关于GEO，品牌最想问的12件事
CMO Club×知乎×PureblueAI清蓝：共同探讨品牌做GEO的12个真问题
2026年，当用户已经习惯直接向豆包、DeepSeek要答案，传统的搜索营销已悄然成为过去式。品牌面临的最大危机不再是流量变贵，而是“信息缺位”，你的品牌是否在 AI 世界里 “查无此人”？
CMO Club品牌联盟，联合 50 + 品牌「走进知乎」
2026年3月27日，CMO Club联合香港大学中国商业学院，携手 50 + 品牌开启 「走进知乎」品牌游学活动，围绕 “重构AI时代的品牌话语权”主题进行深度探讨。
现场的圆桌讨论精彩纷呈，聚焦 AI 时代品牌营销核心痛点：AI算法优化、AI视角与用户视角内容、内容如何能被 AI识别抓取、SEO与GEO预算分配、To B公司GEO做法、品牌内容发展走向、应对灰产竞争等多方面问题展开深度探讨，解答了CMO们的诸多疑问，以下是圆桌会议嘉宾：
袁超 知乎商业运营负责人
李玉博 知乎营销研究院首席行业分析师
叶凌鹏 及木产品负责人
鲁扬 PureblueAI清蓝创始人&CEO
主持人：班丽婵 CMO Club创始人&CEO
核心观点
GEO 的本质是综合竞争力的比拼：不同于 SEO更侧重技术手段和关键词策略的排名博弈，而GEO是涉及提及率、信源可信度和内容质量的"综合竞争力比拼。
“第一性原理”：优质内容是 AI 和人类共同的偏好：品牌应部署具有逻辑性、信息丰富、有实测经验和情感温度的内容，这类内容既能满足用户，也会被 AI 优先采信 。
知乎是品牌AI竞争力建设的核心信源基点：作为大模型时代的高权重信源，知乎的“垂类专业人士”内容对长线 GEO 更友好，做知乎即是做未来全域 GEO 的基点 。
利用“AI 审计”实现科学优化：品牌可通过将素材输入给大模型进行“AI 审 AI”的实验，反向推导模型的抓取优先级，从而精准布局内容 。
未来 GEO 将进化为“世界模型”下的算法工程：模型采信权重将不再局限于文字，还会关联销量、点评、退货量等全维度品牌数据，GEO 将与品牌真实市场定位深度绑定 。
一、核心辩证：
GEO 是“给 AI 看”还是“给用户看”？
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问题1： 企业做GEO时，AI 可信语料如何能够避免营销感，平衡“给 AI 看”和“给用户看”这两件事情？
在现阶段确实是一个问题，我们搜索一些商业内容或是消费推荐类内容时，确实从信息源里看到一些GEO 服务商或是品牌，生成一些纯给机器看的内容，人完全读不下去，也没有信息增益。比如说一些纯榜单的内容，的确是很容易被大模型收录，比如一篇文章里面没有任何实际信息，只给5000元价位手机做一个排行榜。但随着模型不断进化，它往更「类人」的方向进化，会变得越来越审慎，也越来越希望能获取到更真实的内容。比如用户如何从200斤减到165斤这样的真实内容，而这类内容本质上也是人类更喜欢读的。
对于品牌来说，品牌的第一性原理就是去部署人更喜欢、更优质内容：逻辑性强、大小标题、信息更丰富、有实测经验和情感温度的内容……既满足用户需求，也会被 AI 优先采信。
第一，用户核心需求未变，知乎早期总结的”基于品类求推荐、基于品类求解惑、基于品牌求避坑和基于场景求推荐”四大内容方向依然适用
第二，需先做 “人愿意看” 的干货内容（兼具干货感&价值感），然后再通过技术手段适配 AI 抓取规则，内容最终还是要服务于人，技术应聚焦洞察用户真实需求。
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问题2：企业做GEO，人工去训练模型和AI去训练模型的区别在哪里，因为平台算法迭代速度很快，AI 算法优化效率高于人工训练，但人工训练成本低，但这种算法优化模式能否能持续领先？普通企业使用门槛如何？
PureblueAI清蓝正是因为发现平台算法迭代太快，人工难以实时捕捉变化，导致优化效果极易失效，我们才进化到了“模型驱动”的算法优化模式。我们采用大小模型混合训练的模式对GEO进行全链路的构建，另外我们也是行业内唯一结合AI可解释性对GEO进行分析优化的厂商。面向品牌方的服务无门槛，无需额外技术投入。
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问题3:GEO 时代，技术和算法层面如何让内容被 AI 识别？品牌该如何做好站外布局？
