易海创腾
为了对GEO的现状和未来有个更清楚的认知，Fmarketing策划了《对话GEO》。今日，我们进行交流的是易海创腾COO 首席运营官兼华南运营中心总经理 魏涛James。
魏涛：我认为，看待GEO首先要跳出营销的技术层面，站在一个更高的维度——这本质上是一次话语权的重新定义和争夺战。
本文来源于广告门 adquan.com
过去几十年，搜索即权力。谁在Google、百度的搜索结果中排名靠前，谁就拥有了定义信息、引导认知的权力。而这个排名规则，是由搜索引擎的算法工程师们制定的。现在，生成式AI的出现打破了这套运行了几十年的规则——答案不再是链接列表，而是AI整合后的直接回答；引用来源不再是明确的网页排名，而是AI训练数据和实时检索的综合判断。谁能进入AI引擎的认知体系，谁就能在新的话语格局中占据位置。
话语权的转移，具体体现在三个核心维度的变化上：
第一，权重维度的重新修订与重新排序。传统SEO的权重体系非常清晰——关键词匹配度、外链数量和质量、页面点击率、用户停留时长等，这些指标构成了搜索排名的“指挥棒”。但GEO时代，AI引擎判断内容价值的维度完全不同了。AI会更看重语义的相关性、知识的密度、信息的可信度和多源验证的一致性。一个内容是否被多个高质量信源交叉印证，比它有多少个外链更重要；一个页面的结构化程度和实体关系的清晰度，比它的标题是否包含关键词更重要。这意味着，权重体系从“人制定的规则”转向了“模型判断的逻辑”，企业过去积累的SEO资产可能面临重新洗牌。
第二，内容形式的重新定义与重新包装。SEO时代，内容是为了“被人读”——要写得生动有趣、要有吸引眼球的标题、要用故事化的表达留住用户。但GEO时代，内容首先需要被AI“读懂”，然后才是被人看到。这就要求内容的组织形式从叙事流畅转向结构清晰，比如知识图谱的搭建、Schema标记的规范化、多维度问答对的设计、数据表格和结构化信息的嵌入，这些“隐形的内容功力和技术功底”可能比文章本身的文采更重要。换句话说，内容的包装对象，从“人类的阅读习惯”变成了“AI的解析逻辑”。
第三，认知维度上的新变化——更符合今天消费人群的心态模拟和认知逻辑。 这是核心、也容易被忽视的一点。传统搜索满足的是用户的“显性需求”——用户知道自己要什么，输入关键词去找。但今天的AI引擎正在模拟人类更底层的认知逻辑：用户可能说不清楚自己想要什么，AI通过理解上下文、推测意图、模拟消费决策的心理路径，提前给出答案。这要求品牌在内容布局时，不能只覆盖“用户问什么”，而要理解“用户在什么场景下、带着什么情绪、基于什么认知惯性会产生这个需求”——也就是从“关键词匹配”走向“认知逻辑的预判和嵌入”。GEO的竞争，本质上是品牌能否把自己的信息和价值判断，嵌入到AI模拟人类认知决策的那个逻辑链条中去。
这三个维度的变化，共同指向一个结论：GEO不是营销的升级版，而是信息权力格局的重构。
从更具体的营销影响来看：
流量入口变了：传统SEO争夺的是“排名位次”，用户点进链接才算流量；GEO争夺的是“被引用的机会”，你的内容如果被AI选中并作为答案素材，价值就已经兑现了。
信任建立方式变了：能被AI引用本身就构成一种信任背书，品牌在AI答案中的“出场率”和“呈现姿态”，可能比广告投放更能影响用户决策。
内容资产的价值重估了：过去积累的内容不一定还有价值，但那些结构化、知识密度高、经得起AI交叉验证的内容，会成为品牌在新格局中核心的竞争壁垒。
总的来说，这不只是一场技术升级，而是一场认知权力的重新分配。谁能率先理解这三个维度的变化，谁就更能在AI时代的信息格局中占据主动权。
魏涛：我们易海创腾其实是一家一直深耕海外数字营销领域的公司，多年来持续帮助客户构建数字化营销解决方案。在这个过程中，我们的服务范围本身就覆盖了传统SEO、内容营销等多个维度，一直在帮助企业打造其数字化的海外内容矩阵和营销体系。
