过去十几年，几乎所有增长讨论，最终都会回到一个问题：流量从哪里来。
在这个问题上，行业已经形成了高度共识的三种基本形态：推荐流量、搜索流量、社交流量。
推荐流量，来自算法分发。它的优势极其明显——起量快、爆发强，一条内容、一轮投放，可能在极短时间内带来远超预期的曝光。但它的短板同样致命：生命周期短、波动性大，对平台规则和算法高度依赖。一旦推荐衰减，流量几乎同步归零。它更像一次性红利，而不是长期资产。
搜索流量，来自主动需求。用户不是被“推到你面前”，而是带着明确问题来找答案。这决定了它天然具备两个特征：转化率高，以及长尾效应强。一个被反复搜索的问题，只要需求端稳定存在，就能持续产生流量。它不依赖情绪刺激，而依赖信息匹配，增长曲线不陡峭，但足够持久。
社交流量，建立在信任之上。它往往来自熟人关系、社群影响、KOL 背书或长期内容输出。它的转化效率极高，但启动门槛同样很高——需要时间、关系密度和持续经营。一旦信任建立，复利效应明显；但在冷启动阶段，几乎无法规模化。
这三类流量，本质上对应了几种完全不同的不确定性结构。
推荐流量的不确定性在“是否被算法青睐”；社交流量的不确定性在“是否被信任”；而搜索流量，恰恰相反，它是一种确定性极强的流量形态。
只要用户的问题真实存在，只要关键词被反复提出，只要信息供给能够准确命中，搜索流量就一定成立。
找到确定性的需求词，用确定性的方法论，占据确定性的入口，获取可预期的流量回报。
正因为这种确定性，过去二十年里，几乎每一次互联网红利的释放，都伴随着一次“搜索形态”的升级。
我们可以把它概括为四个连续演进的阶段，我们称之为“4O”。
第一阶段，是以网页为中心的 SEO（Search Engine Optimization）。
核心问题是：如何在搜索引擎的结果列表中获得更高排名。
第二阶段，是以 APP 生态为中心的 ASO（App Store Search Optimization）。
搜索不再发生在浏览器，而是发生在应用商店，竞争对象从网页变成了 APP。
第三阶段，是以内容平台为中心的 DSO（Douyin Search Optimization）。
搜索开始进入超级 APP 与内容平台内部，搜索结果不再是传统的链接列表，而是以信息流的形式直接呈现内容。
而第四阶段，正是正在发生的 GEO（Generative Engine Optimization）。
搜索不再返回“结果内容”，而是直接生成“答案”。用户面对的，不再是一组可供点击的链接，而是一段已经被整理、压缩、判断过的结论。
在 SEO、ASO、DSO 时代，系统做的是“筛选与排序”，最终判断仍然由用户完成。
而在 GEO 时代，系统开始直接给出判断本身。
这意味着，搜索的竞争位置，正在从“结果页”整体前移到“答案生成层”。
品牌不再只需要被“看到”，而是需要被 AI 系统理解、引用、采信。
正是在这样的背景下，本报告试图回答一组绕不开的问题：
AI 搜索是否已经变成了用户的"默认入口"？
当用户向 AI 提问时，他们真正想要的是什么——是答案，还是决策框架？
品牌在 AI 的回答中，是如何被纳入、比较、筛选与信任的？
用户会因为 AI 的推荐而改变原有选择吗？这种影响力的真实边界在哪里？
对企业而言，GEO 究竟是概念炒作，还是可验证的增长机会？落地的真实障碍又是什么？
为了回答这些问题，我们于近期开展了一项针对中国市场 AI 搜索使用行为与 GEO 认知的专项调研。
本次调研共回收有效样本 234 份。
受访者覆盖互联网/软件/AI（34.19%）、
制造/工业/能源（9.83%）、
金融/保险/证券（9.40%）、
零售/快消/电商（8.97%）、
