从 GEO 热潮到冷静转身：一个半月调研带来的七条实战笔记
——写给正在考虑 AI 搜索优化的你
作者按：过去十五天，我把市面上所有能找得到的 GEO（Generative Engine Optimization）团队聊了一遍，也亲手跑了十来个真实客户案例。结论很简单：纯做 GEO 产品创业，现在还不是时候。以下内容全部来自一手调研，没有外部引用，也没有夸张包装。如果你正打算把营销预算挪到 AI 搜索上，不妨先读完这七条笔记。
1. 把概念先聊透：GEO 与 SEO 到底差在哪？
| 维度 | 传统 SEO（Google、Bing） | GEO（ChatGPT、Gemini 等 AI 搜索） |
|---|---|---|
| 目标 | 让网页在搜索结果靠前 | 让网页在 AI 回答里被提到 |
| 抓取方式 | 爬虫抓取 + 索引 | 大模型预训练 + 在线检索 |
| 排序信号 | 关键词密度、外链、速度 | 语义相关度、信息简洁性、品牌出镜率 |
| 优化抓手 | 标题、描述、H 标签 | 可读段落、FAQ、llms.txt |
一句话总结：SEO 追求“排名”，GEO 追求“被提到”。二者核心都是提升被发现率，但手段和衡量标准已经分化。
2. 产品化困境：为什么市面上没有“一招鲜”的 GEO SaaS？
过去两周，我测试了 7 家付费平台，订阅价全部落在 200–400 美元/月 区间，功能却出奇一致：
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趋势监测：用自研或半公开接口，反向估算 ChatGPT、Gemini 的“提及率”。 -
网站优化：给出“信息密度评分”，提示你在 H2 下加 3 行 FAQ，或把长段落拆成子弹符号。
除此之外，没有惊喜。原因有三点：
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算法黑箱：大模型不会公布权重，任何“模拟”都只能是概率逼近，客户很难感知差异。 -
效果难归因：你无法证明 7 月环比 6 月流量上涨 18% 是因为用了某款工具，还是市场本身回暖。 -
续费天然脆弱：一旦客户觉得“好像没效果”，第二个月就会砍掉预算，流失率远高于传统 SaaS。
因此，真正赚得到钱的团队，基本都退回到“人工服务”：
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代写结构化 FAQ -
批量生成 llms.txt -
按月出“品牌提及率”报告
这些生意现金流不错，但天花板肉眼可见，且高度依赖“请客吃饭”式销售，与 VC 喜欢的“可扩张模型”南辕北辙。
3. 两条唯一被验证的需求
如果一定要在产品里做功能，就锁定这两条：
3.1 趋势监测：用外部手段“猜”大模型在想什么
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技术实现：把目标关键词喂给 ChatGPT 与 Gemini，记录返回里出现客户品牌的次数与位置，再跑回归模型估算“权重”。 -
交付形式：周报或月报，格式示例：
| 关键词 | 品牌提及次数 | 平均位置 | 环比变化 |
|---|---|---|---|
| 低代码平台 | 12 | 3.4 | +2 |
| 无代码开发 | 5 | 6.1 | -1 |
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难点：样本量必须够大，否则波动会把客户吓跑；还要持续更新 prompt，防止模型版本升级导致数据跳变。
3.2 网站优化：让 AI 一眼看懂你
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信息简洁性因子：大模型在实时检索阶段，会优先抓取“能在 512 token 内讲清楚”的片段。 -
落地方法： -
每个核心页面增加 3–5 条 FAQ，直接回答“谁适合用、多少钱、如何开始”。 -
使用有序列表描述复杂流程，减少长段落。 -
在根目录放置 llms.txt，写法参考robots.txt，但列出最重要 5–7 条 URL 及一句话摘要。
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早期红利：目前 ChatGPT 官方插件会在检索结果里优先引用 llms.txt中的 URL，实验站点在两周内“被提到率”提升 2–3 倍。
4. 玩家地图：谁在牌桌上、谁已经悄悄离席？
| 类型 | 资金来源 | 现状观察 |
|---|---|---|
| 无融资 SEO 老炮 | 自有资金 | 把 GEO 当增值模块卖，单客十万级，活得滋润但长不大 |
| 天使轮“实验队” | YC、A16Z 等 | 更像大厂生态合作，换流量而非独立 IPO |
| 传统营销集团 | 不披露 | 内部孵化小团队，对外叫“AI 增长中心”，实际还是卖咨询 |
一句话：现在还没有出现只靠 GEO 单一产品就能年收过亿的公司。
5. 估值迷思：为什么万亿美元故事讲不通？
