本次《GEO AI营销行业分析报告2025》（解读版一）是易观针对生成引擎优化时代的首份系统性研究的摘录与分析师分享解读，首次深度梳理了行业概念、典型应用场景以及GEO未来发展趋势，揭示了AI驱动下品牌增长的新逻辑。

我们正在启动GEO产业研究共创计划,后续将陆续发布。

图1：AIGC的行业应用曲线（AMC）

“AMC应用曲线”以“应用价值”为纵轴，以“行业发展特点”为横轴，将行业演进划分为四个阶段：探索期、市场启动期、高速发展期和应用成熟期，揭示了从技术积累到商业落地的渐进过程。

从AIGC的AMC曲线分析可以看出，AIGC在电商、广告、游戏、零售、音乐、影视、动漫等行业的发展速度很快，用户需求增长迅速且数字化基础完善，从未带动了相应的产业发展日渐完整。在这个背景下，AI营销的方式层出不穷，其中GEO（生成引擎优化）这一营销工具在2025年商业化落地并快速发展，预计在未来2-3年会成为市场的应用热点。

1.2信息获取范式的根本性转移：从“搜索+点击”到“生成+引用” 

图2：信息获取范式的根本性转移

随着生成式AI的兴起，信息获取模式正经历根本性的变革：从传统搜索引擎以“链接列表”为核心输出形式，依赖用户主动点击跳转的方式，转向由生成式AI通过模型推理、语义整合与多源引用直接生成“综合答案”，实现即问即答的闭环体验。这种转变标志着信息流动重心由“搜索与点击”向“生成与引用”的转移，极大地提升了用户的信息消费效率。

在这一背景下，用户行为发生了深刻的变化。首先，“点击”到“对话”的交互方式转变促使用户行为从被动浏览变为主动交互，形成了“动态对话式推理”路径。用户的决策链路被极大缩短，从兴趣激发到信任建立可能仅需一次对话完成，这无疑对品牌响应速度和内容质量提出了更高要求。其次，信息获取方式由传统的“关键词匹配”向更加注重“语义相关性”和“知识可信度”发展。用户的关注点也从能否找到信息转向是否能理解并信任这些信息。这意味着企业不能再单纯依靠SEO优化或关键词堆砌来维持曝光率，而是必须构建可被AI调用、具备权威性和逻辑性的高质量内容资产。

用户的角色正在从“信息消费者”转变为“决策委托者”，将信息判断权部分交给了AI系统。这就使得品牌竞争的核心从“吸引点击”转向了“赢得AI信任”。品牌需要重新审视其内容策略，不仅要确保信息准确、结构清晰，还需要增强内容的可解释性、可引用性以及上下文关联性，以此提升自身内容在AI生成结果中的权重和可见度。

1.3企业营销面临三大核心挑战：品牌隐形化、流量入口重构、内容信任机制重塑

图3：企业营销的新挑战

在“AI生成综合答案”主导的信息生态中，企业面临三大核心挑战：品牌隐形化、流量入口重构以及内容信任机制的重塑。这三者共同构成了当前企业营销战略转型的关键命题。

从数据来看，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人，普及率达36.5%。这一数据表明，生成式AI已逐步融入大众日常生活，成为主流信息交互方式之一。同时，生成式AI回答问题场景占比高达80.9%，涵盖办公、休闲娱乐、创作问答等多元用途，说明其在实际应用中已具备广泛渗透能力。用户不再依赖传统搜索引擎跳转链接，而是直接通过AI获取整合性答案，导致品牌曝光路径被截断，即“品牌隐形化”现象日益凸显——用户无法直接看到品牌页面，品牌需通过AI引用实现间接触达。

流量入口发生根本性重构。AI直接提供答案，使内容曝光路径缩短，可见性与点击率大幅下降。传统依赖搜索排名和广告投放的流量获取模式面临失效风险，品牌竞争进入“AI判断阶段”，即谁的内容能被AI模型优先采纳并引用，谁就可能获得新的流量机会。这要求企业必须提升内容在AI训练数据中的可读性与权威性。

