这两天我在美国溜达，发现大家聊得最多的不是大模型谁家最强，也不是哪家大模型炒股挣了多少钱，或者xxx融了多少钱，而是：

GEO和GTM，都是流量，说明美国现在不缺AI产品点子，缺的是流量、曝光、声量、被看见的机会，以及，当然，增长。

再加上，就在不久前，ChatGPT发布了自家浏览器Atlas来阻击Chrome。

嗯，流量曝光和获取的底层逻辑，整个变了。

但所有人都是懵逼状态，包括写这篇文章之前的我。

没人用搜索引擎了，Google的流量掉到了只有28亿次，ChatGPT的访问量是？

54亿次。

这还不算Claude、Copilot、Perplexity。

谷歌甚至已经不是最大的流量主，连浏览器的地位都不保。

另外一个点，全球最大的营销自动化厂商HubSpot的SEO被重创：他们的网站自然流量下滑80%。

你要知道，Hubspot完全激励了我成为一名坚定的内容营销创作者，但现在，没人访问你的网站和博客，看你的内容了。

除非，你被AI引用到。

当有人搜索：

“最适合初创公司的工具。”

“Top级SOC 2自动化平台。”

“值得关注的投资者通讯。”

或者哪怕一双鞋子。

第一，他们不再去搜索引擎搜索了；

第二，如果他们去大模型搜索，这是接下来会发生和不会发生的事情：

……模型不会再给出10个蓝色链接。

它只会生成一个答案——并只引用2到7个可信来源。

如果你的公司不在这些来源里，那就等于不存在。

这就有点费劲了，因为以前你即便不在百度或者必应或者谷歌的第一页，你或许在第二页，第三页，实在不行第100页......你还可以和别人说，“看，百度搜得到咱家。”

可现在？你不被引用，直接牌桌都上不了。

欢迎来到GEO的世界。

Google的2005年，同样有一群人研究如何将自己的产品服务在Google搜索中呈现。

那时候谁研究明白了SEO，过去20年过得肯定不赖。

现在，轮到我们这伙人研究GEO了。

具体来讲就是，谁琢磨明白：如何在ChatGPT、DeepSeek、元宝和Gemini里“上榜”，谁就能在AI时代过上好日子。

所以今天的文章，就是带着大家一起捋一遍，怎么样让你、你的产品、你的观点、你的服务，出现在DeepSeek和ChatGPT的答案引用源里。

本文核心观点的Credit goes to Ruben，本地化处理由鲸奇CEO春阳进行。

目录如下：

已经在Perplexity和Gemini等大模型中引用排名靠前的初创公司案例

新时代的核心指标：内容结构化指数、“干净度”、“新鲜度”、被引用率

开整。

一、SEO转向GEO：流量的转折点

过去20年，互联网只遵循一个逻辑：

只要在搜索平台上排得够高，你的客户线索就不会缺。

可见度=流量，流量=线索，SEO是增长的通用法则。

不做SEO，就只能眼睁睁地看着客户被竞对和同行抢走。

但现在，谁还在做SEO？

我们不再琢磨百度能不能搜到自己，而是琢磨：

豆包和元宝，以及DeepSeek，能不能引用自己？

因为逐渐地，人们不再去“搜”，而是去“问”。

谁还会点10个链接和帖子，自己去找信息？

你会要求元宝和DeepSeek直接给你答案、给你推荐、给你选择。

搜索栏，变成了对话框。

而整个网络，开始被一个“老子说了算”的语言模型主宰和判定。

所以，公司不再为“第一页收录 & 排名”而战，而是在抢AI回答中的引用源席位。

不再是谁排名更高，而是谁被引用。

所以，生成式引擎的引用逻辑到底是啥？

这是今天本文的第一个重点。

多伦多大学2025年的一项研究分析了生成式引擎的引用逻辑：

在数千条查询中，ChatGPT、Gemini、Perplexity平均只引用2到7个域名——并且几乎清一色偏好可信、结构化、基于事实的来源，而不是品牌自建的营销内容。

