI+偶尔可链接至京东旗舰店完成购买，迪普西克、元宝等尚未打通该链路。但即使链路打通，数据仍无法贯通，比如无法统计豆包上关于品牌的问题量、进入抖店的用户量及购买量等，这是当前核心问题。
Q: 国内大语言模型技术与国外大厂相比是否更领先？GPU领域双方技术水平如何？A: GPU领域无法简单判定国内外大语言模型技术谁更领先，因两者商业化逻辑不同。从市场环境看，国内市场品牌众多，竞争更激烈；国外市场品牌较少，企业更专注单一品牌。对应到大模型内容来源，国外大模型多抓取品牌官网内容；国内大模型因无法爬取所有品牌官网，更多依赖权威媒体或自有生态内容——如Deepseek较少引用今日头条、完全不引用小红书，豆包常引用今日头条，百度大模型引用百家号内容的比例超50%。这种差异源于市场环境而非技术水平。
Q: 做集邮服务的公司是否向上游供应商购买语料资源或数据库？A: 目前做集邮服务的公司不会向上游供应商购买语料资源或数据库。当前GPU公司数量快速增长，市场多尝试通过相关项目快速获利，但大语言模型现阶段未完善垃圾信息的归类与辨别能力，类似2004-2006年搜索引擎初期无法有效辨别垃圾信息的状态。不过Deepseek 12月发布的V3版本已基本不引用个人号文章，垃圾信息辨别工作已提上日程。
Q: 传统SEO中海外谷歌SEO利润流向第三方公司、国内百度SEO利润流向互联网大厂，当前大语言模型阶段是否会改变这一利润流向，以及第三方GO公司与大语言模型厂商的关系如何？A: Google未强烈打压SEO，而百度通过算法更新，导致2022年后国内百度SEO难以开展——百度首页推荐多为自身生态内容，仅少量官网或权威内容。大语言模型处于成长阶段，需逐步建立品牌（更多实时纪要加微信：aileesir）认知，GO公司需投喂品牌真实信息帮助其成长；当前大语言模型更看重内容权威性与官方性，降低了时效性占比。商业化模式可能包括搜索引擎式广告、小红书式关键词关联固定位置广告、GO公司自优化及to B的token售卖模式。第三方GO公司与大语言模型厂商是相辅相成的合作伙伴，而非竞争对手。
Q: 传统模式中通过买量占据更多曝光位可提升排名，而AI时代大语言模型更关注权威渠道数据，即使某内容曝光多但权威支持少，另一内容虽曝光少但有权威支持仍可能排前列。未来是否需更侧重内容营销及与权威数据渠道合作？拥有权威数据的公司在链条中的价值是否会重塑或提升？A: 大语言模型并非仅依据内容提及次数排名，而是基于大批量底层数据，整合全网数据与自身数据库，结合用户核心需求及对应优势的权重综合分析。例如针对自行车哪个好的问题，大语言模型会搜集全网数据并结合自身数据库，将用户最关注的骑得轻松作为高权重因素，若两个品牌均涉及该优势，则侧重此因素进行排名。
Q: 公域大模型与私域平台在AI应用后的表现差异及原因是什么？A: 公司最早介入GEO领域，但将利润投入系统，核心逻辑是判断大语言模型未来需纳入UGC——这也是私域平台内容更有价值的关键。现阶段部分公司做GPU业务发垃圾信息不合理，而大语言模型仅推出一年多，暂无时间精力优化算法；待市场进入三分天下阶段，大语言模型会聚焦算法更新。当前小红书等私域内容更纯洁，是因尚未有品牌方投喂；品牌方更愿意向Deepseek、豆包投入预算，因其流量大、用户意向度高；而GEO因数据无法归因且认知度低，品牌方仅用小批量预算尝试。
