为什么突然要讲这个？
因为最近一直在关注整个AI大市场的不同领域和机会，也看了和聊了一些非常有意思的机会: 如AI+传统（医疗/金融/）、AI + 手办玩具，AI Reddit，GEO优化等。
加上群里有很多 Buider 嘛，就给大家分享一下，给大家一些灵感。我其实觉得最有趣的是AI + 玩具手办这个赛道，但这个赛道不太适合大家伙玩，其次就是 GEO 赛道了。
正好 GEO 赛道其实在我看来还算是一个没有那么红的AI赛道，在这个阶段进入能获得一些不错的市场份额。
首先从宏观市场上来讲：整个市场的大小是完全取决于大模型厂商的规模。GEO 的市场天花板，取决于一个更上游的问题：每天有多少“答案”是由大模型生成的？ GPT的用户规模是数亿级月活（MAU）。
而每日潜在 GEO 决策次数 ≈ 生成式搜索 / 问答的日调用次数，举个例子，生成式问答调用：10 亿次 / 天，每次回答平均引用 / 依赖，3–10 个“候选信息块”，那么每天有几十亿次「内容是否被采纳」的隐式决策在发生。
但其实不能这么算，主要还是要聊依赖人群和场景，KA（大客户）、SMB（小企业）、创作者。
* KA（大客户 / Key Accounts） ：其实买的是“不能在 AI 答案里缺席”的确定性和风控，不是买流量，主要还是做品牌宣传。预算大、决策慢，但一旦签了粘性强、续费概率高。
* SMB（中小企业） ：买的是“长尾场景被推荐/被提到”的机会，偏工具化、按月订阅。量大但更价格敏感，所以得把交付做成自动化产品。
* 创作者（Creators） ：买的是“被引用/被当作来源”的声量和信用，更多是轻量工具或低价订阅。人群大、传播强，但 ARPU 低，适合做生态入口。
那么其实现在在我来看，这个大生态位下面，是有很多缺位的，随便举一些例子：
* GEO 可见性检测工具：自动测试一个站点/品牌在不同模型、不同问题下是否被提及、如何被引用。
* 模型引用监控与告警：类似 Search Console，但对象是 LLM 回答中的来源与推荐结果。
* GEO 内容结构分析器：分析页面结构、信息密度、表述方式，判断“被模型采纳的概率”。
* 长尾问题/Prompt 场景挖掘器：自动生成模型真实会遇到的决策型问题。
* 跨模型对比系统：同一问题在 GPT / Claude / Gemini 中的回答差异与引用偏好。
* GEO A/B 测试框架：内容不同版本，哪一版更容易被模型选中。
* 行业知识基准集（Benchmark） ：为某个垂直领域构建“模型参考答案源”。
* GEO 自动化建议引擎：把监控结果转成可执行的内容/结构修改建议。
一些小东西开发也不需要多久，可能1、2天就能做一个。
引言
我很早就关注 GEO（Generative Engine Optimization）(不理解这个概念的同学GPT一下)。
最早的触发点来自 Cloudflare 的文档：他们在 Workers AI 相关说明中引入了 llms.txt、prompt.txt 之类的文件，看起来像是“给模型看的sitemap”。 但在当时调研了一下之后，很快就能发现一个问题：主流模型厂商（OpenAI、Google 等）并不按这些协议走。 于是很长一段时间里我的认知是这样的：模型选择答案主要来自在搜索引擎中的高排名，GEO可能是有用的，但是用处不大，主要还是需要依赖网页本身的SEO。
再加上因为这是一件很难验证、归因的事情，所以当时就放弃进一步的研究了。但在这几天因为一些机缘，对于GEO的理解又进了一步。
而新认知是：GEO 存在一个独立于传统 SEO 的、可工程化干预的空间，能使得内容在生成式引擎里被“使用”的概率上升。
注意关键词：使用（used） ，不是看到（seen）。
一、为什么大家会觉得 GEO 没用
因为绝大多数人的脑内模型是这样的：
排名高 → 更容易被检索 → 进入上下文 → 参与回答 → 被引用
这条链路在形式上是完全自洽的。
尤其是在启用实时搜索（Web Search / Bing / Google grounding）的产品中， “排名高 → 更容易进上下文”这件事确实成立。
于是自然会得到一个看似合理的结论：
GEO 不就是 SEO 的附属物吗？ 入口都进不去，谈什么生成阶段？
这段推理的问题，其实是把局部成立的条件性命题，当成无条件的普遍规律。
二、推理成立的条件
上述推理之所以看起来成立，是因为它隐含了一组很强的前提：
* 用户问题是热门大词
* 候选内容规模巨大（上万甚至更多）
* 检索阶段必须强依赖“权威排序”来完成降维
换句话说，这套逻辑描述的，其实是搜索引擎时代的典型问题分布。
但问题在于：大模型问答中的问题分布，已经明显偏离了这一假设。
三、用户提问的分布变化
如果回顾真实的大模型使用场景，我们会发现大量问题更接近下面几类：
* 具体场景决策题
> 我现在是 A 情况，有 B 选择，长期看值不值？
* 边界条件排错题
> 为什么 X 在 Y 条件下会坏？是不是 Z 的问题？
* 增量价值评估题
> 我已经有 Y 了，再做 Z 是否存在重复建设？
这些问题有一些共同特征：具体、小、压缩。而一旦问题被具体化，候选内容的数量会迅速塌缩。
四、候选集合规模与排序信号变化
当候选内容从「成千上万」塌缩到「几十甚至个位数」时， 排序机制的主导信号会发生质变：
* 权威不再是决定性优势