SEO和GEO只差了一个字母，但底层逻辑完全变了。

啥叫“可信”？

啥叫“结构化”？

啥叫“基于事实”？

以及自己自媒体和IP写的东西，其实大模型根本不看。

核心逻辑变成了：

从“排名”转向“可靠性”，从“关键词密度”转向“知识清晰度”。

SEO时代，大公司凭借时间、外链、预算碾压全场；

GEO时代，拼的是精准、原创、新鲜、透明、专业。

谁能把自己的产品、专长、服务以及解决的问题，解释得更清楚、更结构化、更可验证，让大模型相信并抓到，谁就会在这个新的流量时代成为新贵。

讲清楚基础引用逻辑，接下来，我们来看“优化逻辑”。

二、理解GEO：生成式引擎优化是什么

1. GEO的真正含义

GEO是一种让语言模型认可并引用你的内容为权威来源的科学与艺术。

传统搜索引擎通过“抓取—索引—排名”实现内容排序，依赖外链、元数据、点击率等。

生成式引擎则更进一步：它不仅检索，还会综合与生成。

也就是说，你的网站不仅要被找到，还要能被AI直接引用。

GEO融合了五个交叉领域：

①技术SEO：网站结构、数据标注、抓取权限等基础优化。

②语义内容设计：让信息表达的意义清晰、明确，不依赖猜测。

③数字权威构建：通过外部提及、媒体引用、合作关系建立可信度。

④数据发布能力：以AI能读懂的格式发布事实、统计与洞察。

⑤可见度分析：关注“被AI引用率”，而非传统的点击量。

这些领域组合在一起，目标只有一个：

不是吸引人点击，而是让机器信任。

2. GEO存在的逻辑

道理其实很简单——生成式引擎需要“干净、可信、结构化”的信息源。

当你的内容具备可验证性与新鲜度，它就更容易被模型采纳。

反之，模糊、过时、自嗨的营销文案，模型根本不会看。

在SEO时代，小公司确实打不过巨头；

但在GEO时代，敏捷、快速更新、垂直专业、小而美和小而精就是优势。

你能更快发布、更频繁、更新、更深入地聚焦细分主题。

GEO遵循极致简单的机器逻辑：有事就说事，你说的对，我就服你，别整那些花里胡哨的。

三、AI模型如何选择、引用和信任信息源

让一个人相信你说的话，花言巧语可能就够了，但让机器相信，有点说法，当然也有技巧。

2025年，多伦多大学的研究团队对生成式引擎做了系统测试：

在数千个跨行业问题中，他们追踪了AI答案中出现的域名。

结果揭示出三大规律：

1. AI更信任“第三方”内容

AI更信任“第三方”内容，而不是你的自说自话。你自家品牌的博客，大模型一般不看，他们只看第三方的报道和声音。所以，声量、口碑的第三方review很重要。

模型倾向于引用新闻报道、论文、行业博客等“非品牌内容”，在部分领域中，80%的引用都来自第三方网站。

2. 社交内容几乎无效

在Google结果中常见的Reddit帖子、YouTube视频，在生成式回答中出现率不到3%。

模型更偏好“结构化事实”，而非“聊天内容”。

所以，铺内容也讲究品类，唠家常的碎片化内容对大模型来说，还是不够正式和专业。

3. “新”比“大”更重要

大品牌仍有优势，但不是决定性因素。

只要初创公司提供了更新、更清晰的数据，模型也会优先选它。

模型的信任逻辑，其实是模式识别。

它通过结构、标题、表格、引用等形式判断内容的可靠性。

它优先选择简洁、最新、可验证的文本。

从这一点上来说，还挺公平和透明：

AI不关心你的公司有多大，它只关心你提供的信息对不对、好不好用。

以后写文章，你的老板和客户喜不喜欢不是那么重要——重要的是AI祖宗们喜欢哈哈哈。

四、从“排名”到“引用”