一个简单的实操方法：品牌可自行做 “AI 审计实验”—— 将知乎优质长文、品牌新闻稿、AI 生成内容等不同素材，投喂给国内主流大模型，询问其抓取优先级及原因，模型会列出具体标准，AI 为什么选 A 不选 B，然后它选 A 的原因是什么？它可能会列出各种原因，后续你可以完全依照 AI 喜欢内容去布局即可。在工程上，这种 “AI 审 AI” 的模式与模型训练逻辑一致，是完全可行。
SEO 和 GEO 本质上是完全不一样的。SEO更侧重技术手段和关键词策略的排名博弈，而 GEO 是涉及提及率、信源可信度和内容质量的“综合竞争力比拼”。核心仍是做好品牌内容布局，洞察用户在 AI 中的提问逻辑，怎么去追问，让品牌反复被AI提及。
二、预算分配与 ROI：
从流量博弈到资产建设
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问题4:好多品牌以前就做 SEO，现在又要做GEO，在预算上，该怎么分配呢？有哪些衡量指标？
GEO 预算本质属于品牌整体营销预算，品牌营销的需求无非是服务于品牌建设、公关、带货、种草，核心需求没有变。所以预算该怎么分配，本质上取决于“用户注意力在哪，预算就该往哪倾斜”。
GEO 预算占比应持续增长，因为流量正从传统搜索引擎向 AI 对话迁移，而GEO优质内容一旦建成可持续被AI引用，因为优质内容优化后无需持续付费，不像 SEO/SEM 依赖广告投放费、流量费，早期布局红利更长。目前 AI 对话参数未完全披露，无需纠结短期量化指标，可先聚焦内容资产建设。
就像现在最早的一批做 SEO 的人，品牌今天去在这块的投入肯定是 ROI 最高的一件事，但是你不要去关注它短期的一些指标，因为本身AI 的很多参数，没有完全披露出来，不太好去量化它的投放效果。我觉得品牌方可以去加大GEO的投放，因为你现在去投入的越早，你以后享受的红利肯定越好。
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问题5：企业做GEO时，AI 可信语料如何能够避免营销感，平衡“给 AI 看”和“给用户看”这两件事情？
就目前来看，GEO 暂时做不到对获客效果的量化。对于2B企业来说，可以通过SDR去统计，我们一些2B客户的实践证明，的确有不少商机是客户在AI上问询之后找上门来；如果是2C的产品，豆包和千问目前已经支持跳转至抖音电商和淘系APP，不同AI平台的GEO效果存在差异，当前GEO更多还是偏品牌广告。
GEO 投入可以分成长线和短线。长线GEO聚焦品牌内容资产的长期建设（知乎是高权重渠道，越早做越好），短线GEO通过技术优化提升排名，随时可启动。
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问题6：GEO的出现 和 AI 工具普及后，品牌内容会更倾向深度内容吗？如何定义好内容？
AI在处理深度决策类问题时，更倾向于引用逻辑完整、信息丰富的专业内容。但是在这样一个非常娱乐化的时代，品牌全部都需要去铺长内容，其实是不太可能的，因为碎片化、娱乐化信息的吸收已经把人养成这样的大脑。但用户做重要决策时（买大件商品、做投资、给家人选药），会更依赖深度内容。品牌需 “两手抓”：既保留娱乐化内容触达用户，也需切出精力做 AI 偏好的严肃图文。
在我们的实操过程中，并不是只有深度文章会被 AI 引用，一些短小精悍的短文也会被 AI 引用。未来的发展方向AI无限接近 AGI（通用人工智能），就是让 AI 成为人类的脑替和嘴替，AI 认可的内容必然符合人类通识，所以 “用户喜欢 + 专业可信”就是好内容的核心标准。
三、知乎案例：
高权重信源的基点价值
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问题7：在AI 时代下，知乎的定位是什么？除了内容构建，还能为品牌提供哪些未被发现的价值？
知乎核心战略是 “可信内容 × 专家网络 ×AI 技术”。
首先是可信内容，就是在知乎上建设的内容，一定要真实、可信、高质量，保持知乎优质信源的行业地位，未来的流量入口是在豆包、千问，还是智能眼镜、脑机接口都无所谓，因为优质的信源始终在知乎。
其次是专家网络，第一类是创作可信内容的优质创作者，这是知乎最有价值的群体，他们都是各领域的深度从业者，有专业的行业见解。我们和创作者合作，不再局限于现有的商单合作，还希望开展 AI 领域交流、行业交流，甚至一起做课程、出版、各类专业服务，这些都是合作方向。原来我们说知乎大 V 本身就是一个大的 KOL，知乎高赞的内容，打上标签发到小红书、抖音都有流量；未来，知乎的创作者群体，知乎本身，可能会成为一个大的蓝 V，带着这些创作者为品牌方提供各类服务。
