炒股配资查询正在悄悄被改写为：让 AI 更愿意引用你

今日，A 股 AI 应用板块迎来久违的集体爆发。

盘面上，值得买、卓易信息等多股涨停；易点天下、中文在线、天龙集团组成新的"易中天"组合，上午均录得20CM涨停。

与此同时，蓝色光标放量涨停，成交额高达193.2 亿元，位居 A 股当日成交额榜首。

在表层热度之下，行业正在经历更深刻的断层式变革——随着用户决策从"点开链接"转向"阅读 AI 生成答案"，品牌可见性的逻辑被彻底重写。

一种全新的竞争方式正在浮出水面：GEO（Generative Engine Optimization），正在成为 AI 搜索时代的流量入口和营销生存法则。

当用户不再"点开链接"，广告行业的地基开始松动

试想这一幕：

深夜十一点，你打开手机，只是想随手问句"婴儿奶粉哪个适合肠胃敏感？"过去你会打开搜索引擎，看一串蓝色链接、跳转评测、浏览电商，再在意见分裂的内容里做判断。

但这次不一样。

你打开的是 AI 搜索：它直接给你一段像"医生式"的结论，条理清晰、分点解释、还顺手列出几款产品的优缺点与适用人群

你甚至不需要点开任何网页——答案就已经"完整地"在你面前了。中信建投的那张图把这种变化说得更直白：传统搜索是"搜索—浏览列表—点击链接"，AI 搜索则更像"搜索—直接阅读答案"，链接被后置甚至被跳过。

这一刻，营销的地基开始松动。

过去二十年，品牌在互联网上的"可见性"，高度依赖一个动作：用户点击。

SEO、竞价排名、信息流投放、内容种草……无论方法怎么变，本质都是在争夺那一下点击，把人带进你的页面、你的详情页、你的店铺。

但 AI 搜索把流程折叠了：

用户不再需要"进入网页"才能获取信息。信息被 AI 读取、消化、重组，再以答案的形式直接交付。于是一个全新的问题浮出水面：

中信建投在报告中用一张图呈现了这场迁徙：

过去：搜索 → 浏览链接列表 → 点击网页

现在：搜索 → 直接阅读 AI 生成的答案（链接可被完全跳过）

当链接不再是入口，品牌的曝光机制被彻底改变。

当用户不再点开链接，品牌要怎么"被看见"？

当答案由 AI 生成，品牌要怎么"被主动说出来"？

这就是 GEO 爆发的根源——不是一个营销小技巧，而是入口迁徙之后的生存策略。

一、入口迁徙：广告预算总是追着"时间"跑

广告的本质，是触达更多受众；而受众时间在哪里，预算就会流向哪里。

当链接不再是入口，品牌的曝光机制被彻底改变。

国泰海通在研报里回顾了一个很清晰的迁徙链条：

PC 互联网时代，搜索引擎与门户是入口；

移动互联网时代，超级 App 与信息流 / 短视频成为入口；

AI 时代，入口进一步向 DeepSeek、豆包、Kimi 等 AI 平台迁徙，"搜索框"从通往网页列表的入口，变成通往"即时知识合成"的界面。

这种迁徙并不是"将来可能发生"，而是正在发生。

中信建投引用的数据是：ChatGPT 与豆包 App 月活分别达到 7.8 亿与 1.7 亿，渗透率都超过 10%；而以百度为例，传统搜索入口的月活在 6.5 — 7.5 亿之间波动、趋于平缓。

更重要的是，咨询机构给出了更激进的判断：Gartner 预测到 2026 年搜索引擎访问量将下降 25%，搜索营销份额会被 AI 聊天机器人与虚拟代理抢走。

这意味着：

搜索广告那套"以点击计费"的确定性逻辑，正在被稀释；而品牌对"答案曝光"的争夺，会成为新的主战场。

二、SEO 为什么突然不灵了：点击率在 AI 答案前"塌陷"

当 AI 开始在搜索结果页里直接给答案，用户自然更少点击。

中信建投援引 Seer Interactive 的观察：当触发 Google 的 AI Overviews 时，自然点击率从约 1.5% 下降到约 0.5%，付费点击率也出现下滑趋势。

这组数据的残酷之处在于：

它不是"某个行业的波动"，而是一次结构性的折损。

你把网站优化到第一名、第二名，可能依然"赢了排名"，却输了点击；

你花钱买了更高的位置，可能依然"买到了曝光"，却买不到访问；

因为用户在结果页就结束了决策——甚至连"看你一眼"的机会都没有给。

于是 SEO 那句经典口号——"让用户更容易找到你"，正在悄悄被改写为：

让 AI 更愿意引用你。

让 AI 在回答时，把你说出来。

三、GEO 到底是什么：从"被搜索到"到"被 AI 说出来"

