生成式引擎優(yōu)化（GEO大模型商業(yè)化最先探索領(lǐng)域證券分析師：張良衛(wèi)、周良玖22摘要大模型基于RAG更新優(yōu)化，GEO應(yīng)運(yùn)而生。我們認(rèn)為搜索引擎類(lèi)圖書(shū)管理員角色，通過(guò)爬蟲(chóng)索引，基于關(guān)鍵詞和外鏈將信息排序，提供“鏈接列表”。用戶(hù)需自行點(diǎn)擊、閱讀并綜合判斷，廣告主爭(zhēng)奪的是Top10排名；生成式引擎類(lèi)研究分析師角色，利用RAG技術(shù)抓取多源信息，通過(guò)大模型語(yǔ)義理解與合成，直接輸出單一、連貫的答案，廣告主爭(zhēng)奪的是Top3曝光度。GEO本質(zhì)是大模型的逆向工程，通過(guò)探索大模型的“喜好”（例如統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)植入、權(quán)威信源等），使其更容易獲取、理解并輸出特定數(shù)據(jù)。GEO空間遠(yuǎn)大于SEO。我們認(rèn)為SEO市場(chǎng)規(guī)模提升基于以下乘數(shù)效應(yīng)：1）流量入口發(fā)生遷移，ChatGPT、Gemini等AI助理滲透率快速提升；2）流量?jī)r(jià)值提升。AI搜索用戶(hù)意圖更明確，解決問(wèn)題需求更強(qiáng)。生成式引擎像“老師”直接指導(dǎo)答案，短期無(wú)廣，遠(yuǎn)期或與自然內(nèi)容融合，因此用戶(hù)信任度更高；3）隨數(shù)據(jù)歸因打通，TAM從廣告主的“品牌預(yù)算”走向“效果預(yù)算”。遠(yuǎn)期或出現(xiàn)概率拍賣(mài)的商業(yè)模式，廣告商不僅爭(zhēng)奪固定廣告位，也爭(zhēng)奪“大模型輸出文本的概率分布”，在不損害回答質(zhì)量的前提下，讓品牌自然融入AI的回答中。上游：數(shù)據(jù)供應(yīng)與授權(quán)層。高質(zhì)量數(shù)據(jù)源（白皮書(shū)、KOL、社區(qū)內(nèi)容）是確立品牌權(quán)威性的關(guān)鍵，品牌需付費(fèi)確保內(nèi)容進(jìn)入優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集。建議關(guān)注：值得買(mǎi)、視覺(jué)中國(guó)、人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、知乎（美股）、Reddit（美股）等有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的公司。中游：生成式引擎基礎(chǔ)設(shè)施層。我們認(rèn)為大模型遠(yuǎn)期有望占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈核心地位。建議關(guān)注：阿里、百度、MiniMax、OpenAI（海外）、Google等。下游：智能工具與追蹤分析層。這些公司填補(bǔ)了市場(chǎng)空白，代表企業(yè)如海外的Profound。建議關(guān)注：匯量科技、易點(diǎn)天下、邁富時(shí)等具備技術(shù)稟賦的公下游：配套服務(wù)層。其優(yōu)勢(shì)和壁壘在于深耕行業(yè)和良好的客戶(hù)基礎(chǔ)。建議關(guān)注：藍(lán)色光標(biāo)、利歐股份、引力傳媒、思美傳媒、浙文互聯(lián)等。風(fēng)險(xiǎn)提示：模型技術(shù)迭代速度不及預(yù)期、政策監(jiān)管趨嚴(yán)、競(jìng)爭(zhēng)加劇。3344 資料來(lái)源：明略科技，東吳證券研究所What：GEO——對(duì)大模型商業(yè)性?xún)?nèi)容輸出概率的爭(zhēng)奪傳統(tǒng)SEO（Web2.0）充當(dāng)圖書(shū)管理員角色——信息排序。它們通過(guò)爬蟲(chóng)索引網(wǎng)頁(yè)鍵詞匹配度和外鏈權(quán)威性進(jìn)行排序，最終向用戶(hù)展示一個(gè)鏈接列表（SERP）。用生成式引擎充當(dāng)?shù)氖恰把芯糠治鰩煛钡慕巧敵鰣?bào)告。