这就是我们所知的搜索的结束，而营销人员感觉还不错。算是吧。
在过去的二十多年里，SEO一直是在线可见性的默认策略。这催生了一个完整的行业，包括关键词堆砌者、反向链接经纪人、内容优化师和审计工具，以及为其运营的专业人士和机构。但到了2025年，搜索正在发生变化。远离从传统浏览器转向大型语言模型平台。随着苹果宣布将像Perplexity和Claude这样的AI原生搜索引擎内置于Safari，谷歌的分发控制正在待讨论的. 超过800亿美元的SEO市场基础刚刚出现了裂痕。
一个新的范式正在出现，它不是由页面排名驱动的，而是由语言模型驱动的。我们正在进入搜索的第二幕：生成引擎优化（GEO）。
从链接到语言模型
传统搜索是基于链接的。GEO是基于语言的。
在SEO时代，曝光意味着在结果页面上排名靠前。页面排名是通过基于关键词匹配、内容深度和广度、反向链接、用户体验参与度等因素对网站进行索引来确定的。如今，随着像GPT-4o、Gemini和Claude这样的LLM作为人们寻找信息的接口，曝光意味着直接出现在答案中，而不是在结果页面上排名靠前。
随着答案格式的变化，我们的搜索方式也在变化。AI原生搜索正变得分散在Instagram、亚马逊和Siri等平台上，每个平台都由不同的模型和用户意图驱动。查询是更长（平均23个单词，而不是4个），会话更深入（平均6分钟），响应因上下文和来源而异。与传统搜索不同，LLMs能够记忆、推理，并以个性化的多源综合方式进行响应。这从根本上改变了内容的发现方式以及需要如何优化内容。
传统的SEO奖励精准和重复；生成引擎优先考虑结构良好、易于解析且意义丰富的内容（不仅仅是关键词）。像“总结一下”这样的短语或项目符号格式有助于大型语言模型有效提取和再现内容。
值得注意的是，LLM市场在商业模式和激励机制上与传统搜索市场有根本性的不同。像谷歌这样的经典搜索引擎通过广告来实现用户流量的货币化；用户用他们的数据和注意力进行支付。相比之下，大多数LLM是收费的、以订阅为驱动的服务。这种结构性的变化影响了内容的引用方式：模型提供者在展示第三方内容方面的激励减少，除非这些内容能够增强用户体验或增强产品价值。尽管最终可能会在LLM界面上出现广告市场，但规则、激励和参与者可能会与传统搜索大相径庭。
与此同时，LLM接口价值的新兴信号之一是外部点击量。例如，ChatGPT已经为成千上万的不同域名带来了推荐流量。
从排名到模型相关性
不再仅仅是关于点击率，而是关于引用率：你的品牌或内容在模型生成的答案中被引用或用作来源的频率。在一个人工智能生成输出的世界里，GEO意味着优化模型选择引用的内容，而不仅仅是你在传统搜索中出现的地方或方式。这一转变正在重新定义和衡量品牌的可见性和表现。
已经有像这样的新平台深刻, 好东西, 和 白日梦使品牌能够分析它们在 AI 生成的响应中的表现，跟踪模型输出中的情感，并了解哪些出版商正在塑造模型行为。这些平台通过微调模型以反映与品牌相关的提示语言、战略性地注入顶级 SEO 关键字，以及大规模运行合成查询来工作。然后将输出组织成可操作的仪表板，帮助营销团队监控可见性、信息一致性和竞争声量份额。
加拿大鹅使用了这样的工具来深入了解大型语言模型（LLMs）如何提及该品牌——不仅仅是产品特性如保暖性或防水性，还有品牌认知本身。收获的要点不在于用户如何发现加拿大鹅，而是在于模型是否自发提及该品牌，这是AI时代无提示意识的一个指标。
这种监控变得和传统的SEO仪表板一样重要。像这样的工具Ahrefs品牌雷达现在跟踪AI概览中的品牌提及，帮助公司了解他们如何被生成引擎框定和记住。Semrush还专门提供了一套AI工具包，旨在帮助品牌跟踪在生成平台上的认知，优化内容以提高AI可见性，并快速响应大型语言模型输出中出现的提及，这表明传统SEO参与者正适应GEO时代。