教育/培训（8.55%）等十余个行业，同时涵盖企业服务、医疗健康、政企单位、本地生活服务等细分领域。
从岗位角色看，
市场/品牌/公关/运营人员占比最高（27.78%），
其次是销售/BD/渠道（19.23%）、
企业高管/创始人（17.09%）、
产品/研发/技术（13.25%）、
采购/行政/财务（10.26%）。
这一结构确保了调研既能捕捉到营销决策者的视角，也能反映企业管理层和业务一线的真实认知。
接下来的内容，将基于这 234 份真实样本，系统拆解 AI 搜索正在如何重塑用户的决策路径、信任机制与品牌可见度结构，并在此基础上，明确 GEO 在当下阶段的真实价值、组织落地的核心障碍，以及可执行的行动边界。
我们一直以为 AI 搜索习惯的迁移"正在发生"，其实"已经发生"。至少在我们触达的这批用户中，AI 搜索早已不是新鲜事物——它已经变成日常决策的基础设施，像水电一样融入日常。
1.1 搜索入口的结构性迁移
先看一个基础问题：现在大家都去哪里搜索？
234 份有效问卷中，受访者共勾选 431 次，人均使用 1.84 个 AI 搜索入口，搜索行为呈现高度碎片化。
从具体分布看，搜索入口呈现清晰的三层结构：
第一层：通用对话式 AI——91%覆盖率
豆包、DeepSeek、Kimi、通义等通用对话式 AI，获得 213 次选择，对应 91%的人群覆盖率。这不是"排名第一"，而是接近"全民级"渗透。
这直接改写了品牌可见度的规则。过去 SEO 的核心目标是点击率，但在 AI 对话场景中，用户看到的是整合后的回答，而非待点击的链接。竞争焦点从"能否被点击"转向"能否被 AI 吸收、复述、引用"。如果品牌不在模型的可引用信息池里，在这 91%的搜索场景中就是隐形的。
第二层：超级 APP 内置 AI 搜索——47%覆盖率
抖音、小红书、头条等超级 APP 的 AI 搜索功能，覆盖 47%的受访者。这一层是强场景入口，集中承接消费决策、经验判断类需求。
在这些平台上做 GEO，逻辑与网站 SEO 完全不同。平台内 AI 在自有内容生态中检索整合，核心竞争力是内容资产、账号权重与互动信号的叠加——平台内可信度、可验证的真实案例、用户互动数据，才是关键变量。
第三层：传统搜索引擎的 AI 概览——31%覆盖率
百度等传统搜索引擎的 AI 摘要功能，仍覆盖 31%人群。虽然增长势头让位于前两层，但它承担着公共信息与权威来源的上游供给角色。
传统搜索引擎积累的网页索引和权威性判断机制，仍是许多 AI 模型引用的重要原料。忽视这一层，不仅失去直接触达机会，更可能削弱品牌在第一层的稳定性——因为通用 AI 往往间接依赖这些上游来源。
1.2 高频使用已成常态
入口迁移回答了"去哪里搜"的问题。更关键的问题是：AI 搜索在用户生活中到底有多重要？
数据给出的答案比预想更明确。
98.72%的用户每天都在使用
234 份样本中，只有 1.28%表示每天使用次数为"0 次"。98.72%的人每天都会使用 AI 搜索获取建议——这不是尝鲜，而是稳定、重复、已嵌入日常的使用习惯。
60%以上每天至少使用 3 次
38.46%的用户每天 1-2 次，把 AI 当"确认器"；超过六成的中高频用户每天至少 3 次，把 AI 当"决策操作系统"。综合估算，这批人每天平均使用 AI 搜索约 4 次，AI 已占据高频决策循环的核心位置。
高频使用带来两个必须面对的变化：
问题颗粒度急剧变小。 每天 3 次以上的频率，决定了用户问的都是高度情境化、长尾化的问题。GEO 优化拼的是"场景簇覆盖"，而非几个核心关键词。
