你玩过SEO对吧？就是那种到处撒网发文章、猜搜索引擎喜好的玄学！现在有个叫生成引擎优化（GEO：Generative Engine Optimization）的反骨仔，它走的是霸道总裁路线——直接往品牌工作流程里插U盘（API），所有数据都给我集中到碗里来！
现在年轻人连搜索框都不爱点了，这时候GEO就像撬开贝壳的刀尖（楔子）。
传统的搜索是建立在链接上的。GEO是建立在语言基础上的。
在SEO时代，可见性意味着在结果页面上排名靠前。页面排名是由基于关键字匹配、内容深度和广度、反向链接、用户体验参与度等的索引网站确定的。
今天，像GPT-4 o，Gemini和Claude这样的LLM作为人们如何查找信息的界面，可见性意味着直接显示在答案本身中，而不是在结果页面上排名靠前。
随着答案格式的变化，我们搜索的方式也在变化。人工智能原生搜索在Instagram、亚马逊和Siri等平台上变得越来越分散，每个平台都由不同的模型和用户意图驱动。
与传统的搜索不同，LLM大模型通过个性化的多源合成来记忆、推理和响应。这从根本上改变了内容的发现方式和优化方式。
传统的SEO奖励精确性和重复性；生成引擎优先考虑组织良好、易于解析和含义密集的内容（而不仅仅是关键字）。短语如“总结”或项目符号格式帮助LLM有效地提取和复制内容。
值得注意的是，LLM市场在商业模式和激励机制方面也与传统搜索市场有着根本的不同。像谷歌这样的经典搜索引擎通过广告将用户流量货币化，用户用他们的数据和注意力付费。
相比之下，大多数LLM是付费的，订阅驱动的服务。这种结构性的转变影响了内容的引用方式：模型提供商不太愿意展示第三方内容，除非它能增加用户体验或增强产品价值。虽然广告市场最终可能会出现在LLM界面之上，但规则，激励措施和参与者可能会与传统搜索截然不同。
与此同时，LLM界面中的一个新兴价值信号是出站点击量。例如，ChatGPT已经将推荐流量推向了数万个不同的域名。
一种新的品牌战略的出现：这种战略不仅要考虑公众的看法，还要考虑模型的看法。
你如何被编码到AI层是新的竞争优势。
GEO仍处于实验阶段，就像SEO的早期一样。每次重大模型更新，我们都面临重新学习（或忘记）如何最好地与这些系统交互的风险。正如谷歌的搜索算法更新曾经导致公司争相对抗波动的排名一样，LLM提供商仍在调整其模型引用的规则。
正在出现多种思想流派：一些全球环境展望策略已得到相当好的理解（例如，在LLM引用的源文件中提到，而其他假设更具推测性，例如模型是否优先考虑新闻内容而不是社交媒体，或者偏好如何随着不同的训练集而变化。
如果SEO是一个分散的、与数据相邻的市场，那么GEO可以是反向集中的、API驱动的，并直接嵌入到品牌工作流程中。
在2000年代，这就是Google的AdWords。在2010年代，它是Facebook的目标引擎。现在，在2025年，它是LLM和平台，帮助品牌导航他们的内容如何被这些模型摄取和引用。
换句话说，GEO是进入模型思维的竞争。