传统SEO(搜索引擎优化)优化爬虫算法，争夺关键词排名；GEO(生成式引擎优化)适配大模型推理逻辑，目标是成为人工智能(AI)权威标准答案，实现从“被搜索”到“被推荐”的转变……

在数字化转型步入“深水区”、生成式AI重塑信息分发逻辑的当下，SEO加速向GEO演进。在专家学者看来，当大模型成为新的流量入口，必须掌握“被智能体准确理解与引用”的能力。各方协同，才能推动GEO行业健康发展。

从“搜得到”到“答给你”

中国互联网络信息中心第五十七次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，中国生成式人工智能用户规模达6.02亿人，普及率为42.8%。

“AI呈现出一种更高阶的信息组织方式，输出的不再是链接列表，而是整合后的自然语言段落。用户的感知是它比传统搜索引擎更聪明，所以对它更信任。”国际电气与电子工程师协会高级会员、乌镇智库高级研究员姚金鑫在一场活动上说。

信息入口加速向AI问答迁移，企业品牌“失语”问题日益突出。“多数企业尚未搭建AI品牌信息运营体系，AI输出的企业信息失真、滞后已成常态，这是企业在AI世界的数字身份短板。”翰智智能科技GEO业务负责人李勇越在受访时说。

AI答案被GEO“投毒”也引起广泛关注。一些机构通过批量发布软文、编造虚假测评报告、虚构专家身份等方式，向大模型的数据源“投喂”定制内容，让商业推广以“AI标准答案”的面目呈现在用户面前。其造成恶劣影响，包括用户被蒙蔽、诚信商家被挤压、平台公信力被透支……

四个维度系统破题

在专家看来，GEO时代，数据污染已不再是简单的训练数据质量问题，而是更深层次的信源治理问题。

面对GEO滥用带来的挑战，中国信息通信研究院人工智能研究所安全治理部副主任呼娜英认为，至少有五方力量需要共同承担责任，包括品牌企业、服务商、内容平台、生成式AI厂商以及终端用户。只有各方协同，才能构建起长效的内容认知壁垒，驱动全链条的可信发展。

具体而言，内容平台需加强对恶意数据污染行为的发现与追溯能力；生成式AI厂商则应主动构建安全防护机制，建立对生成式数据的可信评估体系；品牌方和服务商则应采用正向优化手段。

依托20余年企业数字化服务积淀，翰智推出自主研发的GEO全流程服务体系，从信源建设、策略生成、效果溯源到持续监测四个维度系统破题。

李勇越举例说，效果溯源方面，GEO-Trace引擎为每篇内容赋予唯一“数字身份证”，实现全链路可追踪。而在持续监测方面，GEO-R3效能引擎以AI提及率、引用率、语义正向性三维指标每周主动监测，发现异常自动预警。

“我们把GEO服务的全流程拆成三大自研引擎，全部基于自有技术体系研发。核心技术握在自己手里，服务标准才能握在自己手里。”他说。

技术与制度双轮驱动

对于守住AI最优解的可信边界，姚金鑫说，真正决定行业长期健康度的是后台机制。

今年4月，“清朗·整治AI应用乱象”专项行动启动。在各方共同努力下，第一阶段累计处置违规网站、应用程序、智能体等AI产品1.4万余款，清理违法违规信息600余万条，处置账号2.6万余个，下架违规AI商品1300余个、违规开源数据集9个，各项工作取得积极进展。

面向未来，呼娜英强调，GEO的可信健康发展需要技术与制度双轮驱动。一方面，要加快建立数据源分类标准、优化要求及评估技术体系；另一方面，建议探索备案制度、名单制度等管理手段，并构建恶意数据污染的扫描、发现与追溯机制。

对于未来行业走势，李勇越认为，一方面是行业监管持续收紧，服务商技术、合规门槛大幅提升；另一方面是GEO升级为企业必备品牌数字基础设施。

他表示，将紧扣国家“人工智能+”战略部署，持续打造标准化、可验收的GEO服务体系，帮助更多企业把品牌信息建设成为可持续运营、可沉淀增值的AI数字资产。(完)