生成式引擎优化（GEO）：大模型商业化最先探索领域

生成式引擎优化（GEO）：大模型商业化最先探索领域证券分析师：张良卫、周良玖研究助理：周珂执业证书编号：S0600516070001、S0600517110002、S0600125080006联系电话：021-60197988二零二六年一月十六日1摘要大模型基于RAG更新优化，GEO应运而生。我们认为搜索引擎类图书管理员角色，通过爬虫索引，基于关键词和外链将信息排序，提供“链接列表”。用户需自行点击、阅读并综合判断，广告主争夺的是Top 10排名；生成式引擎类研究分析师角色，利用RAG技术抓取多源信息，通过大模型语义理解与合成，直接输出单一、连贯的答案，广告主争夺的是Top 3曝光度。GEO本质是大模型的逆向工程，通过探索大模型的“喜好”（例如统计数据植入、权威信源等），使其更容易获取、理解并输出特定数据。GEO空间远大于SEO。我们认为SEO市场规模提升基于以下乘数效应：1）流量入口发生迁移，ChatGPT、Gemini等AI助理渗透率快速提升；2）流量价值提升。AI搜索用户意图更明确，解决问题需求更强。生成式引擎像“老师”直接指导答案，短期无广，远期或与自然内容融合，因此用户信任度更高；3）随数据归因打通，TAM从广告主的“品牌预算”走向“效果预算”。远期或出现概率拍卖的商业模式，广告商不仅争夺固定广告位，也争夺“大模型输出文本的概率分布”，在不损害回答质量的前提下，让品牌自然融入AI的回答中。如何布局？上游：数据供应与授权层。高质量数据源（白皮书、KOL、社区内容）是确立品牌权威性的关键，品牌需付费确保内容进入优质数据集。建议关注：值得买、视觉中国、人民网、新华网、知乎（美股）、Reddit（美股）等有数据优势的公司。中游：生成式引擎基础设施层。我们认为大模型远期有望占据产业链核心地位。建议关注：阿里、百度、MiniMax、OpenAI（海外）、Google等。下游：智能工具与追踪分析层。这些公司填补了市场空白，代表企业如海外的Profound。建议关注：汇量科技、易点天下、迈富时等具备技术禀赋的公司。下游：配套服务层。其优势和壁垒在于深耕行业和良好的客户基础。建议关注：蓝色光标、利欧股份、引力传媒、思美传媒、浙文互联等。风险提示：模型技术迭代速度不及预期、政策监管趋严、竞争加剧。21、GEO：What、Why、How目录2、空间及商业模式3、产业链四环节及投资机会4、风险提示31. GEO：What、Why、How4What：GEO——对大模型商业性内容输出概率的争夺特征维度搜索引擎优化(SEO)答案引擎优化(AEO)生成式引擎优化 (GEO)核心目标提升在SERP中的排名位置争取语音助手或精选摘要的直接回答确保存入大模型的知识库或被RAG实时引用流量模型点击驱动（Click-Through）零点击（Zero-Click）为主引用驱动与品牌心智植入（Impression & Citation）技术重点关键词密度、外链数量、技术SEO结构化数据(Schema)、Q&A格式实体关联度、事实密度、引文价值、向量空间对齐目标系统确定性索引算法(Deterministic)提取式系统(Extractive)概率性生成模型(Probabilistic LLMs)成功指标流量、排名、转化率语音被读出、摘要位置引用份额、情感倾向、归因转化传统 SEO（Web 2.0）充当图书管理员角色——信息排序。它们通过爬虫索引网页，根据关键词匹配度和外链权威性进行排序，最终向用户展示一个链接列表（SERP）。用户需要自行点击链接、阅读内容并综合信息。生成式引擎充当的是“研究分析师”的角色——输出报告。它们利用检索增强生成（RAG）技术，实时抓取多源信息，通过大模型的语义理解能力进行合成，直接向用户输出一个单一、连贯的自然语言答案。总结：GEO 是一种通过优化内容结构、语义密度和权威性，旨在提升内容在 AI 生成结果中可见性与被引用率的技术——对大模型商业性内容输出概率的争夺• 关键差异： SEO 争夺的是 Top 10 的“排名”；GEO 争夺的是 Top 3 的“被包含”（Inclusion）。• 竞争态势： 由于引用名额极少，呈现极强的“赢家通吃”特征。• GEO不仅关注内容能否被检索到，更关注内容是否具备被大模型“理解”并“重组”的价值。优化策略与数据支撑大模型偏好：AI 偏好“高事实密度”（Fact-Dense）的内容。具体手段包括增加统计数据、权威引文、清晰的逻辑结构。商业现状与未来演变路径： 从 PC 时代到 AI 时代，媒介在变，但“精准曝光”的商业本质未变。市场验证： 目前百度搜索广告技术栈中，约 40% 已转型为 GEO 相关技术。资料来源：明略科技，东吴证券研究所5图：2025年单次Prompt AI平均推荐品牌数量（个）表：SEO、AEO与GEO对比Why：GEO如何实现效果——一切都是因为有RAG核心挑战：AI引擎的“黑盒”属性不同于SEO提供的透明工具（Google），AI引擎（OpenAI, Anthropic）隐藏了算法权重。GEO本质上是逆向工程。AI引擎（Black Box）大模型基座RAG知识库向量数据库AI搜索原理GEO底层逻辑GEO策略•语义分发•分布式索引•多级缓存•……内容包装将客户内容包装成符合AI胃口（Attention机制/权重分布）的形式1.检索阶段用户向量空间从词法到语义AI搜索依赖语义向量空间匹配。即使文档中未出现关键词，只要语义距离相近，也会被检索。分块策略 AI不会读取全网所有长文，而是读取切分后的“块（Chunk）”。2.增强阶段重排序模型Reranker语义相关性权威性时效性信息熵核心打分维度上下文窗口昂贵且有限内容需高信息密度，避免形容词堆砌、营销废话和过渡句。3.生成阶段LLM上下文（合成答案）Top候选归因生成 &对抗幻觉（RLHF）引用偏好偏好于优先采纳包含规范引用的内容带有引用的答案GEO技术原理：基于RAG的三个阶段资料来源：东吴证券研究所绘制6GEO业务流程案例第一阶段：AI可见性审计与分析• 在六大主流平台模拟提问（如针对品牌下的10个产品进行100次提问）。• 分析品牌在AI中的排名、内容时效性及准确性（是否存在过时或错误信息）。• 输出诊断报告，确定急需优化的产品及表现良好的产品。第二阶段：意图图谱构建与策略制定• 梳理用户典型问法和意图分布（区分高流量问题与高转化率问题）。• 竞品分析： 分析在特定问题下，竞品与自身品牌的排名对比、AI回答中提及的优劣势。• 目标设定： 确定优化周期、内容矩阵规划、关键词优先级排序及KPI（达成何种内容呈现）。第三阶段：内容建设与分发• 内容生产： 基于问答矩阵生产结构化内容。• 语义标注（关键）： 对内容进行语义标注和E-A-T（专业性、权威性、可信度）优化，使大模型能“听懂”。• 多平台分发： 根据甲方需求和模型偏好（如有的模型偏向党央媒，有的偏向自身生态）进行分发。第四阶段：持续监测与迭代• 利用系统模拟真人提问，采集大模型回复数据。• 分析排名与效果，调整优化策略，形成循环迭代。资料来源：明略科技，东吴证券研究所7表：GEO具体流程示意图How：如何构建GEO核心能力#GEO公司