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在过去的二十年里，互联网商业世界的流量法则一直是相对确定的：用户通过搜索引擎寻找信息，品牌通过 SEO（搜索引擎优化）抢占排名。这就像是一场在图书馆里的争夺战，谁的书名更显眼、谁的索引更清晰，谁就能被借阅。

然而，2024 年以来的 AI 浪潮，正在一把火烧掉这个旧图书馆的索引目录。

当你打开DeepSeek、豆包 或者秘通义千问，询问“2025 年最适合家庭使用的七座 SUV 是哪款”时，你不再会得到十个蓝色的网页链接，而是一个整合了参数、口碑、价格的直接答案。在这个答案里，原本通过 SEO 霸榜前三的品牌可能根本没有出现，而一些由于拥有高质量测评数据的新锐品牌却被 AI 重点推荐。

这就是GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化） 时代的开端。

近期，关于 GEO 的讨论甚嚣尘上。作为国内营销智能化的头部玩家，明略科技的一系列动作——从发布相关趋势报告，到牵头制定 GEO 行业倡议，实际上向全行业释放了一个关键信号：这不再仅仅是一个单纯的技术优化问题，而是一场关于“数字内容信誉”的标准争夺战。

数据里的残酷真相

如果说 SEO 是在做“填空题”，试图匹配用户的搜索关键词；那么 GEO 就是在做“论述题”，你需要让 AI 理解你的品牌，并认为你的品牌值得被写进答案里。

这种转变带来的焦虑是实实在在的。在明略科技发布的GEO 相关营销趋势报告中，揭示了一个令许多 CMO不安的现状：大量在传统搜索时代拥有高曝光的品牌，在生成式 AI 的回答中“失声”了。

报告中的数据指出了一个核心矛盾：品牌自以为是的“优质内容”，并不是 AI 眼中的“优质语料”。

我们不妨拆解一下这个现象。过去，品牌为了 SEO，生产了大量堆砌关键词的软文。这些文章对于人类来说阅读体验极差，但爬虫喜欢。然而，大语言模型（LLM）的训练和推理机制完全不同。它更像是一个拥有极高阅读理解能力的“超级编辑”，它会过滤掉那些逻辑不通、缺乏实质信息、营销味过重的内容。

这就导致了一个尴尬的局面：根据明略科技的数据洞察，在某些垂直领域（如美妆、3C数码），超过半数的传统头部品牌在 AI 生成的推荐列表中，其提及率远低于其在传统搜索市场的份额。相反，那些在知乎、小红书等社区拥有大量真实用户深度测评、且数据结构清晰的品牌，更容易被 AI 抓取并作为“可信证据”引用。

这说明，流量的分配权已经发生了转移：从“点击率”主导，变成了“引用率”主导。如果你的品牌内容无法通过 AI 的“可信度验证”，你就在未来的流量入口中彻底消失了。

拒绝“黑帽”重演

面对新的流量机制，行业的本能反应往往是“钻空子”。在 SEO 时代，曾盛行过利用漏洞刷排名的“黑帽 SEO”。如今，随着 GEO 概念的火热，市场上也开始出现类似的苗头：通过大量生成垃圾数据试图“污染”大模型的训练集，或者利用对抗性攻击诱导 AI 说出特定品牌的名号。

这种做法极其危险。它不仅会破坏 AI 产品的用户体验，导致“AI 幻觉”频发（即一本正经地胡说八道），更会让品牌陷入严重的信誉危机。

正是在这个时间节点，明略科技在2025年底牵头，联合行业多方共同制定的 GEO 倡议显得尤为重要。

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这一举动背后的逻辑，远比发布一份报告要深远得多。明略科技作为一家长期深耕Social Listening和企业级知识图谱的AI企业，其核心优势在于对数据的“治理”与“理解”。由它来牵头制定标准，本质上是在定义什么样的商业内容，才是 AI 时代的好内容。

