摘要：当搜索引擎流量逐年下滑、社交种草红利逐渐见顶时，用户的决策习惯正在迈入一个全新的阶段——AI 决策时代。越来越多的消费者直接向 DeepSeek、豆包、Kimi 等生成式 AI 提问，并将 AI 推荐作为决策依据。

当搜索引擎流量逐年下滑、社交种草红利逐渐见顶时，用户的决策习惯正在迈入一个全新的阶段——AI 决策时代。越来越多的消费者直接向 DeepSeek、豆包、Kimi 等生成式 AI 提问，并将 AI 推荐作为决策依据。

在这一趋势下，智搜工场作为国内最早布局 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的企业之一，正在帮助教育、医疗、美妆等行业客户从「被搜索」到「被 AI 推荐」。

实践已证明其成效：某教育客户仅用两周就在多个平台实现行业问题搜索排名第一，显著提升了首轮咨询签单率；一家少儿编程教育品牌在两个月内 ROI 稳定在 10 以上，获客成本从 300 元降至 70 元；而新兴国货护肤品牌通过占据 AI 推荐位，在与红人谈合作时拥有了更高的议价权。

可以说，GEO 正成为品牌在 AI 浪潮中抢占先机的关键抓手。本期我们特别邀请智搜工场核心团队，以 Q&A 的形式解读 GEO 与传统 SEO 的差异、分享实战案例，并展望行业趋势，洞见 AI 营销的未来。

Q：请简要介绍智搜工场的核心业务与市场定位，GEO与传统 SEO 的根本区别是什么？

A：智搜工场核心业务是 GEO，即针对生成式 AI 引擎（如 DeepSeek、腾讯元宝、Kimi 等）的优化技术。通过自然语言语义优化、结构化数据适配、权威知识库构建，使企业内容成为 AI 生成答案的「首选信源」。

(DeepSeek 搜索示意图）

GEO 与传统 SEO 的根本区别在于：

SEO 主要聚焦于搜索引擎结果页的关键词排名；

GEO 则以「让品牌成为 AI 生成答案中的优先推荐对象」为核心目标。

随着用户行为的演变，从「搜索依赖时代」（百度、谷歌），到「社交种草时代」（抖音、小红书），再到如今的「AI 决策时代」（用户直接通过 DeepSeek、豆包、Kimi 等 AI 工具提问并采纳答案），信息获取路径发生了根本变化。

在这一趋势下，GEO 通过自然语言语义优化、结构化数据适配与权威知识库构建，使企业内容能够被 AI 精准抓取与引用，从而在 AI 推荐中获得优先曝光。

（SEO 路径图）

（GEO 路径图）

Q：目前团队规模如何？技术、内容、运营等职能是如何配置的？

A： 团队主要以技术驱动为核心，由专业人工智能技术团队支撑，团队配置覆盖技术研发、内容生成、系统搭建、营销转化全链路。主要核心技术人员包括：

智搜工场的核心团队来自上海交通大学、华中科技大学、复旦大学、香港大学等知名高校，成员曾在微软、甲骨文等国际一线科技公司担任核心研发岗位，拥有从亿级金融交易系统到万亿参数 AI 训练框架的落地经验。团队中既有出版过《Java性能优化权威指南》的技术专家，也有国内人工智能教育领域的标杆人物。