在不断的服务过程中，一个很重要的变化驱动了我们切入GEO——就是客户需求的演进。我们服务的很多企业，他们对流量趋势的敏锐度非常高。大概在两年前，就有不少客户主动找到我们，针对AI未来可能带来的流量话语权变化和流量分配机制的重构，和我们做了非常深入的探讨。他们提出了一个很现实的问题：当用户开始用AI问答来代替搜索的时候，品牌的内容资产还能不能被看见？以什么样的方式被看见？
客户的这些需求，倒逼我们必须往前走。于是我们从两个层面展开了系统的研究和准备：
第一，对AI本身的理解。 我们花了很多精力去研究主流AI引擎的运行机制——包括它们的算法逻辑、底层的内容解析方式、不同平台（比如ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Kimi、豆包等）各自的内容偏好和引用特征。我们不只是看公开的技术文档，还做了大量的对照测试和数据分析，逐步摸清楚了AI引擎在判断一个内容值不值得引用时，背后的逻辑到底是什么。
第二，也是关键的——我们结合了对专业领域和垂直行业的深度理解。 这一点我觉得是GEO核心的壁垒。AI算法再先进，它也只是工具；真正决定内容价值的，是对行业本身的认知深度。我们服务了这么多年的客户，积累了大量的行业Know-How——我们知道一个行业的决策者关心什么、用户在消费决策的不同阶段需要什么信息、什么样的内容在这个行业里才称得上有权威性。这些认知，是算法看不懂，但AI训练和引用机制中重要的东西。
把对AI机制的理解和对垂直行业的深度积累这两者结合起来，我们逐步形成了自己在海外GEO营销方面的一套观点和方法论。到今天，这些方法论已经落地为一套GEO打法，包括从内容诊断、结构化改造、知识图谱搭建，到AI引用监测和持续优化的服务。
第三，还需要特别强调一点——GEO是一个新事物，整个行业都还在探索期。对于AI引擎来说，它的算法逻辑和权重体系本身就处在快速迭代的过程中，而且针对不同行业、不同产品类型，AI的引用偏好和判断维度也有非常明显的差异。这就意味着，今天的GEO方法论和具体打法，过两个月可能就需要调整。所以我们一直保持一个状态：不断地研究、不断地通过案例实践去验证和校准、不断地优化迭代。我们内部有一个机制，客户的投放和实践，会反哺我们的方法论库，形成一种快速响应算法变化的能力。这套“动态精进”的机制，是我们在过去两年里沉淀出的核心的竞争力之一：不是一套固定的打法，而是一套能跟得上AI变化的快速迭代能力。
当然，我也想强调一点：GEO的本质，归根到底还是回到“内容对用户有没有真正的价值”这个原点。 不管AI的算法怎么变、权重体系怎么调，如果一个内容本身对用户没有实质帮助，它就不可能被AI长期、稳定地引用。所以我们在做GEO的时候，从来不是把它当成一个单纯的“技术优化”在做，而是把它看成帮客户重新梳理和提升内容资产价值的一个契机。
魏涛：关于这个问题，我想先说明一个前提：GEO这个行业现在还非常新，其实很难用特别严格的框架去给所有公司分类。而且在我看来，GEO本身是多模态环境造就的产物，任何一个试图用单一打法打天下的公司，都可能很难真正满足客户的需求。
不过如果非要归类的话，从目前市场上活跃的玩家来看，大致可以分为四派：
第一派：技术工具派。这类公司以技术产品为核心，提供AI引用监测、内容结构化工具、Schema标记生成等SaaS工具。他们的逻辑是“用技术手段提高内容被AI理解和引用的概率”，客户可以自助使用。代表性的是各类SEO工具平台延伸出来的GEO模块。
第二派：内容策略派。这类公司以内容生产为核心，强调“什么样的内容更容易被AI选中”，帮客户做内容诊断、重构、知识图谱梳理等。他们更多是从内容资产管理的角度切入，强调内容的权威性和结构性。这类公司大多有深厚的内容营销或PR服务背景。
