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传统搜索优化正走向终结！
a16z刚刚发布了一篇关于GEO（GenerativeEngineOptimization）的深度文章，直接宣告了SEO时代的终结。
在ChatGPT、Perplexity和Claude的时代，生成式引擎优化正在成为品牌可见度的新玩法。
这不是在钻算法的空子——而是要被AI引用。
赢得GEO的品牌不仅仅会出现在AI的回答中，它们将塑造这些回答。
传统搜索建立在链接之上，而GEO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排名靠前。页面排名由关键词匹配、内容深度和广度、反向链接、用户体验参与度等因素决定。
但今天，随着GPT-4o、Gemini和Claude等大语言模型成为人们查找信息的界面，可见度意味着直接出现在答案本身中，而不是在结果页面上排名靠前。
查询方式也在改变。
AI原生搜索正在Instagram、Amazon和Siri等平台上变得碎片化，每个平台都由不同的模型和用户意图驱动。查询变得更长（平均23个词，而传统搜索只有4个词），会话更深入（平均6分钟），响应因上下文和来源而异。
数据显示，传统搜索正在被多重力量挤压。
Google的全球份额已降至89. 6%（2025年4月），这是10年来首次跌破90%。更令人担忧的是，美国和欧洲约59%的搜索以零点击结束，这意味着用户直接从搜索结果页获得答案，无需访问任何网站。
与此同时，生成式AI的崛起速度惊人。
ChatGPT已达到每日10亿查询、8亿周活跃用户（2025年5月）。美国调查显示，把ChatGPT当作主要搜索工具的用户比例从2023年6月的8%增长到2024年9月的18%，而Google同期从80%降至74%。
与传统搜索不同，大语言模型会记忆、推理，并以个性化的多源综合方式响应。这从根本上改变了内容的发现方式和优化需求。
传统SEO奖励精确性和重复性；生成式引擎则优先考虑组织良好、易于解析且意义密集（而不仅仅是关键词）的内容。像「总结来说」这样的短语或要点格式有助于大语言模型有效地提取和再现内容。
值得注意的是，大语言模型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性的不同。像谷歌这样的经典搜索引擎通过广告将用户流量货币化；用户用自己的数据和注意力付费。相比之下，大多数大语言模型都是付费订阅服务。
这种结构性转变影响了内容的引用方式：模型提供商没有太多动力去展示第三方内容，除非它能为用户体验增值或强化产品价值。
与此同时，大语言模型界面价值的一个新兴信号是外部点击量。例如，ChatGPT已经在向数万个不同的域名发送引荐流量。
传统搜索引擎不仅面临AI的冲击，还要应对社区型应用的蚕食。
抖音的月搜索量已达200亿，约为百度的六分之一，且仍在快速增长。仅在房产场景，抖音单年搜索量就达到45亿次。小红书的日均搜索次数达6亿（2024年第四季度），较2023年翻倍。微信搜一搜月活跃用户8亿，日活跃用户约1亿，年增长率超过20%。
在海外，41%的美国网民使用TikTok作为搜索工具，在Z世代中这一比例高达64%。近10%的Z世代首选TikTok而非Google进行搜索。
这些数据清晰地表明：搜索池正在碎片化，Google、百度、Bing虽然仍然重要，但流量已被社区内搜索和AI答案大幅稀释。
现在不再只是点击率的问题，而是引用率：你的品牌或内容在模型生成的答案中被引用或用作来源的频率。
在AI生成输出的世界中，GEO意味着优化模型选择引用的内容，而不仅仅是你是否出现在传统搜索中或出现在哪里。这种转变正在重塑我们定义和衡量品牌可见度和表现的方式。
新平台如Profound、Goodie和Daydream已经出现，使品牌能够分析它们如何出现在AI生成的响应中，跟踪模型输出中的情绪，并了解哪些发布者正在塑造模型行为。
这些平台通过微调模型来反映品牌相关的提示语言，策略性地注入顶级SEO关键词，并大规模运行合成查询。然后将输出组织成可操作的仪表板，帮助营销团队监控可见度、消息一致性和竞争声音份额。
加拿大鹅（CanadaGoose）使用了这样的工具来深入了解大语言模型如何引用该品牌——不仅仅是在保暖或防水等产品特性方面，还包括品牌认知本身。收获的见解不是关于用户如何发现加拿大鹅，而是模型是否会自发地提到该品牌，这是AI时代无提示认知的指标。
这种监控正变得与传统SEO仪表板一样重要。
像Ahrefs的品牌雷达这样的工具现在可以跟踪AI概览中的品牌提及，帮助公司了解它们是如何被生成式引擎框定和记忆的。Semrush也有一个专门的AI工具包，旨在帮助品牌跟踪跨生成式平台的感知，优化AI可见度的内容，并快速响应大语言模型输出中的新兴提及，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策略的出现：不仅要考虑公众的感知，还要考虑模型中的感知。你如何被编码到AI层中是新的竞争优势。
当然，GEO仍处于实验阶段，就像SEO的早期一样。
