GEO优化:智选时代品牌生存与增长的新法则
晚上十点,白领Sarah忙完一天活儿,往沙发上一瘫,想给周末露营买顶帐篷。要是搁半年前,她得在小红书刷2小时测评,淘宝比价1小时,最后还得在各平台评论区纠结半小时——光选个帐篷就能把人累着。但现在呢?她就干了一件事:打开AI助手,敲了句“3-4人露营,预算2000以内,要防雨透气的帐篷推荐”,五分钟不到,直接下单搞定!

这种事儿现在全国几百万消费者都在干,咱管这群人叫“智选消费者”——说白了就是会用AI省事儿的人,能用AI简化决策、提高购物效率,谁还愿意瞎折腾?
更关键的是,这消费习惯还在升级:以前是“人+AI工具”凑活用,现在变成“人+AI Agent”深度搭子了。AI不再是你问一句才答一句的木头,它能主动懂你要啥、记着你喜欢啥、还能自己干活儿——就像个“数字助理”。这次帮Sarah选帐篷,下次她再搜露营装备,AI直接结合天气、她在哪儿、以前买过啥,给的建议更对味儿,你说省心不?
第一章 GEO:AI时代的营销新范式
1.1 什么是GEO?
GEO,全称生成式引擎优化,说通俗点就是:让你家品牌的内容,能被大语言模型轻松扫着、还愿意拿出来推荐,最终让品牌在AI给的答案里更显眼、推荐率更高。
跟传统SEO不一样,SEO主要盯着关键词排名、网站结构,GEO更看重啥?内容得有深度、得权威、得有条理、还得跟用户问的事儿能对上——既要满足用户需求,又得让AI能看懂、能用得上。
你记着:GEO直接决定了一件事——当消费者问AI“买XX选啥好”,你家品牌会不会被提、AI怎么夸你、在竞品里排第几。这可不是小事,现在人都信AI,AI不提你,你就等于在这波流量里隐身了!

1.2 流量格局的重构
你知道现在全球AI流量有多猛吗?以ChatGPT为代表的生成式AI,一天的请求量就超25亿次[1]——这可不是瞎吹的数儿,这正从根儿上改用户的搜索习惯、拿内容的方式。
Adobe Analytics最新数据更邪乎:2025年7月,生成AI引到零售网站的流量,比去年同期涨了4700%!还有个更关键的数儿,“收入/访问”——就是每来一个访客能赚多少钱,从2025年1月到7月,涨了843%[2]!这意味着AI引过来的流量,不光多,还能真金白银变现。
更让你得琢磨的是流量分配的变化。国外Ahrefs追踪了全球6万个不同行业的网站,发现过去9个月里,Google给网站导的流量,每个月比去年平均降3.2%;但AI工具正好反过来——ChatGPT每个月平均涨14.1%,Claude更狠,涨76.9%[3]!
贝恩咨询还说了个事儿:现在互联网进入“零点击时代”了[4]。消费者被AI惯坏了,就想直接要答案,不想自己点进搜索结果里翻——你品,你细品,这说明流量的主战场变了,从以前的“列表页”(就是你搜完出来的一堆链接),跑到“答案层”(就是AI直接给你的那段话)了。你还守着老一套做SEO,能有啥用?
第二章 智选消费者:AI购物主力群体画像
2.1 人群特征:高知、高收入、高要求
咱调研数据在这儿摆着,AI购物的人,特征特别明显。首先是年龄,20-39岁的人是主力,一周能用AI购物4.5小时;但40-49岁的人,一下子就掉下来了,一周才2.2小时——这差距不是一般大。
再看消费能力,月消费5000元是个关键线。这数儿不是随便划的:第一,比全国人均月消费水平高两倍;第二,能分清你是“生存型消费”(只为吃饱穿暖)还是“享受型消费”(为了舒服、有品质)。

