前沿研究
生成式引擎优化（GEO）
“随着生成式AI的用户量突破6亿，生成式引擎优化（GEO）在营销中的优先级已被提到第一梯队。”
对企业来说，问题已经不再是要不要做GEO，而是怎么做，才能在消费者搜索时，让AI生成的“答案里出现你、引用你、推荐你”。
要实现这个目标，就必须了解更底层的运行机制：
你的消费者，是如何使用生成式AI的？大模型的推荐和信源引用，到底有什么特征？GEO的优化，应该从哪里入手？工作流程是什么？……
2026年7月22日，在上海举办的第七届媒介力学论坛现场，系统解答上述问题，由中国商务广告协会AI营销应用工作委员会指导、明略科技出品、秒针营销科学院研究撰写的《2026中国GEO行业发展报告》正式发布。
这是系列报告发布的第二年，相比2025年，今年的报告从产业发展趋势、消费者、主流模型、优化策略等角度，对GEO生态做了更深入的洞察：
◾ 产业趋势：生成式AI用户规模快速扩张，GEO已从探索期进入“增长+治理”的并行阶段，企业需要系统性的管理“AI可见率”；
◾ 消费者洞察：AI已成为消费决策的重要助手，消费者在消费相关场景中提问以“品牌推荐、品类知识”为主，但真实对话问题高度个性化，品牌的问题策略必须基于数据驱动；
◾ 模型洞察：4大主流模型不同端口与模式下，带来的推荐与信源引用存在差异，并不存在通用GEO策略，外发事件对大模型的影响更偏长期而非短期；
◾优化策略：GEO是系统的流程化工作，目前被验证的科学流程，是问题洞察-品牌评估-策略制定-内容生成-传播投放-效果评估。
完整报告，关注“秒针营销科学研究”，回复“2026GEO”获取。
01
生态成型
GEO进入“增长+治理”的并行阶段
生成式AI的普及速度，正在推动信息分发从“链接导向”走向“答案导向”。
全球范围内，生成式AI渗透率已达53%，从2022年底到达到这一水平仅用了3年，相比之下，互联网用了7年，个人电脑用了17年。
中国市场，普及速度同样惊人。
截至2025年底，中国生成式AI用户规模已达6.02亿，普及率42.8%；截至2026年3月，AI原生APP月活达4.4亿。
消费人群的触点在变，品牌“被看到方式”在变，营销的方式同样在变。
随受众增长的，还有GEO的产业规模。
2026年，不同来源的数据和研究，虽然绝对数值各有不同，但趋势都指向同一个结论：全球和中国的GEO产业正处于快速增长中，产业规模前景非常可观。易观分析《中国 GEO 行业市场发展报告 2026》数据显示：2026 年国内 GEO 市场规模将达 30 亿元，同比增长 1100%，2027年预测达90亿。
产业迅速发展，相关的监管、规范也陆续制定和出台，2026年成为GEO行业治理规范化的启动元年。
产业生态多方的共同演进，也催生出了相对完整的GEO生态。
GEO不是单项技术，也不是单一的内容形态。它更像一套层层相扣的系统工程：
品牌主提出目标与边界；服务商提供策略、内容、监测服务；平台与模型决定呈现机制与引用逻辑；信源环境决定“可被采信”的素材供给；标准与合规则决定行业底线。
02
消费者洞察
人群与品类差异显著，真实问题高度个性化
理解消费者如何使用AI，是开展GEO的起点。
消费者正在用更短的路径搜索并决策，他们会把问题直接交给模型。
报告基于DMP数据、用户调研与行为监测发现：
豆包、千问、DeepSeek、元宝是当前用户最主要使用的AI产品，且APP端已成为主流使用方式。
更重要的是，AI使用呈现明显的“人群与品类差异”。
从人群看：
性别差异整体不大，但年龄差异更明显；部分模型在年轻人群中的使用倾向更突出。与此同时，GenZ、新锐白领、精致妈妈等特征人群的AI使用率显著高于整体；宠物、金融理财、教育培训等消费群体同样表现出更高的AI使用倾向。
从品类看：
越是高投入、强专业、决策链条更长的消费领域，AI越容易成为“常用工具”。例如宠物用品、3C数码、汽车等品类的AI使用程度更高；而低投入、专业门槛相对低的品类（如食品饮料、洗护）使用程度相对较低。
这意味着：企业制定GEO策略，一定不能“一刀切”，而是要结合行业决策复杂度与人群结构进行分层布局。
另外一个可能被忽略的事实是：
在真实的对话场景中，消费者的问题是高度个性化、分散化的。
报告基于数据发现，部分品类用户的提问“极其分散”，每个问题都带着具体场景与限制条件；也有品类问题相对集中（如家居装修、服装搭配）。
基于此，报告认为，品牌做好GEO的核心，并不是生产“更多内容”，而是“覆盖更关键、更焦虑、更影响决策的问题”。