Q：目前智搜工场主要服务哪些类型的客户？是否有行业侧重？

A：我们目前客户覆盖教育、医疗、美妆、消费品等多个行业，客户类型多样，可以帮助全行业的品牌提升在 AI 平台的推荐可见性与转化率。

行业侧重总结下来就是重决策、高客单价，比如像金融保险、教育、医疗、汽车、以及其他高端定制等，需要花很高的决策周期。

Q：对于一个新品牌，您认为是应该优先布局传统 SEO 还是 All in GEO？您的决策依据是什么？

A:：建议优先布局 GEO。

用户搜索行为向 AI 倾斜，AI 搜索流量增长明显，当入场的品牌越来越多，竞价就会越来越激烈，前期布局是有非常大先发优势的。

传统 SEO 流量年降 30%，用户行为向 AI 决策迁移，GEO 是未来趋势；新品牌可通过 GEO 快速建立 AI 认知，抢占新兴流量入口。

Q：目前 GEO 服务的典型合作周期是多久？是否支持效果对赌或按效果付费模式？

A：合作周期一般为 2 个月起步，支持签约保排名，按阶段验收付费，具备效果保障机制。

Q：是否提供 AI 搜索舆情监控、竞品分析等增值服务？教育机构如何接入贵公司的技术系统？

A：提供全链路可观测体系，包括舆情监控、竞品分析、转化路径搭建等。教育机构可通过四大系统（阿波罗、雅典娜、缪斯、阿普洛迪） 接入，实现内容生成、分发与效果追踪。

Q：GEO 优化后的排名是否是「一劳永逸」的？维护排名需要持续投入的成本约占初始投入的多少百分比？

A: 不是一劳永逸。AI 算法迭代频繁，需持续优化。维护成本通常为初始投入的 20%-30%，通过续约保持排名。

Q：如果机构预算有限（比如月 1-2 万），能否做起步尝试？

A：可以。预算有限（如月 1-2 万）的机构可通过起步方案逐步尝试 GEO 优化，先占住关键入口。

Q：如何评估 GEO 优化的效果？除了「排名第一」，还有哪些量化指标（如线索转化率、获客成本下降、决策周期缩短等）？

A： 效果评估不仅看排名，还通过线索转化率提升、获客成本下降、销售签单率提升、决策周期缩短等量化指标。例如，案例中获客成本从 300 元降至 70 元。

Q：客户通常最关心哪些指标？ROI 如何衡量？

A：客户最关心排名提升、获客成本、转化率等指标。ROI 通过优化前后成本对比和转化效果衡量，如获客成本下降直接体现 ROI 提升。

Q：在排名、获客成本和转化率这些客户最关心的指标上，智搜工场有哪些具有代表性的案例可以分享？

A：以下有三个案例：

案例一： 教培管理系统客户通过 GEO 布局，仅两周即在多个平台排名第一，显著提升签单率。

案例二： 国货护肤品牌明星产品占据推荐位，在与红人谈合作时获得更高议价权。

案例三： 少儿编程品牌在优化两个月后 ROI 稳定维持 10 以上，大幅提升转化效果。

①助力销售转化：

客户简介：领先行业的一站式教培管理系统，覆盖招生、教务、财务、家校全场景。

客户目标：希望在 DeepSeek 主流 AI 平台上获得推荐，提升在国内市场的知名度与影响力。

优化策略与实际效果：布局大品类赛道及各类细分赛道问题景，优化 2 周后排名如图所示，3 个平台 6 个端口排名基本第 1。

效果说明：用户反馈销售环节助力最大，客户首轮咨询时销售经理现场搜索 AI 提问，大量行业问题客户品牌都在推荐位第 1，大大增加签单率。

②有更高议价权：

客户简介：体系化抗老开创者，近期成立的国货护肤品牌。

客户目标：希望通过 AI 扩大品牌影响力。

优化策略与实际效果：目前该品牌明星产品已经占据各 AI 平台推荐位。

效果说明：在品牌方跟红人谈直播带货时，有更高的议价权，以及红人在直播推广时可以借助 AI 推荐影响消费者决策。

③ROI 持续增长

客户简介：该少儿编程公司成立于 2017 年 4 月，是国内某 A 股上市企业旗下少儿编程在线教育品牌。

客户目标：通过在 DeepSeek、豆包进行 GEO 优化，提升主动注册渠道的销售转化率。

优化策略与实际效果：优化两个月之后数据如下图，7 月份之后 ROI 稳定 10 以上。

Q：您提到「四大核心系统」（阿波罗、雅典娜、缪斯、阿普洛迪），它们在 GEO 优化中是如何协同工作的？是否有自主研发的 AI 模型参与？

A： 四大系统协同工作。阿波罗负责 SERP 反演与算法检测；雅典娜作为内容工厂生成优化素材；缪斯负责监测效果与转化；阿普洛迪负责实现跨渠道分发。

系统基于自主研发的 AI 模型，实现全链路优化。

（1）阿波罗系统 Apollo GEO 算法检测与 SERP 反演系统

面向 LLM-based Search Engine（LSE）的实时 Search Engine Results Page（SERP）倒排与排名因子逆向工程。周期性扫描目标平台关键词，并精准识别行业相关检索来源及其权重分布。

对比传统方式：

人工团队需要组建庞大的 SEO、内容创作、数据分析团队，进行重复性的搜索、写作、测试和投放工作，耗时耗力且效率低下。

我们的系统在瞬间完成海量数据的采集与分析，自动生成高转化内容，7x24 小时监控效果，相当于为企业节省了一支高效数字营销团队的人力成本和管理成本。

（2）雅典娜 Athena 生成式内容资产工厂

基于「检索增强生成 + 品牌知识注入」的大规模 SEO-to-GEO 内容管线。

整合关键词洞察、行业数据与优质范文示例，高效生成用于 AI 模型训练和优化的内容素材。

对比传统方式：

人工操作不确定性高（如文案收录靠运气），策略调整缓慢，容易浪费大量预算在无效的渠道和内容上，错失市场机会。

我们的系统能快速验证什么策略有效、什么内容被 AI 青睐，极大降低了「花钱打水漂」的风险，让每一分预算都产生价值，节省了巨额的试错成本。

（3）缪斯 Muse GEO 结果验证与策略闭环系统

构建「曝光 → 引用 → 转化」全链路可观测体系，实现策略数据驱动OODA 闭环（Observe、Orient、Decide、Act）。持续追踪反馈关键词排名优化效果、内容表现等核心指标至数据中心驱动策略迭代。