根据行业内的解读，该倡议的核心价值主要体现在以下三个维度：

1.确立内容的“可验证性”标准： 倡议推动品牌建立真实、可追溯的数据源。AI 推荐某个品牌，必须基于真实的用户反馈或权威的参数认证，而不是编造的虚假语料。

2.推动数据结构的“标准化”： AI 读不懂混乱的文本。明略科技一直强调的“知识图谱”技术，正是要将品牌的非结构化信息（如一篇散乱的评测文）转化为机器可读的结构化知识（如“产品A-续航-10小时”的实体关系）。倡议旨在推动这种数据基建的普及。

3.构建生态的“信任契约”： 防止恶意竞争。如果大家都去搞“数据投毒”来干扰竞对在 AI 中的表现，整个行业的营销生态将退化为互害模式。

这实际上是在为 AI 营销建立一套“交通规则”。谁参与了规则的制定，谁就掌握了未来数字营销的话语权。

GEO 的实操逻辑重构

既然规则变了，品牌该如何行动？基于明略科技的方法论以及对 GEO 机制的拆解，我们可以清晰地看到，企业的营销动作需要进行一场“手术级”的改良。

过去，企业关心的是“我有多少篇文章被收录”。现在，企业需要关心的是“关于我的知识是否准确”。

明略科技在多个场合强调过知识图谱的重要性。对于 GEO 而言，知识图谱就是品牌的数字说明书。例如，一家汽车企业，不能只发通稿说“极致驾控”，而需要构建包含“百公里加速数据”、“冬季测试成绩”、“底盘悬挂结构”等实体与属性关联的知识网络。

当用户问 AI 某款车性能如何时，AI 会优先调用这些结构化清晰、逻辑自洽的知识节点。品牌需要主动将自己的高价值信息“喂”给大模型，而不是被动等待抓取。

抢占长尾问题的解释权对品牌而言，同样至关重要。在 SEO 时代，大家抢的是“洗面奶”这个大词。但在 GEO 时代，用户对 AI 的提问通常非常具体，比如“敏感肌夏天混油皮适合用什么洗面奶，且不含酒精？”。

这就要求品牌的内容策略必须极度细分。明略科技的报告洞察显示，针对具体场景、具体痛点的深度解答内容，在 AI 生成结果中的权重极高。品牌需要利用 AI 能够理解的语言，预埋这些长尾问题的答案。这不再是简单的关键词堆砌，而是要提供E-E-A-T（专业度、经验、权威性、可信度）极高的解决方案。

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GEO的出现也给品牌带来的一个更大的命题，品牌将陆续主动或被动得开始管理自己的全域口碑，因为 AI 能“听的见”。AI 的答案往往是全网信息的综合摘要。如果知乎上有 100 个用户在骂某产品“电池耐用性差”，那么无论品牌官网如何宣传“超长续航”，AI 最终生成的答案很可能会包含“部分用户反映电池存在问题”的提示。

因此，GEO 的核心不仅仅是技术优化，更是全域声誉管理。品牌必须实时监控全网情绪，及时修正产品问题并引导正面真实的 UGC用户生成内容，因为这些 UGC 正是 AI 学习品牌评价的核心语料。

关于诚实的技术博弈

在 SEO 时代，技术高超的“做号党”或许可以凭借外链和关键词欺骗算法，获得暂时的排名。但在 GEO 时代，面对参数量高达千亿甚至万亿的大模型，欺骗的成本将变得极高，且极易被识破。

明略科技牵头 GEO 倡议，与其说是在推广一种新技术，不如说是在回归商业的本质：诚实。

未来的算法，会越来越像一个拥有极高鉴别力的专家。它会奖励那些提供真实数据、解决实际问题、拥有良好口碑的品牌，而惩罚那些制造噪音、试图投机取巧的玩家。

对于所有企业而言，GEO 不是一个可选项，而是一道必答题。当 AI 成为用户获取信息的“第一入口”，如果你无法向 AI 证明你的价值，那么在用户的世界里，你可能就不复存在。

这场变革的大幕已经拉开，而明略科技手中的那份倡议书，或许就是新世界的入场券说明书。

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$明略科技-W(02718)$

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