内容信任机制也正在重塑。生成式AI以可信度、可验证性与语义质量作为评估标准，企业需构建结构化、标准化、语义清晰的内容体系，以提升在AI内容评估中的得分。因此，企业应重新设计内容策略，注重知识的权威性、数据支撑与语义深度，从而在新的营销生态中赢得AI信任，实现可持续的品牌影响力构建。

1.4企业营销的新机遇：主动优化内容结构、建立语义信任、深度参与AI生态 

图4：企业营销的新机遇

正如搜索引擎催生了SEO时代，生成式AI正在开启以“AI采信”为核心的新传播周期。品牌需从被动应对转向主动布局，通过优化内容结构、构建语义信任、融入AI生态，抢占新一代流量入口。

数据显示，截至2024年7月，全国已有197款生成式AI应用完成备案，其中70%为行业大模型，表明AI技术已进入规模化落地阶段。同时，52%的中国电商商家已采用至少一种生成式AI工具，反映出企业在实际运营中对AI的高度依赖。在此趋势下，AI不仅是效率工具，更成为品牌触达用户的关键媒介。品牌影响力不再取决于广告曝光或点击量，而在于能否被AI识别为权威、可信的内容来源。

为此，企业需将“语义资产”视为新型品牌资本。在AI判断逻辑中，内容的结构化程度、语言逻辑与语义一致性是决定其是否被引用的核心因素。这意味着企业应系统性地将产品知识、服务案例、行业洞察转化为标准化、可被AI理解与调用的语义单元，提升内容在AI认知体系中的权重。

生成式AI正构建“内容—认知”的闭环机制：一方面，AI通过引用优质内容辅助用户决策；另一方面，企业可通过监测AI输出结果，持续优化内容策略。这标志着营销逻辑正从SEO向GEO（生成引擎优化）演进——即从关键词匹配转向语义理解，从短期流量争夺转向长期语义价值积累。企业唯有深度参与AI生态，才能在以“AI采信”为主导的新竞争格局中建立可持续的品牌优势。

  二、GEO的核心实施策略：提升品牌在AI生态中的可见度与影响力

2.1GEO的本质：面向AI模型的信息优化与信任管理体系 

图5：GEO的DSS内容评价标准

GEO是一种面向生成式AI模型的信息优化与信任管理体系，旨在通过内容、数据与结构的系统性优化，使品牌内容在AI生成答案过程中获得更高的识别优先级与引用权重，从而提升品牌在AI界面中的“算法层面可见性”。

GEO的本质并非传统意义上的搜索引擎优化（SEO），而是一套针对AI生成逻辑的新型内容策略体系。其核心在于帮助品牌内容在AI处理流程中占据优势地位——当用户发起搜索请求后，AI系统会经历“Prompt解析”“信息检索”“内部知识评估”“语义优化”等多个环节，最终生成综合答案。在此过程中，GEO通过在“信息检索”与“内容评估”两个关键节点施加影响，确保品牌内容被AI模型有效识别、评估并优先引用。

为实现这一目标，GEO遵循DSS原则，即语义深度（Semantic Depth,S）、数据支持（Data Support,S）和权威来源（Authoritative Source,S）三大核心标准。首先，语义深度要求内容具备逻辑完整、观点清晰、分析深入的特点，有助于提升内容在AI理解中的语义权重；其次，数据支持强调内容需提供明确的事实依据、数据来源及案例引用，增强可信度；最后，权威来源则要求内容发布主体具有专业背景或行业公信力，如行业协会、研究机构或专业媒体，以提升内容的可采信性 

2.2GEO vs SEO：从关键词排名到语义采信的代际演进

图6：GEO与SEO的关系

SEO主要基于明确规则的网络爬虫交互机制，其优化逻辑以关键词匹配、链接结构和页面权重为核心；而GEO则面向具备复杂语义理解与逻辑推理能力的AI模型，其“规则”更具动态性与认知性，强调内容的语义深度、数据支撑与权威来源。因此，GEO并非对SEO的否定，而是其在AI时代的战略延伸与能力拓展。

