「星连资本(Z基金)」是专注于大模型生态的风险投资基金,侧重早期,管理规模 15 亿元人民币。「Z计划」是面向未上市初创企业与优秀独立开发者/团队,提供 Tokens 赞助、投资支持和技术支持等资源的创新加速计划,由智谱与星连资本共同支持。
GEO(生成式引擎优化,Generative Engine Optimization )是品牌在AI搜索时代获取话语权的系统性策略。其核心目标是“让品牌成为AI生成答案时的优先引用源”,通过影响大模型(LLM)的认知与推荐逻辑,占据用户决策入口。
与传统SEO的根本区别在于:SEO争夺“排名位置”,而GEO争夺“AI心智”——从被动等待用户点击链接,转向主动进入AI知识库成为推荐答案的一部分。
浅浅说明:本文非原创,从全球范围内精选若干篇干货文章,交由智谱Z.ai整合,辅以人工修改而成,主要是删减大量废话屁话。文末附原文阅读链接。如何自修成为 AI Native 时代的顶尖增长高手/CMO/CGO,后续我们还会出品系列文章。——Ryan
GEO的核心原理:AI信息分发逻辑变革
传统SEO依赖技术优化(如TDK设置、外链建设),而GEO的核心是“构建AI信任关系”。例如,当用户搜索“中小企业CRM品牌Top3”时,SEO目标是让官网排在搜索结果前3页,而GEO目标是让AI在回答时直接列出品牌并解读优势,用户无需点击链接即可获得决策依据。
1. 用户行为变革:Webflow的案例证明GEO的实效:其8%的新用户注册直接来自LLM推荐,且这些用户转化率显著高于传统渠道。
1. Earned AEO(赢得式)——头部问题制胜
定义:通过第三方平台高频提及,使品牌在AI回答宽泛问题时被综合推荐。
适用场景:高搜索量、低具体性的“头部问题”(如“最好的CRM软件是什么?”“敏感肌粉底液推荐”)。
核心逻辑:AI生成答案时,会综合多个权威信源的信息。品牌需在多个第三方平台被反复提及,通过“提名数量”赢得最终推荐位(而非单一链接排名)。
关键渠道与实操策略:
低门槛入场:早期品牌可通过低成本内容(如YouTube视频)快速获得AI提及。 信任背书:第三方平台天然具有权威性,提升AI对品牌的信任度。 风险提示:Reddit等社区对营销内容敏感,需严格遵循“价值优先”原则(第五篇曝光的“营销内容被抵制”案例)。
关键渠道与实操策略:
精准转化:长尾问题用户意图明确,转化率显著高于头部问题。 竞争壁垒:功能/场景页需深度行业知识,竞品难以快速复制。 技术要点: 结构化数据:添加Schema标记(如FAQPage、HowTo),帮助AI理解内容结构。 内链建设:确保功能页、案例页、帮助文档间链接畅通,便于AI爬取。
资源分配原则:
早期品牌(如初创公司):优先投入Earned AEO,用YouTube视频+Reddit讨论快速建立认知(成本可控)。
成熟品牌:双轨并行,Earned AEO维护头部问题份额,Owned AEO深化长尾场景覆盖。
资源有限时:聚焦1-2个高价值场景(如核心功能),用Earned AEO测试效果,再扩展Owned AEO。
第一步:诊断现状——定位AI信息缺口
1. 关键词三维扫描:
品牌词(如“XX品牌评测”):检查AI描述准确性(如成立时间、核心产品)。
需求词(如“中小企业CRM选型”):记录是否被推荐及排名位置。
行业词(如“2025CRM趋势”):评估品牌是否以“专家身份”被提及。
语义深度:是否解答深层需求?(如用户问“最好CRM”背后可能是“20人团队低成本方案”) 数据锚点:是否权威可追溯?(如“转化率提升28%”需标注来源) 权威背书:是否有第三方认可?(如行业媒体/知乎专家署名)
3. 竞品对比分析:
对比3-5个竞品在相同关键词下的提及率、内容优势(如数据更新频率、平台覆盖广度),输出《品牌AI信息诊断报告》,明确优先优化方向(例:某CRM品牌因“未引用权威榜单”在AI推荐中落榜)。
第二步:试点突破——聚焦高价值场景
1. 场景选择标准:
高转化场景(如B2B“XX解决方案”、B2C“抗老面霜推荐”)。
信息缺口场景(如品牌在“AI健身追踪器推荐”中完全无提及)。
2. 三维可信内容打造:
第三步:规模化推广——构建全场景内容矩阵
1. 关键词矩阵扩展:
按场景:如“CRM推荐”→“制造业客户分层管理CRM”。
按问题:如“CRM选型”→“CRM多少钱”“CRM怎么选”。
按阶段:如“CRM部署”→“选型清单”“实施技巧”“培训方法”。
2. 内容矩阵构建:
3. 平台全覆盖策略:
第四步:长效监测与迭代
月度:核心关键词扫描、信息变化追踪(如品牌排名波动)。