它們利用檢索總結(jié)：GEO是一種通過(guò)優(yōu)化內(nèi)容結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義密度和權(quán)威性，旨在提升內(nèi)容在AI生成結(jié)果中可見(jiàn)性與被引用率的技術(shù)——對(duì)大模型商業(yè)性?xún)?nèi)容?關(guān)鍵差異：SEO爭(zhēng)奪的是Top10的“排名”；GEO爭(zhēng)奪的是Top3 答案引擎優(yōu)化答案引擎優(yōu)化(AEO)搜索引擎優(yōu)化(SEO)生成式引擎優(yōu)化(GEO)特征維度核心目標(biāo)流量模型技術(shù)重點(diǎn)統(tǒng)成功指標(biāo)提升在SERP中的排名位置點(diǎn)擊驅(qū)動(dòng)（Click-Through）關(guān)鍵詞密度、外鏈數(shù)量、技術(shù)SEO確定性索引算法(Deterministic)流量、排名、轉(zhuǎn)化率爭(zhēng)取語(yǔ)音助手或精選摘要的直接回答零點(diǎn)擊（Zero-Click）為主結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(Schema)、Q&A格式提取式系統(tǒng)(Extractive)語(yǔ)音被讀出、摘要位置確保存入大模型的知識(shí)庫(kù)或被RAG實(shí)時(shí)引用引用驅(qū)動(dòng)與品牌心智植入（Impression&Citation）實(shí)體關(guān)聯(lián)度、事實(shí)密度、引文價(jià)值、向量空間對(duì)齊概率性生成模型(ProbabilisticLLMs)引用份額、情感傾向、歸因轉(zhuǎn)化 資料來(lái)源：東吳證券研究所繪制Why：GEO如何實(shí)現(xiàn)效果——一切都是因?yàn)橛蠷AG核心挑戰(zhàn)：AI引擎的“黑盒”屬性），GEO底層邏輯將客戶(hù)內(nèi)容包裝成符核心挑戰(zhàn)：AI引擎的“黑盒”屬性），GEO底層邏輯將客戶(hù)內(nèi)容包裝成符機(jī)制/權(quán)重分布）的形式AI搜索原理AI引擎重排序模型2.增強(qiáng)階段1.檢索階段從詞法到語(yǔ)義AI搜索依賴(lài)語(yǔ)義向量空間匹配重排序模型2.增強(qiáng)階段1.檢索階段從詞法到語(yǔ)義AI搜索依賴(lài)語(yǔ)義向量空間匹配。即使文檔中未出現(xiàn)關(guān)鍵詞，只要語(yǔ)義距離相近，也會(huì)被檢索。分塊策略AI不會(huì)讀取全網(wǎng)所有長(zhǎng)文，而是讀取切分后的核心打分維度語(yǔ)義相關(guān)性權(quán)威性?xún)?nèi)容需高信息密度，避免形容詞堆砌、營(yíng)銷(xiāo)廢話(huà)和3.生成階段偏好于優(yōu)先采納包含規(guī)范引用的帶有引用的答案 資料來(lái)源：明略科技，東吳證券研究所GEO業(yè)務(wù)流程案例第一階段：AI可見(jiàn)性審計(jì)與分析）：88How：如何構(gòu)建GEO核心能力#GEO公司的核心能力構(gòu)建?用戶(hù)意圖洞察：基于搜索引擎經(jīng)驗(yàn)，理解用戶(hù)如何提問(wèn)以及期待什么樣的答案（AI回復(fù)需經(jīng)過(guò)多次交互才能達(dá)到用戶(hù)滿(mǎn)意，需理解這一過(guò)?文章結(jié)構(gòu)與語(yǔ)義理解：必須使用AI能理解的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)（如明確實(shí)體?平臺(tái)權(quán)重分析：識(shí)別不同大模型偏好哪些媒體源（權(quán)威性高、權(quán)重高），通過(guò)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)AI引用來(lái)源占比，降低人工試錯(cuò)成本。#行業(yè)公司類(lèi)型及能力差異?第一類(lèi)（純軟件/自動(dòng)化）：利用軟件自動(dòng)在免費(fèi)平臺(tái)（百家號(hào)、搜狐號(hào)等）大量生成并發(fā)布AI文章。無(wú)法承諾效果，屬于“一錘子買(mǎi)賣(mài)”。?