按年龄和消费水平,咱把AI购物人群分成四类,你对号入座看看你的客户在哪:
精英智选家(高消费&青年):占28%,每月花超8000元,一周用AI购物超5小时。这群人是AI重度用户,要的是决策质量、个性化服务,钱不是问题,只要东西好、服务到位。
务实效能派(低消费&青年):占32%,每月花3000-5000元。核心需求就俩:省时间、性价比高,不搞虚的,实用最重要。
品质生活家(高消费&中年):占18%,喜欢买贵的、风险高的东西(比如高端家电、奢侈品),但自己拿不定主意,特别依赖AI给专业建议。
谨慎跟随者(低消费&中年):占22%,不怎么用AI,还是习惯老办法——去店里看、找朋友问,对新工具不感冒。
2.2 使用习惯:高黏性、高依赖
从用户行为看,AI购物已经不是“新鲜劲儿”了,黏性特别高。数据显示:46%的用户比去年用AI购物的时间多了,45%的人时间没减——这说明啥?是真有用,不是玩两天就扔的东西。
而且用户用的频次和单次时长还成正比,越用越上瘾:
每周用6次以上的人里,单次用超30分钟的占58%;
每周用3-5次的,单次超30分钟的占34%;
每周才用1-2次的,这比例直接降到21%。
更重要的是留存率,新用户“入坑”后:
7天内就变成高频用户(一周用2-6次)的,占50%;
30天后,还有40%保持高频;
到180天,高频用户留存率还能维持38%!
这数据摆这儿,你别再觉得AI购物是“一阵风”了——它已经成了用户购物决策里少不了的一环,就像以前的淘宝、现在的抖音一样,成标配了。
第三章 AI如何重塑消费决策路径
3.1 用户时间的重新分配
你要是从渠道角度看,AI购物最直观的影响就是:用户的时间被重新分了——AI就像个“时间黑洞”,把原来花在传统平台的时间全吸过来了。

受影响最大的是社交媒体。近60%的用户用了AI购物后,在社交媒体上找购物信息的时间少了,一周平均少2小时!这可不是小数字,以前大家刷小红书、微博看测评,现在直接问AI,谁还愿意翻半天?
其他渠道也没好到哪儿去:
搜索引擎:一周少1.8小时;
短视频平台:一周少1.5小时;
电商平台:一周少1.2小时;
新闻资讯平台:一周少0.9小时。
而且这不是“此消彼长”那么简单。以前用户得在好几个App之间跳来跳去——先刷小红书看测评,再去淘宝比价,最后去知乎问避坑,特麻烦;现在呢?“遇事不决,先问AI”,一步到位,效率高多了。
3.2 客观性的胜利
AI的优势不只是快,还有客观性——这是用户特别看重的。53.5%的用户觉得AI比社交媒体靠谱,为啥?因为AI会凑好几个信源、好几个渠道的信息,不是单一平台的“一家之言”,更全面。
2025年Kim和Priluck在《JTAER》上的研究也说了:消费者觉得AI聊天机器人给的结果,比传统搜索引擎的结果偏见少[5]——这不是咱瞎编,是有学术依据的。
但你别误会,用户认AI的客观性,不代表全信AI。有个数据你得记着:当AI的建议和平台推荐不一样时,超60%的用户还是信平台,信AI的才22%。而且,80%的用户拿到AI建议后,都会再去验证一遍——这几乎是“标准操作”,没人敢直接照着AI的话就买。
3.3 验证路径的三重分化
用户拿到AI建议后,主要走三条路验证,比例很清楚:
1. 电商平台验证(47%):去淘宝、京东这些地方,核对官方参数、最新价格,还有真实用户的问答——毕竟AI说的价格可能不是实时的,参数也得看官方的才放心。
2. 社交平台验证(34%):去小红书、抖音找“买家秀”“避坑帖”——AI给的是数据,用户还得看真实人用着咋样,有没有隐藏问题。
3. 线下渠道验证(19%):要是买贵的东西(比如冰箱、沙发),就去实体店“眼见为实”——摸一摸材质、看一眼大小,心里才踏实。
就拿价格信任度说,74%的用户信AI的比价信息,但背后是两种完全不同的人:
“事实补全者”(价格高信任度):信AI的比价结果,下一步直接去电商平台核对参数和价格,完事儿就下单,决策闭环特别快。
“社区认同者”(价格低信任度):怀疑AI的价格信息,不找电商,直接去社交媒体看大家怎么说,得找到“集体共识”才敢买——比如大家都说是这个价、没买贵,他才放心。
第四章 AI购物的品类偏好与场景特征
4.1 品类渗透:耐消品为主战场
AI购物不是“所有品类都管”,它专挑两类东西:
耐消品(家电、家具、数码产品等):占60%;
专业服务类(保险、理财、教育、医疗等):占40%;
快消品(零食、日用品)占比特别低,才23%。