建议型回答必须可执行。 用户要的是建议，不是百科知识。对比维度、判断阈值、操作流程、风险提示——缺失这些要素，内容就难以被 AI 反复引用。
确认了 AI 搜索已成为基础设施之后，下一个关键问题是：用户到底在用 AI 做什么？AI 又是如何介入并影响他们的决策过程的？
数据显示，AI 在决策中扮演的角色，远比"推荐一个产品"复杂得多，也远远不是"替人做决定"。
2.1 用户向 AI 提出的核心诉求：不是"帮我买"，而是"让我懂"
234 名受访者共产生 587 次选择，人均 2.51 项，且至少一半用户直接选满 3 项。
从覆盖率来看，排名前三的需求类型分别是：
这三类需求合计占到 67.46%的选择次数，远高于选型对比、品牌推荐和价格测算。
AI 在用户心中承担的是一条完整的"认知—验证—执行"生产力链，而非导购链。
用户在进入"选谁""买不买"之前，首先要完成三件事：建立认知模型、校验信息可信度、获取可执行的行动方案。
这对 GEO 优化的要求是：
概念理解需求要求企业提供可被复述的定义与框架——清晰的边界、对比维度和核心判断逻辑
溯源查证需求要求内容从"营销叙事块"升级为"可验证数据块"——明确主张、可验证出处、数据清晰
流程模板需求要求内容工程化表达——步骤、条件、分支、检查表
GEO 优化竞争的不是曝光，而是谁能成为 AI 在解释、引用和生成行动方案时的默认材料。
2.2 AI 推荐优先渗透高决策成本领域：越怕选错，越信 AI
当用户真的让 AI 做推荐时，他们在哪些领域最愿意听从？
数据显示，仅有 13.2%的受访者"从未让 AI 做过推荐"。
让 AI 参与筛选和缩小选择范围，已经是常态行为，而非偶发尝试。
从具体品类来看，渗透率排序呈现清晰规律：
用户最愿意让 AI 推荐的，并不是低风险、可随时试错的消费品，而是试错成本大、信息极度不透明的决策。
这与上一问题得出的结论一致，用户先用 AI 建立认知框架、验证关键信息，然后才进入"帮我筛选"阶段。推荐并非决策的起点，而是决策后段的产物。
AI 推荐正在向高决策成本领域集中，谁能为这些决策提供可信框架，谁才会被稳定推荐。
2.3 AI 影响决策的真实方式：不替你拍板，但帮你划重点
AI 到底是如何影响用户最终选择的？
有效样本 233 人，影响强度分布如下：
至少有影响的比例达到 86.70%，加权均值约 3.07/5，主峰落在"有一定影响"。
AI 并非替人做最终裁判，而是完成三件事：改变备选集、改变排序、改变信心。
进一步追问影响方式，两种机制占据压倒性主导：
两者合计占 81.01%的选择次数，而"直接给出推荐清单"和"确认某品牌更权威"合计仅约 16.5%。
"缩小范围"决定谁有资格被考虑。 这一步发生在成交之前，却已经决定了谁能进入下一轮比较。
GEO 优化，竞争的第一道关口不再是"谁排第一"，而是能否进入 AI 缩小后的短名单。
“确定评价维度"定义什么叫"好”。 当用户面对陌生领域时，AI 给出的评价维度本身就构成了隐性的决策规则。如果你的产品在某一维度具有结构性优势，真正有效的 GEO 优化策略是让 AI 学会：在这个品类里，这一维度应该被优先考量。
GEO 优化真正要争夺的不是"推荐位"，而是入围权与评价框架的话语权。
AI 的影响力是真实的，但它的作用方式是"铺路"而非"拍板"——改变的是入围规则和比较逻辑，而不是替人做最终决定。
GEO 优化的目标因此变得清晰：
确保品牌稳定进入 AI 缩小后的候选集
让 AI 在讲解评价维度时，引用你提供的判断标准
在用户核查阶段，提供可验证的证据支撑信任
只有当你的信息被 AI 用来缩小范围、构建比较维度时，你才算真正进入了决策链；否则，即便偶尔被提及，也只会在筛选阶段被系统性淘汰。