第二類(lèi)（人工+半自動(dòng)化）：人工撰寫(xiě)或修改內(nèi)容并發(fā)布，比較負(fù)責(zé)，但缺乏系統(tǒng)監(jiān)測(cè)，不知道各平臺(tái)對(duì)AI友好度的實(shí)時(shí)變化（如某平臺(tái)可?第三類(lèi)（Agent+系統(tǒng)監(jiān)測(cè)）：訓(xùn)練自己的Agent（智能體），能生成符合AI結(jié)構(gòu)的內(nèi)容；擁有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能根據(jù)99 資料來(lái)源：SensorTower，明略科技，東吳證券研究所空間：GEO增速↑↑↑=流量占比↑*AI流量?jī)r(jià)值↑*歸因能力↑?流量入口發(fā)生根本性遷移：模型能力↑Agent?AIGC使用率↑：近2/3的用戶(hù)使用LLM服務(wù)來(lái)回答問(wèn)題，而1/3的用戶(hù)將其視為工作助手；抖音快手平臺(tái)內(nèi)容中約30%涉及?使用AI進(jìn)行搜索的用戶(hù)往往帶有更明確的意圖和更強(qiáng)的問(wèn)題解決?AIGC信任度↑：已有超過(guò)8成用戶(hù)通過(guò)AI獲取消費(fèi)信息，近35%消費(fèi)者每日高頻互動(dòng)；用戶(hù)選擇AI是因?yàn)槟壳癆I界面無(wú)明顯“廣告”?零點(diǎn)擊搜索占比↑：隨GoogleAIOverviews的推出，大量簡(jiǎn)單查詢(xún)直接在搜索結(jié)果頁(yè)得到滿(mǎn)足。企業(yè)被迫從爭(zhēng)奪“點(diǎn)擊”轉(zhuǎn)向爭(zhēng)奪“品牌曝光”和“心智植入”?現(xiàn)狀：GEO目前難以精準(zhǔn)歸因（數(shù)據(jù)鏈斷層，無(wú)法像SEO那樣直接跳轉(zhuǎn)購(gòu)買(mǎi)（超鏈形式））， 0 豆包 智譜清言Min0 資料來(lái)源：《LLM-Auction:GenerativeAuctiontowardsLLM-NativeAdvertising》，東吳證券研究所商業(yè)化展望：模式上，LLM原生廣告與“概率拍賣(mài)”的可能性AI回答后，系統(tǒng)會(huì)推薦一個(gè)贊助問(wèn)題“Nike最新的跑鞋有哪GoogleAIOverviews廣告：在AI生成的摘要上#未來(lái)：LLM原生廣告與“概率拍賣(mài)”?機(jī)制原理：廣告商對(duì)特定的“概念”（如“高性能筆記本”）進(jìn)獎(jiǎng)勵(lì)偏好優(yōu)化算法。它不僅考慮廣告商的出價(jià)，還引入了一個(gè)“用戶(hù)?結(jié)果：廣告不再是突兀的鏈接，而是自然地成為回答的一部分。商業(yè)化展望：一些新的需求比如虛構(gòu)了產(chǎn)品功能或給出了錯(cuò)誤的參數(shù)，將給品牌帶來(lái)巨大的法律風(fēng)險(xiǎn)。新產(chǎn)品機(jī)會(huì)：實(shí)時(shí)生成內(nèi)容審計(jì)系統(tǒng)。這種軟件類(lèi)似于現(xiàn)在的Br?概率歸因與影響力衡量系統(tǒng)(ProbabilisticAttributionModeling)需求：當(dāng)廣告融入文本且沒(méi)有直接點(diǎn)擊鏈接時(shí)，如何證明廣告效果？傳統(tǒng)的“最后點(diǎn)擊歸因”失效。新產(chǎn)品機(jī)會(huì)：增量影響力歸因模型?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)和因果推斷，通過(guò)分析“AI提及率”的波動(dòng)與品牌自然流量、搜索量之間的相關(guān)性，來(lái)?“可引用性”評(píng)分與優(yōu)化引擎(Cite-WorthinessScoringEng?代理式商務(wù)中間件(Agenti件（BrandAgentMiddleware）。這是一種連接品牌電商后臺(tái)（如Shopif?Microsoft:推出了CopilotCheckout，允許用戶(hù)在對(duì)話(huà)中?AtomicAGI:正在開(kāi)發(fā)針對(duì)AI可3.