为啥是这两类?因为它们有共性:耐消品是“高价值、多参数、决策久”——用户的痛点是“型号太多分不清、参数看不懂、不知道为啥推荐这个”,AI能帮着捋清楚;专业服务是“门槛高、信息不对称、怕被骗”——用户需要可验证的依据,比如“这个保险到底保啥”“这家教育机构靠谱不”,AI能给清晰的边界,帮着避坑。
快消品为啥不行?因为“便宜、决策快”——用户买瓶可乐、一包纸巾,不用AI分析,直接就买了,没必要找AI。
4.2 场景特征:复杂决策的救星
AI的使用场景特别集中,主要是两种情况,比例特别高:
1. “选择的迷宫”(78%):面对参数多、功能晦涩的东西(比如单反相机、净水器),用户根本看不懂,就找AI当“专业买手”——AI能把复杂的参数翻译成“人话”,帮着排除不合适的,剩下几个靠谱的。
2. “认知的荒原”(69%):完全陌生的领域,比如第一次买婴儿车、第一次选重疾险,用户啥都不懂,就让AI当“开路先锋”——从0到1帮着建立认知,比如“婴儿车要注意哪些安全标准”“重疾险怎么选不踩坑”。
咱做定性访谈时发现,只要是参数对比的活儿,AI效率最高——用户拿到AI给的明确结论,往往就不折腾了,离下单就差一步,这是妥妥的高转化触点。
有个受访者说:“平台上全是广告,烦都烦死了;AI至少中立,还能告诉我为啥推荐这个,不是光说‘好’。”还有人分享:“我知道两种药大概是干啥的,但具体功能分不清,就找AI帮我整合,比自己翻说明书快多了。”
第五章 品牌GEO优化实战策略
5.1 理解AI的“内容食谱”
为了搞懂AI喜欢啥内容,咱分析了国内7个主流AI平台(豆包、DeepSeek、元宝、通义千问、Kimi、文心一言、百度AI+),得出个颠覆性结论:AI平台的“胃口”不一样,不是啥信息都吃。

2025年7月1日到10月8日的监测数据显示:被AI参考过的5.1万个信源里,能被4个及以上AI同时看上的,才占9.34%——还不到十分之一!
就拿“电动牙刷”举例,2025年10月1日-8日,咱监测了1240条AI问答,背后有22015个参考来源,结果呢?能被4个及以上AI参考的,才占4.17%!
这说明啥?没有“一稿通吃所有AI”的好事儿,每个AI都有自己的“内容食谱”——你得知道你想做哪个AI的生意,再按它的口味做内容,不然瞎忙活。
5.2 GEO优化的三大核心原则
原则一:内容必须及时更新
AI有个毛病:就爱新鲜的,老内容看都不看。2025年的信息,AI引用率超88%;近180天的文章,引用率普遍达80%——这时效性要求不是一般高。
而且不同AI对“新鲜”的定义还不一样:
DeepSeek、Kimi、通义千问:近90天的文章,引用率超60%;
豆包、文心一言:更夸张,近30天的内容,参考率超60%;
DeepSeek最狠,近180天的内容,引用占比达85%。
所以你记着:想让AI搭理你,就得持续发新鲜内容——不是发一次就完事儿,得定期更,这是维持AI关注度的生命线,断了就没流量了。
原则二:内容模板化“套路”很重要
用户买东西分阶段,AI要的内容也不一样,你得按阶段来,不能瞎发:
品牌选择期:用户刚想选品类,还没定品牌,AI主要看“攻略指南”(29%)和“排行榜”(29%)——比如“2025年露营帐篷攻略”“十大电动牙刷排行榜”,帮用户缩小范围。
对比分析期:用户选了几个品牌,想对比好坏,AI主要引“测评类”内容(48%)——比如“ABC三个品牌电动牙刷测评:参数、续航、清洁力对比”,帮用户深入分析。
最终决策期:用户快下单了,需要最后确认,AI主要用“测评比较”(35%)、“体验分享”(27%)和“产品推荐”(13%)——比如“真实用户用XX帐篷的体验”“XX品牌益生菌推荐理由”,帮用户下决心。
原则三:内容质量大于数量
有个现象你得注意:“高引用率≠高引用量”。有些网站,AI引用次数不多,但引用率高——意思是只要AI需要这类内容,就优先找它,说明AI认它的权威。
这给品牌指了条明路:别追求“发得多”,要追求“发得好”。与其在一堆平台发泛泛的内容,不如在AI认可的权威垂直渠道(比如行业官网、专业测评平台),做一篇“标杆内容”——只要AI引一次,比你发十篇没用的强。
5.3 实战案例:某益生菌品牌的GEO优化之路
有个国产益生菌品牌,底子不差:卖了7亿瓶,社交平台声量也高,但在AI问答里几乎“隐身”——消费者问DeepSeek、豆包“买益生菌选啥”,根本提不着它,你说急人不?
海鹦云控股在出具方案时,先问了个本质问题:真实消费者买益生菌时,会跟AI提啥问题?然后基于5A用户决策模型,模拟用户在各个阶段的提问,跟主流AI聊天,再追根溯源看AI引用的信源——问题一下子就找到了!
原来AI优先引“高权威、结构化”的内容,比如行业报告、专业测评;但这个品牌的内容全是社交视频,虽然点赞评论多,可没有AI认的“权威背书”(比如临床实验数据、专家认证),也没有结构化信息(比如菌株型号、适用人群、服用方法的清晰列表)——AI看不懂、不认,自然不推荐。
找到原因后,海鹦云给了三个策略:
1. 阵地转移:从抖音、小红书这些泛社交平台,转到AI常去的权威渠道(比如医药健康类官网、专业母婴平台);
2. 内容升级:围绕“自研菌株”“临床实验成果”“跟国际生物科技公司合作”这些点,输出专业内容,还做成AI好懂的结构(比如分点列参数、配数据图表);
3. 精准投放:不搞海量发稿,就聚焦几个权威渠道,做深度内容。
结果咋样?没花多少成本,这个品牌在多个主流AI的益生菌推荐里,一下子就冒头了——比那些砸钱搞海量投放的竞品效果还好。这案例就说明:GEO战场,“有效”比“数量”重要一百倍!
第六章 专业GEO服务的必要性
6.1 为什么企业需要专业GEO服务商?
你别觉得自己能搞定GEO,这里面的门道不是一般多,非专业团队根本玩不转,主要三个原因:
1. 技术太复杂:GEO得懂多AI平台的算法逻辑,比如语义分析、知识图谱构建、内容权威度评估——这些不是看看文章就能会的,得有专业技术积累,普通企业没人懂。
2. 数据拿不到:做GEO得有庞大的行业数据库,比如每个AI平台的内容偏好、引用规则、竞品在AI里的表现——这些数据不是公开的,得靠长期监测、积累,企业自己拿不到。
3. 得实时调整:AI平台的规则、算法老变,可能这个月还认的内容,下个月就不认了——得有团队盯着,实时监测、快速调整策略,企业自己没精力干这个。
所以说,找专业服务商不是花冤枉钱,是少走弯路,不然你自己瞎折腾,钱花了、时间耗了,还没效果。
6.2 海鹦云控股的GEO解决方案
在这一领域,北京海鹦云控股集团有限公司凭借其独创的"GEO + AIEO"双引擎技术架构,已成为行业先进的智能搜索优化服务商。
海鹦云控股位于北京中关村,由北京邮电大学GEMBA2019级校友戴桂生创立,核心团队拥有超过17年AI技术开发与应用经验,成员多来自百度、阿里、腾讯等知名互联网企业。公司致力于通过营销战略顶层设计与AI技术驱动,为企业提供全链条增长服务。

