如今，AI 生成式引擎已成为新一代信息入口，越来越多的品牌开始布局 GEO（生成式引擎优化）。为了厘清 GEO 的现状与未来，Fmarketing 策划《对话 GEO》系列访谈。本期嘉宾为易海创腾 COO、首席运营官兼华南运营中心总经理魏涛（James）。
魏涛 James
易海创腾 COO 首席运营官兼华南运营中心总经理
1、如何看待 GEO 及其对营销领域的影响？
魏涛：看待 GEO 需跳出单纯的技术层面，站在更高维度审视——这本质上是一场话语权的重新定义与争夺战。
过去几十年，“搜索即权力”。谁在 Google、百度等搜索结果中排名靠前，谁就拥有定义信息和引导认知的权力，而规则由搜索引擎算法工程师制定。生成式 AI 的出现打破了这一运行数十年的规则：答案不再是链接列表，而是 AI 整合后的直接回答；引用来源不再依赖明确的网页排名，而是基于 AI 训练数据和实时检索的综合判断。谁能进入 AI 引擎的认知体系，谁就能在新的话语格局中占据位置。
话语权的转移具体体现在三个核心维度的变化：
第一，权重维度的重构。传统 SEO 权重体系清晰，依赖关键词匹配度、外链数量质量、点击率及停留时长等指标。而在 GEO 时代，AI 引擎更看重语义相关性、知识密度、信息可信度及多源验证的一致性。内容是否被多个高质量信源交叉印证，比外链数量更重要；页面结构化程度和实体关系清晰度，比标题包含关键词更重要。这意味着权重体系从“人制定的规则”转向“模型判断的逻辑”，企业过往积累的 SEO 资产面临重新洗牌。
第二，内容形式的重塑。SEO 时代，内容旨在“被人读”，强调生动有趣、标题吸睛及故事化表达。GEO 时代，内容首先需被 AI“读懂”，其次才是被人看到。这就要求内容组织从叙事流畅转向结构清晰，如搭建知识图谱、规范 Schema 标记、设计多维度问答对、嵌入数据表格等。这些“隐形的技术功底”可能比文采更重要，内容的包装对象从“人类阅读习惯”转变为"AI 解析逻辑”。
第三，认知逻辑的升级。这是核心且易被忽视的一点。传统搜索满足用户“显性需求”，即用户明确知道要什么并输入关键词。而今天的 AI 引擎正在模拟人类底层认知逻辑：即使用户无法清晰表述需求，AI 也能通过理解上下文、推测意图、模拟消费决策心理路径提前给出答案。品牌在内容布局时，不能仅覆盖“用户问什么”，更要理解“用户在何种场景、情绪及认知惯性下产生需求”，从“关键词匹配”走向“认知逻辑的预判和嵌入”。GEO 的竞争，本质是品牌能否将自身信息和价值判断嵌入 AI 模拟人类认知决策的逻辑链条中。
这三个维度的变化共同指向一个结论：GEO 不是营销的升级版，而是信息权力格局的重构。
从具体营销影响来看：
- 流量入口变了：传统 SEO 争夺“排名位次”，用户点击链接才算流量；GEO 争夺“被引用的机会”，内容一旦被 AI 选中作为答案素材，价值即刻兑现。
- 信任建立方式变了：能被 AI 引用本身即构成信任背书。品牌在 AI 答案中的“出场率”和“呈现姿态”，可能比广告投放更能影响用户决策。
- 内容资产价值重估：过去积累的内容未必仍有价值，而那些结构化、知识密度高、经得起 AI 交叉验证的内容，将成为品牌在新格局中的核心竞争壁垒。
综上，这不仅是一场技术升级，更是一次认知权力的重新分配。率先理解这三个维度变化的企业，将在 AI 时代的信息格局中占据主动权。
2、公司是如何切入 GEO 赛道的？
魏涛：易海创腾深耕海外数字营销多年，持续帮助客户构建数字化营销解决方案，服务范围涵盖传统 SEO、内容营销等多个维度，致力于为企业打造数字化海外内容矩阵和营销体系。
驱动我们切入 GEO 的关键因素是客户需求的演进。我们服务的许多企业对流量趋势高度敏感。约两年前，不少客户主动与我们深入探讨 AI 可能带来的流量话语权变化和分配机制重构，并提出现实问题：当用户用 AI 问答替代搜索时，品牌内容资产能否被看见？以何种方式被看见？