第三派：整合营销派。这类公司把GEO纳入整体数字营销服务体系中，和SEO、SEM、内容营销等协同推进。他们的优势在于能从品牌整体营销目标出发，而不只是孤立地做AI引用优化。
第四派：媒体生态派。这类公司本身拥有媒体资源或垂直行业内容平台，通过自有内容矩阵在AI引擎中占据特定领域的引用优势，然后以“内容分发+引用保证”的方式为客户提供服务。
不过我想特别补充一点：这些派别只是今天的观察，不代表谁对谁错。
实际上，GEO本身是在一个多模态环境的驱动下才得以成型和快速发展的——文本、图像、视频、语音等多种内容形态并存，用户通过不同方式与AI交互，AI也在用不同的方式理解和调用信息。在这样的背景下，单一维度的能力其实是不够的。
我们自己的体感是：真正要服务好一个企业，你必须针对这个企业所在的行业特性、企业自身的差异化优势、以及它今天现实的市场需求，把多种能力综合起来，形成一套定制化的打法。没有一个行业和一个行业完全一样，也没有一个企业和一个企业完全一样，AI引擎对不同行业、不同产品类型的引用逻辑也是差异化的。所以，一定是“行业认知+技术能力+内容策略”的综合体，才有可能真正帮到企业。换句话说，派别不重要，有没有针对你形成一套有效的综合解决方案，才重要。
魏涛：说到我们易海创腾的核心优势，我想从四个方面来谈：
第一，人才优势。我们是一家做了很多年海外数字营销的公司，这么多年下来，积累了一批团队。比如内容策划师，他们对用户需求的理解、对内容叙事结构的把握，是一点一点磨出来的；再比如SEO技术工程师，他们对搜索引擎的算法逻辑、对网站结构优化的技术细节，有非常深厚的实战经验；还有数据分析师、品牌策略专家等等，这些角色构成了我们在数字营销领域比较完整的人才矩阵。这种人才积累不是短期内能搭建起来的，它是我们通过大量的项目、服务大量的客户，一步一步沉淀下来的。而且，由于GEO是一个新赛道，所以这两年我们也在不断引进专门针对GEO领域的专业人才：包括对AI算法逻辑有深入研究的分析师、熟悉知识图谱构建的技术人员。我们是在原有的人才底盘之上，叠加GEO方向的新能力，而不是从零开始。
第二，经验沉淀的优势。这么多年在数字营销领域的服务，让我们沉淀下来一套非常成熟的对数字营销的理解逻辑和打法方法论。这套方法论虽然是从传统数字营销中生长出来的，但它对GEO有延展性和适用性——因为GEO的核心底层仍然是“如何让好的内容被有效地看见”，这个本质没有变。更重要的是，我们不是停留在理论研究阶段，我们已经在服务大量的客户，在真实的商业场景中实践、验证、优化和迭代。服务积累的经验、案例中遇到的挑战和解决方案，都会反过来沉淀为我们新的方法论。这种“实践-沉淀-优化-再实践”的正循环，是我们非常核心的竞争力。
第三，资源优势。做GEO，资源整合能力其实比很多人想象的要重要得多。我们在服务客户的过程中，花了很多年的时间，构建了一个覆盖多行业、多类型、多维度的资源网络——包括PR资源、媒体资源、行业专家资源，以及过去在SEO服务中积累的外链资源和平台资源等等。这些资源在GEO的服务中可以进行重新整合和利用，比如帮助客户在平台上建立内容分发矩阵、提升品牌在AI训练数据中的可见度等等。这种资源的广度和深度，不是短期能搭建出来的，是我们用时间和一个个项目的投入换来的。
第四，前面其实也提到了，我们在两年前就已经开始切入GEO了。那时候很多同行还在观望，我们已经被客户的需求推着往前走起来了。正是因为有这两年的积累，我们在GEO上的认知深度、方法论的系统性、打法的成熟度有了积累。更重要的是，我们已经在大量的客户实践中验证和打磨出了这套体系——这不是纸上谈兵，是经过真实商业环境检验的。
所以总结一下：人才是我们做事的底气，经验是我们做事的根基，资源是我们做事的杠杆。这几个优势叠加在一起，构成了我们在GEO这个新赛道上比较完整的竞争壁垒。
