2025 年成为 GEO（生成式引擎优化）行业元年，市场从第四季度启动测试，规模达 2.5 亿元，标志着 AI 营销新蓝海正式形成。作为 AI 大模型时代的内容优化策略，GEO 通过提升品牌内容在生成式引擎中的 “可理解性” 与 “可引用性”，实现无点击触达，核心遵循语义深度、数据支持、权威来源的 DSS 原则，本质是面向 AI 模型的信息优化与信任管理体系。
AI 技术的飞速发展推动营销格局重塑，企业面临品牌隐形化、流量入口重构与内容信任机制重塑三大核心挑战。生成式 AI 用户规模已达 5.15 亿，80.9% 的用户用于问答场景，信息获取从 “搜索 - 点击” 转向 “生成 - 引用”，品牌核心资产也从 “内容量” 转向 “语义质量”，竞争焦点变为 AI 生态中的信任与引用。
GEO 与传统 SEO 并非替代关系，而是自然进化。SEO 聚焦搜索引擎爬虫的关键词匹配与排名提升，GEO 则面向具备语义理解能力的 AI 模型，强调结构化标记与权威信源，但良好的 SEO 基础仍是 GEO 实施的重要前提。企业需完成从 “流量思维” 到 “认知资产思维” 的转变，才能在竞争中胜出。
GEO 的应用场景广泛，通用场景包括品牌语料生成管理、商业决策与场景推荐、AI 语义空间品牌占位、专业知识与行业教育四大类。在企业服务、零售、本地生活、文旅、教育、法律等行业，GEO 均已落地适配性应用，通过精准对接行业需求，实现品牌传播、获客引流与风险防范等目标。例如电商行业以 LBS 定位为核心，打造 “种草 - 转化” 短链路；文旅行业通过地域语义绑定破解流量分散难题。
企业应用 GEO 常陷入十大误区，包括战略缺位、固守 SEO 思维、忽视信源建设、内容同质化、割裂 SEO 与 GEO 运营等，低水平执行易导致品牌损失与舆情风险。对此，易观提出五大建议：布局视频、音频等多模态内容；主动融入 AI 智能体生态；发展个性化与情境化 GEO；参考实力矩阵谨慎选择供应商；推动官网向 AI 营销资源管理平台转型。
全新的流量玩法 GEO（生成式引擎优化），它本质上是在大模型时代，为了让品牌内容更大概率出现在 AI 生成的回答里，而展开的一场商业竞争。
1. 从传统 SEO 到生成式引擎：角色大转变
传统 SEO（Web 2.0 时代）：更像 “图书管理员”，工作是给信息排序。它通过爬虫抓取网页，再根据关键词匹配度、外链权威性等规则生成一个链接列表（SERP）。用户需要自己点进链接、阅读内容，再去整合信息。
生成式引擎（AI 时代）：更像 “研究分析师”，工作是直接输出 “报告”。它依靠检索增强生成（RAG）技术，实时抓取各类信息，通过大模型的语义理解能力进行整合，最后直接给用户一个完整、连贯的自然语言答案。
2. GEO 到底是什么？
简单来说，GEO 是一种优化技术，它通过优化内容的结构、语义密度和权威性，来提升内容在 AI 生成结果里的可见性和被引用率。它的本质，就是争夺大模型商业性内容的输出概率。
和 SEO 的核心差异：SEO 抢的是搜索结果页 “Top 10” 的排名，而 GEO 抢的是 AI 回答里 “Top 3” 的被包含机会（Inclusion）。
竞争态势：因为大模型在生成回答时只会引用极少数信息，所以 GEO 呈现 “赢家通吃” 的特点，头部内容会获得绝大多数曝光。
核心价值：GEO 不仅关心内容能不能被检索到，更关心内容是否具备被大模型 “理解” 并 “重组” 的价值。
3. GEO 的优化策略
AI 天生偏好 “高事实密度”（Fact-Dense）的内容，所以优化的核心思路就是顺着 AI 的偏好来：增加统计数据、权威引文，搭建清晰的逻辑结构，让内容更符合大模型的 “胃口”
4. 商业现状与未来：从 PC 时代到 AI 时代，媒介形式一直在变，但商业的本质 ——“精准曝光”—— 从未改变。
