--转载自公众号黑牛影记
互联网巨头的 AI 大战已经开打了。
元宝发 10 亿红包，千问拿出 30 亿请全民喝奶茶，豆包直接拿下春晚。
这些表面上是营销预算的比拼，本质是在宣告一件事：中国互联网基建，进入第三轮升级。
可以把过去十年，粗暴拆成三次“基建换代”：
2015 年，微信支付借春晚发 5 亿现金 + 30 亿卡券红包，创下 110 亿次摇一摇，直接带动 2 亿张银行卡绑上微信支付。那一刻开始，支付成了新基建，微商顺势爆发。互联网先接管的是“钱包”。
2021 年，抖音与春晚合作，除夕一晚分 12 亿红包，让抖音快速渗透下沉市场，截走大批快手用户，直播电商迎来黄金三年，信息流成了新基建。互联网开始接管的是“时间”。
2026 年，豆包登上春晚，全国会有几亿人的手机里装上 AI 助手。不懂问豆包，犹豫问豆包，决策问豆包，老百姓随身带一个“数字智囊团”。AI 助手会逐步变成新的基础设施，互联网开始尝试接管的是“决策”。
每五年一次变革，每五年都伴随一个时代性的机会。
第一轮抢交易入口，第二轮抢注意力入口，第三轮要开始抢“决策入口”。
问题来了：对所有生意的人，这一轮机会到底落在哪里？
01
不得不重视的“GEO”
真正值得在意的变化是：用户接触信息的动作变了，从“点和刷”，逐步变成“问和聊”。
对应在消费行为上，会出现一组共性变化：种草链路变短，对比链路变早。内容浏览变浅，决策更依赖助手摘要，品牌的核心任务也跟着挪位，从让用户喜欢你，逐渐变成让助手愿意推荐你。
这就是为什么，接下来所有的生意人，都绕不开一个新词：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。
一句话翻译什么是GEO：GEO就是想办法让「AI 回答问题时」提到你、信任你、推荐你。
背后的原理简单概括为，AI回答问题时先全网找内容，再挑选出AI觉得靠谱的内容，最后生成给到用户的总结性摘要，从而影响用户决策。
国外已经有人用一句口号来概括这个趋势：Goodbye SEO，Hello GEO。意思很直白，越来越多用户在AI助手里问完问题，直接参考回答里做决定，根本不会再往下点链接。
不妨先做个测试，用“爱搜”小程序搜索你的品牌名，看看现状情况你的品牌在AI眼中的提及率、提及排名和情感倾向。
当用户直呼你的品牌名时，AI 怎么定义你？怎么评价你？当用户只问及品类时，AI 列出的是谁？你排名第几？当用户提出决策问题时，AI 在调用谁的数据？谁的观点？参考的是谁的数据？
这类数据，以后会变成很多品牌每月必看的“答案看板”，和投放报表并列。
既然 AI 回答问题前要先全网查资料，就要搞清楚：当下主流模型更偏好哪些类型的网站和信息源。权威机构、垂直媒体、专业社区、自建官网，它们在系统里的权重并不一样。这会直接影响你该把预算和精力投在哪些内容资产上。
在 AI 助手彻底内化为习惯之前，我更倾向用“三阶段”来预判用户的使用路径：
第一阶段，提问和辅助决策。
用户还会保留自己搜、自己逛的习惯。但是，当用户选择犹豫的时候，Ai助手成了“决策智囊团”，帮助用户整合信息，给出评价，给出建议，避免踩坑。这一阶段的AI助手起到辅助决策的作用。
第二阶段，直接询问和筛选答案。
一旦形成长期信任以后，越来越多的用户懒得打开平台，在对话框里直接说“帮我挑三款”，“帮我列一个清单”，AI 把对比和筛选做完，用户只在候选项里做最后一锤定音，然后用户才开启“指名购买”。
尤其是针对于一些细分垂类行业，用户更没有耐心去搜集资料查询信息，查询的事情会全部交给AI助手，那你有没有提前生产出可被AI识别的内容会变得至关重要。
第三阶段，直接下任务和确定成交。
用户直接给出需求边界，“帮我订”“帮我买”“帮我约”，品牌强者会在第三阶段享受更高溢价，对于已经有心智的品牌或品类会吃香，强者恒强，马太效应越发明显，决策链路被打包进一次指令里，用户从指令到成交，会像用“千问”点奶茶般丝滑。
在这条路径上，第一阶段决定你能不能进入候选答案，第二阶段决定你在候选里排第几，第三阶段决定，你能不能变成默认选项。
所以，GEO 的底层战场就是一句话：你在 AI 的答案里，占了多少份额。
02
“证据资产型内容”崛起
入口变了，内容逻辑跟着变。
AI模型倾向于引用具有E-E-A-T（经验、专业性、权威性、信赖度）特征的内容，这催生出一种对品牌特别关键的新内容形态，我把它称之为“证据资产型内容”。
它和传统“品牌故事”“种草软文”有几处根本差别。
需要清晰来源：最好能指向可查的报告、真实案例、第三方机构，而不是随口一句“有研究表明”。
