用户在哪，营销就在哪。
随着AI技术井喷式发展，传统流量入口从搜索也慢慢转移到各种LLM平台（如chatgpt、deepseek等）。
过去搜索获客方式【SEO（搜索引擎优化）、SEM），也切换到GEO（生成式引擎优化）【LLM平台商业化目前不是所谓竞价排名】。
01
底层信息需求
互联网即降低了获取信息的门槛，也在不断制造噪音，不论是搜索引擎还是AI生成式引擎，最终都需要解决：
如何高效达成人类更低成本获取最准确信息的这一本质需求。
从门户网站的编辑推荐—导航归类—搜索关键词算法排名—信息流平台推荐排名分发（标签+意图），直至当下的AI自然语言对话（所问即“所答”），信息获取效率一直在提升。
其实中间还有一条线就是基于社交信任式信息获取。
信息差在降低的过程中但却从未抹平，原始的编辑主观干预排序，到平台算法与“黑帽”互相此消彼长。
SEM付费信息推荐商业模式一直饱受诟病，即使SEO也夹杂着各种关键词堆砌、劣质信息等。
当初“内容为王、外链为后”也只不过一个口号，事实上，再牛的算法、算力也解决不了数据源干涸造成的无源之水问题，这也是某度等传统搜索引擎逐渐被新媒体平台替代。
02
GEO是悖论还是趋势？
从搜索SEO到微信抖音小红书SEO，也是流量迁徙下的获客变化，
但至少从品牌方角度来说，效果都还可以追踪量化，主要是链接导流型，而现在GEO优化的目标更多是提升AI平台的引用率、可见率，
更多是品牌曝光角度，针对可量化的效果流量型由于LLM平台并无大量进行链接式推荐导致难以见效。
但可以确信的趋势是，
LLM生成式引擎取代传统搜索是必然过程，毕竟节省了中间的逐级搜索筛选过滤信源过程，只是存在一些疑问。
1、现有的AI引擎抓取的数据源也仍主要是公开网络信息，
各家平台略有差异的点是信源（如元宝借助自身微信生态内容，豆包借助抖音生态），数据源的差异及自身AI推理能力，导致不同平台针对不同用户的需求，交付结果会有很大差异。
最主要的点是，AI引擎也会存在重蹈覆辙搜索推荐结果，就是如何辨别信息的真实准确？
仅以排名或引用率本身也是有失偏颇，解决不了真实准确信息，对于用户来说，信息差就一直存在。
悖论的点是，只要有人在，信息差就抹不平？除非AI不是人的工具，而是超越人而言。
2、在个性化交付上，显然是AI引擎更胜出，
虽然传统搜索由于词类的分散，交付的页面结果信息会有差异，但不至于千人千面，
但AI自然语言对话，往往会根据个体自身需求及前后上下文背景，追求交付最贴合用户的结果。
这也导致对品牌方来说，相比过去SEO结果，GEO的引用率可能更分散。
3、AI算法迭代频率应该是远高于过去传统搜索及信息平台的，这也导致品牌方的GEO策略要不断更新。
4、现有的GEO内容策略大多集中在语义理解、结构化内容、权威数据源等，方便AI引擎识别、理解并引用，
但这只是像AI靠拢，不过，不管是AI，还是品牌方，最终的目的都是要符合用户需求，真实的用户，是有情绪化的，
特别是在社交视频平台，互动数据高的（排名因素）往往不是机械化的结构内容。
不论是SEO还是GEO，搜索引擎/AI引擎的初衷都是为了更好的服务于用户，单纯贴合算法平台忽略用户的真实需求，最后都是本末倒置。