为什么 GEO 能生效？—— 一切源于 RAG 技术
一、GEO 面临的核心挑战：AI 引擎（比如 OpenAI、Anthropic）和传统搜索引擎（比如 Google）最大的不同，在于它是一个 “黑盒”：算法权重和具体规则完全不透明。传统 SEO 有明确的工具和规则可以优化，而 GEO 更像是一场 “逆向工程”，我们需要去猜测和适配 AI 的内在逻辑。
二、GEO 的底层逻辑：既然 AI 引擎是 “黑盒”，GEO 的优化思路就分为两大方向：
GEO 策略层：通过语义分发、分布式索引、多级缓存等技术，让内容更容易被 AI 的检索系统发现。
内容包装层：把客户的内容重新包装成符合 AI “胃口” 的形式，比如适配它的注意力机制、权重分配规则，让内容在候选池中获得更高的优先级。
三、AI 搜索的底层原理
AI 搜索不是大模型 “凭空” 回答问题，而是一个 “组合拳”：
大模型基座 + RAG知识库 + 向量数据库 → AI引擎（黑盒）
大模型基座：负责理解和生成自然语言。
RAG 知识库：提供实时、权威的外部信息，避免大模型 “胡编乱造”。
向量数据库：把文本转换成语义向量，让 AI 能快速找到语义相似的内容。
四、GEO 技术原理：基于 RAG 的三个阶段
这是最关键的部分，我们一步步拆解：
1. 检索阶段：找到最相关的内容块
用户提问：用户输入一个问题后，AI 会先把问题转换成语义向量。
向量空间匹配：AI 在向量数据库里寻找语义距离最近的内容，而不是简单匹配关键词。哪怕你的内容里没出现用户的关键词，只要语义相近，也会被检索到。
分块策略：AI 不会去读整篇长文，而是会把长文档自动切割成一个个小的 “内容块（Chunk）”，只读取这些小块来提高效率。
2. 增强阶段：给内容打分排序
核心打分维度：AI 会给候选的内容块打分，主要看四个指标：
语义相关性：内容和用户问题的匹配程度。
权威性：内容来源是否可靠，比如是否来自权威机构、专家或高权重网站。
时效性：内容是否是最新的。
信息熵：内容的信息量是否足够高，是否充满了事实和数据。
重排序模型（Reranker）：根据打分结果，AI 会对所有候选内容块进行重排序，选出 Top N 个最优质的内容。
上下文窗口：AI 的 “上下文窗口” 容量有限且昂贵，所以内容必须是高信息密度的，要避免形容词堆砌、营销废话和过渡句。
3. 生成阶段：生成带引用的最终答案
LLM 上下文合成：大模型会基于排序后的 Top 候选内容块，合成一个连贯的自然语言答案。
归因生成 & 对抗幻觉：为了避免 “幻觉”（编造信息），AI 会通过 RLHF（人类反馈强化学习）来优化答案，并优先采纳那些包含规范引用的内容。
引用偏好：AI 天生偏好带有清晰引用来源的内容，这也是 GEO 优化的关键 —— 让你的内容被 AI 引用，从而获得曝光。
GEO 业务流程案例：四个阶段的业务流程：整个 GEO 项目是一个从诊断、规划、执行到优化的闭环过程。
第一阶段：AI 可见性审计与分析，这是项目的起点，核心是 “摸清家底”：
模拟提问：在六大主流 AI 平台上，针对品牌下的 10 个产品，模拟用户进行 100 次提问。
数据诊断：分析品牌在 AI 回答中的排名、内容的时效性（是否过时）和准确性（是否存在错误信息）。
输出报告：生成诊断报告，明确哪些产品的内容急需优化，哪些产品的表现已经很好。
第二阶段：意图图谱构建与策略制定，这是项目的规划阶段，核心是 “找准方向”：
梳理用户意图：分析用户典型的提问方式和背后的意图，区分哪些是高流量问题、哪些是高转化率问题。
竞品分析：对比在特定问题下，竞品和自家品牌在 AI 回答中的排名、被提及的优劣势。
设定目标：确定优化周期、内容矩阵规划、关键词优先级排序，以及具体的 KPI（比如希望内容在 AI 回答中以何种形式呈现）。