SEO的目标是“排第一”；GEO的目标是“被引用”。

所以玩法从根本上变了：原来是正和博弈，一个话题、关键词火了，大家都被收录和看到，无非就是你先手我后手；

现在，变成了零和博弈。总共引用2~7个来源，你出现，就挤占了其他人被看见的机会，那可能是一个生存机会。

当用户提问时，生成式引擎会经历三步：

被引用，你就“拥有”了答案的一部分；没被引用，你就彻底隐形——没有“第二页”。

所以在战略上，SEO和GEO有本质的不同。

SEO时代：先被看到，再被信任。

GEO时代：先被信任，才会被看到。

这种反转让战场重新洗牌。

外链数量不再是核心，清晰度与原创性成了关键。

模型不按“热度”排序，而按“可用性”评估。

换句话说，你的所有软文类内容、营销类内容、广告类内容，都不会被引用。

精准、专业、客观和新鲜，胜于一切的宣传和广告内容。

一篇结构清晰、数据真实的内容，可以吊打上千篇堆关键词的文章。

五、GEO实操的5个keynotes

接下来我们聊点落地的实操。

GEO最有效的实践体系由五个支柱组成，每一项都对应AI模型理解与评估信息的方式。

1. 建立“权威源”页面

创建能清晰解释核心主题的权威页面：

这些页面是“知识中枢”，而非营销软件。

这东西是写给机器的，不写给情绪。

2. 优化机器可读性

AI读的是结构，不是文风，所以你文笔好没啥用。

3. 通过外部媒体建立权威

专业媒体报道和你投稿的文章，以及你出现的各种媒体平台，是个好东西，因为大模型信这个——只要不是你自家的平台哈哈。

当然这里面也可能有个骚路子，你去偷偷摸摸收购一家其他媒体平台，然后发布其他看起来毫无关联但实际上还是你的产品的内容哈哈。

总而言之，外部三方媒体，是非常优质的机器信任信号。

多平台出现 = 更高可信度。

4. 保持信息新鲜

生成式引擎非常喜欢“最新数据”，嗯，喜新厌旧，所以，日更吧。

5. 多语种与本地化

大模型，在非英语环境中，更倾向引用本地语言内容。

这一点记住了，很重要——如果你想在美国用户在ChatGPT的提问中出现，你就得是英文内容；

你要想在中国用户在DeepSeek的提问中出现，你就得是中文内容；

同理，俄罗斯、冰岛、墨西哥、巴西，去搞定本地的翻译吧。

大模型不会帮你翻译的。

六、初创公司的GEO执行落地路线图

GEO不是一锤子买卖，而是持续的“审核—创作—优化”循环。

执行路线图如下：

1. 先搂一眼你的AI可见度

在ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Gemini中搜索你的行业关键词，看谁被引用、谁缺席。

这一步就是基线。

2. 确定你要“占领”的话题领域

选择3~5个你最有话语权的主题，别什么都做——做能讲透的。

每个主题建立“主页面+支持页面”体系，然后，开写。

3. 构建结构化内容

采用“先给答案，再展开”的写法。

多用数据、表格、schema，每篇都附上来源。

schema是啥？

哈哈，自己查ChatGPT吧，顺便看看它引用了哪家来源。

4. 积累外部权威曝光

在行业博客发表文章、发布公开报告、多投稿，多收购媒体哈哈。

每一次外部引用，都是AI信任度的加权。

5. 持续监测与优化

国外有一些工具可以查自己是不是能被AI索引到，比如Profound、Otterly、Semrush，国内不详。

接下来就写吧，一篇两篇没啥意思，多写，多更，多出现，多发表。

先干几个月，不要停。

七、GEO做得好坏的考核指标

怎么看GEO做得好坏？

SEO时代你追求点击率，点击率就是漏斗；

但GEO时代，你追求的不是这玩意儿，而是“可信度”，可信度不是漏斗，是入场券，是你AI时代上牌桌的权利。AI都不信你，咋引用你？

所以，第一个指标，是内部的，即“可信度”。

而第一个外部指标是：

你的内容在AI回答中出现的频率。这是最核心的指标，没有之一。

如果没出现，那么排第几，你也是需要知道的，这个数据，去Profound看就好了。

在所有生成式平台上，你品牌被提及的比例。

它是注意力经济的新“市占率”。

没人搜索了，大家都成了懒货，都只知道问，短视频和图文的所谓“完播率”彻底失语，当然，这不是说有人不刷短视频消磨时间了，但严肃搜索和购买行为，比如：2030年之后，人们再买一辆车，或者买一款药，或者装修一套房，或者孩子的作业某道题怎么解，这个需求越严肃，人们就不会自己去搜索短视频平台找广告看、找演给你的剧本看，他们会直接问AI，问万物皆知晓的人工智能。