客户需求倒逼我们前行，我们从两个层面展开系统研究与准备：
第一，深化对 AI 机制的理解。我们投入大量精力研究主流 AI 引擎（如 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Kimi、豆包等）的运行机制，包括算法逻辑、底层内容解析方式及各平台的内容偏好和引用特征。除研读公开技术文档外，我们还进行了大量对照测试和数据分析，逐步摸清 AI 引擎判断内容引用价值的背后逻辑。
第二，结合垂直行业的深度认知。这是 GEO 的核心壁垒。AI 算法仅是工具，真正决定内容价值的是对行业本身的认知深度。凭借多年服务积累的行业 Know-How，我们深知行业决策者的关注点、用户在不同消费决策阶段的信息需求，以及何种内容在行业内具备权威性。这些认知虽难被算法直接读取，却是 AI 训练和引用机制中的重要因子。
将对 AI 机制的理解与垂直行业深度积累相结合，我们形成了一套海外 GEO 营销的方法论，并落地为包含内容诊断、结构化改造、知识图谱搭建、AI 引用监测及持续优化在内的全套打法。
第三，保持动态精进。GEO 尚处探索期，AI 引擎的算法逻辑和权重体系快速迭代，且针对不同行业和产品类型的引用偏好差异明显。这意味着今日的方法论可能两月后便需调整。因此，我们建立了“动态精进”机制：客户的投放实践反哺方法论库，形成快速响应算法变化的能力。这套能跟上 AI 变化的快速迭代能力，是我们过去两年沉淀的核心竞争力之一。
最后需强调，GEO 的本质仍回归到“内容对用户是否有真正价值”。无论算法如何变迁，若内容本身无实质帮助，便不可能被 AI 长期稳定引用。我们将 GEO 视为帮客户重新梳理和提升内容资产价值的契机，而非单纯的技术优化。
3、目前市场的 GEO 公司可分为哪些派别？
魏涛：GEO 行业尚新，难以用严格框架分类。且 GEO 是多模态环境的产物，试图用单一打法打天下的公司很难真正满足客户需求。
若强行归类，目前市场活跃玩家大致分为四派：
- 技术工具派：以技术产品为核心，提供 AI 引用监测、内容结构化工具、Schema 标记生成等 SaaS 工具，逻辑是通过技术手段提高内容被 AI 理解和引用的概率，代表为各类 SEO 工具平台延伸出的 GEO 模块。
- 内容策略派：以内容生产为核心，强调“什么样的内容更容易被 AI 选中”，提供内容诊断、重构、知识图谱梳理等服务，多从内容资产管理角度切入，强调内容的权威性和结构性，此类公司多有深厚的内容营销或 PR 背景。
- 整合营销派：将 GEO 纳入整体数字营销服务体系，与 SEO、SEM、内容营销协同推进，优势在于能从品牌整体营销目标出发，而非孤立地进行 AI 引用优化。
- 媒体生态派：拥有媒体资源或垂直行业内容平台，通过自有内容矩阵在 AI 引擎中占据特定领域的引用优势，以“内容分发 + 引用保证”的方式为客户提供服务。
这些派别仅为当前观察，不代表对错。实际上，GEO 是在文本、图像、视频、语音等多模态环境驱动下成型的，用户交互方式多样，AI 理解和调用信息的方式也各异，单一维度能力显然不足。
我们的体感是：服务好一家企业，必须针对其行业特性、差异化优势及现实市场需求，综合多种能力形成定制化打法。没有两个行业或企业完全一样，AI 引擎对不同对象的引用逻辑也存在差异。因此，“行业认知 + 技术能力 + 内容策略”的综合体，才能形成有效的解决方案。派别不重要，能否形成针对客户的有效综合方案才是关键。
4、公司在 GEO 上的核心优势体现在哪些方面？
魏涛：易海创腾的核心优势主要体现在四个方面：