魏涛：关于这个问题，我觉得首先要承认一个现实：GEO太新了，大部分广告主对这个领域的认知还处于起步阶段。 所以服务商的选择标准不能一概而论，我认为应该分两种情况来看——客户自身不专业和客户自身很专业，选择维度和判断方式是不一样的。
先说对GEO不专业的广告主应该怎么选服务商。
如果广告主本身对数字营销的理解没有那么深、对GEO也是刚开始了解，那他该如何去评估一个服务商靠不靠谱呢？我觉得可以从两个很直观的维度来看：
第一个维度：看服务商的经验沉淀。这个不需要太多专业知识就能判断。你就看这个服务商有没有历史的沉淀——做了多久、服务过什么类型的客户、有没有真实的案例可以展示、有没有数据可以支撑他们的说法。案例是最直观的，比如他们帮某品牌做了什么动作、AI引用率发生了什么变化、品牌在AI答案中的呈现有没有改善。这些东西是看得到的、可验证的，不需要你懂算法也能做判断。
第二个维度：看方案策划的针对性和落地性。一个合格的服务商，在给你出方案的时候，一定不是拿一套模板过来改个LOGO就完事了。他一定会针对你所在的行业特性、你的业务场景、你的品牌优势、以及你的特殊需求，去做深入的调研和分析，然后结合你的实际情况，出一份真正有针对性、有个性化的方案草案。这个过程中你可以直观地感受到：他对你的行业有没有理解？他问的问题到不到位？他提出的方向是不是切中了你的痛点？客户自己对行业是最了解的，所以这个判断，也不需要太专业的数字营销知识，凭直觉和行业经验就能感受得出来。
再说专业的广告主怎么选。
如果广告主本身对数字营销有比较深的认知，对GEO也有一定的理解，那判断的维度就要更深入一些，我觉得主要体现在两个层面：
第一个维度：GEO的专业技术能力。这里包含的东西就多了——服务商的技术团队背景怎么样？他们对主流AI引擎的算法逻辑和权重体系的理解深不深？对AI内容引用的底层机制有没有真正的认知，还是只是停留在概念层面？在具体的打法上，他们的逻辑是否自洽、方法论是否成体系？这些层面可以更多地通过深入的交流和技术层面的探讨来判断。一个真正有实力的服务商，是经得起专业追问的。
第二个维度：资源整合能力。GEO不是一个孤立的工作，它涉及到内容生产、媒体分发、PR传播、技术优化等多个环节的协同。一个服务商有没有足够的媒体资源、有没有行业专家网络、有没有高质量的内容分发渠道、有没有跨领域的整合能力，这些在GEO的服务中会越来越重要。专业客户应该去评估服务商除了技术方案，还能调动什么资源来帮你实现目标。
最后，还有一个跨越专业与非专业的通用标准。
不管客户专不专业，我觉得还有一个非常关键、但往往容易被忽视的考察维度——就是服务商的综合服务能力。
GEO这件事跟传统的投放不太一样。投放是你把钱给平台，平台按算法给你跑量，双方不需要太多深度沟通。但GEO不是这样的——GEO天然就要求广告主和服务商紧密结合，才能真正产生效果，或者说把效果更大化。 因为GEO涉及到对品牌内容资产的深度理解和重构，涉及到对行业知识的梳理和提炼，这些东西光靠服务商闭门造车是做不出来的，必须和客户深度协同才能做好。
所以在这个意义上，广告主在选服务商的时候，还要重点考察：这个团队的服务流程是否清晰？沟通机制是否顺畅？他们愿不愿意花时间深入了解你的业务？在面对变化的时候响应速度快不快？整个配合过程中，他们有没有全程服务的意识和主动担当的态度？这些看起来是“软实力”，但在GEO这种需要长期协同、持续迭代的工作中，往往比硬核的技术能力更能决定最终的效果。
总结起来，不管是专业客户还是不专业的广告主，最终选择的服务商一定不是宣传喊得响的，而是能力扎实的。看历史、看案例、看方案、看团队、看资源、看服务意识和配合度，这几个维度结合起来，基本上就能筛选出真正有实力的合作伙伴。GEO这个领域现在鱼龙混杂，广告主还是要保持清醒，多做一些尽调，不要被概念和承诺带着走。