第三是 AI 技术，一方面知乎自己在建设 AI 能力，比如知乎直达、全网搜的 AI 接口等等；另一方面，未来更高的价值是知乎把对内容的理解能力输出出去。我们现在也在和一些厂商对接，通过 API 的方式，把知乎的内容和知乎对内容的理解能力输出，这一方面能帮助厂商提升对内容的理解能力，另一方面，在知乎上布局的内容，也能获得更高的权重和推荐。
这个价值是不基于知乎现有流量的，能为品牌方提供额外的赋能。前几年有句话说 “做知乎等于做百度 SEO”，因为知乎内容在百度上的权重很高；今天我们可以说，做知乎是做品牌AI竞争力建设的信源基点——优质内容沉淀在知乎，未来无论AI流量入口如何变化，高质量信源始终有价值。
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问题8：最近小龙虾等AI工具批量生产内容，也让 GEO 迭代加快，品牌方如何优化GEO布局？有没有一些更实用、更容易落地的建议？
小龙虾在GEO应用方面本质是“可以远程操控、批量生产内容的工具”，底层的模型就那么几个，小龙虾能力的天花板取决于底层模型能力。
如果我把GEO这件事情交给龙虾，就相当于我交给了3000 元一个月 的GEO服务商，它帮你来操作，模式也是一样的，找一个 AI ，然后给你生产一个月 1000 篇内容，然后推出去。
我们今天说的长期的内容资产管理和低质内容批量分发（指在 GEO 语境下，它特指利用 AI 批量生成低质、虚假内容来干扰模型认知的投机行为 。）这两件事，即使是龙虾出现，它的底层逻辑也是一样的。
做 GEO 需区分长期投入与短期行为。短期批量内容的效果窗口正在快速缩短，从过去的3-4天可能已经压缩到2-4个小时，大模型会持续迭代、优先选择更优质的内容，批量生产的内容效果会逐渐失效。
长期来看，还是要布署更好、更优质的内容，而优质内容本质上不是模型能生成的，也不是小龙虾能批量生产的，而是品牌要打造的内容基础设施。像国外的很多品牌，之所以有坚实的 GEO 基础，核心就是官网的内容做得足够好，这是很本质的问题。
没错，品牌能不能在市场上立足，核心还是内容资产，小龙虾只是工具迭代。未来GEO 是“全域生成引擎优化”，我们现在看到的各类 APP、软件、Agent，只要背后是 AI 搜索、AI 推荐，其实都可以做优化。在世界模型下，品牌能不能被 AI 认可和推荐，会关联到无穷多的品牌相关数据，比如销量、点评、退货量等等，这些都可能成为模型判断的依据，而不仅仅是宣传稿件。未来的 GEO 会变成一门算法工程，更贴合品牌的真实市场定位。
四、行业警示：
规避灰产，拥抱“世界模型”
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问题9：竞争对手用灰产手段刷 AI 排名，而我们品牌老老实实做内容、做优化的品牌，会不会吃亏？该如何应对？
刚刚结束的 315 晚会，其实已经给行业和监管定了调，明确鼓励真实、高质量的优质内容。灰产手段可能在短期内能看到一些效果，但如果品牌想做长期的 GEO，想实现更高的投入产出比，那么深度、有效、真实的内容，才是更好的选择。
随着大模型的不断迭代和发展，不管是国内还是国外的模型，都在不断完善信息交叉验证的能力，灰产的手段迟早会被淘汰，生存空间会越来越小。
灰产核心是 “假、大、黑”，这些手段品牌一定要坚决规避。
“假”，就是编造数据、夸大事实，在真实案例里见过很多次，有些服务商做不出优化效果，就会给客户夸大数据，捏造品牌排名第一、获得某项资质认证等信息，这样的文章可能短期内会被 AI 引用。有些低价服务商还会引导客户夸大案例数据，这些都是我们建议客户绝对不能采用的。
“大”，就是海量发稿、灌水，这类服务商一般会用自动发稿机，以“自动投喂”的名义，每天发几百篇甚至上千篇低质内容到各种自媒体账号上。这种做法对品牌的伤害很大，用户搜索品牌时，看到全是这类灌水内容，会对品牌产生负面印象。
“黑”，就是黑公关，在发稿时故意强调竞争对手的负面，踩踏竞品。如果发现竞品用这种灰产手段，大家可以通过举报违规文章，让平台下架相关内容。
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问题10：对于To B / 科技公司，用户都是比较专业的，他们搜的都是技术内容，该如何落地GEO？在 AI 时代下，传统的社区该如何转型？
To B GEO 核心逻辑与 C 端一致：找一个高权重信源（如知乎）发布专业技术内容。阿里云技术团队在知乎上分享技术见解，没有任何效果导向，但却收获优质 GEO 效果就是典型案例。其实可以先去查一下在这些社区里大家提的问题是什么？先把这些去查出来啊，迎合他们的问题做一些改写，再去给他发布一遍，其实就 OK 了。To B 领域 GEO 竞争远低于消费品，更容易见效。