从核心目标看，SEO旨在提升网页在搜索结果中的排名，以获取更多曝光与点击流量；而GEO的目标是提升品牌在生成式AI答案中的引用率，实现从“被看到”到“被采信”的跃迁。信息形态方面，SEO输出的是“网站列表结果”，用户需主动点击进入；GEO则提供“综合式答案”，AI直接生成整合性内容，用户无需跳转。优化逻辑也发生根本变化：SEO依赖关键词密度、长尾覆盖与外链建设，而GEO则基于语义理解与信任引用机制，关注内容的可解释性、数据可信度与权威性。

评估维度随之升级。SEO依赖曝光量、点击率等行为指标，GEO则关注AI采信度、引用频率等认知层面表现。营销路径上，SEO由用户自主筛选内容，GEO则由AI代为判断并输出答案，形成“无点击触达”的高效转化模式。

尽管GEO代表新范式，但良好的SEO基础仍是其有效实施的前提。一个结构清晰、加载迅速、内容优质的网站，不仅有利于传统搜索引擎抓取，同样有助于AI模型理解与引用。然而，仅具备SEO能力不足以在GEO竞争中胜出。企业必须在内容战略上实现从“流量思维”向“认知资产思维”的范式升级，从而在生成式AI生态中建立可持续的品牌影响力。

2.3GEO实施路径：认知—试点—优化—扩展—迭代的闭环策略 

图7：GEO的实施路径

易观分析认为，GEO并非一次性技术改造，而是一个“认知—试点—优化—扩展—迭代”的闭环过程。企业应首先评估自身内容在主流AI模型中的引用现状，建立对GEO的战略认知；随后选取高价值产品或主题开展试点，验证优化效果；继而依据DSS原则（语义深度、数据支持、权威来源）系统优化内容结构，并逐步覆盖全品类；最终通过持续监测AI生成结果中的品牌引用率，实现动态调优。

该路径围绕三大维度展开。内容层强调构建AI友好的高质量文本：避免关键词堆砌，采用自然语言表达，强化逻辑推理链条，并通过“问题—分析—数据/案例—结论”的结构提升语义深度。技术层聚焦结构化与可识别性：优化网站基础架构，确保页面可抓取、URL规范；为核心内容（如产品页、白皮书、FAQ）添加结构化数据标签（如Schema标记），使用语义HTML明确实体关系；对品牌、专家、产品等关键实体标注唯一标识，并注明数据来源，提升内容的可追溯性与可信度。分发策略则强调多平台协同布局：在行业媒体、专业社区、知识库等AI高频采信渠道分发权威内容，扩大模型训练数据中的品牌声量。通过构建统一的品牌知识库，整合官方信息与第三方背书，形成稳定、一致的语义资产池，并基于AI反馈持续优化内容供给。

GEO的成功实施依赖于内容质量、技术适配与分发策略的协同推进。企业需从“流量导向”转向“认知资产导向”，通过系统性建设可被AI理解、信任并引用的内容体系，在生成式AI生态中实现品牌影响力的长效增长。

以上是《GEO AI营销行业分析报告2025》（解读版一），后续将持续更新~

本次《GEO AI营销行业分析报告2025》（解读版一）是易观针对生成引擎优化时代的首份系统性研究的摘录与分析师分享解读，首次深度梳理了行业概念、典型应用场景以及GEO未来发展趋势，揭示了AI驱动下品牌增长的新逻辑。

我们正在启动GEO产业研究共创计划：

l 《GEO企业应用指南2025》，2025年12月份发布，聚焦企业客户需求、企业应用GEO的主要场景、十大误区、选型标准以及建议等；

l 《GEO应用部署技术标准规范2025》，2025年12月份发布，详细给出企业每一步的技术操作规范；

l 《GEO产业图谱和亮点企业/产品分析》，2026年Q1推出，系统呈现GEO生态产业结构、重点企业分析与行业最佳实践，构建生成引擎优化的全景产业图。

我们诚邀行业企业、技术创新者与品牌共同参与——在生成智能的浪潮中，共同描绘AI营销的下一张增长地图。让智能对话成为品牌的新引擎，让生成优化成为增长的新语言。