第一，人才优势。作为多年深耕海外数字营销的公司，我们积累了完整的人才矩阵：深谙用户需求与叙事结构的内容策划师、精通搜索引擎算法与网站结构优化的 SEO 技术工程师、数据分析师及品牌策略专家等。这种积累非短期可建成。针对 GEO 新赛道，我们又在原有底盘上叠加了专门人才，包括深入研究 AI 算法逻辑的分析师和熟悉知识图谱构建的技术人员。
第二，经验沉淀优势。多年服务沉淀出一套成熟的数字营销理解逻辑和打法方法论。虽然源于传统数字营销，但其核心“如何让好内容被有效看见”对 GEO 同样适用且具有延展性。更重要的是，我们已在真实商业场景中进行了大量实践、验证、优化和迭代，形成了“实践 - 沉淀 - 优化 - 再实践”的正循环。
第三，资源优势。GEO 对资源整合能力要求极高。我们构建了覆盖多行业、多类型、多维度的资源网络，包括 PR 资源、媒体资源、行业专家资源以及 SEO 服务中积累的外链和平台资源。这些资源可在 GEO 服务中重新整合利用，如帮助客户建立内容分发矩阵、提升品牌在 AI 训练数据中的可见度等。这种资源的广度与深度是时间与项目投入换来的。
第四，先发优势。我们于两年前便切入 GEO，当时多数同行尚在观望。两年的积累使我们在认知深度、方法论系统性及打法成熟度上具备了优势，且这套体系已历经大量客户实践的验证与打磨，并非纸上谈兵。
总结而言，人才是底气，经验是根基，资源是杠杆。这几大优势叠加，构成了我们在 GEO 新赛道上的完整竞争壁垒。
5、广告主该如何选择 GEO 服务商？有哪些标准？
魏涛：GEO 太新，大部分广告主认知尚处起步阶段，选择标准需分情况讨论：客户自身不专业与客户自身很专业，判断维度不同。
对于对 GEO 不专业的广告主：可从两个直观维度评估：
- 看经验沉淀：考察服务商从业时长、服务客户类型、真实案例展示及数据支撑。案例最直观，如某品牌经优化后 AI 引用率的变化、在 AI 答案中呈现的改善等，这些均可验证，无需懂算法即可判断。
- 看方案针对性与落地性：合格的服务商不会套用模板，而是针对客户行业特性、业务场景、品牌优势及特殊需求进行深入调研分析，出具个性化方案草案。客户可凭直觉和行业经验判断：对方是否理解行业？提问是否到位？方向是否切中痛点？
对于专业的广告主：判断维度需更深入：
- 看 GEO 专业技术能力：考察技术团队背景、对主流 AI 引擎算法逻辑和权重体系的理解深度、对 AI 内容引用底层机制的认知程度，以及打法逻辑的自洽性和方法论的系统性。真正有实力的服务商经得起专业追问。
- 看资源整合能力：GEO 涉及内容生产、媒体分发、PR 传播、技术优化等多环节协同。专业客户应评估服务商除技术方案外，能否调动足够的媒体资源、行业专家网络及高质量内容分发渠道来实现目标。
通用标准：综合服务能力。无论客户专业与否，这都是关键维度。GEO 不同于传统投放，它要求广告主与服务商紧密结合，深度协同才能最大化效果。因为 GEO 涉及对品牌内容资产的深度理解重构及行业知识的梳理提炼，闭门造车无法完成。
因此，广告主还需重点考察：服务流程是否清晰？沟通机制是否顺畅？团队是否愿意深入了解业务？响应速度如何？是否有全程服务意识和主动担当态度？这些“软实力”在需要长期协同、持续迭代的 GEO 工作中，往往比硬核技术更能决定最终效果。
总之，选择服务商不应看宣传声量，而要看历史、案例、方案、团队、资源、服务意识及配合度。GEO 领域鱼龙混杂，广告主需保持清醒，多做尽调，勿被概念和承诺误导。
6、GEO 与 SEO 是怎样的关系？
魏涛：两者关系可概括为：“本是同根生，各开各的花。”
说“同根”，是因为底层逻辑高度一致。两者均基于算法对数据的理解和考量形成评价结果。SEO 的许多做法与 GEO 息息相关。若网站 SEO 基础扎实（内容结构清晰、原创度高、外链质量好、页面体验流畅），其在 GEO 上的起点必然更高。可以说，做好 SEO 是做好 GEO 的重要基础，SEO 是 GEO 的地基。