GEO的概念在2023年由arXiv首次提出，目标是「被生成式答案引用」而非排名。每次重大模型更新，我们都有可能重新学习（或忘记）如何最好地与这些系统交互。就像谷歌的搜索算法更新曾经导致公司争先恐后地应对排名波动一样，大语言模型提供商仍在调整其模型引用内容的规则。
这不仅仅是工具的转变，这是一个平台机会。
最引人注目的GEO公司不会止步于测量（监测和分析品牌在AI生成内容中的表现）。
它们将微调自己的模型，从数十亿个跨垂直领域的隐式提示中学习。它们将拥有整个循环——洞察、创意输入、反馈、迭代——通过差异化技术不仅观察大语言模型行为，还塑造它。
在GEO中获胜的平台将超越品牌分析，提供行动的基础设施：实时生成活动，优化模型记忆，并随着大语言模型行为的变化每天迭代。这些系统将是可操作的。
这解锁了比可见度更广泛的机会。
如果GEO是品牌确保在AI响应中被引用的方式，那么它也是管理与AI层本身持续关系的方式。GEO成为与大语言模型交互的记录系统，允许品牌跨生成式平台跟踪存在、表现和结果。
拥有这一层，你就拥有了背后的预算。
这就是垄断潜力：不仅仅是提供洞察，而是成为渠道。如果SEO是一个去中心化的、与数据相邻的市场，那么GEO可以是相反的——中心化的、API驱动的，并直接嵌入到品牌工作流程中。
最终，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时，但最终，它实际上是进入更广泛的效果营销的切入点。为GEO提供动力的相同品牌指南和对用户数据的理解可以为增长营销提供动力。
RobCortinas(@RobCortinas)指出了一个关键问题：
被引用是不够的，因为这仍然导致比传统搜索少96%的点击率。我们需要将大语言模型抓取网站的行为货币化。这些数据显然很有价值（参见OpenAI/NewsCorp2. 5亿美元的交易）。如果你是在线发布商，你需要替换你的广告收入。
LewisJoelHorne(@lewisjhorne)分享了他的经验：
构建了一个自动化的GEO产品，基本上只是用Bing索引，然后生成结构化数据并将json-ld发送到IndexNow。然后决定它永远不会让我与Marc会面，所以放弃了它。也许应该重新拾起它。
SanketNadhani(@sanketnadhani)则推出了他们的解决方案：
这种转变是真实的。我们已经看到品牌难以理解像ChatGPT这样的大语言模型如何「看待」他们的页面。我们构建了AIPageReady来帮助营销人员和SEO审核他们的内容以实现AI可发现性。
larsen(@nielsmeibom)透露了他们的研究成果：
在https ://www. ondineai.com/我们逆向工程了大量的大语言模型来源数据集，发现不同大语言模型之间在偏好上存在很多差异——从内容类型、DA、新近度、排名，甚至URL。品牌有很多机会增加他们的可见度。
LaidBackLlama(@lbllamacom)则持不同观点：
这项研究有很多谬误，说传统SEO将被GEO取代是纯粹的愚蠢，你根本不知道你在说什么。是的，你需要出现在大语言模型中，但你需要传统SEO来做到这一点，没有它你不能。
RamanSharma(@rasharm_)提供了深入的见解：
我最大的收获是，核心产品营销——讲故事、定位、差异化、清晰阐述用例场景和不无聊的客户故事——即使在漏斗顶部（如果我们还能这样称呼它）也将发挥更大的作用。产品故事讲述的质量（显然与客户需求相关）将是AI是否（或是否）突出你的最重要因素。
对品牌和市场团队来说，这意味着需要重新思考策略——
先做可被引用的「事实节点」：结构化数据、权威背书、可验证研究，让大语言模型更愿意引用你——这就是GEO的核心。同时，社区原生内容即「新SEO」：短视频笔记、小程序、公众号文章，直接占据用户搜索的「第一现场」。
数据显示，32%的美国成人在一周内使用过生成式AI。Perplexity在发布一年内就达到了月活跃用户1000万、5亿查询，估值攀升至80亿美元。Gemini也已经拥有3. 5亿月活跃用户（2025年3月）。
时机很重要。搜索才刚刚开始转变，但广告资金流动很快，特别是当存在套利机会时。在2000年代，那是谷歌的Adwords。在2010年代，那是Facebook的定位引擎。现在，在2025年，是大语言模型和帮助品牌导航其内容如何被这些模型摄取和引用的平台。
换句话说，GEO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，营销人员需要思考的问题是：
模型会记住我吗？
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另外，我还用AI进行了全网的AI资讯采集，并用AI进行挑选、审核、翻译、总结后发布到《AGIHunt》的知识星球中。
这是个只有信息、没有感情的AI资讯信息流（不是推荐流、不卖课、不讲道理、不教你做人、只提供信息）
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