传统搜索引擎与AI搜索引擎在工作原理和用户体验上存在本质差异，这也决定了SEO（搜索引擎优化）与GEO（生成式引擎优化）遵循的是两套完全不同的规则。前者有迹可循，后者则变数无穷。

  传统搜索引擎（如Google、Bing）如同一盘棋，棋盘、棋子与走法皆明列于《规则手册》中。它们依赖关键词匹配、PageRank等可公开研究的算法，根据相关性、权威性、外链和用户体验等因素对网页进行排序，最终呈现给用户自行点击浏览。

  SEO能发展成为数百亿美元的产业，正因为这套规则虽复杂却足够透明：只要了解算法偏好，优化内容与链接结构，就能相对可预测地提升排名。

  而AI搜索的世界，更像与一位思维跳跃的学者对话。问题抛出后，系统直接生成答案或摘要，而非提供一系列链接。其判断基于大模型的语义理解与RAG（检索增强生成）流程，决策路径深藏于黑盒之中——哪些证据被引用、哪些被忽略，往往难以追溯，很少遵循固定轨迹。这种“知识生成”范式，使得GEO的可控性大幅降低。

  但AI搜索也并非无规律可循。普林斯顿团队在第30届ACM SIGKDD会议上发表的开创性研究，通过实验识别出九种能提升内容可见度的GEO策略，最高可实现40%的曝光增益。同时，SEO时代强调的E-E-A-T（经验、专业、权威、可信）原则在GEO中依然有效——高质量、原创且真正解决问题的内容，仍然是模型青睐的素材。

  然而，该研究有一个重要发现：传统SEO中常用的关键词堆砌策略，在GEO中不仅无效，甚至可能起反作用。数据显示，过度堆砌关键词会显著降低内容被AI引用的概率。这进一步印证了GEO与SEO在底层逻辑上的根本差异。

  总结而言，SEO与GEO最核心的区别在于实现“权威”和“可信”的路径：

  从“链接为王”到“引用为王”：SEO的核心是反向链接，被越多高权重网站链接，权威性越高。而在GEO中，AI更看重“引用”和“出处”。

  从“关键词优化”到“语义实体优化”：SEO围绕关键词布局内容，GEO则需要围绕“实体”和“知识图谱”组织信息。AI识别的是“概念”，而非单纯的关键词。

  因此，在维基百科、百度百科等知识库中拥有清晰、准确、全面的词条，相当于为AI提供一份机器可读的“品牌简历”，远比关键词堆砌更重要。

  最终结论是：沿着SEO的经验，找不到GEO的新大陆。

  企业投入GEO，效果能否保证？
  AI搜索的不确定性催生了新需求。越来越多企业担心在AI搜索中“被消失”，开始寻求GEO服务商以提升品牌可见度。市场上主要涌现三类玩家：从传统SEO转型的老牌公司、将内容营销延伸至GEO的机构，以及专攻AI搜索的新创团队。

  全球范围内，相关工具与服务正日趋细分。例如：

  BrightEdge推出Generative Parser，监测品牌在AI搜索结果中的表现，并追踪在ChatGPT、Bard等平台中的提及频率与情感倾向。

  Conductor开发AI Content Optimization平台，帮助企业优化内容以提高AI搜索可见性。

  柏林Flow Agency于2024年更名为“Flow Agency”，主推GEO咨询，目标是“让品牌出现在ChatGPT、Perplexity、Gemini的答案中”。

  那么，GEO服务通常有哪些做法？根据与国内GEO公司负责人的沟通，可归纳为以下关键点：

  知识图谱构建：梳理品牌、产品、创始人等核心信息，建立实体关系，并提交至各类知识库平台。

  权威内容合作：借助媒体或学术资源，让品牌内容出现在高权重网站或出版物上，以获得AI的“引用”。

  结构化数据部署：在官网部署AI可读的结构化数据（如Schema标记），帮助AI更精准抓取和理解信息。

  内容优化与生成：利用AI工具围绕特定主题生成语义丰富的内容，以在AI知识库中占据一席之地。

  多平台覆盖策略：同步优化DeepSeek、Kimi、豆包、千问、元宝等主流AI平台的收录效果。

  不少公司还提出自有“GEO方法论”，并增加自研工具（如提示词策略工具、GEO内容创建智能体）来强调其科学性与独特性，甚至有企业针对中国市场推出基于小红书、抖音等平台的“用户共鸣指数”。

  但即便采用这些方法，GEO能否做到100%可控、可量化？

  为AI提供搜索引擎技术的博查AI公司CTO翁柔莹表示：“目前只能说‘部分可控’。业内已有一些验证过的方法论，例如在内容中嵌入可识别的引用标记、补充结构化数据等，能在一定程度上提升品牌在大模型检索结果中的出现率和引用率。”

  对应的测评体系也已初步成型，可监测引用比例、模型收录概率等指标。但归根结底，GEO依赖的大模型仍是黑盒系统——我们只能在数据层面量化现象，无法真正“控制”模型的内部决策过程。

  量化GEO成效的难点还在于不同模型的内容偏好各异。例如，DeepSeek更青睐社区内容，豆包则倾向于优先呈现自有生态内的素材。由于各模型“口味”不同，统一的评估体系几乎不存在，需要针对每个模型制定专门的测评维度与优化策略，并持续迭代。

  这意味着GEO工作注定是多模型、多指标并行的精细化过程，无法用单一方法论“一招通吃”。

  GEO服务收费混乱
  从翁柔莹的解答可以看出，某些方式确实能提高品牌被大模型引用的概率，这也赋予了GEO服务合理的存在价值。但如何定价、如何评估效果，目前尚未形成统一标准。