第三阶段：内容建设与分发，这是项目的执行阶段，核心是 “生产并投放优质内容”：
内容生产：基于之前梳理的问答矩阵，生产结构化的内容。
语义标注与优化：对内容进行语义标注，并围绕E-A-T 原则（专业性 Expertise、权威性 Authoritativeness、可信度 Trustworthiness）进行优化，确保大模型能 “听懂” 并认可你的内容。
多平台分发：根据甲方需求和不同 AI 模型的偏好（比如有的模型偏好权威媒体来源，有的偏好自身生态内容），将内容分发到多个平台。
第四阶段：持续监测与迭代，这是项目的闭环阶段，核心是 “数据驱动，持续优化”：
数据采集：利用系统模拟真人提问，持续收集大模型的回复数据。
效果分析与迭代：分析内容的排名和实际效果，不断调整优化策略，形成一个 “监测 - 分析 - 优化” 的循环。
如何构建 GEO 核心能力
一、GEO 公司的核心能力构建
要在 GEO 领域建立护城河，公司需要打磨三大核心能力：
用户意图洞察：这是基础。你需要像传统 SEO 一样，深刻理解用户会怎么提问，以及他们期望得到什么样的答案。尤其要注意，AI 时代的用户往往需要通过多轮交互才能得到满意的回复，你必须理解这个动态过程，才能精准匹配用户需求。
文章结构与语义理解：这是技术核心。你需要用 AI 能 “看懂” 的语言来写内容，比如明确标出实体名称、时间、地址等关键信息，并做好数据标注。简单说，就是要让大模型能快速识别和理解你的内容价值，而不是用人类的模糊语言去 “考验” 它。
平台权重分析：这是效率关键。不同的大模型有不同的内容偏好，有的偏爱权威媒体，有的偏爱自家生态。你需要建立一套系统，实时监测各个平台被 AI 引用的来源占比，识别出哪些媒体源权重更高、权威性更强，从而减少人工试错，把内容投放到最容易被 AI 抓取的地方。
二、行业公司类型及能力差异
目前市场上提供 GEO 服务的公司主要分为三类，能力从低到高：
第一类：纯软件 / 自动化
模式：用软件在百家号、搜狐号等免费平台上，自动生成并批量发布 AI 文章。
缺点：完全是 “一锤子买卖”，无法保证效果，内容质量和平台适配性都很差，很容易被平台判定为垃圾内容。
第二类：人工 + 半自动化
模式：由人工撰写或修改内容，再进行发布。
优点：相对负责，内容质量比纯软件的高。
缺点：缺乏系统的监测能力，无法实时感知各个平台对 AI 内容的友好度变化。比如，某个平台可能因为内容泛滥突然降权，这类公司无法快速应对。
第三类：Agent + 系统监测
模式：训练自己的智能体（Agent）来生成符合 AI 理解结构的内容，同时拥有一套实时监测系统。
优点：这是最先进的模式。智能体可以高效生产高质量内容，而监测系统能根据平台友好度的动态变化（比如这个月 A 平台效果好，下个月 B 平台效果好），自动调整内容分发策略，实现效果最大化。
三大增长引擎拆解
1. 引擎一：Chatbot/Agent 流量占比正在爆发式增长
流量入口大迁移：用户获取信息的方式正在从传统搜索引擎，快速转向 Chatbot 和 AI Agent。模型能力的提升和 Agent 体验的优化，让这个趋势不可逆转。
AIGC 使用率飙升：近 2/3 的用户现在用大模型（LLM）来回答问题，1/3 的人把它当工作助手；就连抖音、快手这类内容平台，也有 30% 的内容是 AI 生成的。这意味着 AI 已经成为一个巨大的新流量池。
2. 引擎二：AI 流量的价值正在变得更高
用户意图更明确：用 AI 搜索的用户，往往带着更强的问题解决需求，流量的 “含金量” 比传统搜索更高。
用户信任度更高：超过 8 成的用户通过 AI 获取消费信息，近 35% 的消费者每天都会高频互动。因为 AI 界面目前没有明显的 “广告” 标识，用户对它的信任度远高于传统搜索结果里的广告。