產(chǎn)業(yè)鏈四環(huán)節(jié)及投資機(jī)會(huì) 資料來(lái)源：界面新聞，東吳證券研究所上游：數(shù)據(jù)供應(yīng)與授權(quán)層——早期有望率先受益這是GEO產(chǎn)業(yè)鏈中最新涌現(xiàn)且至關(guān)重要的一環(huán)。大模型的訓(xùn)練需要海量的推薦、社區(qū)內(nèi)容）是確立品牌權(quán)威性的關(guān)鍵。核心功能：為大模型的?Reddit:與OpenAI簽訂了價(jià)值6000萬(wàn)美元的數(shù)據(jù)授權(quán)?新聞出版集團(tuán)：如NewsCorp、AxelSpringer等，正在將其?GEO視角：對(duì)于品牌而言，“數(shù)據(jù)授權(quán)優(yōu)化”可能成為GEO的從而從源頭確立在大模型中的權(quán)威地位。這也解釋了為什么在R 這一層是流量的分配者和規(guī)則的制定者，相當(dāng)于傳統(tǒng)搜索時(shí)代的Google和索市場(chǎng)的絕對(duì)主導(dǎo)地位，截至2026年1月?lián)碛谐^(guò)50%的市場(chǎng)份?Google(Gemini/AIOverviews)：正在將其搜索業(yè)務(wù)全面A?PerplexityAI:標(biāo)榜為“答案引擎”，以其本身也是GEO行業(yè)的重要參與者。作為平臺(tái)：它的引用算?Microsoft(Copilot/Bing):深度整合OpenAI?Anthropic(Claude):以長(zhǎng)文本理解和安全性見(jiàn)長(zhǎng)，在B2圖：AIoverview的滲透率持續(xù)增長(zhǎng)?生態(tài)壁壘：字節(jié)系生態(tài)（今日頭條、抖音 資料來(lái)源：Profound，東吳證券研究所下游：智能工具與追蹤分析層——巨頭的工具，還是第三方的生意？下游：智能工具與追蹤分析層——巨頭的工具，還是第三方的核心功能：監(jiān)測(cè)品牌在各大模型中的可見(jiàn)性（ShareofVoice）、情感傾向、被引用的會(huì)自己做GEO業(yè)務(wù)（避免既當(dāng)裁判又當(dāng)運(yùn)動(dòng)員，且需要外部數(shù)據(jù)源）。內(nèi)容生態(tài)：大模型需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)，排斥垃圾內(nèi)容。優(yōu)質(zhì)的GEO公司提供高質(zhì)量、?Profound：定位：企業(yè)級(jí)GEO情報(bào)平臺(tái)，被譽(yù)為該領(lǐng)域的“彭博終端”。核心能力：提供跨10+個(gè)主流模型的實(shí)時(shí)可見(jiàn)性追），Answer）、情感評(píng)分。技術(shù)壁壘：Profound不依賴(lài)于大模型的API（因），使得其數(shù)據(jù)更具參考價(jià)值。商業(yè)模式：典型的SaaS訂閱模式，起步價(jià)較高（499美元/月），針對(duì)企業(yè)客戶(hù)提供定制化服務(wù)。市場(chǎng)策略：強(qiáng) 資料來(lái)源：PeecAI，東吳證券研究所下游：智能工具與追蹤分析層——巨頭的工具，還是第三方的生意？下游：智能工具與追蹤分析層——巨頭的工具，還是第三方的?Relixir：定位：結(jié)果導(dǎo)向的營(yíng)收歸因平臺(tái)。核），CRM系統(tǒng)（如HubSpot）對(duì)接，實(shí)現(xiàn)從“AI提及”到“銷(xiāo)售線(xiàn)索”識(shí)別腳本，能夠跨會(huì)話(huà)追蹤用戶(hù)，并在用戶(hù)未登錄的其企業(yè)身份（針對(duì)BB場(chǎng)景）。生態(tài)整合：深度集成Ap?PeecAI：定位：面向中?SightAI/GoodieAI：定位：優(yōu)化與執(zhí)僅提供監(jiān)測(cè)，還提供具體的優(yōu)化建議。例如，SightAI編輯器，可以根據(jù)AI的喜好對(duì)文章進(jìn)行打分，建議增加 資料來(lái)源：明略科技，東吳證券研究所配套服務(wù)層：代理商與咨詢(xún)機(jī)構(gòu)——與軟件工具有合流趨勢(shì)能：為企業(yè)提供GEO策略制定、技術(shù)整改、內(nèi)