  对比SEO，根据Backlinko的行业研究，2025年全球SEO平均月费在1000–2500美元之间；按小时计费则为50–100美元/小时，顶尖机构收费比自由职业者高出约30%。在美国和西欧，企业级SEO月费多在3000–7500美元，竞争激烈的行业可达2万美元以上。

  GEO的定价逻辑更偏向“能力阶梯”，因此市面上多以高阶月度服务包或一次性项目报价为主，罕见小时计费。例如：

  Creative Click Media将GEO定价为“几百到数千美元/月”，侧重内容基础与Schema标记；

  Perrill明确“起步价6000美元/月”，并按行业竞争度与可监测指标阶梯加价；

  业内咨询机构公开报价普遍在3000–20000美元/月，常与KPI（如ChatGPT Top-3引用率、Perplexity citation rank）绑定阶段奖励或扣罚——这类“部分按效果付费”模式，在SEO历史上也较为少见；

  BrightEdge推出“AI Catalyst”，声称能实时监测Google AI Overview、ChatGPT引用占比，并按引用量、实体覆盖度计费；

  WebFX将GEO打包进原有SEO价格体系，月费从3000到2万美元不等，仍按页面数量和关键词数量核价。

  在国内，GEO服务商多采用月度服务费或项目制，定价缺乏统一标准，需根据企业情况单独报价。还出现了按“语义范围定价模型”计费的新模式，即每个核心提示词可延展出多个相似提示词，形成完整的语义覆盖，不同项目的语义覆盖难度不同，定价也因此各异。

  除了定价混乱，效果验证是当前最大难题。服务商多以“成功案例”或“特定问题下的AI回答截图”作为证明，但这往往缺乏稳定性和可复制性。由于AI的“黑盒”特性，无法保证在所有相关查询中都能稳定被引用。为提高可信度，甚至有服务商推出“快速验证机制：承诺5天内见效，否则退款”。

  平台博弈与GEO灰产
  从用户视角看，SEO更像“雇佣一支外包运营团队”；GEO则像“购买AI可见度黑盒里的一张入场券”，需要更高前置投入去“买能力、买方法论”，同时也承担着指标尚未标准化的风险。

  市场上也充斥着低价、低质的服务。典型套路是购买几十元的“AI优化套餐”，获得一个文件包，需用户手动发布上千篇文章——这些文章很可能是服务商用AI批量生成的廉价内容，效果无法追溯与评估。

  与此同时，灰产也在滋长。例如，开发者社区中流传的“影子Prompt”脚本：将指令写入白字白底或HTML注释中，诱导LLM在回答时优先引用目标网址。这种“隐形注入”技术已被学术界证明可绕过人工审核。

  AI搜索平台并未坐视GEO野蛮生长。Google于2024年3月更新Spam Policy，首次将“规模化AI生成内容、无增值页面”明确定义为垃圾内容，可直接进行手动处罚。OpenAI也在今年春季将“自动检测与人工复核”写入Usage Policies，针对可疑URL建立黑名单并下调权重。Perplexity则引入“Focus/Choose Sources”模式，让用户或系统限定可信源范围；对涉及版权纠纷的网站，会在内部权限层面降级引用。

  即使对正常GEO策略，大模型企业的态度也是“谨慎开放”。翁柔莹指出：“大模型会谨慎鼓励企业在其生态内发布内容，比如豆包可能倾向于收录抖音或头条的内容。但是，GEO与大模型的底层逻辑存在冲突。大模型希望提供准确内容，而GEO本质是向商业化负责。因此，大模型企业对GEO不会有完全开放的态度。”

  她特别提醒：“切勿轻信‘低价铺量’方法。铺量往往伴随重复关键词堆砌，这很容易降低账号内容被收录的概率。更重要的是，千万不要伪造数据。一旦被大模型验证出数据造假，该机构的一系列账号都可能被拉黑。”

  平台的态度很明确，AI搜索的趋势也非常清晰：正从“抓可读文本”迈向“抓可信事实”。可查证性、授权链路以及提示注入风险已成为新的稽核指标。换言之，想靠“黑帽GEO”弯道超车的可能性越来越低。

  品牌方的GEO焦虑
  在生成式AI全面渗透搜索和问答场景的当下，品牌方最焦虑的并非算法难懂，而是“AI是否听得懂我说的话”。化解这种焦虑的第一步，是将自有平台打造为机器可读的“单一事实来源”。

  具体而言，官网应系统部署Schema.org标记；内部白皮书、案例研究则应写成带数据结论的句式，并注明权威出处。生成式模型偏爱这种有数据、有论证的段落形态——它们天然乐于引用可验证的事实，而非堆叠关键词的广告语。

  有了“可读”资产，下一步是“可见”。企业最好围绕二三十个核心业务问题，每月在ChatGPT、Perplexity、Gemini等平台主动检索，记录品牌在答案中出现的次数与位置。业内将此指标称为Citation Rank或Position-Adjusted Word Count——它比传统蓝色链接排名更能反映AI语境中的曝光度。

  如果缺乏技术能力，可采购BrightEdge、Flow Agency等SaaS工具，但务必在合同中写明“数据可复现”条款，避免被美化后的截图误导。

  正如前文所述，许多服务商会兜售“隐形注入”“72小时收录”等捷径。这些黑帽手段短期内或许有效，但极易触发平台封禁，甚至带来版权与合规风险。与其试图驯服黑盒，不如将资源投入真正独特、可信、可验证的内容上，让AI主动将你视为引用样本。在生成式搜索的世界里，最稀缺的是可靠事实与清晰叙事，而非又一套可被逆向破解的算法秘籍。