用户凭什么相信 AI 给出的答案？
数据显示，用户并非盲目接受 AI 的输出，而是通过引用来源进行核查；能够真正增强信任的，不是流量信号或社交背书，而是可审计、可复核的权威来源；用户对推荐形态的期待，不仅仅是"给我答案"，同时也要"教我方法"。
3.1 引用来源：信任跃迁的关键支点
在传统搜索时代，用户信任的锚点是"排名"。但在 AI 对话场景中，用户看到的是一段整合后的回答，信任的锚点转移到了新的位置：引用来源。
81.62%的用户会查看引用来源。 这彻底否定了"用户只看 AI 结论，不在乎来源"的假设。
为什么引用来源如此重要？因为 AI 的回答本质上是概率输出，用户无法直接判断其可靠性。但当 AI 附上引用来源时，用户获得了核查入口——可以点开链接，判断 AI 的整合是否准确、是否断章取义。
引用链接，是"机器信任"与"人类信任"的交汇点。
这里有一个常被忽略但极其关键的事实：这些被 AI 引用的来源，会被真实的人点开、阅读、核查。 在这个环节，内容质量被直接放到放大镜下：结构是否清晰、逻辑是否自洽、数据是否一致——都会影响信任是否继续向前推进。
被 AI 提及只是第一步，被 AI 引用并附上链接才是信任跃迁的关键。要成为可引用来源，内容必须满足：清晰的内容结构、可被验证的事实数据、可识别的权威性信号。
3.2 AI 正在引用谁：各大引用来源 Top10
AI 现在把引用票投给了谁？
我们统计了 AIDSO 爱搜平台，6 大主流 AI 平台的引用来源数据，总计 498,269 篇被引用文章。结论如下：
全平台引用来源 Top10：
从全平台数据来看，自媒体与内容平台占据了 AI 引用体系的半壁江山，这也是当前 GEO 优化普遍从自媒体平台入手的现实原因。但这种结构只是跨行业的平均态，具体到单一行业和决策场景，引用来源差异显著，必须按行业与问题类型分别分析，不存在一套通用解法。
分平台引用来源 Top10 数据：
不同 AI 平台的引用偏好差异较大：
豆包：内容平台与资讯平台占绝对主导，同时混入文档站与技术社区。
DeepSeek：百科、电商、技术社区与地方资讯高度混合，来源分散、集中度低，是典型的“杂食型引用结构”。
文心一言：百家号占比显著领先，强烈体现百度自有内容生态的加权与内循环特征。
腾讯元宝：以微信公众号为核心，同时明显偏好百度系知识产品（百家号、百科、知道），呈现“公众号 + 结构化知识”的组合。
通义千问：资讯平台占优，同时出现夸克等自有内容来源。
Kimi：公众号、资讯与垂直内容站点（汽车、财经）并重，整体结构更贴近真实用户的阅读与决策信息源分布。
3.3 时间新鲜度：被引用的隐形门槛
除了来源渠道，还有一个容易被忽视的变量：内容的时间新鲜度。
我们统计了四个数据口径可靠的平台（DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、Kimi）在 180 天、90 天、30 天窗口内的被引用文章量。
30 天"新内容占比"：用近 30 天文章量除以近 180 天文章量，可以观察"新鲜内容密度"：
这组数字说明：引用/收录并非"写一次永久有效"，而是存在明显的新鲜度权重。尤其是文心与 DeepSeek，近 30 天内容在 180 天窗口内占比接近三成。
3.4 什么来源真正增强信任？
确认了引用来源的重要性之后，下一个问题是：什么类型的来源，能够真正增强用户对 AI 回答的信任？
权威媒体与官方网站占据主导，甚至超过了政府/学术网站的内容。调研中请受访者选择哪些引用来源会增强信任（最多选 2 项），234 份样本共产生 432 次选择。覆盖率排名：