这就是趋势。

奶头乐和严肃成交不是一回事，我们不放在一起看。

当被引用时，语气是正面、中性还是负面？

你是被AI定义为专家、供应商还是案例？

标签影响用户信任。

比如一款药，用户看到的是“专家”的标签，基本这单转化就稳了，如果AI给你标的是“供应商”或者“厂商”，你就有点费劲。

以前是我们让AI大模型扮演这个扮演那个，现在，是AI决定我们的角色。是的，我们要看AI的脸色了。

数据更新的频率，模型以此判断可靠性。

这个怎么解决？就是日更，日更10条内容，100条内容，反正是AI写，让AI写给AI看哈哈哈。

只是写的时候别灌水，还是要干，要深，要精。

结构化数据是否无错？错误会降低AI可读性。

以上指标加起来，会构成一个GEO分值。

但高GEO分不一定带来更多流量，而是会创造一种“隐性信任”。

当AI代理、投资人、媒体在查资料时，反复看到你的品牌被引用，他们自然就会相信你。成交自然发生。

八、在团队中构建GEO能力

1. 让GEO成为“全员任务”

GEO不是市场部的事，而是跨部门工程：

技术团队负责结构与性能；

产品团队确保数据准确；

PR团队负责外部曝光；

内容团队负责内容本身质量；

增长团队监测数据指标。

让GEO成为公司的全新协作目标之一，放一个负责人跨部门协调，这个事儿，不是单个人、单个部门的职责。

2. 小步快跑

初期一个人可以身兼数职：写内容、调schema、跑媒体、看数据。

这个人脑子一定要机灵，行动力一定要强，好奇心一定要旺。

关键是快速试验、复盘学习。

他冲在前面，后期有点思路和成就了，再逐步分工。

3. 推荐工具栈

Profound / Otterly——AI可见度追踪

Google Search Console——技术监控

Schema.org Validator——结构验证

Notion / Airtable——数据库管理

顶级GEO团队的特征只有5点：重视、好奇、验证、快、科学。

不重视，不好奇，不动手，慢腾腾，且想一劳永逸的，搞不定这个。

九、一个真实案例

案例1：细分赛道的SaaS新锐

一家做合规自动化的初创公司发现，ChatGPT推荐的“最佳SOC 2工具”全是大厂。

于是他们制作了3个结构化专题页：

《什么是SOC 2自动化》《实施时间线》《常见误区》。

每篇都含数据表与FAQ。

8周后，他们被大模型引用。

网站流量没变，但演示申请上涨30%。

你想想，你看到大模型引用这个网页，你会不会点进去，会不会想咨询，会不会想购买？

这就是AI时代被看到、被引用、被信任的过程。

十、未来的流量曝光和发现逻辑

不用多说，互联网正从“点击经济”向“引用经济”演变。

在旧模式里，花钱买曝光；在新模式里，清晰度换信任。

对创始人而言：

你发布的每一条数据、基准、解释，都在为AI的“世界观”打地基。

解释得越清晰，越容易被“记住”。

透明与精确，将成为新的竞争壁垒。

对投资人而言：

GEO可见度将成为新的尽调信号。

能持续被AI引用的公司，代表运营透明、信息成熟。

未来，GEO指标将与财务指标并列，成为“可信度KPI”。

对整个生态而言：

随着AI代理从“回答问题”进化为“做出决策”——评估供应商、筛选合作方、做研究——GEO将决定它们首先看到谁。

今天能提供结构化、可验证知识的公司，明天将成为AI自动系统的“默认选择”。

GEO不是营销趋势，它是新的信任架构。

学会既能对人说话，也能对机器沟通的公司，将主宰下一个十年的流量曝光和被发现权。

以后搞流量的大赢家，不再去优化Google这些搜索引擎......

他们在优化“理解”——这个文字和语言一开始被设定的最初级和最顶级的功能——好玩的是，以前我们写文章、写内容，只要人看懂就行了，但现在，你还得让那些该死的冰冷的机器和算法以及模型看懂哈哈哈。

你得学会怎么和AI说话，让其听到，让其听懂，让其相信，让其拉扯。

享受新的GEO旅程。