魏涛：关于GEO和SEO的关系，我用一个词来概括：“本是同根生，各开各的花。”
说“同根”，是因为它们的底层逻辑高度一致。本质上，两者都是基于算法对数据的理解和考量、最终形成某种评价结果的过程。所以SEO的很多做法和方式，其实都和GEO息息相关。一个网站如果SEO基础扎实——内容结构清晰、原创度高、外链质量好、页面体验流畅——它在GEO上的起点一定比一个杂乱无章的网站高得多。我们甚至可以说，做好SEO是做好GEO的一个非常重要的基础。从这个角度来说，SEO是GEO的地基，地基不牢，上面盖什么都白搭。
但说“各开各的花”，是因为两者的底层逻辑虽然同根，但评价维度和价值导向已经发生了明显分化：
第一，权重逻辑不同。传统SEO的核心权重围绕着关键词的相关性展开——词根、词义、语义匹配度是排名的核心依据。你的页面和用户搜索的词越相关，排名就越靠前。
但GEO的权重体系更多元——AI引擎会综合评估一个内容的知识密度、语义完整性、多源交叉验证的一致性等，权重不再集中在“词”上，而是分散在“知识的广度、深度和可信度”上。
第二，对权威性的要求不同。这里需要先澄清一点：SEO也不是说就是“存在即可”这么简单。SEO首先要解决的是收录和存在的问题——你的页面要先被搜索引擎收录、能被搜到，这是基础。在这个基础之上，权重越高、排名越好，这是SEO的运行逻辑。
但GEO的维度不一样。GEO追求的是在AI生成的可视化答案中，品牌能不能被“推荐”、能不能被“举荐”——这个层次的要求和标准更高。它不只需要你存在，更需要你足够专业、足够可信，才会被AI选中并推荐给用户。所以GEO在权威性这个维度上的门槛，比SEO要严格得多。
第三，对内容结构的要求不同。SEO时代，文章写得流畅、关键词布局合理、用户爱看就行。但GEO要求内容具备更强的结构性和语义清晰度——知识图谱的搭建、实体关系的梳理、结构化数据的标记，这些“内容背后的内容”变得非常重要。AI要能快速抓取、准确定位、精准引用，前提是你的内容在结构上对它足够友好。
第四，认知逻辑的底层差异。这是根本的区别。SEO的算法是基于词根和词义的相关性做匹配，是一种“关键词驱动的逻辑”；但GEO的核心是模拟人的思维模式和认知逻辑——它要理解用户的真实意图、还原用户的消费决策路径、甚至预判用户没说出来的需求。所以GEO的内容优化，本质上是在嵌入人的认知逻辑，而不是在迎合关键词的匹配规则。
第五，营销目的不同。从企业营销的视角来看，SEO解决的是“收录和存在”的问题——用户在搜索的时候能搜到你，权重高排名好就能获得更多曝光。但GEO解决的是“权威”和“影响力”的问题——你的品牌在AI答案中以什么样的姿态呈现、是否被AI推荐、是否在用户心智中建立了专业认知。这是比收录和排名更高维度的要求，也是GEO对品牌建设的真正价值所在。
所以总结一下：SEO是GEO的底座，但GEO是SEO的升维。两者并行不悖，而且长期来看会逐渐融合——因为AI引擎最终服务的还是人类用户，能同时让AI和人都满意的内容，才是真正的好内容。但对于企业来说，如果还停留在“做好SEO就够了”的认知阶段，在AI时代可能就会慢慢失去话语权。
魏涛：从我们接触的这些广告主来看，大家对GEO的态度可以用一句话概括：观望、尝试、期待，三种心态的多重组合。
毕竟GEO是一个全新的领域，整个行业都还在探索阶段。所以在认知层面，广告主们有一个很鲜明的特点——对GEO的未来充满信心，但对GEO今天的实际价值，认知还是比较模糊的。
这种模糊体现在哪里呢？就是大家都能看到这是一个大趋势，都认可AI时代一定会到来、一定会重构流量的分配格局。但如果问到“今天投GEO到底能给企业带来什么具体的、可量化的回报”，大部分广告主其实是说不清楚的。这不是他们的问题，而是这个行业本身就还没有建立起一套公认的价值评估体系。
