GEO 创业深度解析：AI 时代「带货」不靠破解，靠让大模型说真话 | AINEWS

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引言：从 SEO 到 GEO，AI 时代的营销范式转移

在 AI 浪潮席卷全球的当下，传统的搜索引擎优化（SEO）正面临前所未有的挑战。当用户不再仅仅点击蓝色的链接，而是习惯于向豆包、DeepSeek 或 ChatGPT 直接提问并获取答案时，企业的营销逻辑必须发生根本性转变。近期，GEO（生成式引擎优化）概念在资本市场爆火，其背后折射出的是品牌方的集体焦虑：如果 AI 不认识你的品牌，你是否会被时代抛弃？

Pallas AI 创始人 Ethan 指出，GEO 的核心并非通过技术手段「破解」大模型，而是通过提供高质量、真实的信源，教 AI 说真话。这种基于第一性原理的思考，为 AI 时代的营销变现提供了全新的路径。想要了解更多前沿 AI 资讯，可以访问 AIGC 门户获取每日更新。

从“关键词堆砌”到“复杂诉求理解”

传统的 SEO 本质上是与搜索引擎的算法博弈。商家通过堆砌关键词、交换外链，试图在搜索结果的第一页占据一席之地。然而，在 GEO 时代，这种逻辑彻底失效了。

根据调研数据，SEO 时代的搜索词平均长度仅为 3-7 个字，而 GEO 时代的 Prompt（提示词）平均达到了 24-27 个词，且包含复杂的上下文记忆。用户不再搜索“国产品牌前十名”这种通用词，而是带着真实、复杂的诉求提问。生成式引擎没有传统的排名模块，它更像是一个智能顾问，根据用户的意图思考如何提供最佳解决方案。因此，GEO 的目标是让 AI 将你的产品作为“最佳答案”主动推荐给用户。

为什么说“破解”大模型是死路一条

很多创业者试图沿袭旧时代的思维，去研究大模型的召回、排序和重排序（Re-rank）机制，试图通过“提示词注入”等手段干扰 AI 的判断。Ethan 认为，这本质上是在制造垃圾信息，且极具风险。

AI 模型的进化是非线性的，其智能度的提升速度远超想象。如果去年破解模型的难度是 10 分，现在可能已经达到 80 分。试图对抗算法意味着成本将呈指数级上升，直到某天彻底攻不破，商业模式便会崩塌。更重要的是，如果企业在通道中塞满虚假信息，AI 最终会因为用户体验受损而屏蔽该信源。在 AI 新闻频繁报道的模型迭代中，我们可以看到，真实性才是唯一的必杀技。

渠道偏好：把优质内容放在模型最信任的位置

虽然不建议对抗算法，但了解大模型的“渠道偏好”至关重要。不同的 LLM 在选择数据源时存在显著差异：

ChatGPT：更看重企业官网，认为官网的对外口径具有最高的可信度。

DeepSeek：目前更倾向于引用权威媒体渠道的深度报道。

Grok：核心数据源毫无疑问是 Twitter（X）上的实时社交内容。

豆包：对头条系、抖音系的内容有天然的抓取优势。

GEO 的工作不是去猜 AI 的黑箱，而是将真实、准确的数据喂给 AI，确保它在理解产品时没有幻觉。这种“共建生态”的策略，能够让品牌在 AI 时代建立起长久的流量护城河。

标准化 Agent：GEO 规模化落地的核心工具

为了让 GEO 从繁重的人力服务转向标准化的产品，Agent（智能体）技术的引入必不可少。Ethan 总结了 AI 营销的四个核心环节：研、定、投、优。

研（研究）：利用 AI 进行背景调查，搞清楚产品与竞品的基础画像。

定（定向）：通过“营销图谱”分析用户的长尾话题和真实意图，将晦涩的 Prompt 转化为营销语言。

投（投放）：由 Agent 自动化生成高质量素材（如论文精读、性价比分析等）并分发至相关渠道。

优（优化）：基于监控数据，不断迭代内容策略。

通过标准化产品，企业可以不再依赖昂贵的人工团队，而是利用 Agent 实现高效的 AI 变现。这种自动化的流程确保了内容质量始终在基准线之上，从而获得大模型的持续引用。

结论：回归第一性原理，拥抱 AGI 营销新时代

GEO 的兴起标志着营销逻辑从“流量博弈”回归到“价值传递”。在 AI 时代，重要的不是你如何欺骗机器，而是你如何通过真实、高质量的内容帮助机器更好地服务用户。

对于广大创业者和品牌方而言，与其在旧有的 SEO 泥潭中挣扎，不如尽早布局 GEO 策略，利用大模型的能力重塑品牌影响力。在这个非线性进化的时代，唯有坚持真实性，才能在 AGI 的浪潮中立于不败之地。获取更多关于提示词优化与大模型应用的深度内容，请持续关注 AI 日报。