与此形成鲜明对比的是，两类在传统营销中被高度重视的来源，在 AI 信任机制中几乎失效：KOL/达人推荐和电商销量/评价都仅占 5.1%。
信任的底层逻辑，具备三个共同特征：
权威媒体有编辑审核机制，行业报告有方法论说明，学术机构有制度性质量控制，品牌官网代表企业正式承诺。它们的可信度不依赖于"谁转发了"或"多少人买了"，而是依赖于信息本身的可验证性。
3.5 用户期待的推荐形态
理解了信任的来源之后，最后一个问题是：用户希望 AI 以什么方式给出推荐？
调研中请受访者选择偏好的 AI 推荐方式：
93.16%的用户明确要求 AI 在推荐时提供"方法"或"理由"。
用户要的是决策能力，不止是答案
“先讲筛选方法，再给示例"意味着用户希望 AI 先教会他们"怎么选”，获得判断能力的迁移。“给清单，但必须说明理由"意味着没有理由的推荐等同于"黑箱输出”，无法建立信任。
这与前边的发现形成闭环：81.01%的用户表示 AI 主要通过"缩小范围"和"确定评价维度"影响决策，93.16%期待推荐时提供"方法"或"理由"——用户把 AI 当作决策协作工具，而不是替代决策的黑箱。
所以对我们做 GEO 优化的启示是：
内容必须包含可被提取的筛选方法：不是"我们的产品很好"，而是"选择时应关注 A、B、C 维度，判断标准是……"
每个推荐主张都必须附带可理解的理由：说明"这个特性解决什么问题"“在什么场景下更重要”
避免"直接给结论"的内容形态：没有方法和理由支撑，用户不会信任，AI 也不会优先引用
4.1 AI 是筛选器，不是替代器
当用户熟悉的品牌没有出现在 AI 回答中，用户会转向 AI 推荐的陌生品牌吗？
233 份有效样本显示：
净替换倾向：18.88% - 35.19% = -16.31%
这个负值说明：
AI 推荐不能替代品牌资产。用户不会因为没看到熟悉品牌就自动倒向陌生品牌。
但真正的商业价值在中间地带。将"一般"与"同意"合并：
约 64%的人是"可被动摇人群"。他们的心态不是"我会换"，而是"我愿意把 AI 推荐当成备选，重新排序"。
这与前面发现一致：AI 影响力均值 3.07/5，主要通过"缩小范围+建立评价维度"参与决策，而非直接替代。
AI 不是品牌替代器，而是品牌排序器。GEO 优化的胜负点是"抢入围、抢排序、抢比较框架"。
4.2 被 AI 推荐带来的信任加分
被 AI 推荐这件事本身，能带来多少信任加分？
233 份有效样本显示：
净信任溢价：30.04% - 23.61% = +6.43%
AI 推荐确实能带来信任加分，但幅度不大——远未达到"权威认证"级别。
大多数用户的态度是"先接受，再验证"——愿意把 AI 推荐当作起点，但信任建立取决于后续证据。
企业对 GEO 的认知程度如何？是否已经开始行动？
数据揭示了一个典型的"新范式扩散"图景：用户行为已大规模发生，但概念认知和组织行动严重滞后。
5.1 行为已发生，概念尚未普及
用户每天都在用 AI 搜索、接受 AI 推荐、根据引用来源建立信任——但他们是否知道，这套环境可以被系统性管理吗？
GEO 概念认知刚过半数
233 份有效样本中：
听说过 GEO：49.57%
未听说过 GEO：50.00%
这个 50:50 的分布，呈现出典型的"早期多数"阶段特征：概念已突破早期采用者圈层，但尚未成为普遍常识。
错位现象：身处其中，却不自知
将这一发现与前四章数据联动，错位清晰可见：
98.72%的用户每天至少使用一次 AI 搜索
86.70%的用户会被 AI 推荐影响
81.62%的用户会查看 AI 回答的引用来源
但只有 49.57%听说过 GEO
