企业内容营销在“靠运气”？GEO优化可以帮你做用户心智

最近互联网发生的一些小事情：

用自研AI模型提升企业营销内容智能推荐效果，替代人工“猜测”，提供端到端的内容营销Agent服务，为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容服务，监测模型答案效果，增加品牌的露出率。

没错，近期9月份，我们行业中「PureblueAI清蓝」也正式完成第一轮融资，蓝色光标与英诺天使基金联合领投，水木清华校友种子基金跟投，投资金额达千万元人民币。

▲用模型学习模型，为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容

此举是蓝色光标公司自2023年All in AI以来在AI领域的首次战略投资——通过与PureblueAI清蓝的全方位合作快速抢跑千亿GEO（生成引擎优化）赛道。

营销中普遍常见的痛点

平台多，流量分散，获取流量的成本越来越高，真正能变成订单的客户线索却在减少。

很多市场负责人无奈地感叹：“我们一直在生产内容，感觉像是在碰运气，爆文越来越玄学。”

这种没有规律、完全凭感觉的内容营销方式，正在大量消耗企业市场部的资源和宝贵时间。

有效的流量来源渠道，正在被碎片化。

有没有好的解决办法呢？

从今年春节以来随着Deepseek的爆火，生成式引擎优化（GEO）这个新名词，开始被很多企业重视起来，尤其是一些头部的品牌公司。它通过适配AI搜索逻辑，让品牌内容直接成为ChatGPT、豆包等工具的推荐答案，实现从“被动曝光”到“主动被引用”的跨越。

在GEO这件事上，这是个“头部品牌工程量工作”，现在To C品牌比To B更早觉醒品牌用户心智。我们看到的典型客户，集中在汽车、快消、互联网，基本上还是偏To C一些行业的，他们更重视自己的品牌口碑的传播。

譬如，你搜索K12的学习机，通过Deepseek深度思考后的答案，给家长推荐的是这2个品牌信息，如下截图所示：

同时也会给用户推荐一些其他的知名品牌：

所以，当品牌方一搜自家的品类产品或者行业品牌推荐，AI出来的都不是自家信息，而是你的竞品友商公司，换作哪个老板都是无法接受这样的AI内容推荐结果，所以往往头部的知名企业也更愿意为品牌心智的占领而付费。

通过以上的现象，爬爬客小编认为：当用户从传统搜索正在转向AI问答的新趋势，营销的战场也会随之转移。

AI搜索是确定的未来，但百度和Google不会因此消失

据Gartner说到2028年，AI搜索会切分50%的（传统搜索）流量，这样预测结构不是说传统搜索SEO会死掉，而是说百度和Google自己也会转型成AI搜索和传统搜索生态更加的融合在一起，实现更好的用户体验感。

现在“广撒网”式品牌内容营销逐渐失效？

传统的内容营销常陷入两大误区：

1.定位不清晰：内容做得太泛，想抓住所有用户的眼球，结果却成了‘四不像’，谁的心都挠不痒痒，特定的目标人群根本没感觉。

2.忽略AI决策逻辑：用户习惯向AI提问获取答案（如“上海SEO优化公司推荐”），但企业内容若未被AI系统“记住”，就相当于在AI推荐中品牌被“隐形”了。

GEO更多的停留在【品牌内容心智的种草】阶段

有数据显示，一半的查询通过AI答案直接完成，用户没有访问原始网页或者Ai 之负责生成却无法给到真实可靠的佐证来源网页。这也是目前GEO优化的数据溯源统计短板，企业也会错失一些最易转化的精准流量。

未来AI搜索推荐时代，也许GEO优化会上升到企业获客的利器

GEO（生成式引擎优化）是针对AI驱动平台（如ChatGPT、DeepSeek）的内容优化技术，核心目标是让品牌内容被AI优先引用为答案，直接触达用户决策场景。

相比传统SEO优化，GEO的优势更聚焦在内容答案上：

1.流量更精准：通过语义分析匹配用户真实需求（如“按效果付费的SMO服务”），减少无效曝光。

2.转化率更高：AI喜欢权威性，当然用户信任度能直接提升。

3.竞争压力小：行业知识深度和结构化表达形成技术壁垒，竞品难以复制。

4.降低成本：内容被AI持续引用，边际成本趋近于零，长期ROI比广告投放至少能高出60%。

随着GEO优化的存在，AI也会面临巨大的挑战--内容数据训练存在污染源的问题，所以一些为企业做GEO优化生成式引擎优化的服务商前提，把握好合规的内容优化操作，不与平台做内容推荐算法的斗争。

如何进行有效的科学做GEO优化？

1.内容重构：从关键词堆砌到语义网络内容布局

场景化内容设计：将产品手册转化为问答模块（如“如何选择工业传感器？”），用“问题-证据-结论”三段式结构增强AI引用动机。

动态数据支撑：在内容中嵌入实时数据（如“2025年上海SMO市场报告”），提升AI抓取优先级。

多模态融合：图文+视频+表格的跨模态内容链（如“产品参数表→实测视频→用户评价”），适配AI的多维度解析能力。

2.SEO优化技术适配：让AI更懂你的内容

结构化数据标记：在官网嵌入Schema标记，明确标注产品参数、认证信息等，使AI抓取效率提升3倍。

知识图谱构建：将企业核心业务转化为实体关系网络（如“品牌→产品→应用场景”），某母婴品牌借此实现AI推荐精准度大幅提升。

动态Embedding调优：基于用户点击数据实时调整内容向量，某3C品牌通过此技术将产品页停留时长从28秒提升至152秒。

3.内容权威建设：成为AI的可信来源

EEAT原则强化：突出内容的专业性（Expertise）、经验性（Experience）、权威性（Authoritativeness）和可信度（Trustworthiness），例如引用第三方测评数据并标注来源。

行业知识保鲜系统：自动抓取权威论文、政策文件，通过对比学习更新知识图谱，确保内容时效性。

负面拦截系统：动态监测负面关键词，自动触发品牌白名单内容，某家居品牌舆情拦截。

4、GEO优化的拓展：多维度AI协同策略

GEO的真正优势在于与整体营销策略的协同作战：

AI平台全覆盖：在ChatGPT、豆包、文心一言等平台布局问答内容

人机协同机制：采用COKE框架（人类创意+AI执行），建立内容生成-审核-迭代闭环，确保品牌信息准确性。

效果衡量：数据工具驱动，拒绝盲目猜测

GEO优化的效果必须是可追踪、可量化的：

1.关键指标：

AI引用率：品牌内容在AI答案中的提及频率。

语义一致性：内容与用户意图的匹配度（可通过BERT模型分析）。

知识覆盖度：核心业务在AI知识库中的渗透率。

2.工具支持：

向量数据库：Milvus用于存储和检索语义向量，提升内容复用效率。

GEO监测平台：Profound、Goodie等工具实时追踪品牌在AI对话中的“存在感”。

目前国内尚且还没有这样的成熟的工具，当然后期不排除有有越发完善的GEO数据推荐的工具诞生。

写在最后

如今，流量成本越来越高，用户注意力越来越分散，靠碰运气做内容营销早已行不通。也许现在的AI搜索还不能挑起流量大梁，但是越是入局的早跟你竞争的人就越少，所以换成你现在会开始为自己的企业布局GEO优化吗？

大家可以发散思维讨论讨论。