新的格局意味着新的市场和商机，AI（生成式引擎）的出现颠覆了互联网流量的格局，并且还在持续的影响着网民获取信息的行为和习惯。在新的格局稳定下来之前，企业必须要把握这一风口，抢占先机。
但是对于企业来说，应该怎么做 GEO 是个值得深层次考虑的问题。

目前市场上 GEO 代运营的公司仿佛雨后春笋般涌现，效果和报价参差不齐，很多公司在选择上陷入了盲区，有没有效果，值不值得成了很多公司担心的问题。

对于这个问题，我的建议是不要急于找代运营公司。

技术机制存在问题

1. 逻辑问题
   AI 在营销市场上，还是比较新兴的事物。各大代运营服务商无论效果如何，对于完成 GEO 的优化并没有成熟的思路，AI 平台自身的内容引用规则也没有做任何的公开。
   企业盲目做 GEO 优化，不仅效果无法预测，还需要面对 AI 更新的过程中，对于不同来源内容权重的调整。比如近期部分 AI 对自媒体的内容权重就有所下降，转向了看起来更权威的新闻源。
2. 内容机制
   传统方式发布的内容往往是针对视觉优化呈现，图文和颜色搭配等较为重要，但是 PDF 等格式对于 AI 来说并不友好，做 GEO 的时候，需要对内容进行 AI 友好重构，比如结构化的表格。
   此外 AI 还可能存在一些行业术语的误解，需要进一步人工干预训练矫正。

效果评定和验证

1. 效果问题
   在 OCPC（目标转化成本）推广中，运营者往往会聚焦归因词的优化，但是目前 AI 的答案在结果上并不会主动提供电话或者链接。
   从最新版本的模型的问答结果上看，联系方式的展示频率在进一步收紧，在这样的情况下，用户即便了解企业的信息，也需要通过其它方式获取联系方式，从而导致客户进一步流失。
   而且目前 AI 平台众多，用户分散，内容被引用的情况也无法统计，效果也就无从确定。
2. 评估问题
   过去 SEO、竞价、信息流的“展现”、“点击”等指标无法直接在 GEO 优化上套用，平台也没有提供如“引用频次”、“答案占比”等相应的数据用以参考。
   目前市面也没有正式的审查监控工具，结果往往需要人工审核，时间、人力等成本高，且优化和审查的结果无法保证，整体效率低下。

内容生态风险

1. 权威信息源竞争
   权威媒体源竞争激烈，比如政府网站、核心期刊、央媒报道等。中小企业的内容很容易被覆盖、淹没。近期就有某公司官网没有被引用，竞品因为在新华社的报道而被推荐了。
   虚假信息对于 AI 的污染无法去除。一些黑灰产伪造的虚假信息、行业报告，对于 AI 知识库的污染将会一直伴随 AI 存在，也将是 AI 后续发展需要应对的重大难题。
2. 合规问题
   国家已经出台相关政策要求 AI 生成的内容强制标注，现在很多平台也开始对内容进行 AI 检测，如果被误判为“未标注的 AI 生成内容”，可能会被降权。
   GEO 优化遵守 EEAT（经验-专业-权威-可信）原则，为此需要一些真实客户案例，很有可能暴漏客户隐私，触碰数据隐私红线。

成本和限制

1. 内容生产成本高
   部分领域需要专业内容支持，比如医疗、法律等对内容的正确性和权威性有极高的要求，需专业团队（如医生、律师）参与创作，同时还需要真实的临床等数据，生产此类内容的成本难以评定。
   如果是跨境企业，对于不同地区的 AI 平台，还有多语言、多地区适配的需求，需要针对性定制内容。
2. 长期投入
   AI 收录周期目前并不确定，有些用户在与 AI 交互时不关注联网功能，答案信息需要考虑预训练的数据范围情况，短期的 ROI（投资回报率）效果无法评估。
   在 AI 获取信息的过程中，新的信息会覆盖旧的信息，因此企业需要定期更新内容，否则可能会成为过期信息被 AI 淘汰。

行业适配

高适配行业痛点
本地生活服务（如家政、家电维修、同城配送），用户搜索时依赖即时结果，但 AI 可能推荐竞品或因内容未标注联系方式错失转化。
低适配行业痛点
新兴的技术行业往往专业词汇和新兴用语较多，AI 在收集信息的时候可能无法理解语义，产生曲解问题，甚至因此标记为无效或者误导性描述，从而不予展示。比如将“零知识证明”解释为“免费服务”。

黑帽技术风险

目前 AI 在信息的收集和判断逻辑上还是有迹可循的，部分商家通过技术手段或者技巧影响 AI 的信息展示。比如在咨询相关问题之后，通过机器人或者爬虫技术，对有自己正面信息的结果进行点赞，而对其它的回答进行无效反馈，通过大量的技术数据操作影响 AI 信息的展示。
这种做法短期内是有效的，但是 AI 目前在不断的迭代升级，这种非常规的手段很容易在后面的更新中被 AI 平台识别从而降权，甚至直接拉黑。
目前有一些 GEO 运营商就使用的这一类方案。这和早期的黑帽 SEO（如关键词堆砌、镜像网站）情况类似，随着算法的不断更新，迅速被淘汰。

核心策略

1. 内容技术性优化

• 贴合机器阅读习惯，对内容进行结构化重构——比如用 HTML、Markdown 等强标记语言，清晰划分“公司优势”“服务范围”“联系方式”等模块，让 AI 更容易识别和引用。
• 通过联合行业协会发布一些行业白皮书、校企合作共建研究报告，在权威机构文献中引用品牌数据，提升内容的 EEAT 权重。
• 整理更多问答形式的内容，让 AI 更容易抓取信息。

1. 构建防御机制

• 定期检索各平台的品牌负面信息，防止竞品恶意投毒。
• 信息多平台分发，覆盖知乎、搜狐号等 AI 高频引用渠道，降低单一平台规则变动带来的风险，保证信息覆盖的稳定性。

总结

我强烈建议企业在 GEO 这个领域进行布局，这是 AI 发展带来的必然选择。但是结合当前市场环境和技术现状来看，GEO 还有太多的不确定性以及发展空间。孤注一掷的押宝 GEO 的行为并不可取，风险和收益都不能清晰预见，企业必须关注AI 搜索的高效性与企业可控性之间的失衡。
当下情况，企业需接受“部分不可控”的现实，转而通过 EEAT 原则构建长期内容资产，结合技术工具动态调整。
GEO 不是速效药，而是品牌在 AI 时代的‘数字基建’。