SEO 終結，歡迎來到 GEO 時代！

傳統搜尋最佳化正走向終結！

a16z 剛剛發佈了一篇關於 GEO（Generative Engine Optimization）的深度文章，直接宣告了 SEO 時代的終結。

在 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 的時代，生成式引擎最佳化正在成為品牌可見度的新玩法。

這不是在鑽演算法的空子——而是要被 AI 引用。

贏得 GEO 的品牌不僅僅會出現在 AI 的回答中，它們將塑造這些回答。

從連結到語言模型

傳統搜尋建立在連結之上，而 GEO 建立在語言之上。

在 SEO 時代，可見度意味著在搜尋結果頁面上排名靠前。頁面排名由關鍵詞匹配、內容深度和廣度、反向連結、使用者體驗參與度等因素決定。

但今天，隨著 GPT-4o、Gemini 和 Claude 等大語言模型成為人們尋找資訊的介面，可見度意味著直接出現在答案本身中，而不是在結果頁面上排名靠前。

查詢方式也在改變。

AI 原生搜尋正在 Instagram、Amazon 和 Siri 等平台上變得碎片化，每個平台都由不同的模型和使用者意圖驅動。查詢變得更長（平均 23 個詞，而傳統搜尋只有 4 個詞），會話更深入（平均 6 分鐘），響應因上下文和來源而異。

資料顯示，傳統搜尋正在被多重力量擠壓。

Google 的全球份額已降至 89.6%（2025 年 4 月），這是 10 年來首次跌破 90%。更令人擔憂的是，美國和歐洲約 59% 的搜尋以零點選結束，這意味著使用者直接從搜尋結果頁獲得答案，無需訪問任何網站。

與此同時，生成式 AI 的崛起速度驚人。

ChatGPT 已達到每日 10 億查詢、8 億周活躍使用者（2025 年 5 月）。美國調查顯示，把 ChatGPT 當作主要搜尋工具的使用者比例從 2023 年 6 月的 8% 增長到 2024 年 9 月的 18%，而 Google 同期從 80% 降至 74%。

與傳統搜尋不同，大語言模型會記憶、推理，並以個性化的多源綜合方式響應。這從根本上改變了內容的發現方式和最佳化需求。

傳統 SEO 獎勵精確性和重複性；生成式引擎則優先考慮組織良好、易於解析且意義密集（而不僅僅是關鍵詞）的內容。像「總結來說」這樣的短語或要點格式有助於大語言模型有效地提取和再現內容。

值得注意的是，大語言模型市場在商業模式和激勵機制方面也與傳統搜尋市場有著根本性的不同。像Google這樣的經典搜尋引擎通過廣告將使用者流量貨幣化；使用者用自己的資料和注意力付費。相比之下，大多數大語言模型都是付費訂閱服務。

這種結構性轉變影響了內容的引用方式：模型提供商沒有太多動力去展示第三方內容，除非它能為使用者體驗增值或強化產品價值。

與此同時，大語言模型介面價值的一個新興訊號是外部點選量。例如，ChatGPT 已經在向數萬個不同的域名傳送引薦流量。

社區型應用的搜尋擠壓力

傳統搜尋引擎不僅面臨 AI 的衝擊，還要應對社區型應用的蠶食。

抖音的月搜尋量已達 200 億，約為百度的六分之一，且仍在快速增長。僅在房產場景，抖音單年搜尋量就達到 45 億次。小紅書的日均搜尋次數達 6 億（2024 年第四季度），較 2023 年翻倍。微信搜一搜月活躍使用者 8 億，日活躍使用者約 1 億，年增長率超過 20%。

在海外，41% 的美國網民使用 TikTok 作為搜尋工具，在 Z 世代中這一比例高達 64%。近 10% 的 Z 世代首選 TikTok 而非 Google 進行搜尋。

這些資料清晰地表明：搜尋池正在碎片化，Google、百度、Bing 雖然仍然重要，但流量已被社區內搜尋和 AI 答案大幅稀釋。

從排名到模型相關性

現在不再只是點選率的問題，而是引用率：你的品牌或內容在模型生成的答案中被引用或用作來源的頻率。

在 AI 生成輸出的世界中，GEO 意味著最佳化模型選擇引用的內容，而不僅僅是你是否出現在傳統搜尋中或出現在那裡。這種轉變正在重塑我們定義和衡量品牌可見度和表現的方式。

新平台如 Profound、Goodie 和 Daydream 已經出現，使品牌能夠分析它們如何出現在 AI 生成的響應中，跟蹤模型輸出中的情緒，並瞭解那些發佈者正在塑造模型行為。

這些平台通過微調模型來反映品牌相關的提示語言，策略性地注入頂級 SEO 關鍵詞，並大規模運行合成查詢。然後將輸出組織成可操作的儀表板，幫助行銷團隊監控可見度、消息一致性和競爭聲音份額。

加拿大鵝（Canada Goose）使用了這樣的工具來深入瞭解大語言模型如何引用該品牌——不僅僅是在保暖或防水等產品特性方面，還包括品牌認知本身。收穫的見解不是關於使用者如何發現加拿大鵝，而是模型是否會自發地提到該品牌，這是 AI 時代無提示認知的指標。

這種監控正變得與傳統 SEO 儀表板一樣重要。

像 Ahrefs 的品牌雷達這樣的工具現在可以跟蹤 AI 概覽中的品牌提及，幫助公司瞭解它們是如何被生成式引擎框定和記憶的。Semrush 也有一個專門的 AI 工具包，旨在幫助品牌跟蹤跨生成式平台的感知，最佳化 AI 可見度的內容，並快速響應大語言模型輸出中的新興提及，這表明傳統 SEO 玩家正在適應 GEO 時代。

