2026年的开年营销圈，只有一个关键词：GEO（生成式引擎优化）。

这个概念火得有些猝不及防。A股市场上，一些沾上GEO概念的股票，不到一个月涨幅接近翻倍。而公众，将GEO视为AI营销新基建，是品牌在AI时代必须布局的“数字基础设施”和“认知桥梁”。

但与此同时，多家公司在股价飙升后，紧急发布公告表示不涉及GEO业务或尚未形成收入。一条新闻也在悄然发酵。有媒体虚构了一个叫“泉嘉德”（谐音“全假的”）的智能水杯品牌，按照所谓的GEO操作流程铺陈内容，几个小时后，这款根本不存在的产品就被多款主流AI列入了推荐列表，甚至还被贴心地补充了电商参考价。

一个能让假货在几小时内成为“AI推荐品牌”的技术，是在优化营销，还是在给AI“投毒”？当“遇事不决问AI”逐渐成为人们的习惯，AI搜索重塑信息传播的逻辑，而GEO这项应运而生的技术，却在资本热潮与公众质疑之间，出现裂痕。

这大概是2026年营销人最需要想清楚的问题。

“等用户点击”与“替用户决定”

要理解这场争议，首先需要厘清GEO与传统SEO的本质区别。

生成式引擎优化，是在以ChatGPT、DeepSeek、豆包等为代表的生成式AI平台上，通过系统性方法提升品牌在AI生成内容中被引用、推荐及正面描述的占比与质量的技术体系。

它与传统SEO的核心差异，可以用一句话概括：SEO优化的是网页，GEO优化的是“答案”。

传统搜索引擎的逻辑是“列出链接”，用户需要从列表中选择点击；GEO则是试图“跳过”点击，直接把品牌信息塞进AI的回答里，成为用户认知的一部分。在这个过程中，用户的行为从“浏览选择”变成了“接收结论”。

换句话说，过去品牌要做的是在搜索引擎的列表页里争取一个好位置，等着用户翻牌子。现在用户越来越懒了，他们不再翻列表，而是直接问AI：“哪个品牌的电动车性价比最高？”“哪款面霜适合敏感肌？”于是，AI会直接给出一个答案，甚至只有一个答案。

这个“唯一的答案”，就是GEO要争夺的战场。

从GEO到SEO，差异的背后，是流量入口的不可逆迁移。

据Gartner等机构预测，至2026年，超过30%的搜索流量将源自生成式AI平台。在中国市场，DeepSeek、豆包等平台的日活用户均已突破千万级。全球知名投资机构A16Z的研究显示，生成式AI产品每月处理的查询量已超传统搜索引擎的10%，在某些专业领域这一比例甚至超过50%。

（图：谷歌推出AI问答入口AI overviews，使用量暴涨，同期网页链接点击量下降）

这意味着，对于企业而言，忽视GEO所带来的风险，不仅是流量暗河形成，用户越来越习惯从AI获取直接答案；当AI基于全网信息“自主”生成描述时，缺乏主动管理的企业可能面临描述不准确，甚至负面信息被强化引用；而早期布局GEO的竞对则能在AI答案中率先建立“专家品牌”认知。

有从业者将这种局面形容为一种“赛博消失”。当AI回答只提及竞品时，自己的品牌便在新的信息入口彻底失守。

这种焦虑，成为GEO获得惊人溢价的筹码。

“黑帽GEO”与“全假的”水杯

然而，高涨的需求催生的并非全是专业服务。

从技术原理上看，主流AI普遍采用检索增强生成（RAG）架构。当用户提问时，AI会先从外部知识库检索相关文本片段，再把检索到的内容作为上下文，生成最终答案。GEO的优化逻辑，就是系统性地干预“检索”这个环节，让品牌信息在AI检索时被优先抓取。

听起来很技术流，但落到实操层面，画风就开始走样了。

在调研了近10家GEO服务商后，媒体发现，这门生意之所以能一夜爆火，靠的不是技术质变，而是极低门槛与极高溢价之间的套利。

最活跃的入场者是那些原本深耕SEO的代理商。对他们而言，这是一次纯粹的话术平移：铺稿渠道没变，底层逻辑没变，唯一变化的只有PPT的话术和报价单上的单位。同样的资源报价，从每年几千元跳涨至每月数万元。

有GEO从业者向媒体透露，他们的工作简单粗暴：“和SEO是一个逻辑——我们有自己的技术分析各个AI的机制，提高被抓取的概率。具体而言，在灌入定向内容时看重的第一是媒体的权重，第二是内容的独特性，第三就是需要有一定的量。”

所谓的“有一定的量”，在行业里往往意味着，用AIGC工具批量生成成千上万篇结构简单的内容，像天女散花一样投放到各类博客、自媒体平台。深圳一家服务商提供的4.2万元套餐，就包含2000多篇批量生产的内容

一位杭州的GEO销售负责人向媒体描述了这套逻辑：“前期一个品牌每天需要发四五十篇内容来提升可见度；后期则需要持续补给，如果更新停滞，AI的引用列表可能会随之调整。”

