前言
传统搜索时代正在落幕，尽管营销人员已经开始适应这一转变，但完全过渡仍需时日。
在过去二十多年里，SEO（搜索引擎优化）一直是在线获得流量的标配策略。它催生了一个完整的产业生态，包括关键词填充者、反向链接中介、内容优化师和审计工具，以及运营这些工具的专业人士和机构。
但到了2025年，搜索正在从传统浏览器向LLM（大语言模型）平台转移。随着苹果宣布将AI原生搜索引擎如Perplexity和Claude内置到Safari中，Google在分发渠道上的垄断地位正受到挑战。价值800多亿美元的SEO市场根基已然动摇。
一个新范式正在兴起，这个范式不再由页面排名驱动，而是由语言模型驱动。
我们正在进入搜索的第二幕：GEO（生成式引擎优化）时代。
从链接到语言模型
传统搜索建立在链接之上，而GEO则建立在语言之上。
在SEO时代，可见度意味着在搜索结果页面上获得高排名。页面排名取决于基于关键词匹配、内容深度和广度、反向链接、用户体验参与度等因素的网站索引。
如今，随着GPT-4、Gemini和Claude等LLM成为人们获取信息的接口，可见度的含义变成了直接出现在答案中，而不是在结果页面上获得高排名。
随着答案格式的改变，我们的搜索方式也在改变。AI原生搜索正在各个平台上呈现碎片化趋势，如Instagram、亚马逊和Siri，每个平台都由不同的模型和用户意图驱动。
搜索查询变得更长（平均23个字，相比之下传统搜索只有4个字），会话更深入（平均持续6分钟），响应会根据上下文和来源而变化。
与传统搜索不同，LLM具备记忆、推理能力，能够提供个性化的多源综合回答。这从根本上改变了内容被发现的方式，以及内容需要如何进行优化。
传统SEO重视精确性和重复性；生成式引擎则优先考虑组织良好、易于解析、意义密集（而不仅仅是关键词堆砌）的内容。像"总的来说"这样的短语或项目符号格式有助于LLM提取和重现内容。
值得注意的是，LLM市场在商业模式和激励机制方面与传统搜索市场有根本性的不同。
传统搜索引擎如Google通过广告变现用户流量；用户用数据和注意力付费。
相比之下，大多数LLM都是付费订阅制服务。这种结构性转变影响了内容的引用方式：除非第三方内容能够提升用户体验或强化产品价值，否则模型提供商没有太大动力去展示这些内容。
虽然LLM界面上最终可能会出现广告市场，但其规则、激励机制和参与者可能与传统搜索大不相同。
目前，LLM界面价值的一个新兴信号是外链点击量。例如，ChatGPT已经为数以万计的不同域名带来了引荐流量。
从排名到模型相关性
现在不仅仅是点击率的问题，更重要的是引用率：你的品牌或内容在模型生成的答案中被引用或作为来源的频率。
在AI生成输出的世界里，GEO意味着要为模型选择引用的内容进行优化，而不仅仅是在传统搜索中出现与否或排名位置。这种转变正在重新定义我们如何衡量品牌可见度和表现。
已经有新平台如Profound、Goodie和Daydream能够帮助品牌分析它们在AI生成回答中的表现，跟踪模型输出中的情感倾向，并了解哪些发布者在影响模型行为。
这些平台通过微调模型来匹配品牌相关的提示语言，战略性地注入热门SEO关键词，并大规模运行合成查询。输出结果被整理成可操作的仪表板，帮助营销团队监控可见度、信息一致性和竞争声量份额。
加拿大鹅就使用了这样的工具来了解LLM如何引用其品牌——不仅是在保暖性或防水性等产品特性方面，更重要的是品牌识别本身。
关键发现不在于用户如何发现加拿大鹅，而是模型是否会自发提到这个品牌，这在AI时代是一个未经提示的品牌认知指标。
这种监控正在变得与传统SEO仪表板同样重要。像Ahrefs的Brand Radar现在可以追踪AI概述中的品牌提及，帮助企业了解它们在生成式引擎中是如何被描述和记忆的。