我們正在見證一種新型品牌策略的出現：不僅要考慮公眾的感知，還要考慮模型中的感知。你如何被編碼到 AI 層中是新的競爭優勢。

當然，GEO 仍處於實驗階段，就像 SEO 的早期一樣。

GEO 的概念在 2023 年由 arXiv 首次提出，目標是「被生成式答案引用」而非排名。每次重大模型更新，我們都有可能重新學習（或忘記）如何最好地與這些系統互動。就像Google的搜尋演算法更新曾經導致公司爭先恐後地應對排名波動一樣，大語言模型提供商仍在調整其模型引用內容的規則。

GEO 工具的出現

這不僅僅是工具的轉變，這是一個平台機會。

最引人注目的 GEO 公司不會止步於測量（監測和分析品牌在 AI 生成內容中的表現）。

它們將微調自己的模型，從數十億個跨垂直領域的隱式提示中學習。它們將擁有整個循環——洞察、創意輸入、反饋、迭代——通過差異化技術不僅觀察大語言模型行為，還塑造它。

在 GEO 中獲勝的平台將超越品牌分析，提供行動的基礎設施：即時生成活動，最佳化模型記憶，並隨著大語言模型行為的變化每天迭代。這些系統將是可操作的。

這解鎖了比可見度更廣泛的機會。

如果 GEO 是品牌確保在 AI 響應中被引用的方式，那麼它也是管理與 AI 層本身持續關係的方式。GEO 成為與大語言模型互動的記錄系統，允許品牌跨生成式平台跟蹤存在、表現和結果。

擁有這一層，你就擁有了背後的預算。

這就是壟斷潛力：不僅僅是提供洞察，而是成為管道。如果 SEO 是一個去中心化的、與資料相鄰的市場，那麼 GEO 可以是相反的——中心化的、API 驅動的，並直接嵌入到品牌工作流程中。

最終，GEO 本身可能是最明顯的切入點，特別是當我們看到搜尋行為的轉變時，但最終，它實際上是進入更廣泛的效果行銷的切入點。為 GEO 提供動力的相同品牌指南和對使用者資料的理解可以為增長行銷提供動力。

各方反應

Rob Cortinas(@RobCortinas) 指出了一個關鍵問題：

被引用是不夠的，因為這仍然導致比傳統搜尋少 96% 的點選率。我們需要將大語言模型抓取網站的行為貨幣化。這些資料顯然很有價值（參見 OpenAI/NewsCorp 2.5 億美元的交易）。如果你是線上發佈商，你需要替換你的廣告收入。

Lewis Joel Horne(@lewisjhorne) 分享了他的經驗：

建構了一個自動化的 GEO 產品，基本上只是用 Bing 索引，然後生成結構化資料並將 json-ld 傳送到 IndexNow。然後決定它永遠不會讓我與 Marc 會面，所以放棄了它。也許應該重新拾起它。

Sanket Nadhani(@sanketnadhani) 則推出了他們的解決方案：

這種轉變是真實的。我們已經看到品牌難以理解像 ChatGPT 這樣的大語言模型如何「看待」他們的頁面。我們建構了 AI Page Ready 來幫助行銷人員和 SEO 稽核他們的內容以實現 AI 可發現性。

larsen(@nielsmeibom) 透露了他們的研究成果：

在 https://www.ondineai.com/ 我們逆向工程了大量的大語言模型來源資料集，發現不同大語言模型之間在偏好上存在很多差異——從內容類型、DA、新近度、排名，甚至 URL。品牌有很多機會增加他們的可見度。

Laid Back Llama(@lbllamacom) 則持不同觀點：

這項研究有很多謬誤，說傳統 SEO 將被 GEO 取代是純粹的愚蠢，你根本不知道你在說什麼。是的，你需要出現在大語言模型中，但你需要傳統 SEO 來做到這一點，沒有它你不能。

Raman Sharma(@rasharm_) 提供了深入的見解：

我最大的收穫是，核心產品行銷——講故事、定位、差異化、清晰闡述用例場景和不無聊的客戶故事——即使在漏斗頂部（如果我們還能這樣稱呼它）也將發揮更大的作用。產品故事講述的質量（顯然與客戶需求相關）將是 AI 是否（或是否）突出你的最重要因素。

對品牌和市場團隊來說，這意味著需要重新思考策略——

先做可被引用的「事實節點」：結構化資料、權威背書、可驗證研究，讓大語言模型更願意引用你——這就是 GEO 的核心。同時，社區原生內容即「新 SEO」：短影片筆記、小程序、公眾號文章，直接佔據使用者搜尋的「第一現場」。

資料顯示，32% 的美國成人在一周內使用過生成式 AI。Perplexity 在發佈一年內就達到了月活躍使用者 1000 萬、5 億查詢，估值攀升至 80 億美元。Gemini 也已經擁有 3.5 億月活躍使用者（2025 年 3 月）。

時機很重要。搜尋才剛剛開始轉變，但廣告資金流動很快，特別是當存在套利機會時。在 2000 年代，那是Google的 Adwords。在 2010 年代，那是 Facebook 的定位引擎。現在，在 2025 年，是大語言模型和幫助品牌導航其內容如何被這些模型攝取和引用的平台。

換句話說，GEO 是進入模型思維的競爭。

在 AI 成為商業和發現的前門的世界裡，行銷人員需要思考的問題是：

模型會記住我嗎？ (AGI Hunt)