早期我也被“GEO 就是下一个 Google”的叙事打动。
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假设 AI 搜索未来接管 30% 流量，GEO 市场等于再造一个 SEO 行业，千分之一份额就是十亿美元。 -
但逻辑漏洞在于：新时代的 Google 是 AI 搜索本身，而 GEO 只是新时代的 SEO——一个依附层，而非平台层。
把 SEO 历史翻出来看，你会发现：
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2000 年 SEO 工具公司市值总和 < Google 市值的 1%。 -
同理，2030 年 GEO 工具公司市值大概率 < OpenAI 或 Gemini 母公司的 1%。
所以，纯 GEO 产品公司估值天花板天然受限，除非能横向扩展到广告、交易、数据平台，否则 VC 很难继续加码。
6. 国内市场现状：水帖与“代运营”仍是主流
与海外相比，国内连像样的监测工具都少见。多数团队沿用老路径：
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在知乎、小红书、CSDN 发“测评”软文，增加品牌曝光量。 -
用脚本把同一答案批量提交给不同大模型问答入口，提升命中概率。 -
按条计费，一条回答 50–200 元，客户多为教育、医疗、金融等高客单价行业。
效果确实有——毕竟中文语料相对稀缺，大模型很容易把新内容当作“新证据”。但过程毫无技术美感，也很难规模化。
7. 我的下一步：回到视频，把 GEO 当作调味剂
2021 年 OpenAI 发布 CLIP 后，我们内部训过一个 Video-CLIP，可惜当时硬件太贵，商业场景也不成熟。
现在成本降到原来的十分之一，且大模型开始支持多模态检索，我想重新验证：
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用 GEO 方法优化视频元数据（标题、字幕、章节），让 AI 问答里更频繁地引用我们的片段。 -
把 llms.txt升级为video-llms.txt，专门列出视频关键帧描述与时间戳。 -
最终目标不是卖 GEO 工具，而是用“可被 AI 搜索到”的优质视频内容，带动自有会员业务。
换句话说，GEO 不再是全部，而是视频业务的一道护城河。
附录：如何立刻动手试验
A. 5 分钟生成你的第一条 llms.txt
# llms.txt 示例
# 放置于 https://yourdomain.com/llms.txt
User-agent: *
Allow: /
# 最重要的 3 个页面
https://yourdomain.com/product 一句话描述：低代码平台，最快 10 分钟上线内部系统。
https://yourdomain.com/pricing 一句话描述：按席位计费，每月 29 美元起。
https://yourdomain.com/docs 一句话描述：公共 API 文档，支持 Webhook 与 SDK。
B. 用免费脚本跑第一次“品牌提及率”监测
以下示例用 Python 3.10 + OpenAI 官方库，每月可免费跑 500 次左右查询：
import os, openai, itertools, pandas as pd
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
keywords = ["低代码平台", "无代码开发"]
brand = "YourBrand"
prompt_tpl = "请列出 5 个值得推荐的{}，并用一句话说明理由。"
records = []
for kw in keywords:
resp = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt_tpl.format(kw)}]
)
text = resp["choices"][0]["message"]["content"]
mention = 1 if brand in text else 0
records.append({"keyword": kw, "mentioned": mention})
df = pd.DataFrame(records)
print(df.groupby("keyword")["mentioned"].mean())
把结果写进 Google Sheets，四周后就能画出第一张环比图。
写在最后
如果你读到这里，还记得开头那张 AI 搜索示意图，那么我们已经完成了一个完整循环：
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先用外部工具监测“被提到率”； -
再用结构化内容提升“被提到率”； -
最后把 GEO 作为更大业务版图里的一个模块，而不是孤注一掷地 All in。
愿这份半月调研笔记能帮你省下一笔学费，也祝你在 AI 搜索的浪潮里，找到真正属于自己的船票。