需要完整逻辑链：原因、过程、结果，时间线和参与方，谁做了什么，什么因素起作用，要讲得清楚。
需要可切片的结构：模型在处理知识时习惯拆块，一段内容至少要能拆成几个干净的观点点和事实点，方便插入不同回答场景。
需要稳定的署名和立场：是谁说的，长期坚持什么观点，是否和一贯的品牌认知匹配，系统会综合判断。
这种内容的价值，不在于曝光量，而在于它之后被调用多少次。AI 在后面几个月甚至几年里，会不停拿出来引用，从影响AI的回答。
举个简单的模拟场景：
某个婴童品牌曾经公开披露过权威机构出具的安全性检测报告，报告里清晰写明检测方法、样本数量、指标设定和结论。
当用户问“婴儿可以长期用 XXX 类产品吗”“这个品牌有没有安全问题”时，模型很可能优先把这份报告当作底层证据，整理成一句摘要，端给用户。
对用户来说，只看到一句话；
对 AI 来说，是在背后帮你调用了一整套“证据资产”。这就是“证据资产型内容”的真正杠杆。
这就意味着，品牌的内容预算，需要明确划出一块，用来建设“证据资产层”。前面的短视频、直播、种草，继续负责曝光和情绪；后面的证据资产，负责让系统信任你，也负责在关键决策场景里支撑那几句摘要。
证据资产不只是文字内容，未来所有的影像内容也会被AI读取，
虽然今天的 GEO 更擅长检索文字化内容，标题、正文、报告、FAQ、评论，这些都容易被抓取和引用。但是不久的将来的视频内容也会逐步被模型“看懂”，场景识别、语音转写、画面结构分析正在成熟。
Google 把 Gemini 接入 Drive 以后，能直接帮用户给会议录像和培训视频生成摘要、提炼要点。OpenAI 的最新一代多模态大模型，也在同时升级图像和音频理解能力，让整段多媒体内容可以被一起分析、一起回答问题。
未来 GEO 优化的对象不会只剩网页文字，视频内容也会被拆成“摘要 + 片段”，成为 AI 生成答案时的重要参考。
对品牌来说，合理的结构是：视频用来“证明”，文字用来“索引”。
当 AI 能够读懂视频，你就拥有了双重红利：用户看故事，模型看结构。
03
公关和PR的重要性极速拉升
证据建起来之后，会直接影响另一个部门的权重，公关和 PR。
因为在 AI 时代，用户一句“这个品牌靠谱吗”，本质是在考你的“公开记录”和“风险治理”。
当用户习惯问 AI 这类问题时，品牌过往的正面和负面信息，会被系统打包成一句结论。
投诉帖、黑猫记录、论坛长文、测评视频、媒体报道，这些原本散落在角落里的东西，会被模型自动扫一遍，再浓缩成一段话。
很多品牌以为危机过去就算翻篇。在 AI 看来，只要网络上有痕迹，就一直算在你的账上。它不会遗忘，只会归档。
从这个视角看，权威媒体、垂直机构、行业榜单这类带天然背书的载体，会迎来新一轮溢价。因为对 AI 来说，这些地方发表过的内容，更容易被当成“可信起点”，在生成答案时优先采信。
同时，公关和 PR 也会被正式拉进 GEO 的主战场。很多关键的证据资产，长在 PR 的产出里：
危机回应写得是不是清楚，有没有真诚给出整改路径；年度白皮书有没有讲清行业背景、数据口径和方法论；质量公告、风险提示、公开信、事件复盘，这些材料结构是否完整，信息是否充足。
如果这些内容写得结构清晰、信息完整，就会在 AI 眼里变成一层“基础材料”。日常也许不显眼，但一旦用户问起“靠谱吗”“有没有出过问题”，系统很可能第一时间翻出来看的，就是这里。
简单理解：PR 不再只是“把事情讲给人听”，还要负责“把证据留给系统用”。
对很多品牌来说，这会倒逼一整套认知升级：不能只把预算砸在高光时刻的声量上，更要为长期的“公开记录”负责。因为 AI 总有一天会把这些账，跟你一起算清楚。
04
结语
2015 年抢红包的背后，是互联网开始接管钱包。谁先把银行卡绑进自己的产品，谁就更早站在交易入口。
2020 年刷短视频的背后，是互联网在接管时间。谁占住信息流首页，谁就从用户每天有限的注意力里多切一块下来。
从豆包开始的 2026 年，AI 助手在尝试接管的是决策。去哪看信息，听谁的建议，买哪一家的产品，这些动作正在被交给系统做初筛，然后给你一个看起来省事的选项。
对我们来说，接下来几年真正要抢的，是一块看不见的资产，你在用户大脑和 AI 答案里的“代理权比例”。
你是否出现在关键问题里，你在生成答案时占多大比重，你在用户心里的可信度有多高。
从红包到豆包，基础设施已经三次换代。现在轮到品牌重新升级自己，对“被看见”和“被采信”的理解方式。
第一轮抢交易，第二轮抢注意，第三轮开始抢决策。
能被答案反复引用的品牌，才真正进入了这次变迁的生意场。