03
模型洞察
模型差异客观存在GEO优化不能“标准化”
主流大模型厂商的竞争格局虽然尚未有定论，但对于GEO而言，一个现实是确定的：
它们的端口、模式、引用逻辑都在不断变化，其品牌推荐与信源引用的差异也会直接影响GEO的监测方案与优化策略。
报告对主流模型（豆包、千问、DeepSeek、元宝）在2026年上半年的信源变化做了对比观察：
在同一真实项目中，豆包的引用更集中且更稳定；相比之下，千问、DeepSeek、元宝的引用更分散、变化更大。这意味着，品牌如果只用单一口径监测，很可能发生误判。
为回答“不同模式/子模型下结果到底差多少”，秒针营销科学院在2026年6月开展了专项差异性研究：覆盖7个品类、分别设计代表性问题，在不同端口与模式条件下累计进行了5000+次提问采样，并以相关系数评估品牌推荐与信源媒体差异。
不同模式/子模型下结果到底差多少？
报告的结论显示：
◾当行业竞争格局清晰（有明显领先品牌）时：多数情况下选择一种模式进行监测与优化即可；
◾当行业竞争激烈（无明显领导品牌）时：制定测量方案与优化策略需要纳入不同模式带来的差异。
具体到模式差异，报告的结论显示：
◾各模型“仅模式不同”时品牌推荐整体相似度较高，如豆包在不同模式下与基准模式平均相似度约85%；千问、DeepSeek开关深度思考的相似度分别约77%、94%；元宝开关联网搜索相似度约93%，信源媒体相似度在多个模型中也可达较高水平。
◾子模型差异提示了更精细的策略边界。例如DeepSeek模型与元宝内DeepSeek子模型在“信源媒体”层面的相似度仅约34%—40%，这意味着对某一模型的信源优化，并不必然迁移到另一个产品形态中的“同名模型”。
模型是否会对外部事件做出‘即时快速’反应？
结果显示：
外部事件对模型引用逻辑的影响更偏长期，并且不同模型、不同产业之间并不存在可直接套用的“通用规律”。对企业而言，事件驱动下的GEO判断，必须回到本行业、本问题集合的实证数据上。
04
优化策略
GEO遵循的流程先定问题，再定内容，再做评估
GEO是项长期的、持续的系统性工作，不能一蹴而就。
报告总结了行业目前的服务实践：
在需求沟通之后，行业常见的GEO服务流程通常包含多个环节，贯穿问题识别、内容生产、渠道投放、效果监测与迭代优化。
其中，真正决定效果的，是全流程的协同与标准化执行程度。
在流程上，报告强调GEO业务开展要遵循三个原则：
◾ 问题导向：优先解决高频、高焦虑、强决策影响的问题；
◾ 数据驱动：所有判断要有真实数据支撑，而非凭经验“押题”；
◾ 持续更新：把热点与用户表达方式纳入月度迭代，让内容始终可被模型抓取与采信。
在问题策略上，报告认为核心是要明确：
GEO内容不是自说自话，而是回答用户真实提问。
品牌和服务机构可从社媒数据中识别讨论频次最高的问题，并关注用户情感强度（负面焦虑往往优先于中性、正面讨论），再结合“讨论热度、情感强度、决策影响”三维评分模型，对问题做优先级排序，把资源投入到最高ROI的问题上。
在内容策略上，报告给出一个关键但反直觉结论：
高阅读率或高互动量内容≠高AI引用
GEO中，内容是否结构化、是否权威、是否具备可检索与可采信的表达方式，往往比“人类平台互动指标”更关键。
同时，优化的内容也存在明显的时效窗口：
多数内容的引用时效集中在1—5周内，超过1个月缺乏持续供给，就可能引发可见度下滑。
05
标准正在路上
《生成式引擎优化（GEO）团体标准》正在起草
GEO正在成为AI时代品牌管理的新基础设施：它既关乎品牌在AI答案中的可见性，也关乎行业信息生态的可信与有序。
面向快速增长与治理需求并存的2026年，我们希望这份报告能为品牌主、平台方与服务商提供更可执行的洞察框架与方法参照。
同时，位推动中国GEO行业透明、科学、健康、可持续发展。在中国商务广告协会AI营销应用工作委员会的组织下，中国GEO产业的41家企业的76位编委专家正在撰写《生成式引擎优化（GEO）团体标准》。该标准覆盖通论及术语与定义、服务商评估，计价、评估与测量，可信语料、服务流程合规与安全5个方面，目前标准的初稿已经完成，已进入征集意见期，本报告的最后一个板块节取了其中一部分核心内容进行了分享。
关注“秒针营销科学院”，
获取完整版《2026中国GEO行业发展报告》。
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