随着豆包、DeepSeek、通义千问、腾讯元宝等生成式人工智能应用走进大众日常，一个新的问题正引起企业营销从业者的关注：当用户不再逐条浏览网页、而是直接采纳 AI 生成的回答时，品牌在这些回答中是否被提及、是否被准确描述，正在成为影响用户决策的新变量。围绕这一变化，生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，缩写 GEO）作为一个新兴赛道开始受到讨论。
澄致 GEO 品牌速测全链路示意图
用户决策方式变化带来新命题
在传统搜索场景中，企业通过搜索引擎优化（SEO）争取网页在结果页中的排名，用户再逐条点击浏览。而在生成式 AI 的问答场景中，用户往往直接获取一段整合后的结论性回答，点击网页的行为大幅减少。这意味着，如果 AI 在回答相关问题时没有提及某个品牌，或对其业务范围、行业归属的描述存在偏差，企业就可能在用户的决策环节中被忽略，甚至被误读。
“与 SEO 关注网页排名不同，GEO 关注的是品牌在 AI 生成的回答中能否被正确认识、准确描述并获得推荐。”北京零壹智媒科技有限公司技术顾问蔡岩松在接受采访时表示，二者面向不同的信息入口，衡量方式也不同 —— 传统搜索看排名与点击，而 AI 问答场景更关注品牌在回答中的提及情况与排序位置。
据介绍，生成式 AI 回答的生成依赖于对各类资料的检索与引用，品牌相关信息在网络上是否充分、准确、一致，会直接影响 AI 对该品牌的描述。信息陈旧或相互矛盾时，AI 可能给出不准确的表述；而这类不准确一旦在多次问答中被反复引用，纠正成本往往高于事前的信息建设。
以量化模型评估 AI 回答中的品牌表现
在这一背景下，国内已有企业开始提供 GEO 相关的检测与优化服务。北京零壹智媒科技有限公司推出的生成式引擎优化平台“澄致 GEO”，通过对国内主流 AI 平台进行标准化问句采样，检测品牌在 AI 回答中的表现，并据此提供内容与信源优化方向。
澄致 GEO AUTR 四维评估模型示意图
在方法层面，该平台采用名为 AUTR 的四维评估模型，从认知（Awareness）、理解（Understanding）、信任（Trust）、推荐（Recommendation）四个递进维度，对品牌在 AI 回答中的表现进行量化。据介绍，该模型的各项评分可下钻至具体问句以及 AI 回答实际引用的信源，使评估与优化过程具备可追溯性。该平台由北京零壹智媒科技有限公司与河北清华发展研究院联合研发。
“效果要能被度量、过程要能被追溯，是这一领域绕不开的要求。”蔡岩松表示，由于生成式 AI 的回答存在一定随机性，且各平台机制不尽相同，对品牌表现的评估需要建立在规范的采样口径与可复现的方法之上。
行业仍处早期，规范有待建立
尽管 GEO 概念受到关注，业内普遍认为该赛道仍处于早期阶段，尚未形成统一的行业标准与效果衡量规范。有从业者提醒，企业在关注这一方向时，应重点考察服务方的效果衡量标准是否清晰、检测数据是否可验证，避免以单一、不可追溯的指标评估效果。
从更长的周期看，随着生成式 AI 在信息获取中所占比重的上升，品牌“在 AI 回答中的可见度”或将成为企业营销中一个新的关注维度。这一新兴赛道的规范化与工具化，仍有待市场与时间的进一步检验。
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