超过一半的用户每天都在被 GEO 影响，却不知道"GEO"这个概念存在。他们是 GEO 的作用对象，但不是认知主体。
这个错位既是挑战也是机会——当竞争对手还在犹豫时，率先行动者可获得显著先发优势。
5.2 品牌 AI 可见度已进入关注视野
虽然 GEO 概念尚未普及，但一个相关行为已悄然发生：用户开始主动观察品牌是否被 AI 提及。
73.08%的用户至少偶尔观察过品牌的 AI 可见度。
这个观察率远高于 GEO 概念认知率（49.57%），说明行为已领先于概念——人们在做这件事，只是还没给它起个名字。
如果你从未系统看过自己或竞品在 AI 中的曝光情况，我们做了一个小程序，可一键查看品牌与竞品在主流 AI 场景下的可见度对比，先看清位置，再谈下一步。
5.3 组织讨论与行动的断层
概念认知和行为观察都在发生，但企业内部是否已开始行动？
仅 32.48%有明确行动，近半停留在"提过但未行动"
117 份有效样本中（仅统计听说过 GEO 的受访者）：
有明确行动：32.48%
提过但未行动：47.86%
从未讨论/不清楚：19.66%
超过 80%的组织讨论过 GEO，但只有 32%有明确行动。讨论热烈，行动迟缓——中间到底卡住了什么？
6.1 核心阻力：可证明性危机
我们直接问受访者：推进"AI 可见度提升"的最大阻力来自哪里？
答案出人意料地集中：
63.2%——近三分之二的受访者指向同一个问题：无法量化 ROI。
这直接否定了"企业不愿意为 GEO 投钱"的判断。真实情况是：当一项工作无法被清晰验收时，预算自然无法被合理安排。问题的起点不在"要不要做"，而在"做成什么算数"。
第二大阻力"缺乏方法论"（34.2%）与此形成恶性循环：因为不知道怎么衡量效果，所以不知道什么方法有效；因为不知道什么方法有效，所以无法建立效果衡量体系。
值得注意的是，“预算优先级低”"没有明确负责人"等选项均不足 15%。这说明：一旦验收口径与方法路径清晰，组织意愿层面的障碍往往会自然消解。
6.2 验收标准：三种逻辑并行的分歧
可证明性危机的背后，是验收标准的分歧。我们询问受访者认为哪些结果可以作为 GEO 的"可接受验收标准"：
数据呈现"三轨并行"格局：
曝光逻辑（58.62%） 占据主流，表明多数企业已完成关键认知转移：GEO 优化不再以传统 SEO 的"排名"为目标，而是以"是否进入 AI 回答视野"为第一性判断。
转化逻辑（37.07%） 紧随其后，说明 GEO 已被纳入增长部门视野——AI 提及是手段，商业结果才是目的。
过程审计（36.21%）关注的是"权威引用来源增加"，本质上是一种工作量验收思维：创作了多少符合 GEO 优化逻辑的内容？这些内容是否被 AI 引用？
企业已普遍接受用曝光逻辑衡量 AI 认知资产，用转化逻辑要求商业回报，并且要求对过程进行审计
没有任何一个标准获得压倒性认可（最高仅 58%），这意味着组织在启动 GEO 优化项目时，必须先在内部对齐验收标准——否则项目结束时，不同部门对"是否成功"的判断可能截然相反。
6.3 预算归属：品效之间的灰色地带
验收标准的分歧，进一步导致预算归属的模糊。我们询问受访者认为 GEO 预算应该归入哪个部门：
80.34%将 GEO 归入既有营销费用框架，说明 GEO 并未被视为需要单独新设的预算科目。
但"品牌预算"与"效果预算"的接近比例（43.59% vs 36.75%），揭示了 GEO 的定位困境：
GEO 天然处于"品效合一"的拉扯中——一端是长期的认知与信任积累，另一端是短期的效率与结果导向。
这种并列关系在组织内部往往意味着"品效都不管"：
品牌团队可能认为：“这是 SEO 的变种，应该效果团队负责。”