说“各开各的花”，是因为两者的评价维度和价值导向已发生明显分化：
- 权重逻辑不同：传统 SEO 核心权重围绕关键词相关性展开（词根、词义、语义匹配度）；GEO 权重体系更多元，综合评估知识密度、语义完整性、多源交叉验证一致性等，权重分散在“知识的广度、深度和可信度”上。
- 对权威性要求不同：SEO 首要解决收录和存在问题，在此基础上追求高权重和好排名；GEO 则追求在 AI 生成的可视化答案中被“推荐”和“举荐”，门槛更高，不仅要求存在，更要求足够专业和可信。
- 对内容结构要求不同：SEO 时代文章流畅、关键词布局合理即可；GEO 要求内容具备更强的结构性和语义清晰度，如知识图谱搭建、实体关系梳理、结构化数据标记等，以便 AI 快速抓取、准确定位和精准引用。
- 认知逻辑底层差异：SEO 是基于词根和词义相关性的“关键词驱动逻辑”；GEO 核心是模拟人的思维模式和认知逻辑，理解用户真实意图、还原消费决策路径甚至预判未说出的需求。GEO 内容优化本质是嵌入人的认知逻辑，而非迎合关键词匹配规则。
- 营销目的不同：SEO 解决“收录和存在”问题，获取曝光；GEO 解决“权威”和“影响力”问题，关注品牌在 AI 答案中的呈现姿态及用户心智中的专业认知建立，这是比收录和排名更高维度的要求。
总结：SEO 是 GEO 的底座，GEO 是 SEO 的升维。两者并行不悖，长期看将逐渐融合。但对于企业而言，若仍停留在“做好 SEO 就够了”的认知阶段，在 AI 时代可能会逐渐失去话语权。
7、广告主对 GEO 的看法及投入情况如何？
魏涛：广告主对 GEO 的态度可概括为：观望、尝试、期待的多重组合。
由于 GEO 全新且行业尚处探索阶段，广告主在认知上呈现鲜明特点：对未来充满信心，但对今日的实际价值认知模糊。大家认可 AI 时代必将重构流量分配格局，但若问及“今天投 GEO 能带来什么具体、可量化的回报”，多数广告主难以作答。这并非客户问题，而是行业尚未建立起公认的价值评估体系。
不过，一个明显现象是：越是优质、具有行业领导力和品牌影响力的企业，对 GEO 重视度越高。对他们而言，这不仅是营销渠道变化，更是认知维度和评估维度的革命。头部企业对“定义权”的变化最敏感，因此更愿意早关注、深研究、多投入。
此外，这类优质企业在 GEO 赛道上更具竞争实力。GEO 本质是打造品牌的专业认知和权威形象，这些企业本身拥有深厚的品牌积累、行业话语权和内容资产。他们缺的不是实力，而是将这些实力用 AI 能理解、引用、推荐的方式重新呈现的能力。一旦掌握此法，GEO 将成为其拉大与竞争对手差距的新杠杆。
回到投入层面，受认知模糊及 GEO 客观特性（评估维度广、可评测性不够标准、评估环境动态变化）影响，广告主目前投入较为谨慎，整体处于初级阶段。但随着头部企业率先行动，相信将带动更多品牌从观望走向行动，从“要不要做”转向“怎么做”和“跟谁做”。
8、GEO 当下效果该如何衡量？
魏涛：这是行业亟需解决的标准问题。GEO 衡量比 SEO 复杂，它是一个系统性、综合性工程，需在持续推动中积累品牌在 AI 引擎中的影响力、可见性和权威性。
建议从两个时间维度和四个具体层面建立衡量体系：
两个时间维度
第一，短期可量化维度。解决“动作是否产生即时变化”的问题。例如：内容 AI 引用率是否提升、品牌在特定问题下的 AI 答案中出现频次是否增加、呈现姿态是否更正面或完整。这些数据可短期观测，助快速判断方向。
第二，长期可持续影响维度。解决“品牌在 AI 认知体系中位置是否发生根本变化”的问题。例如：品牌是否在核心问题上建立“被 AI 稳定引用”的地位、行业知识图谱是否在 AI 引擎中形成体系化认知、用户通过 AI 接触品牌后的心智印象是否改变。这需要长周期观察，却是 GEO 真正的价值所在——构建品牌在 AI 时代可持续存在的认知资产。