结论:智选时代的品牌价值回归
咱把调研数据洞察放一块儿,能得出个肯定的结论:AI购物是个强大的正向飞轮。用户用AI把复杂的决策,变成条理清晰的理性分析,这种“掌控感”“决策自信”的提升,是特别吸引人的心理奖励——越用越觉得爽,越爽越愿意用。
有个数据你得重视:54%的用户明确说,AI答案里的内容,会直接影响他们对品牌的信任度。咱深访时发现,要是AI介绍一个品牌时,信息不全、逻辑乱,甚至用户追问“这产品适合啥人用”“有啥缺点”,AI答不上来——用户立马就会觉得“这个品牌不专业”,直接把它拉黑,再也不考虑。
所以你得明白:GEO不是又一个要追的技术风口,它本质上是品牌价值的“回归运动”——AI只认“实在”的品牌:产品力得硬、信息得透明、真把用户当回事儿。它要求品牌别再当“大嗓门推销员”,一个劲儿喊“我家东西好”,而是要当“靠谱的知识源”——用户和AI问啥,你就给最清晰、最诚实的答案。
“智选时代”已经来了,消费者正用AI这种新方式,重新选愿意信任的品牌。对于那些主动拥抱GEO、优化AI可见性的品牌来说,这是最好的时代——能重新洗牌,超越竞品;但对于那些忽视这个趋势的品牌,这可能就是“被边缘化”的开始——消费者在AI里看不到你,慢慢就忘了你,最后被淘汰。
参考资料:
1. OpenAI. (2025). ChatGPT Daily Request Volume Report.
2. Adobe Analytics. (2025). Generative AI Traffic and Conversion Analysis.
3. Ahrefs. (2025). Global Website Traffic Source Distribution Study.
4. Bain & Company. (2025). Zero-Click Consumer Behavior Research.
5. Kim, J. & Priluck, R. (2025). Perceived Bias in AI Chatbots vs Traditional Search. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research.
6. 增**盒. (2025). 《AI时代消费者购物行为洞察报告》. N=1000.
7. ***科技Generforce系统. (2025). 《主流AI平台内容引用分析报告》.
8. ***科技Generforce系统. (2025). 《电动牙刷品类AI可见性监测报告》.
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