效果团队可能认为：“AI 提及不能直接归因转化，这是品牌的事。”
结果是 GEO 成为两个部门之间的灰色地带，缺乏明确责任主体。
仅 11.11%归入"数据/工具预算"，说明多数企业并不认为"购买工具"能解决 GEO 核心问题，而更倾向于将其理解为内容与运营层面的持续动作。
这反映出 GEO 优化在组织内的现状：尚未完成稳定归口，它被讨论、被感知，但尚未形成"谁拍板、谁出钱、怎么考核"的明确共识。
7.1 开放反馈揭示的五类底层诉求
问卷最后一题，是开放式问题，揭示了五类反复出现的底层诉求：
第一类：信任与真实性诉求
“希望数据真实可信，不是光凭钱获得曝光度”
“提高 AI 引用搜索来源的可靠性”
用户担心的不是 AI 不推荐，而是 AI 被"投喂"低质营销内容后推荐质量下降。信任不是加分项，是准入门槛。
第二类：ROI 量化焦虑
“ROI 量化标准怎么具有说服力”
“担心财务和精力的投产比低”
“主要是效果的量化”
这是出现频率最高的诉求，与前边 63.2% 将"无法量化 ROI"列为最大阻力完全同源。很多从业者不是不想做，是不敢做——无法承担"投入了但证明不了效果"的职业风险。
第三类：方法论缺失
“应该有一个具体操作的执行模板”
“不知道怎么拿到结果”
对应第二大阻力（34.2%）。市场充斥着"为什么要做 GEO"的内容，但缺乏"怎么做"的实操指南。GEO 优化尚未从概念产品化为可照抄流程。
第四类：付费意愿与"被割"警惕
“希望有高性价比的相关课程”
“我们愿意为此付费”
“能割韭菜的风口要抓住”
用户愿意付费换确定性，但对"被割韭菜"高度警惕。这是一群清醒但焦虑的早期采用者。
第五类：案例优先于理论
“如果能多提供拿到结果的案例，我们愿意付费”
“给出实际案例”
一旦"别人能做到"被证明，预算和行动自然发生。案例不是营销素材，是替用户做风险评估的工具。
7.2 GEO 的核心竞争定义
综合前文发现，可以重新定义 GEO 竞争的本质：
GEO 优化竞争的不是曝光，而是入围权、评价框架话语权与可引用内容体系。
第一层：入围权竞争
通用对话式 AI 已覆盖 91% 人群。品牌不在 AI 回答中出现，就失去进入用户考虑集的机会。GEO 优化首先要确保不被系统性遗漏。
第二层：评价框架话语权
“缩小范围"与"确定评价维度"合计占 81% 的影响方式。AI 不只筛选对象，还在定义"应该怎么选”。真正有效的 GEO 优化策略不是强调"我们很强"，而是让 AI 学会：在这个品类里，哪些维度应该被优先考量。
第三层：可引用内容体系
81.62% 用户在意引用来源，87.6% 偏好"既给方法又给推荐"。GEO 优化要建立满足三个条件的内容体系：可审计、可复核、高权威。
98.72%的用户每天使用 AI 搜索，86.70%会被 AI 推荐影响，81.62%会查看引用来源——AI 可见性已成为品牌增长的关键战场。
然而，63.2%的企业将"无法量化 ROI"列为推进 GEO 的最大阻力。企业甚至不知道自己在 AI 世界里是"被看见"还是"隐形"。AIDSO 爱搜正是为解决这一问题而生。
AIDSO 爱搜通过对接豆包、DeepSeek、腾讯元宝、百度AI、文心、千问、Kimi 、AI抖音八大主流 AI 平台，围绕三个核心场景为品牌提供支持：快速诊断当前状态、持续监控动态变化、系统掌握优化方法。
8.1 快速搜索：单点穿透，即时诊断
快速搜索是最直接的诊断入口。输入一个真实用户问题，比如"北京装修公司推荐"或"性价比羽绒服品牌推荐"，系统会模拟真实用户向八大 AI 平台同时提问，然后将所有回答汇总呈现。