四个具体衡量层面
第一层：内容引用层。直接衡量指标。统计品牌/产品在主流 AI 引擎回答中被引用的频次、位置（开头或末尾）、语境（正面/中性/负面）及准确性。核心指标包括：目标问题下的引用率、情感倾向得分、信息准确率。
第二层：用户触达层。关注品牌在 AI 答案中的展示效果，包括呈现位置（越靠前越优）、形态（纯文字或附带链接/图片/表格）及整体展示的完整性和吸引力。核心指标为展示占比和呈现质量评分。
第三层：行为转化层。分析用户看到 AI 答案引用品牌后，是否产生进一步搜索或访问行为。可通过 AI 答案展示后品牌相关搜索词热度变化、官网直接流量波动、特定落地页访问增长来判断，需与站内数据分析紧密结合。
第四层：业务成果层。最上层且最难直接归因。通过对比 GEO 优化前后的品牌搜索指数变化、销售线索数量和质量变化，评估对业务的实际贡献。现阶段建议用“相关性分析”而非“归因分析”，将 GEO 视为品牌整体内容资产增值的一部分。
最后补充，因 AI 引擎算法、权重、引用逻辑不断变化，评估体系不应僵化，需根据实际反馈和客户需求演进做适应性调整。我们正建立一套动态评估能力，根据实际情况快速调整维度和判断方式，以真正对效果负责。
9、长远来看，GEO 将呈现怎样的发展趋势？
魏涛：长远看，首先要理解 GEO 带来的根本变化。过去互联网信息平权化，理论上人人皆可发布内容并被看到。但在 AI 时代，这种“平均化”分发方式正被重写。GEO 本质上是对“什么是有价值、值得被推荐的信息”进行全新定义。不再是谁发得多、懂 SEO 技巧或花钱多谁就获曝光，而是由 AI 引擎根据信息质量、权威性、可信度、结构化完整度，重新筛选推荐“真正有效的信息”。
因此，GEO 带来的首个深远影响是：信息推荐和内容热度的定义方式将被划时代重写。热度不再是传播广，而是被 AI 验证为可信；推荐不再是“猜你喜欢”，而是 AI 判断信息对用户真正有价值。
在此前提下，未来 GEO 发展将改变人类获取和接收信息的方式。从今日的“主动搜索 + 被动刷信息流”，转向 AI 主动模拟认知逻辑、理解真实需求并直接推送匹配信息。信息的提取、接收方式及推荐维度都将发生深刻变革。
基于此，GEO 具体呈现四大发展趋势：
- 趋势一：多模态化。当前 GEO 主要关注文本优化，未来随着 AI 引擎走向多模态交互（图像、视频、音频），优化维度将大幅扩展。不仅关注“写什么”，还包括“视觉呈现”、“视频结构化标签”、“语音交互场景下的品牌引用”等。率先布局多模态 GEO 的品牌将获得显著先发优势。
- 趋势二：结构化内容成为标配。目前许多网站内容结构对 AI 不友好（信息分散、层级混乱、实体关系不清）。未来，采用标准化知识图谱、规范化 Schema 标记、清晰层级结构的内容体系将成为企业“基础设施”。不做结构化的品牌将逐渐从 AI 引擎答案中消失。
- 趋势三：GEO 与 SEO 融合但分工明确。两者将逐步整合到统一的内容运营体系中。大型企业可能出现专门的"AI 内容运营”岗位或团队，打破部门割裂。技术上，SEO 继续解决“内容能否被找到”，GEO 解决“内容能否被选中并正确呈现”，分工依然明确。
- 趋势四：从“优化内容”走向“构建数字人格”。长远看，GEO 终极形态不是优化几篇文章或页面，而是帮品牌在 AI 知识图谱中建立完整的“数字人格”——将品牌价值观、产品体系、行业观点、社会责任等结构化为 AI 可理解、引用、传递的知识单元。届时，GEO 将不再是营销分支，而成为品牌数字化生存的核心能力。
总结：GEO 不只是优化技术的迭代，更是人类信息获取方式和品牌信息存在方式的划时代变革。企业若能率先理解变革本质，并用符合新规则的方式重构信息资产，便能在 AI 时代掌握新的信息话语权。