从 “抢点击” 到 “抢曝光”：随着 Google AI Overviews 这类功能的普及，很多简单问题在搜索结果页就能直接得到答案，用户不再需要点击链接。这迫使企业的战场，从争夺 “点击量” 转向了争夺 AI 回答里的 “品牌曝光” 和 “心智植入”。
3. 引擎三：归因能力正在逐步打通
现状与挑战：目前 GEO 最大的短板是难以精准归因。它无法像 SEO 那样通过超链直接追踪购买转化，数据存在断层，所以主要占用品牌的 “品牌预算”，而不是更看重 ROI 的 “效果预算”，价值暂时受限。
未来展望：一旦数据归因的问题被打通，GEO 的商业价值将全面超越 SEO。因为 AI 能直接影响用户决策，而且体验比传统搜索更好。
AI 广告的未来 —— 从 “硬插入” 到 “原生融入”，AI 广告的现状和未来，核心是预测大模型（LLM）将如何彻底改变广告的形式和售卖方式，催生LLM 原生广告和概率拍卖的新模式。
一、现状：AI 广告仍带着传统搜索广告的影子
目前的 AI 广告本质上是把传统广告 “平移” 到了 AI 场景里，体验比较割裂：
Perplexity 的 “赞助后续问题”：用户问 “最好的跑鞋”，AI 回答后，会硬插入一个品牌赞助的引导问题，比如 “Nike 最新的跑鞋有哪些科技突破？”。品牌买的是这个提问引导权，但回答内容本身还是 AI 生成的。
Google AI Overviews 广告：在 AI 生成的摘要上方或下方，直接展示传统的购物广告（Shopping Ads）。广告和 AI 回答的内容是完全分离的，就像在文章里硬塞了一张海报。
简单来说，现在的 AI 广告还是 “广告归广告，内容归内容”，用户体验不够自然。
二、未来：LLM 原生广告与 “概率拍卖”
未来的广告模式会发生根本性变化，核心是 LLM-Auction（大模型拍卖）：
从 “抢固定广告位” 到 “抢内容概率”：广告主将不再争夺一个固定的 “广告位”，而是争夺大模型在生成回答时，提到自家品牌的概率。
机制原理：广告商针对特定的 “概念”（比如 “高性能笔记本”“旅行计划”）进行出价。当用户提问涉及这个概念时，大模型会在后台实时进行一次 “概率拍卖”。
IRPO 算法（迭代奖励偏好优化）：这是支撑该模式的核心技术。它不仅考虑广告商的出价，还引入了 “用户体验奖励模型”。如果强行插入广告导致回答质量下降，系统会自动降低该广告的展示概率，从而平衡商业收益和用户体验。
最终效果：广告不再是突兀的链接或弹窗，而是自然地成为 AI 回答的一部分。比如，用户问 “如何制定旅行计划”，AI 可能会说：“你可以考虑使用 Expedia 来比价，因为它提供……”。这里提到 “Expedia”，就是品牌通过概率拍卖赢得的一次 “原生广告” 曝光。
AI 商业化催生的全新需求
一、四大全新的业务需求与产品机会
品牌安全与幻觉审计平台（Brand Safety & Hallucination Auditing）：在 LLM 原生广告里，品牌付费让 AI “写” 广告。但如果 AI 在生成时出现 “幻觉”（比如编造产品功能、给出错误参数），会给品牌带来巨大的法律和声誉风险。
产品机会：需要一套实时生成内容审计系统。它会在 AI 生成内容的毫秒级时间内，用一个小型验证模型（Oracle Model）去核对生成内容与品牌事实库（Fact Sheet）的一致性，确保广告 “零幻觉” 投放。
概率归因与影响力衡量系统（Probabilistic Attribution Modeling）：当广告自然融入 AI 回答的文本里，没有了可追踪的点击链接，传统的 “最后点击归因” 就完全失效了。
产品机会：需要基于统计学和因果推断的增量影响力归因模型。它通过分析 “AI 提及率” 的波动，和品牌自然流量、搜索量之间的相关性，来衡量原生广告的真实价值。Relixir 目前的尝试是一个开端，但未来需要更复杂的数学模型。