结果页会告诉你：每个平台提到了哪些品牌、你的品牌被提及多少次、在推荐列表中排第几、AI 对品牌的情感倾向如何。如果你的品牌在大部分平台提及次数为零，说明当前在 AI 世界里几乎隐形，GEO 优化必须从"被看见"开始。
快速搜索的本质是单点穿透——用一个真实问题，一次性看清不同 AI 平台的差异化表现，快速定位问题所在。
8.2 品牌监控：持续追踪，长期体检
如果说快速搜索解决的是"此刻状态"，品牌监控解决的则是"持续追踪"。
GEO 优化不是一次性动作，而是需要周期性体检的长期工程。品牌监控功能允许企业设定关注的品牌、竞品和问题集合，系统会持续抓取各平台的 AI 回答，生成数据大盘。
数据大盘呈现的是品牌 AI 健康度的全景：综合得分、提及率、平均排名、情感倾向的变化曲线。同时，系统还会追踪 AI 引用了哪些内容来源——这直接回答了"AI 的判断依据是什么"，帮助品牌找到应该优先布局的内容阵地。
8.3 游学陪跑：从"不知道怎么做"到体系落地
调研显示，34.2%的企业将"缺乏方法论/不知道怎么做"列为推进 GEO 的核心障碍。工具再强大，如果不知道如何将监控结果转化为优化动作，品牌仍然难以真正启动。
游学陪跑项目正是为此设计的系统化培训，帮助品牌完成从认知到执行的全链路闭环。
核心内容覆盖四个模块：
原理认知——理解 GEO 优化的实现原来，掌握 AI 引用的底层判定逻辑；
诊断实操——现场使用平台完成品牌自检、竞品分析、引用源追踪；
内容方法论——拆解高引用内容的结构规律，掌握可复用的 GEO 内容模板；
效果验证——建立监控-优化-复盘的完整闭环，形成整套系统方法论。
AIDSO 爱搜为品牌提供的，是让 AI 从"不知道会说什么"的黑箱，变成可理解、可监测、可优化的认知渠道。
快速搜索让诊断即时化，品牌监控让追踪持续化，游学陪跑让方法体系化——三者结合，品牌在 AI 可见性战争中，从盲人摸象走向有据可依、有法可循。
回到开篇的问题：流量从哪里来？
二十年间，搜索从 SEO 到 ASO 再到 DSO，每一次迁移都重写规则。而今天，GEO 时代已经到来。
234 份样本告诉我们的结论，比预想更清晰，也更紧迫：
迁移已经发生。 98.72%的用户每天使用 AI 搜索，91%被通用对话式 AI 覆盖。这不是趋势，是现实。
规则正在重写。 86.70%的用户决策被 AI 影响，但方式不是"替人拍板"，而是"缩小范围"与"确定评价维度"。竞争焦点从"谁排第一"变成"谁能进入候选名单"、“谁能定义比较规则”。
信任被重新定义。 81.62%的用户查看引用来源，权威媒体与官网成为信任锚点。可审计、可复核、可追责——这是 AI 时代的信任货币。
行动严重滞后。 仅 32.48%的企业有明确行动，63.2%卡在"无法量化 ROI"。用户每天被 GEO 影响，大多数企业还在犹豫是否开始。这种滞后，既是挑战，也是窗口。
说实话，这种滞后，既是挑战，也是窗口。
但问题是：第一步怎么迈？
去年我和很多品牌聊过，大家的困惑出奇一致——不是不想动，是不知道自己现在在哪。
所以我们做了一个小工具。输入你的品牌名称，系统自动查询你和竞品在主流 AI平台的可见度表现，2分钟秒出结果。
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先看清自己的位置，再决定下一步怎么走。
GEO 的本质，不是又一轮流量游戏，而是在 AI 时代重建品牌认知资产。过去二十年，我们学会了"如何被搜索引擎看见"。未来十年，我们要学会的是"如何被 AI 理解与信任"。
搜索的形态在变，但底层逻辑从未改变：谁能持续提供可信赖的答案，谁就拥有流量。
GEO 时代，你，准备好迎接了嘛？
