生成式引擎优化（GEO）：AI时代的下一个应用爆品，大概率是 AI 搜索

生成式引擎优化（GEO）：AI时代的下一个应用爆品，大概率是 AI 搜索

1. 用户行为范式转移

AI大模型（如ChatGPT、DeepSeek）的普及正在重塑信息获取方式。传统搜索引擎依赖用户输入关键词进行检索，而生成式AI通过自然语言对话直接提供整合后的答案。这种转变导致两个显著现象：

• 流量截流效应：超过63%的用户转向AI助手获取综合信息，传统搜索引擎的流量被AI摘要功能（如Google的SGE、文心一言）截流。
• 决策链路缩短：用户无需跳转多个网页即可完成信息验证，例如在规划旅行时，AI可直接整合航班、酒店、攻略等信息，形成“一站式决策”。

2. 技术演进的必然性

• 多模态能力突破：AI搜索支持文本、图像、视频的跨模态理解，例如用户上传一张故障设备图片，AI可结合维修手册生成解决方案。
• 实时数据更新：通过RAG（检索增强生成）架构，AI搜索能动态抓取最新网页内容，解决大模型“幻觉”问题。
• 个性化推荐升级：基于用户历史行为与偏好，AI搜索可定制化输出内容，例如金融用户更关注风险评估，而零售用户侧重价格对比。

1. GEO的定义与核心逻辑

生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）是针对生成式AI平台的新型信息优化策略。其核心目标是通过结构化数据标记、语义关联性验证及权威性建设，提升品牌内容在AI生成答案中的引用优先级，使企业内容成为AI生成答案的“默认选项”。