“可引用性” 评分与优化引擎（Cite-Worthiness Scoring Engine）：为了让内容在 AI 的有机结果或低成本广告中胜出，内容必须极度符合 AI 的 “胃口”。这已经不是传统 SEO 的关键词逻辑了。
产品机会：需要一个AI 阅读理解模拟器。它不检查 SEO 关键词，而是模拟 GPT-5 或 Claude 的阅读逻辑，对内容的 “信息密度”、“实体清晰度”、“逻辑自洽性” 进行打分，并自动重写为 “AI 易读” 的格式。Sight AI 已经在做类似的尝试。
代理式商务中间件（Agentic Commerce Middleware）：广告的终极目标是交易。未来的 AI 广告不仅是展示，还能直接促成购买。
产品机会：需要一个品牌代理中间件（Brand Agent Middleware）。这是连接品牌电商后台（如 Shopify、Salesforce）与大模型上下文窗口的 API 服务，允许 AI 在对话中直接调用库存、价格信息，甚至帮用户完成下单。Microsoft Copilot Checkout 就是这类基础设施的雏形。
二、现有探索案例
Microsoft：推出了 Copilot Checkout，允许用户在对话中直接购买商品，并在 Shopify 商家端推出了 “Brand Agents”，让商家可以训练自己的 AI 代理来接管客户对话。
Atomic AGI：正在开发针对 AI 可见性的综合操作系统，试图整合分析与优化能力，虽然尚未完全实现上述愿景，但方向是一致的。
Relixir：通过将访客识别与 CRM 系统结合，实际上正在构建一种新型的归因和转化基础设施。
GEO 产业链上游 —— 数据供应与授权层
一、为什么数据供应与授权如此重要？
大模型的训练和优化，离不开海量、高质量的数据。现在，优质数据的拥有者正在成为产业链中的权力中心。
高质量数据的价值：白皮书、KOL 推荐、社区讨论这类内容，是建立品牌权威性的关键。它们能为大模型的预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）提供合法、高质量的 “养料”。
核心功能：这一层的核心作用，就是为大模型提供源源不断的合规优质语料库。
二、主要玩家有哪些？
目前在这个领域活跃的玩家主要分为几类：
Reddit 等社区平台：Reddit 与 OpenAI 签订了价值 6000 万美元的数据授权协议，同时也和 Google 有类似合作。它的论坛讨论数据包含了人类真实的对话逻辑和观点碰撞，是训练大模型推理能力的 “黄金数据”。
新闻出版集团：像 News Corp、Axel Springer 等传统新闻巨头，正在将它们的新闻档案授权给 AI 公司使用，这是另一类重要的高质量文本来源。
品牌自身（GEO 视角）：对品牌来说，“数据授权优化” 也成了 GEO 的一部分。品牌需要思考如何让自己的内容（如白皮书、技术文档）进入这些被授权的高质量数据集，从而在源头就确立自己在大模型中的权威地位。
这也解释了为什么在 Reddit 等高权重社区进行内容运营（Digital PR），会成为 GEO 的关键策略之一。
GEO 产业链中游 —— 生成式引擎基础设施层
一、核心现状：根据 2026 年 1 月的最新测试结果，各大 AI 平台在内容权重、生态偏好上都有自己的 “脾气”，还没有形成统一的 GEO 规则。这意味着，想要做好 GEO，就必须 “因地制宜”，针对不同平台的特点来制定优化策略。
二、各平台 GEO 偏好拆解
1、DeepSeek：之前非常看重内容的时效性，但在 12 月的更新后，时效性权重有所降低，而权威性权重显著提升，尤其偏好党央媒、知名垂类网站等来源。内容偏好：对 “白皮书” 这类专业、权威的文档非常友好。