* 域名权重不再是核心变量
* 历史排名不再是必要条件
此时模型真正关心的问题变成了：
哪一段内容，能直接覆盖当前问题的结构？
也就是说：
* 是否显式命中用户的约束条件
* 是否使用了相同或高度相似的问题语言
* 是否在答案形态上可以被直接复用
在这一阶段，语言本身开始决定胜负，不是“谁更大”，而是“谁更像答案”。
五、作用阶段与优化目标差异
这也是为什么 GEO 并不等价于 SEO 的附属物。
两者解决的是不同阶段的问题：
* SEO 解决的是：
> 如何在大规模候选中被检索系统选中
* GEO 解决的是：
> 如何在候选中被模型采样、拼接和引用、提高可见率
当候选集合高度稀疏时，后者的重要性会迅速超过前者。
从这个角度看：
* SEO 提升的是 进入候选池的概率
* GEO 提升的是 被生成系统实际使用的概率
两者并非替代关系，而是作用在不同层级。
六、信息来源的多通道性
另一个问题是：Web Search 并不是模型获取材料的唯一入口。
很多人默认的想象模型是：
模型 → 搜索 → 网页 → 回答
但在真实系统中，材料可能来自多条路径：
* 实时 Web Search
* 训练语料中的长尾记忆
* 高频问题的抽象总结
* 工具调用返回的结构化结果
* 用户上下文中隐含提供的约束条件
这意味着：
“没被搜索到”并不等价于“完全没有机会参与生成”。
尤其是在长尾、专业、结构化问题中，语言是否具备可复用性，往往比是否排名靠前更关键。
七、内容的条件概率
而一旦内容进入上下文，模型面对的不是：
* 站点权重
* URL 权威
* 排名信号
模型面对的是：
一段 token 序列，作为
P(next_token | context)的条件。
换句话说：生成阶段没有“引用网页”的动作，只有“沿着某条概率路径往下走”的动作。
这句话非常重要，因为它直接决定了 GEO 的“干预对象”是什么：
* 不是站点
* 不是链接
* 不是权威
* 而是 语言片段在当前生成路径上是否“省力 / 稳定 / 低风险”
八、生成式引擎如何“挑材料”？
我们可以把生成想成一件很朴素的事：
模型每一步都在问：我接下来怎么说，最不容易错？
这里的“不容易错”指的是概率意义上的稳定：
* 这个延续是否能和前文保持一致？
* 这个概念边界是否清晰，不会引出歧义？
* 这个表述是否可复用，不需要重新组织？
* 这个论证是否“闭合”，不会逼模型补大量未知细节？
GEO = 提高某些表达在生成路径中被选中的概率。
九、GEO 的可干预点
所以我们能做什么？
A. 概念边界的可切分性
模型最怕的是模糊概念，因为模糊概念会让后续路径爆炸。
我们要做的是：
* 先定义对象（这段话讨论的是什么、不是什麼）
* 再给边界（在哪些条件成立、哪些条件不成立）
* 最后给最小决策规则（一个可复述的判断）
其实这就是降低条件熵。
B. 结构化的“最短闭环解释”
模型偏好能快速闭合的结构：
* 现象 → 原因 → 验证方式 → 修复策略
* 条件 → 结论 → 例外 → 反例
为什么？因为这类结构能让模型输出时少做“补完”，风险更低。
C. 在分叉点提供“可直接抄走的决策句”
所谓引用率，很多时候不是模型在“尊重来源”，而是模型在：
找一句它可以直接拿来当结论的话。
我们提供的应该是那种：
* 可以直接作为答案的一句话
* 不需要额外解释就能成立
* 并且不太容易被反驳
D. 覆盖“不确定区间”，而不是覆盖“常识区”
最容易被“模型吞掉不引用”的内容，是常识。
真正能让模型依赖我们的是：
* 模型容易含糊其辞的灰区
* 常见但没被写清楚的 trade-off
* 看似简单但容易踩坑的边界条件
因此我们要写模型不知道怎么稳妥表达的那部分。
总结
这次之所以系统性地讲 GEO，并不是因为它是一个“新名词”，而是因为在生成式引擎成为主要答案入口之后，内容被使用的机制已经发生了结构性变化。
从市场层面看，GEO 的价值不在于调用次数有多大，而在于有多少人群在真实决策中依赖大模型： KA 关注的是“不能在 AI 答案里缺席”的品牌与风控，SMB 追求的是长尾场景中的被推荐机会，创作者则希望在生成式引擎中获得持续的引用与声量。这三类人群，决定了 GEO 是一个长期存在、且可分层收费的市场。
从生态层面看，对比成熟的 SEO 工具体系，GEO 仍处在明显的早期阶段： 无论是可见性检测、引用监控、内容结构分析，还是跨模型对比与 A/B 测试，都存在大量可以被开发者直接填补的空位，而且很多工具形态1–2 天就能做出原型。
而从技术本质看，GEO 并不是在和 SEO 抢同一个问题。 SEO 解决的是“如何进入候选池”， GEO 解决的是“进入候选池之后，如何在生成阶段被真正使用”。
当用户问题高度具体、候选集合迅速塌缩时，模型不再依赖域名权威或历史排名，而是更偏好那些语言结构稳定、边界清晰、可以直接复用的表达。 在生成阶段，模型面对的只有 token 的条件概率，而不是网页或链接本身。
因此，GEO 的可干预点也非常明确： 不是“写得像 SEO”，而是在模型最不确定、最容易出错的区间，提供低风险、可闭合、可复述的答案结构。
GEO 不是让我们被看到，而是让我们在生成路径中，成为模型更愿意走的那一条路。
这也是为什么我认为，在当前阶段，GEO 是一个仍然存在大量工程机会、且非常适合 Builder 进入的赛道。