我们正看到一种新型品牌战略的出现：这种战略不仅考虑公众的感知，还考虑模型中的感知。你如何被编码到AI层中是新的竞争优势。
当然，GEO 仍处于实验阶段，就像 SEO 的早期阶段一样。随着每次重大模型更新，我们都有重新学习（或忘记）如何最好地与这些系统互动的风险。正如谷歌的搜索算法更新曾导致公司忙于应对波动的排名，LLM 提供者仍在调整其模型引用的规则。多种思潮正在出现：一些 GEO 策略相对容易理解（例如，被 LLM 引用的源文档中提到），而其他假设则更具推测性，例如模型是否优先考虑新闻内容而非社交媒体，或不同训练集如何影响偏好。
SEO时代的教训
尽管其规模庞大，SEO从未产生出垄断性的赢家。帮助公司进行SEO和关键词研究的工具，如Semrush, Ahrefs, 莫兹，和Similarweb, 在各自领域取得了成功，但没有一个能够捕获完整的技术栈（或者通过收购成长，如Similarweb）。每个公司都开辟了一个细分市场：反向链接分析、流量监测、关键词情报或技术审计。
SEO 一直是分散的。工作分配在代理机构、内部团队和自由职业者之间。数据杂乱无章，排名是推断出来的，而不是经过验证的。谷歌掌握着算法的钥匙，但没有任何供应商能够控制接口。即使在其巅峰时期，最大的 SEO 参与者也只是工具提供商。他们没有用户参与、数据控制或网络效应，无法成为 SEO 活动集中的中心。点击流数据——用户在浏览网站时点击的链接记录——可以说是洞察真实用户行为的最清晰窗口。然而，历史上，这些数据一直难以获取，锁在 ISP、SDK、浏览器扩展和数据经纪人背后。没有深厚的基础设施或特权访问，这使得构建准确、可扩展的洞察几乎不可能。
GEO 改变这一点。
如何进行提及：GEO工具的出现
这不仅仅是工具的转变，而是一个平台机会。最具吸引力的地理公司不会止步于测量。他们会微调自己的模型，从各个垂直领域的数十亿隐含提示中学习。他们将拥有整个循环——洞察、创意输入、反馈、迭代——利用与众不同的技术，不仅观察大型语言模型的行为，还能塑造它。他们还会找到一种方法来捕捉点击流数据并结合第一方和第三方数据源。
在地理位置竞争中获胜的平台将超越品牌分析，提供行动的基础设施：实时生成活动，针对模型内存进行优化，并随着LLM行为的变化进行日常迭代。这些系统将投入运营。
这比可见性解锁了更广泛的机会。如果GEO是品牌确保在AI响应中被提及的方式，它也是品牌管理与AI层之间持续关系的方式。GEO成为与LLM互动的记录系统，使品牌能够跟踪在生成平台上的存在、表现和结果。掌握这一层，你就掌握了背后的预算。
这就是垄断潜力：不仅提供洞察，而是成为渠道。如果SEO是一个去中心化、数据相关的市场，GEO可以是相反的——集中化、API驱动，并直接嵌入品牌工作流程中。最终，GEO本身可能是最明显的切入点，尤其是当我们看到搜索行为的变化时，但最终，它实际上是进入更广泛的绩效营销的切入点。驱动GEO的相同品牌指南和用户数据理解可以推动增长营销。这就是一个大企业是如何建立的，因为一个软件产品能够测试多个渠道，迭代并在这些渠道之间进行优化。AI使得一个自主营销者.
时机很重要。搜索刚开始发生变化，但广告支出转移得很快，尤其是在套利的情况下。在2000年代，那是谷歌的Adwords。在2010年代，那是Facebook的定向引擎。现在，在2025年，关键是大型语言模型（LLMs）以及帮助品牌导航其内容如何被这些模型摄取和引用的平台。换句话说，地理位置（GEO）是进入模型思维的竞争。
在一个人工智能成为商业和发现的前沿的世界里，营销人员面临的问题是：这个模型会记住你吗？
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