不过有一个现象也很明显——越是优质的企业、越是在行业里有领导力和品牌影响力的企业，他们对GEO的重视度就越高。 因为对他们来说，这不仅仅是一个营销渠道的变化，更是一次认知维度和评估维度的革命。在AI时代，品牌被如何看待、被如何评估，可能会被重新定义。而这些头部企业天然对这种“定义权”的变化最敏感，所以他们愿意更早地关注、更深入地研究、也更愿意投入资源去布局。
而且从另一个角度看，越是这种优质企业，在GEO这个赛道上其实越有竞争实力。为什么？因为GEO本质上就是在打造品牌的专业认知和权威形象，而这些企业本身就有深厚的品牌积累、行业话语权和内容资产。他们缺的不是实力，而是把这些实力用AI能理解、能引用、能推荐的方式重新呈现出来的能力。一旦他们掌握了这套方法，GEO反而会成为他们拉大与竞争对手差距的新杠杆。
回到投入层面。
整体来看，由于刚才提到的这些认知模糊，再加上GEO本身的一些客观特性——评估维度很广、可评测性和可依据性不够标准、而且评估环境是动态变化的（今天被引用，明天可能就不被引用了）——这些因素叠加在一起，导致广告主目前在GEO上的投入还是比较谨慎的，整体处于初级阶段。
不过，这个“初级阶段”也在快速变化中。尤其是有品牌影响力的头部企业率先行动之后，我们相信会带动越来越多的品牌从观望走向行动，从“要不要做”走向“怎么做”和“跟谁做”。
魏涛：这是一个非常关键的问题，也是目前行业最需要解决的标准问题。GEO的衡量确实比SEO复杂一些。而且首先我们要明确一个前提：GEO是一个非常系统的工程，也是一个综合性的工程。 它不是靠一两个动作就能见效的，而是在持续推动品牌在AI引擎中的影响力、可见性和可被验证的权威性，是一个长期积累的过程。
基于这个前提，我认为广告主在衡量GEO效果的时候，不能只看短期，也不能只盯着某一个指标。我建议从两个大的时间维度和四个具体层面来建立衡量体系。
两个大的时间维度
第一，短期可量化的维度。这部分解决的是“今天做的动作有没有产生即时变化”的问题。比如内容的AI引用率是否提升、品牌在特定问题下的AI答案中出现频次有没有增加、呈现的姿态是更正面还是更完整了。这些是可以在较短时间内观测到的数据反馈，能帮助我们快速判断方向对不对、动作有没有偏。
第二，长期可持续影响的维度。这部分解决的是“品牌在AI认知体系中的位置有没有发生根本变化”的问题。比如品牌是否在某些核心问题上建立起了“被AI稳定引用”的地位、品牌的行业知识图谱是否在AI引擎中形成了体系化的认知、用户通过AI接触品牌后的心智印象有没有改变。这些需要更长周期的观察，但恰恰是GEO真正的价值所在——它不是在买一次曝光，而是在构建品牌在AI时代可持续存在的认知资产。
在这两个维度的指导下，我们再来看具体的衡量层面：
四个具体的衡量层面
第一层：内容引用层。这是直接的衡量指标。通过监测工具统计品牌/产品在主流AI引擎的回答中被引用的频次、所出现的位置（答案开头还是末尾）、呈现的语境（正面/中性/偏负面），以及引用内容的准确性（是否有事实错误或过时信息）。核心指标可以包括：品牌在目标问题下的引用率、品牌在AI答案中的情感倾向得分、以及信息准确率。
第二层：用户触达层。AI引用率的提升最终要转化为人能看到的内容呈现，因此需要关注品牌在AI答案中的展示效果。这包括品牌在回答中的呈现位置（越靠前越有优势）、呈现形态（纯文字还是附带链接/图片/表格），以及整体展示的完整性和吸引力。核心衡量指标可以是品牌在AI答案中的展示占比和呈现质量评分。
第三层：行为转化层。用户看到AI答案中引用了你的品牌后，是否产生了进一步的搜索行为或访问行为？我们可以通过分析AI答案展示后，品牌相关搜索词的热度变化、官网直接流量的波动、以及特定落地页的访问增长来判断GEO对用户行为的影响。这部分需要与站内数据分析紧密结合。