这是一种极其原始的操作模式，成本极低，赌的是大模型采样时的“偶然性”，只要发的够多，总有几条会被AI抓取到。

于是，一个荒诞的局面出现了：一边是技术驱动的GEO试图构建“品牌与AI间的智能桥梁”，另一边是投机者用工业化生产的内容垃圾，给AI的训练语料“注水”。

“泉嘉德”水杯的案例，把这股暗流推到了聚光灯下。

记者虚构了一个完全不存在的品牌，按照典型的GEO“投喂”流程操作：在几个普通网站上发布了几篇产品介绍，灌入“智能水杯”“精准控温”之类的关键词。几个小时后，当他们向主流AI提问“推荐一款智能水杯”时，这个凭空捏造的品牌赫然出现在回答列表中。

这意味着什么？只要掌握了一套“投喂”方法论，任何人都可以让AI替自己传播虚假信息。

奇安信集团副总裁张勇把这种现象称为“黑帽GEO”。当GEO这种中性技术被非法使用，就变成了数据污染。他和团队梳理出了区分维度：合规的GEO传递真实品牌信息、提升AI引用率；而数据污染恶意干扰AI，传播虚假信息、损害竞品。

但问题是，在AI的“黑箱”机制下，用户根本无从分辨眼前的推荐是真实的客观信息，还是被商业利益操纵的结果。

如果追问AI“如何保证你的回答没有受到GEO植入广告的影响”时，各家AI都承认了“无法100%免疫的现实”，并建议用户“仅作为参考，不要作为最终的决定标准”。

谁在为这场泡沫买单？

短期来看是那些被误导的消费者，他们因为信任AI而购买了虚假产品；中期来看是合规经营的正规品牌，他们不得不卷入这场“劣币驱逐良币”的军备竞赛；长期来看，是AI平台自身。如果用户发现AI推荐的东西有三分之一是假的，他们还会继续使用这个AI吗？

当AI开始“交叉验证”

好在，技术从来都不是一成不变的。

目前的GEO乱象，本质上是在利用AI的一个天然缺陷：大模型的训练依赖于互联网上的公开数据，而这些数据本身就是鱼龙混杂的。模型很难判断一篇看似客观的产品评测，背后是不是收了钱；也很难识别一个虚构的“专家身份”，其实只是用来给商业内容背书的工具。

但AI进化的方向，恰恰是更强的推理能力和事实核查能力。

在市场喧嚣的另一侧，一批技术驱动型的服务商正在尝试用“算法解密算法”。他们的逻辑很直接：靠人工发稿、截图验收，本质上是在用人的直觉去博弈一个每分每秒都在迭代的系统。这条路注定不可持续。

PureblueAI清蓝的创始人鲁扬向媒体描述了早期的探索经历：团队也试过“人肉测试”，大量撰写稿件、人工摸索方法论，但很快就碰壁。

第一，模型引用行为本身不具备显性规则，且有随机性，人工写稿是在不断的碰运气；第二，模型平台在不断更新迭代，靠人工方式很难及时应对算法的迭代，“你根本就不可能靠人工去追逐一个模型。追不上它，也参不透它。”

于是，他们借用量化交易中的“因子挖掘”思路，通过自研算法，模拟成百上千种提问逻辑，并通过强化学习的方式，了解品牌在模型过滤链条中因何被留存或舍弃。

除此以外，百分点科技自主研发的AI原生一站式GEO系统，已实现对DeepSeek、豆包、Kimi、百度AI+等主流AI平台的深度适配，实践过程中，为某车企指定车型进行优化，在DeepSeek、豆包、元宝上，针对各类购车提问完成覆盖。

这些案例揭示了一个事实：GEO技术门槛并非“大力出奇迹”所能企及。

它需要理解不同AI模型的训练数据偏好、知识更新机制与内容生成逻辑，需要构建覆盖“数据采集-模型训练-效果追踪”的全栈自研技术体系，需要在模型对齐、向量密度、实时性、可观测性等层面解决核心技术挑战。

市场的分化因此成为必然。一方是“草台班子”依赖人海战术与内容堆量，在规则的灰色地带博弈概率、快速捞金；另一方是技术原生型服务商，用算法能力构建品牌与AI系统间的智能桥梁，交付可验证的确定性价值。

与此同时，下一代AI正在突破框架。比如，一个最新研究提出了一种名为MERMAID的多智能体事实核查框架，翻译成白话就是：未来的AI不会只看你“说了什么”，它会去查你“是谁”“在哪说的”“还有谁也这么说过”。

AI如果能够交叉验证，那些靠批量灌水、伪造身份、虚构数据的操作，自然就无从栖身。

写到这里，我想到有从业者表示：“现在这个行业也很卷，国内一个关键词大约7000元左右，国外价格稍高一些。利润很薄，不排除有违规运作。”

当一项技术的利润薄到只能靠违规来支撑，说明它的红利期正在收窄。

当然，GEO不会摧毁AI。未来，能够被交叉验证的真实信息，将成为AI时代最稀缺的资产。那时候，品牌要操心的就不再是“怎么让AI推荐我”，而是“我的信息禁不禁得起AI的查证”。

对于真正想长期经营的品牌来说，后者才是更需要思考的事。