2、豆包（字节系）：生态壁垒：明显的 “生态保护” 倾向，字节系生态内的内容（今日头条、抖音）权重非常高。
优化策略：想要在豆包上获得好的效果，必须重视在头条系平台上的内容发布。
3、腾讯元宝：逻辑和豆包非常相似，高权重都给了微信生态内的内容（公众号、视频号、知乎等）。
4、通义千问等：底层技术受 DeepSeek 开源的 “深度思考模式” 影响，但各家平台仍保留了自己的生态偏好。
5、Perplexity：非常关注内容的学术性、事实准确性和信源质量，对信息的严谨度要求很高。
6、Google (SGE/AI Overviews)：是传统 SEO 和新 GEO 的结合体，核心页面的传统 SEO 排名依然重要，整体偏好高知名度的权威网站。
7、ChatGPT (Search)：注重对话的流畅性，同时也看重内容在社区或论坛中的讨论热度，比较依赖其伙伴生态的内容。
GEO 产业链下游 —— 智能工具与追踪分析层
一、行业背景与机会：传统的 SEO 工具（如 Semrush、Ahrefs）在面对生成式 AI 的新场景时，一开始没能跟上节奏，无法有效追踪品牌在 AI 回答中的表现。这就给了一批原生的 GEO SaaS 公司机会，它们迅速崛起，填补了市场空白。
这些工具的核心功能是：监测品牌在各大模型中的可见度（声量份额），分析 AI 回答中的情感倾向，统计内容被引用的频率和来源
一个重要的互补关系是：大模型厂商（如百度、谷歌）通常不会自己下场做 GEO 业务，因为这会有 “既当裁判又当运动员” 的嫌疑，而且它们也需要外部数据来优化模型。因此，优质的 GEO 公司和大模型厂商是合作共赢的关系 —— 前者提供高质量、结构化的内容，后者则排斥垃圾内容，生产低质内容的公司会被快速淘汰。
二、代表性玩家：Profound
行业标杆 Profound，你可以把它理解为 GEO 领域的 “彭博终端”：
定位：企业级 GEO 情报平台，主要服务于大型企业和受监管行业（如金融、医疗）。
核心能力：能实时追踪 10 + 主流大模型的可见度。它最大的技术壁垒在于，不依赖大模型的 API，而是模拟真实用户的前端交互来抓取数据，这使得它的数据和用户实际看到的结果完全一致，比 API 预测更具参考价值。
独特指标：它提出了 “答案份额（Share of Answer）” 和 “情感评分” 等新指标，来衡量品牌在 AI 回答中的表现。
商业模式：典型的 SaaS 订阅模式，价格不菲（起价 499 美元 / 月），针对企业客户提供定制化服务。
市场策略：主打 “合规与安全”，通过了 SOC 2 Type II 认证，成功切入了金融、医疗等高门槛行业。
GEO 产业链下游 —— 智能工具与追踪分析层
一、各具特色的第三方工具玩家
Relixir：结果导向的营收归因平台
核心痛点：它解决了 GEO 最头疼的问题 ——归因。在传统 SEO 里，我们可以追踪点击来源，但在 GEO 中，当品牌被 AI 自然提及而没有跳转链接时，就无法直接追踪转化。
技术方案：它用专有的访客识别技术（Visitor ID），能识别从 AI 引导进入网站的匿名用户，并与 HubSpot 等 CRM 系统对接，实现从 “AI 提及” 到 “销售线索” 的闭环追踪。据称其识别率是传统工具的 3 倍。
生态整合：深度集成了 Apollo、HubSpot 等销售自动化工具，能实现从 AI 搜索到自动发邮件的无人化营销流程，直接瞄准了营销人员最关心的 ROI 痛点。
Peec AI：面向中端市场和代理商的灵活工具
定位：更轻量化、更灵活，适合预算有限的中端公司和营销代理商。
核心能力：采用 “即付即用（Pay-as-you-go）” 的钱包模式，大大降低了入场门槛。它还提供 “建议提示词” 功能，能帮用户发现那些值得追踪的关键问题。