第四层：业务成果层。这是最上层，也是最难直接归因的。我们通过对比GEO优化前后的品牌搜索指数变化、销售线索数量和质量的变化，来评估GEO最终对业务的实际贡献。现阶段我更建议用“相关性分析”而非“归因分析”来评估这一层，把GEO视为品牌整体内容资产增值的一部分，而不是一个独立的获客渠道。
最后补充一点
因为GEO本身是一个新事物，AI引擎的算法、权重、引用逻辑都在不断变化，所以我们的评估体系也不应该是僵化的。它需要根据实际结果的反馈，根据广告主自身需求的演进，不断做适应性的调整和优化。今天适用的评估方法，三个月后可能需要修正；今天重点关注的指标，半年后可能要重新定义权重。所以我们在建立一套动态的评估能力：根据实际情况快速调整评估维度和判断方式，这样才能真正对效果负责。
魏涛：从长远来看，我觉得首先要理解GEO带来的根本的变化是什么。
过去几十年，互联网信息是平权化的——理论上任何人、任何品牌都可以发布内容，大家都有机会被看到。但这种“平均化”的信息分发方式，在AI时代正在被重新定义。GEO的出现，本质上是对“什么是有价值的信息”“什么是值得被推荐的信息”进行了一次全新的定义。 它不再像过去那样，谁发的信息多、谁更懂SEO技巧、谁花钱投的广告多，谁就能获得更多曝光。而是由AI引擎根据信息的质量、权威性、可信度、结构化的完整度，去重新筛选和推荐那些“真正有效的信息”。
所以GEO带来的第一个深远影响就是：信息推荐和内容热度的定义方式，将被划时代地重写。热度不再是传播得广，而是被AI验证为可信；推荐不再是“算法猜你喜欢”，而是AI判断这个信息对你真正有价值。
在这个前提下，未来的GEO发展，会改变人类获取和接收信息的方式。今天我们是“主动搜索+被动刷信息流”的组合，而未来，AI会更主动地模拟我们的认知逻辑、理解我们的真实需求，然后把匹配的信息直接推送到我们面前。信息的提取方式、接收方式、以及AI推荐给你的维度和角度，都将发生一次非常深刻的改革。
基于这个大的判断，我们再来看GEO具体的四个发展趋势：
趋势一：多模态化。现在的GEO主要关注文本内容的优化，但随着AI引擎从纯文本搜索走向多模态交互（图像、视频、音频），GEO的优化维度也会大幅扩展。未来不只是“写什么内容”，还包括“用什么样的视觉呈现”“视频的结构化标签怎么打”“语音交互场景下品牌信息如何被引用”。能率先在多模态GEO上布局的品牌，会更容易获得显著先发优势。
趋势二：结构化内容成为标配。目前很多网站的内容结构对AI引擎并不友好——信息分散、层级混乱、实体关系不清晰。未来，采用标准化知识图谱、规范化Schema标记、清晰层级结构的内容体系，将成为企业在GEO时代的“基础设施”。不做结构化的品牌，会逐渐从AI引擎的答案中消失。
趋势三：GEO与SEO走向融合，但分工明确。 两者会逐步整合到统一的内容运营体系中。大型企业可能会出现专门的“AI内容运营”岗位或团队，SEO、GEO、内容营销不再由不同部门割裂运作。但从技术层面，SEO继续解决“内容能否被找到”，GEO解决“内容能否被选中并正确呈现”，分工依然明确。
趋势四：从“优化内容”走向“构建数字人格”。 长远来看，GEO的终极形态不是优化某几篇文章或某几个页面，而是帮品牌在AI的知识图谱中建立一个完整的“数字人格”——品牌的价值观、产品体系、行业观点、社会责任等，都被结构化为AI可以理解、可以引用、可以传递的知识单元。到那个时候，GEO就不再是营销的一个分支了，它会成为品牌数字化生存的核心能力。
所以总结一下：GEO不只是优化技术的迭代，它是人类信息获取方式和品牌信息存在方式的一次划时代变革。 对于企业来说，谁能率先理解这个变革的本质，并把自己的信息资产用符合新规则的方式重新构建，谁就更容易能在AI时代掌握新的信息话语权。
文章转载自：Fmarketing《对话GEO》专访｜《【对话GEO】易海创腾COO 首席运营官兼华南运营中心总经理 魏涛》