Semrush也推出了专门的AI工具包，帮助品牌跟踪在生成式平台上的感知度，优化AI可见度的内容，并快速响应LLM输出中的新提及，这表明传统SEO玩家正在适应GEO时代。
我们正在见证一种新型品牌战略的兴起：它不仅要考虑公众感知，还要考虑模型感知。如何被编码进AI层面正在成为新的竞争优势。
当然，GEO仍处于实验阶段，就像SEO的早期一样。每次重要模型更新，我们都可能需要重新学习（或抛弃旧知识）如何与这些系统互动。
就像Google的搜索算法更新曾经让企业为应对排名波动而手忙脚乱一样，LLM提供商仍在调整其模型引用内容的规则。
多种思路正在涌现：一些GEO策略已经比较成熟（例如，在LLM引用的源文档中被提及），而其他假设则更具推测性，比如模型是否优先考虑新闻内容而非社交媒体内容，或者不同训练集如何影响偏好。
SEO时代的经验教训
尽管规模庞大，SEO领域却从未产生过垄断赢家。
帮助企业进行SEO和关键词研究的工具，如Semrush、Ahrefs、Moz和Similarweb，都各自取得了成功，但没有一家完全掌控整个技术栈（或通过收购实现增长，如Similarweb）。
每家都占据了自己的细分市场：反向链接分析、流量监控、关键词情报或技术审计。
SEO一直是碎片化的，工作分散在各个机构、内部团队和自由职业者之间。数据杂乱，排名只能推测而非验证。
Google掌握着算法密钥，但没有供应商能够控制界面。即使在巅峰时期，最大的SEO玩家也只是工具提供商。
他们没有用户参与度、数据控制权或网络效应来成为SEO活动的集中枢纽。
点击流数据——用户在网站间导航时点击链接的记录——可以说是洞察真实用户行为的最清晰窗口。
然而，历史上这些数据一直难以获取，被锁在ISP、SDK、浏览器扩展和数据经纪商背后，这使得在没有深层基础设施或特权访问的情况下，几乎不可能建立准确、可扩展的洞察。
GEO改变了这一切。
如何提升提及度：GEO工具的崛起
这不仅仅是工具的转变，更是一个平台机会。最具竞争力的GEO公司不会止步于测量。它们将微调自己的模型，从各个垂直领域的数十亿隐式提示中学习。
它们将掌控整个循环——洞察、创意输入、反馈、迭代——用差异化技术不仅观察LLM行为，还能塑造它。它们还将想办法获取点击流数据，并结合第一方和第三方数据源。
在GEO领域胜出的平台将超越品牌分析，提供行动基础设施：实时生成营销活动，优化模型记忆，并随着LLM行为的变化每天进行迭代。这些系统将具有可操作性。
这释放了比可见度更广阔的机会。如果说GEO是品牌确保在AI回答中被引用的方式，那么它也是品牌管理与AI层面持续关系的方式。
GEO成为与LLM互动的记录系统，让品牌能够跟踪在生成式平台上的存在、表现和成果。掌控这一层面，就等于掌控了预算分配。
这就是垄断潜力：不仅仅是提供洞察，而是成为渠道本身。
如果说SEO是去中心化的、数据相邻的市场，那么GEO可能是相反的——中心化的、API驱动的，直接嵌入品牌工作流程。
从根本上说，GEO本身可能是最明显的切入点，特别是当我们看到搜索行为的转变，但归根结底，它实际上是通向更广泛效果营销的切入点，支持GEO的相同品牌准则和用户数据理解也可以支持增长营销。
这就是大企业如何建立起来，因为软件产品能够测试多个渠道，迭代和优化它们，AI实现了自主营销者。
时机至关重要。搜索才刚开始转变，但广告资金转移很快，尤其是当有套利机会时。
2000年代是Google Adwords的时代，2010年代是Facebook的定向引擎时代。
现在，2025年，轮到了LLM和帮助品牌管理其内容如何被模型摄取和引用的平台。
换句话说，GEO就是进入模型思维的竞争。
在AI成为商业和发现的前门的世界里，营销人员面临的问题是：模型会记住你吗？
