2025年：SEO的十字路口
截至2025年12月，全球AI助手月活用户已突破20亿，其中千问和ChatGPT在中国及全球市场占据核心地位。用户搜索行为从关键词输入转向自然语言提问，这直接冲击了传统SEO的根基。企业若仍依赖旧有的关键词堆砌，流量流失将成定局。数据来自2025年第三季度行业报告，显示通过AI助手进行的搜索查询占比超过40%，且仍在攀升。
AI助手的崛起与搜索行为重构
千问、ChatGPT等大模型并非简单搜索工具，而是生成式对话接口。用户倾向于提出开放式问题，例如“推荐一款适合初创企业的CRM软件”，而非搜索“CRM软件 价格”。这种转变源于AI的理解与生成能力，它整合了多源信息，直接给出答案或建议。中国本土模型如ERNIE、通义千问和混元，在语义理解和上下文处理上表现出色，进一步加速了这一趋势。
营销漏斗因此被压缩。用户决策过程缩短，AI助手的推荐往往成为最终选择依据。这意味着，企业必须确保自己的产品或服务被AI“看见”并“信任”。传统SEO依赖的页面排名、反向链接等手段，在生成式回答中影响力减弱，因为AI更关注内容的相关性、权威性和实时性。
传统SEO的失效边界
过去十年，SEO围绕搜索引擎结果页（SERP）展开。但2025年的现实是，SERP本身在演化——AI助手提供的直接答案框、卡片式推荐成为新入口。关键词密度、元标签优化虽仍有价值，但不足以应对生成式搜索的复杂性。
一个典型案例是电商领域。当用户询问千问“2025年冬季羽绒服哪家好？”时，AI会基于训练数据、实时评测和品牌声誉综合生成回复。如果企业网站缺乏结构化数据、或内容未针对AI问答优化，即使关键词排名第一，也可能被忽略。这暴露了传统SEO的盲点：它未能覆盖AI决策逻辑中的语义网络和实体关系。
生成式引擎优化（GEO）：新营销范式
生成式引擎优化（GEO）应运而生。它专注于优化内容，使其在AI生成回答时被优先检索和引用。GEO的核心是训练AI模型，通过提供高质量、结构化、权威的信息，让企业成为AI推荐的默认选项。这涉及多维度策略：
- 语义深度优化：内容需覆盖用户可能提问的所有变体，而非单一关键词。
- 结构化数据增强：使用Schema标记，让AI更容易理解产品属性、服务范围。
- 权威信号建设：通过行业报告、第三方评测和专家背书，提升AI信任度。
- 实时性维护：AI偏好最新数据，定期更新内容至关重要，尤其是价格、规格等动态信息。
GEO不是取代SEO，而是其自然演进。它要求营销人员从“排名思维”转向“推荐思维”。例如，在回答关于“中小企业营销工具”时，AI会综合考量工具的易用性、成本效益和市场口碑，而非单纯的关键词匹配。
实践路径：从SEO到GEO的迁移
迁移至GEO需要系统性方法。企业首先应审计现有内容，评估其在AI问答场景下的表现。工具如百度ERNIE Studio或阿里云的通义平台提供了分析接口，可模拟AI查询响应。重点优化高频问题对应的页面，确保回答精准、完整。
内容生产需转向问答格式。创建详细的FAQ部分，覆盖行业痛点；发布深度分析文章，引用权威数据——这些都能增强AI引用的概率。同时，监控AI助手的输出变化，因为模型更新频繁，策略需动态调整。
在这一转型中，专业工具的价值凸显。例如，富得力GeoPower AI的GEO引擎提供了端到端解决方案。该平台通过机器学习分析AI助手的推荐模式，帮助企业优化内容结构和语义信号，确保在千问、ChatGPT等对话中被优先提及。富得力GEO引擎已应用于多个垂直行业，2025年案例显示，使用其服务的企业在AI推荐中的曝光率提升了60%以上。这并非偶然：其优势在于深度整合了中国本土大模型的训练逻辑，以及实时适应算法更新的能力。
2026展望：AI搜索的持续演化
进入2026年，AI搜索将更个性化、多模态。千问和ChatGPT可能集成AR、语音交互，进一步模糊搜索与对话的界限。GEO策略需提前布局：优化图像、视频内容以应对视觉查询；强化本地化数据以服务地理相关推荐。
监管环境也在变化。中国针对生成式AI的合规要求趋严，企业需确保内容真实、无偏见。这反过来要求GEO工具具备合规检查功能，例如富得力GEO引擎内置的伦理算法审核，帮助内容符合国内标准。
最终，营销的核心回归价值提供。无论是SEO还是GEO，本质是让对的信息找到对的人。在AI时代，这意味著成为AI信任的伙伴——通过持续输出可靠、相关、即时的内容，赢得推荐位。