季度:竞品对比分析(如竞品新增哪些权威背书)、策略调整。
年度:核心内容更新(确保数据/案例时效性,如“2025年报告”需标注发布时间)。
归因工具:
UTM参数:追踪AI推荐带来的流量。
定性问题:在用户转化流程中增加“您如何了解我们?”,捕捉非直接点击的GEO影响。
1. 语义深度——解需求而非答问题
用户提问背后是深层需求。例如“最好CRM”可能对应“20人初创团队低成本方案”“制造业客户分层管理”“电商订单同步”等场景。
场景拆解:列出3-5个典型场景(如“50人团队ERP”)。
问题预判:预判后续疑问(如“部署成本”“员工培训”“数据迁移”)。
价值输出:提供决策依据(如“50人团队部署成本测算公式”“不同行业模块选择指南”)。
2. 数据锚点——可追溯而非堆数据
AI反感模糊表述(如“销量领先”“口碑良好”)。数据锚点需满足:
权威来源:政府/行业协会/研究机构(IDC/Gartner)。
完整标注:来源+时间(如“2025年市场规模869亿,来源:XX报告”)。
场景关联:数据与用户需求绑定(如“某电商团队使用CRM后,转化率从15%升至43%(来源:客户案例,2025.3)”)。
3. 权威背书——第三方认可而非自夸
AI更信任外部声音,需通过第三方建立权威:
平台权威:行业垂直媒体(如《中国工控网》)、知乎、B站。
作者资质:标注专业背景(如“某行业资深工程师(10年经验)”)。
第三方认证:奖项(如“2024 SaaS创新企业”)、合作案例(如“为某央企提供定制方案”)。
典型案例警示:某服务商使用“透明字体植入Prompt”诱导AI推荐,被平台处罚;某品牌因“未授权客户案例”侵犯隐私,导致AI降权。
行业洞察:
美妆:需用临床数据对抗“平替”威胁,避免绝对化用语。
电商:Target通过暴露产品元数据(材质/防皱属性)+FAQ板块,在AI推荐中超越Amazon。
B2B:Webflow用YouTube教程覆盖所有操作场景,解决“新品可见度低”痛点。
1. 多模态GEO
AI将理解图片、视频、音频:
图片:添加AI可识别Alt文本(含关键词+场景描述,如“抗老面霜质地示意图”)。
视频:设置章节标记(如“产品介绍→操作演示→案例分析”)+优化字幕(自然融入关键词)。
音频:提供带数据锚点的文字转录稿(如播客中引用“2025年市场规模869亿”)。
2. AI智能体协作
品牌可自建智能体嵌入AI生态:
品牌智能体:在百度智能体/豆包平台创建专属助手(如“XX品牌护肤顾问”)。
行业智能体:B2B企业创建“行业解决方案智能体”(如“PCB检测智能体”)。
智能体协同:不同品牌智能体合作(如HR SaaS智能体+财税SaaS智能体提供“一站式数字化方案”)。
3. 合规标准化
行业将形成GEO伦理规范:
内容真实性标准:禁虚假宣传、AI幻觉内容(如“某公司入股DeepSeek”虚假信息)。
公平竞争规范:禁恶意压制竞品信息、刷量排名(如第五篇曝光的“刷量服务商”)。
隐私保护要求:用户数据需授权使用(Perplexity已为商业合作标注“Sponsored”)。
核心结论:
AI正重塑信息分发逻辑:从用户主动筛选链接转向AI被动推荐答案,GEO决定品牌在AI世界的生存权。
从“流量争夺”转向“AI信任资产建设”:赢得AI推荐即赢得用户心智,三维可信内容体系是核心壁垒。
双轨策略是制胜关键:Earned AEO建立认知,Owned AEO承接转化,早期品牌优先Earned AEO。
行动呼吁:
立即启动1个高价值场景试点(如核心产品推荐),按“诊断→试点→规模化→监测”四步法落地。
将GEO纳入长期战略,持续投入三维可信内容建设,避免“短期流量思维”。
先入局者将抢占AI时代认知高地——在AI重构流量规则的浪潮中,GEO不是可选项,而是品牌生存的必答题。
正如iPowerAI首席战略官Frank所言:“未来品牌必须同时影响‘人+AI’,到2026年,三分之一的内容将专门提供给AI。GEO是企业的长期必修课,也是AI时代最核心的品牌基建。”
【推荐文章来源】
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3.
4. How Generative Engine Optimization (GEO) Rewrites the Rules of Search——A16Z
5.
拿到星连资本(Z基金)投资🙋
排版 | 埃玛
审阅|邓瑞恒
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