（4）阿普洛迪 Aphrodite 跨渠道 GEO 内容分发与触达系统

依据 Channel-LLM 匹配度模型，将 GEO 资产以最优时空粒度投放至多模态触点。

基于用户画像与渠道特性，智能调度并精准投放优化后的内容至目标平台，最大化内容触达与转化效能。

10w+优质媒体资源，全网覆盖，一手资源，为客户节省成本。

对比传统方式：

企业自寻渠道需要支付更高的中间商溢价，且因无法精准匹配可能导致投放效果差，成本居高不下。

我们利用规模效应和一手资源，为客户争取到更优的渠道价格，同时通过精准匹配提升转化率，实现了「降本增效」，直接节省了媒体采购成本。

Q：目前支持哪些 AI 平台（如 DeepSeek、Kimi、豆包等）的优化？不同平台策略是否有差异？

A：支持 DeepSeek、豆包、元宝、Kimi 等主流平台，覆盖网页端与 APP 端。策略因平台算法差异而调整，但核心逻辑一致。

Q：教育行业中，哪些类型的关键词或内容更容易被 DeepSeek、豆包等 AI 工具抓取并推荐？是否存在行业特异性？

A：教育行业的高专业性内容（如课程介绍、师资信息）易被抓取；以及具备结构化、权威性的内容更易被推荐。行业特异性存在，GEO 策略会根据教育行业特点调整关键词和内容结构。

Q：目前各大 AI 模型（如 DeepSeek、豆包、Kimi）的算法逻辑差异较大，GEO 如何实现跨平台优化？是否面临技术适配难题？

A：通过阿波罗系统进行算法反演和检测，动态适配各平台算法差异，实现多模态触点精准投放。技术适配是挑战，但 AI 智搜凭借技术积累有效应对。

Q：若教育机构存在历史负面舆情，GEO 如何帮助其实现「口碑修复」或「信息覆盖」？是否有成功案例？

A：通过 GEO 内容布局，优先收录品牌正面口碑内容，挤压负面信息展示空间，案例中已有成功实践。

Q：当前 GEO 服务是否依赖人工内容生产？未来是否计划引入 AIGC 辅助内容生成？如何平衡效率与质量？

A：当前结合人工和 AIGC（如雅典娜系统）。未来计划扩大 AIGC 应用，通过系统控制平衡效率与质量。

Q：GEO 本质上是在影响 AI 的决策。这是否可能导致新的信息垄断或偏见强化？AI 智搜如何确保自身技术和服务的中立性？

A：AI 智搜注重技术中立性，通过公平算法服务各类客户，避免资源倾斜。GEO 目标是提升品牌可见性，而非垄断，确保中小品牌有机会。

Q：教育行业内容通常具有高专业性、强信任属性，GEO 如何保证生成内容的准确性与权威性？是否存在「AI 幻觉」风险？

A：通过权威知识库构建+结构化数据投喂，控制内容来源质量；同时通过多轮测试与反馈闭环降低幻觉风险。

Q：是否观察到教育客户在 AI 搜索中的典型行为模式？用户更倾向于提问哪些类型的问题？决策路径是否发生变化？

A：教育用户更倾向于提问课程效果、价格、师资等问题。决策路径从主动搜索变为依赖 AI 推荐，决策周期缩短。

Q：您认为未来 2-3 年，GEO 会成为数字营销的标配吗？哪些行业会最先全面接入？

A：会。尤其在高决策成本行业（如教育、金融、医疗）将率先全面接入。

Q：目前行业内在 GEO 实践中有哪些常见的误区或挑战？

A：盲目追求关键词数量忽视语义质量；忽视平台算法差异；缺乏持续优化意识。

Q：您认为 GEO 在未来 1-2 年内会对教育营销带来哪些结构性变化？是否会导致传统 SEM/SEO 策略失效？

A：GEO 将推动教育营销从「买流量」转向「被 AI 推荐」。传统 SEM/SEO 策略不会完全失效，但效果减弱。

Q：目前 AI 搜索仍以文本为主，但随着多模态（语音、视频）搜索崛起，GEO 将如何应对？

A：GEO 将扩展至多模态优化，适配语音、视频搜索趋势。

Q：教育行业是否会出现「AI 推荐依赖症」？品牌是否应该担心过度依赖 AI 平台的流量分配？

A：AI 推荐依赖是趋势，品牌应通过 GEO 抢占入口，但需多元化流量来源以降低风险。

Q：AI 智搜接下来有哪些产品或服务扩展计划？

A：可能扩展多模态 GEO 和国际化服务。

Q：是否考虑国际化？GEO 策略在海外市场（如使用 ChatGPT、Perplexity 等）是否同样有效？

A：考虑国际化，GEO 策略在海外市场同样有效，但需适配本地平台算法。

Q：如果您希望用户一句话理解 GEO 的价值，您会怎么说？

A： 「让目标客户，第一眼就看到你！」

Q：对于刚刚开始关注 AI 搜索优化的中小企业，您有什么建议？

A：建议尽早布局 GEO，从小范围关键词起步，优先抢占 AI 推荐位，积累认知红利，先占关键入口，逐步优化。

来源：多鲸资本