Sight AI / Goodie AI：优化与执行工具
定位：不只是监测，更是能直接上手优化的工具。
核心能力：内置内容编辑器，可以模拟 AI 的阅读逻辑，对文章的 “可引用性” 进行打分，并给出具体的优化建议，比如提示你增加数据或调整结构，让内容更符合 AI 的偏好。
GEO 产业链配套服务层 —— 代理商与咨询机构
一、行业背景：随着 GEO 技术门槛越来越高，企业自己动手变得越来越难，专业的 GEO 服务机构就应运而生了。它们的核心价值是：为企业提供从策略制定、技术整改、内容重构到数字公关的一站式服务。帮助企业绕过复杂的技术细节，直接获得在 AI 中被引用和曝光的商业结果。
二、主要玩家，这些服务商各有专攻，形成了差异化的定位：
Siege Media：专注于高端内容创作，通过生产高质量的深度内容，来获得 AI 的青睐和引用。
Go Fish Digital：擅长把传统企业级 SEO 和新 GEO 结合起来，用数据分析解决大规模网站的 AI 抓取和优化问题。
First Page Sage：主攻 B2B 领域，通过发布深度白皮书和行业报告，帮助客户建立 “思想领导力”，让其内容成为大模型训练数据的首选来源。
Onely：有深厚的技术背景，尤其对 Bing/Copilot 的算法有深入研究，能基于真实用户对话数据提供精准的优化服务。
未来 GEO 市场增长潜力巨大，预计 2026 年规模将爆发至 30 亿元，2027 年达 90 亿元，大量 SEM 预算将向 GEO 转移。随着生成式 AI 向多模态、个性化演进，GEO 将成为企业营销策略的核心组成，品牌需通过优化内容结构、建立语义信任、深度参与 AI 生态，在算法层面占据优势，实现长期可持续增长。
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北京东方原点管理咨询介绍
北京东方原点管理咨询有限公司成立于2011年，从成立之日就定位于为中国客户开拓国际视野，做跨国型人才和企业服务，在十几年的发展过程中，从国际教育、研学到为中国企业提供资讯、咨询、培训和商务考察及资源对接落地服务，赢得了广大客户的认可和好评。
东方原点以“连接中国与世界,助力中国企业国际化为使命”，打造一家连接学术界和企业界、打通科技和“传统行业”、具有全球化视野和全球资源网络的最专业的全球化服务机构。主要业务有：
出海俱乐部及社群：链接各类出海资源，社群共创共建共享，定期邀请不同专家分享出海信息和全球热点及机会。
出海培训：提供线上出海课程、线下公开课、企业内训等培训服务，涵盖企业出海从宏观、中观、微观操作方面；
出海咨询：根据企业发展阶段和行业状况，提供基于项目制或者陪伴式出海管理服务，涵盖全球地缘政治及目的国分析、战略及顶层设计、运营、数字化、营销、人力及组织、跨文化管理、品牌、供应链、合规、ESG及方面；
海外建厂：链接国际国内知名设计院、建厂专家，深入分析海外投资设厂的优劣势与成本对比，为企业决策提供依据，并推荐建厂服务商；
海外商务考察：围绕东南亚、日韩、中东、欧洲、美国墨西哥、非洲、南美定期组织企业家商务考察，亲临当地与政府、中国大使馆、商协会、高校与研究机构、产业园区、当地优秀企业、中资出海优秀企业进行面对面交流；
海外陪跑：陪同客户直接到海外业务现场协助方案落地。
出海基础服务及资源链接：提供海外公司注册、工商税务服务、ODI备案、海外公司架构搭建、身份规划、海外留学、人才招聘及EOR雇佣、出海目的地经销商及渠道、海外专业人才及服务机构、海外政府及商协会、寻找合作伙伴、投融资、家族基金与信托等资源服务，解决企业出海从基础服务到高级资源链接功能。
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