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随着人工智能技术的飞速发展，生成式引擎优化（GEO）已经成为品牌营销的新战场。
AI技术的普及正在深刻改变消费者的决策过程。过去，消费者依赖广告、口碑和价格等外部因素作出选择，而如今，AI推荐逐渐成为新的“信任背书”。数据显示，超过80%的中国消费者通过AI获取消费信息，其中近35%的消费者每天多次使用AI进行消费咨询。AI不仅帮助消费者快速梳理关键信息点，还通过整合消费记录、社交数据和情绪语境，为用户生成高度个性化的选项。这种模式不仅提升了决策效率，也让消费者更便捷地找到符合自身需求的选择。
AI平台的用户规模正在迅速增长。截至2025年7月，中国大模型应用的个人用户注册总数已突破31亿大关，API调用用户数达1.59亿。全球范围内，AI用户规模也在爆发式增长。在中国，生成式人工智能产品的用户规模达2.49亿人，占整体人口的17.7%。AI产品已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
GEO（生成式引擎优化）是随着生成式AI的兴起而提出的新概念，旨在通过优化内容使其在生成式AI引擎的回应中更容易被检索和推荐。与传统的搜索引擎优化（SEO）不同，GEO的目标是让内容在AI回答中被作为权威信息源引用。GEO的应用场景广泛，包括品牌数字资产追踪、新品发布、企业市值管理、本地化营销、危机公关、电商推荐等。例如在新品发布时，品牌希望AI能够优先推荐其新品；在企业市值管理中，投资分析师通过AI获取的信息能够准确反映企业的投资价值。
AI模型的认知机制直接决定了品牌能否被正确推荐。AI模型的认知来源复杂，包括大规模训练语料、知识库输入和实时检索。品牌信息如果在不同渠道之间存在差异，就容易导致模型生成结果出现偏差。因此，GEO优化必须以全网一致性为前提，构建完整且统一的知识表达。AI模型的认知不仅是匹配，更是语义理解和动态生成。品牌需要围绕语义链条和场景逻辑优化内容，使其融入AI的生成逻辑。
为了科学地评估GEO的效果，调研提出了一套基于实证的AI认知测量与优化方法。核心指标包括品牌可见度、引用率、正文引用率、品牌AI认知指数和品牌AI认知份额指数。品牌可见度是指消费者在提问时，品牌被AI大模型推荐的概率。引用率和正文引用率则用于评估AI在分析品牌相关内容时所引用特定来源信息的概率。品牌AI认知指数和品牌AI认知份额指数进一步衡量品牌在AI认知中的竞争情况。这些指标不仅帮助品牌方评估AI对品牌的认知表现，也为GEO优化提供了明确的目标。
GEO优化需要品牌方、优化服务商、技术公司和媒体平台的共同努力。品牌方需要明确GEO的需求和目标，选择合适的服务商和供应商，并设定科学合理的考核KPI。优化服务商则需要根据品牌的需求，制定优化策略，执行优化任务，并监测优化效果。专家建议品牌方重视内容建设，建立针对AI的品牌知识库和权威内容库。品牌方应优先关注基础指标“可见度”，并逐步扩展到其他指标的优化。