中信建投给 GEO 下的定义非常精准：GEO 是一种广告营销技术服务，核心是让品牌在 AI 搜索中被主动说出来。

如果说 SEO 优化的是"排名"，那么 GEO 优化的是两件更隐蔽、更底层的东西：

1）大模型对品牌内容的认知度

2）大模型对品牌内容的可信度

国泰海通把差异说得更"技术化"：传统搜索核心机制是匹配（倒排索引、PageRank），SEO 是确定性优化；AI 搜索核心机制是分析（向量检索 +RAG），GEO 是概率性优化——你做的每一个动作，都是在提升"被召回、被采信、被引用"的概率。

这也是为什么，GEO 看起来像营销，骨子里更像"内容工程 + 信任工程"。

四、AI 搜索如何做答案：理解 RAG，才能理解 GEO 的杠杆点

很多人以为 AI 搜索就是"模型记得什么就说什么"。但国泰海通在研报里把过程拆得很细：目前 AI 搜索普遍采用 RAG（检索增强生成）架构。

你可以把它想象成一条流水线：

第一步：存储

网页内容会被切成多个 Chunk（文本块），用 Embedding 模型转成向量，存进向量数据库。

在这里，内容不是"文字"，而是"坐标"。

第二步：语义检索

用户的问题同样被向量化，然后系统计算相似度，召回 Top-K 相关 Chunk。

在这里，AI 不是匹配关键词，而是在匹配"意图"。

第三步：上下文注入与生成

召回的 Chunk 被塞进模型的 Prompt 里，模型用注意力机制判断哪些更可信、更有信息量，再生成最终答案。

在这里，"结构清晰、实体明确、包含数据"的 Chunk 更容易被引用。

于是你会发现：GEO 能撬动的关键点，正好落在这条流水线的两个环节：

信息检索：让你的内容更容易被向量数据库召回；

内容评估：让模型更愿意把你的内容当作"事实来源"。

这就是为什么，GEO 不是"多写关键词"，而是"更像给模型写说明书"。

五、GEO 怎么做：内容不是越多越好，而是越"可引用"越好

中信建投引用的 GEO 论文《GEO：Generative Engine Optimization》列出了 7 种常用优化方法，并且做了实验对比。其中最有效的方法之一，是"加入与主题紧密相关的名人或机构原话"，可带来约 40% 的曝光增益；"加入具体统计数字"也能带来显著提升。

这背后其实透露出一个简单规律：

模型更爱"可以被当作证据"的表达。

你写"我们销量很好"，模型不会当回事；

你写"根据某机构统计，2025 年 Q2 中国 GEO 市场规模同比增长超 200% "，模型更愿意引用。

国泰海通进一步提出一个很"像方法论"的框架：DDS 原则——

语义深度（Semantic Depth）

数据支持（Data Support）

权威来源（Authoritative Source）

三者共同构建" AI 优先采信的内容"。

如果把 DDS 翻译成更接地气的话就是：

讲清楚、讲透彻、讲有据、讲得像真的（并且最好确实是真的）。

六、平台偏好：你写在哪儿，决定你被谁看见

很多品牌做内容习惯"写在自己家官网"。但 AI 的知识来源，并不只看官网。

中信建投引用海外 GEO 公司 Profound 的调研：ChatGPT 引用最多的平台包括 Wikipedia、Reddit、Forbes 等；Google AI Overviews 与 Perplexity 又更偏好 Reddit、YouTube、Quora、Gartner 等。

国内也一样。中信建投以"婴儿奶粉推荐"为例，统计 DeepSeek、豆包、元宝的引用来源：三大平台明显偏好母婴垂直媒体与综合门户；其中元宝还对"微信公众号"有显著引用占比。

这意味着 GEO 不只是"内容写得好"，还包括"内容发布得对"。

你要进入模型的"高频采信渠道"，才更可能在答案里出现。

七、商业模式正在变化：广告公司第一次有机会像 SaaS 公司那样赚钱

这可能是两份研报里最值得"行业人"反复读的一段：

GEO 不仅是新投放方式，更可能推动广告代理公司从"人力型服务"走向"技术型服务"。

中信建投提到，当前 GEO 公司普遍采用月度订阅或项目制。以海外明星公司 Profound 为例，月订阅 399 美元，可追踪 1 个品牌的 100 个 Prompts、3 个 AI 搜索产品；同时也有定制化服务。另一些机构报价约 0.3 — 2 万美元 / 月，并与 KPI 绑定（比如 ChatGPT Top-3 引用率、Perplexity citation rank 等）。