Q: 小红书未来是否有可能被污染？A: 小红书内容生成逻辑是检索内部20篇笔记并基于此得出结论。目前大语言模型因算力限制无法判别图片和视频——文字token消耗假设为1，图片为8倍，视频为24倍，免费模式下各大模型均不会识别图片和视频，因此小红书SEO仍以文字为主。关于是否抓取真实用户评论内容，因甲方无需求未尝试，暂不清楚。
Q: 转型做GO的公司中，占比大的是否仍是传统SEO公司？A: 是的，现阶段转型做GO的公司以传统SEO公司为主，因传统SEO公司做起来更顺手且中间无太多技术壁垒。但未来会有更多公司加入，且品牌方也将配备自身团队。类比互联网初期品牌方花6年时间组建自身SEO团队的情况，因互联网已成熟，现有SEO团队可转型为GO团队，未来系统对品牌方有价值，可基于系统数据为其自身团队的SEO优化提供方向。
Q: 传统品牌方建立SEO团队的人员规模大概是多少？A: 需根据品牌规模及需求确定。通常关键词数量越多，SEO团队规模越大，且与产品相关，一般一个小团队负责一个产品，最终通过内部PK评估团队表现。
Q: 传统SEO按结果付费，GO被AI引擎调用后结果不直观，当前服务商向客户提供服务的收费模式是什么？A: 市面上GO公司的收费模式主要分为三类，第一类以效果为导向，因GO结果受地域、千人千面等因素影响，通过系统模拟真实用户反复提问，计算提及率、前赞率、霸榜率衡量效果；第二类低价提供服务，通过古老文章发布系统铺天盖地发布垃圾信息；第三类卖系统，目前已被淘汰，第二类也即将淘汰。
Q: 第一种公司是否通过模拟AI搜索引擎获取品牌方曝光量相关结果并呈现给客户？A: 系统可让客户查看感兴趣的数据，同时实现降本增效；通过搭建私有agent，先分析AI能理解的文章结构，再将品牌方信息投喂给agent，生成符合AI理解格式的文章，经文案修改后投喂给公域大语言模型，确保其能理解吸收。
Q: 国内采用第一种模式且效果较好的公司有哪些？A: 关注通过AI优化公司推荐基优服务商推荐等关键词查询AI时推荐的公司，认为能将自身公司做上去的技术更可靠。目前表现较好的有5家：青蓝、欧泊东方、智推时代、增长超人。
Q: 青蓝、欧泊东方、智推时代、增长超人等公司的规模及收入级别如何？A: 由于未上市无财报披露，无法明确具体收入，但预计不超过大几千万；主要因市场刚起步，大的品牌方预算审批流程长，且新业务无数据归因仅能使用品牌类广告预算，品牌类预算中仅10%-20%用于新兴业务，因此收入规模有限。
Q: 公司做SEO后，人员团队规模相比之前是增加、持平还是减少？A: 公司做SEO后人员团队规模肯定有所增加，主要因市场火热推动销售团队必须增加；文案团队若涉及人工干涉则与业务量相关，若用AI撰写则一人即可；技术团队需配备人工智能训练师相关人员，目前人社部补贴人工智能训练师证书，考的人多，该岗位工资从七八千降至五六千，但仍需配备。
Q: 公司成本的主要构成是否为人力成本？算力成本占比高吗？A: 从公司系统来看，算力成本占比不高；成本主要由人力成本与文章投喂成本构成，两者各占一半。文章投喂需在党央媒发布付费文章以确保效果，若发免费文章则仅需人力成本。
Q: 品牌方广告最终是否计划曝光到AI搜索引擎，以及目前AI搜索引擎是否具备识别处理过或优化过内容的能力？A: 目前AI搜索引擎尚未完全具备识别处理过或优化过内容的能力。Deepseek 12月改版后可识别部分内容，方式（更多实时纪要加微信：aileesir）为不再引用KOL或个人号文章，从后台数据看，12月后搜狐、网易个人号文章的引用量大幅下降；百度、抖音等平台尚未介入，但百度引用自身百家号文章已占50%以上，预计百度、豆包也将很快采取类似措施。
