【英文】a16z：生成式引擎优化（GEO）如何重写搜索规则

Chainfeeds 导读：

一种全新的搜索范式正在出现，它不再以网页排名为核心，而是由语言模型驱动。我们正进入搜索的第二幕：生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称 GEO）。

文章来源：

https://a16z.com/geo-over-seo/

文章作者：

a16z

观点：

a16z：过去二十年，SEO 一直是品牌在线获取曝光的主流方式，催生出庞大的行业生态，包括关键词堆叠、外链交易、内容优化与审计工具等。但进入 2025 年，搜索方式正在发生根本性变化 —— 用户越来越多地通过大型语言模型（LLM）平台而非传统浏览器获取信息。尤其是 Apple 宣布将 Perplexity 和 Claude 等 AI 原生搜索引擎整合进 Safari，更是动摇了 Google 长期以来对分发渠道的主导地位。这标志着一个新范式的崛起：生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, 简称 GEO）。与 SEO 基于网页排名不同，GEO 的核心是如何让你的内容直接出现在 AI 模型生成的回答中。AI 原生搜索强调的是语言而非链接，呈现的是对多源内容的整合，而非排名列表。这种变化意味着内容创作的策略也必须随之调整，强调结构清晰、信息密度高且易于被模型理解和提取。 在 GEO 时代，品牌曝光的重点不再是点击率，而是引用率 —— 也就是你的品牌或内容在模型回答中被提及的频率。这种变化重塑了品牌的可见性定义，并催生出一批新兴平台，例如 Profound、Goodie 和 Daydream，它们帮助品牌追踪自身在 AI 生成内容中的呈现方式、情感倾向以及与之相关的来源媒体。这些工具通常通过微调模型，使其适配品牌关键语料，然后运行大规模合成查询，并将输出结果整理成可操作的仪表盘，便于品牌团队监控曝光度、内容一致性及竞争环境。品牌 Canada Goose 就通过这类工具了解模型如何描述其保暖、防水等产品特性，甚至洞察模型是否会在无引导下主动提及品牌，从而衡量品牌在 AI 语境下的自然记忆度。 尽管当前 GEO 仍处于早期阶段，但其潜力远超传统 SEO 工具。成功的 GEO 平台将不仅仅停留在监测层面，而是构建一整套闭环系统：从洞察到生成内容、从反馈到优化迭代。这些平台将掌握模型记忆优化机制，整合第一方与第三方数据源，甚至捕捉并利用点击流（clickstream）数据，重塑整个内容分发与品牌构建逻辑。最终，GEO 不只是让品牌出现在 AI 输出中，更是与 AI 层建立持续交互关系的系统。谁掌握了这个层，就掌握了未来品牌预算的分发权。随着 ChatGPT、Gemini 等模型不断迭代，品牌需要构建对 GEO 系统的敏捷适应能力，就如同当年企业需要应对 Google 搜索算法更新一样。未来的营销竞争，核心将不再是人如何看到品牌，而是 AI 如何记住品牌。