我们分析后台用户的互动发现，决策周期越长、客单价越高、越需要审慎思考的品类，用户在 AI 中提问的概率越高，如汽车、消费电子、科技、To B、医疗、金融等；而低客单价快消品，如买一包纸巾、一瓶饮料，用户几乎不会向 AI 咨询，因此长决策周期的品牌，更适合布局 GEO。
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问题11：海内外 GEO 发展方向有何不同？从现在 GEO 头部公司来看，这个领域未来会发展到什么阶段？为什么 Profound 这类海外公司不做优化落地，是不是和他们对行业终局的理解有关？
海外的服务商只做纯工具类的服务，不做落地优化，有多方面的原因。首先，海外的 SaaS 基础较好，工具化服务的习惯已经养成十几年，品牌愿意为工具付费。其次，海外的媒体发稿门槛要比国内高。另外，海外的模型采信权重比国内更复杂，还涉及到独立站和社区的运营，人工投入会更重。
回到 GEO 行业终局的问题，短期来看，GEO 绝对不是和模型对抗，它也对抗不了模型。GEO 的真正方向，是和模型同频。大模型未来只会推荐它认为正确、优质的内容和品牌，所以 GEO 的核心，是帮助品牌在符合自身客观定位的前提下，在合理的优化空间里，做真实、正向的优化，让品牌成为模型认可的优质选择，这是 GEO 的正确发展方向。
五、2026 品牌避雷与布局建议
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问题12：请老师们用一句话或几个核心点，总结一下 2026 年品牌方想在 AI 生态中建立品牌壁垒，需要做的核心动作。
借着“及木”这款产品及定位，给大家一个小建议：2026 年品牌在做 GEO 之前，一定要先通过工具了解，各大模型对品牌的认知是什么样的，品牌在各大模型中的表现如何。有了这样的洞察之后，后续的内容生产、GEO 优化，才能有更明确的方向。
我觉得有两个核心点。第一，作为营销人员，想要深度融入 AI 时代，需要持续追踪和学习头部模型的技术。一方面知乎上会不断有模型论文的解读内容，另一方面，头部模型厂商的论文，大家可以直接丢到知乎直达的知识库让 AI 做解读。生成一个简单的 prompt，比如“我是一名营销从业者，想知道这篇论文的未来在 AI 时代、搜索时代做GEO 和营销有什么帮助”，通过这个方式，能快速追踪到 AI 最新技术对营销的影响。
第二，布局深度、优质、真实的内容。我之前举的跑鞋内容的例子就很有代表性，文章里详细写了每一款跑鞋的克重、作者从 200 斤减到 165 斤的真实体验、如何定义大体重跑者，这样一篇严谨的深度内容，价值抵得过 1000 篇水文。
我用一个新媒体大会上看到的创作者分享来收尾吧。他演讲的最后两页 PPT 写了两句话，我觉得特别适合今天的话题。
第一句话是：“盯着流量，我是算法的奴隶；盯着使命，算法是我的工具。”意思是，如果一味追逐算法的推荐逻辑，只会被算法牵着走，不如做好自己的产品和内容，自然会得到算法的认可。
第二句话是：“机械式的创作者将被 AI 打败，真正热爱创作并有工匠精神的创作者，将把 AI 作为导师和工具，迎来最好的时代。”
所以我的建议是，大家一定要多去尝试 AI 工具，让工具不断迭代，但不用过度焦虑，每天用一用、练一练就好。真正把产品做好，把内容做好，保持做品牌、做内容的初心，最终一定会在 AI 时代站稳脚跟。
在 AI 这个时代，有句话说得很对：当我们面对一个变革性的事物时，往往会高估它的短期影响，低估它的长期影响。AI 也是如此，长期来看，它对营销的影响一定是不可逆的，但短期来看，我们不用太过激进、操之过急。对于营销人来说，我的建议就是，多去尝试这些 AI 工具，保持 AI 感。
对于给CMO的建议，我有三点：第一，品牌方一定要更懂自己。这一年多我们做 GEO，最大的难点和壁垒其实不是技术，而是很多品牌方自己都说不清楚自己的品牌定位。如果品牌连自己的核心优势、价值主张、核心卖点都梳理不清楚，就盲目做 GEO，其实是本末倒置的。
第二，我们要更懂 AI，保持 AI 感。不用过度激进，多去尝试各类 AI 工具，找到适合自己业务场景的切入点。
第三，要选靠谱的供应商和合作伙伴，比如在高权重信源平台做好内容基础建设，同时选择专业的优化服务商。专业的事交给专业的人来做，能少走很多弯路。
小结
盯着流量，我是算法的奴隶；盯着使命，算法是我的工具。在 AI 时代，CMO最核心的是找到内心的秩序与稳定，保持清醒认知，持续提升 AI 营销能力，方能抓住时代机遇，实现长效发展。
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