深度解析：为什么2026年GEO在A股市场爆火？企业在AI搜索时代的流量新红利

2026年1月13日，A股市场迎来了GEO（生成式引擎优化）概念股的爆发。 近期，多只与数字营销和人工智能相关的股票，特别是利欧股份、浙文互联和蓝色光标，纷纷迎来了连续涨停，股价暴涨，吸引了大量投资者的目光。蓝色光标的股价甚至在短短七天内翻倍，展现出强大的市场潜力。然而，面对这一现象，也有多家公司如易点天下和利欧股份等，发布了风险提示公告，提醒投资者在热潮中保持理性，关注潜在的市场风险。

其实，市场的嗅觉是敏锐的。 为什么GEO概念股会爆发？这是因为，以ChatGPT Search、DeepSeek为代表的AI搜索工具，已经跨越了早期尝鲜阶段，进入了商业应用的爆发期。用户的搜索习惯发生了巨大的转变——大家不再是搜索引擎列表中寻找网页，而是习惯直接阅读AI生成的综合答案。麦肯锡全球研究院的数据表明，生成式AI在营销与销售领域的应用正在重塑用户获取信息的路径。对于B2B全球性企业而言，这意味着竞争焦点已从搜索排名转移到了生成内容被引用的概率。

作为一家专注于GEO技术的公司，我们深知生成式引擎优化技术的巨大潜力与挑战。在这股资本热潮的背后，如何审视和把握GEO这个AI时代的流量风口，也将决定企业和投资者的未来发展。

什么是GEO优化

生成式引擎优化（GEO, Generative Engine Optimization），是指通过优化内容结构、语义关联及权威性信号，使品牌信息能够被大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）系统有效识别、理解，并优先作为可信信源引用的过程。

与传统SEO旨在提升网页在搜索结果页（SERP）的排名不同，GEO旨在让品牌直接成为AI回答的一部分。因此GEO的逻辑是，通过一系列解决方案，管理品牌在AI生成结果中的 “可见性” 与 “引用权重” 。

为了更直观显示传统SEO与GEO的区别，我们制作了一张对比表格：

如何判断品牌是否需要GEO优化

B2B采购决策路径发生变更

传统的B2B采购通常始于在搜索引擎中输入关键词，随后人工筛选数十个网页进行比对。在AI时代，采购决策者倾向于直接向AI提问，例如：

“请推荐五款适合跨国制造企业的ERP系统，要求支持多语言且符合欧盟GDPR合规性。”

在这种场景下，AI会直接生成一份包含品牌名称、核心优势及对比分析的清单。如果品牌无法进入这份“初始候选名单”，就会直接失去被潜在客户评估的机会。

品牌可见性缺失的风险

AI模型会实时检索外部信息来构建答案（因为检索增强生成机制）。如果企业的技术文档、官网数据或第三方评价未经过结构化处理，或者未被收录在AI信任的权威信源域中，AI将无法读取或验证这些信息。

这种情况下，企业就面临着品牌隐形的风险——即便产品性能优越，由于缺乏机器可读的语料投喂，AI在生成推荐答案时将完全忽略该品牌，或者仅引用竞争对手的数据。这对品牌的市场发展与盈利是十分不利的。

GEO优化的基本原理

GEO并不是黑箱操作。它的运作遵循大语言模型处理信息的参数逻辑。GEO主要包含以下三个环节：

1. 权威信源抓取： AI搜索优先索引高权重的行业媒体、学术数据库、官方技术文档及活跃的专业社区（如Reddit, GitHub）。
2. 结构化数据解析： AI偏好阅读结构清晰的数据。通过Schema标记（Schema Markup）对产品参数、定价、适用场景进行标准化注释，能显著降低AI理解信息的难度，提高被引用的概率。
3. 引用权重分配： 当AI合成答案时，会根据信息的相关性和来源的可信度分配权重。被多方权威信源交叉验证的内容，更容易被AI判定为事实并加以引用。

GEO切忌“投毒”做法

很多人甚至是互联网业内人士都会简单觉得，GEO是用“投毒”的方式，使用关键词堆砌或虚假内容生成等作弊手段来让AI推荐相关产品和服务。他们恰恰忽略了最关键的一点——大模型具备较强的逻辑校验能力，而且会不断迭代更新，因此，虚假信息势必会导致品牌被标记为低质量信源，产生负面惩罚。 有效的GEO必须基于真实的高质量技术文档、客观的第三方评测以及清晰的语义结构。

差异化价值：B2B与B2C的侧重

尽管技术原理一致，但B2B与B2C企业在实施GEO时，策略重心是存在显著差异的。

• B2C企业（侧重体验与口碑）： 重点在于优化用户评论、使用体验描述及情感分析。AI在推荐消费品时，倾向于引用“高性价比”、“耐用”、“用户评价好”等情感标签。
• B2B企业（侧重参数与合规）： 重点在于优化技术参数的准确性、行业解决方案的深度、合规性文档（如ISO认证、GDPR合规）以及成功案例。B2B的GEO旨在支持复杂的决策过程，AI需要调取具体的性能数据和兼容性说明来辅助用户选型。

开始GEO优化需要做什么

1. 自测标准：品牌是否需要GEO？

一般来说，企业如何符合以下任一特征，就应该立即启动GEO布局：

• 产品或服务属于高客单价、长决策周期。
• 潜在客户在购买前需要查阅大量技术参数或对比评测。
• 品牌在AI搜索（如ChatGPT, DeepSeek）中被提及的频率低于主要竞争对手。
• 拥有大量非结构化的PDF技术文档，但难以被机器读取。

2. 优化前的准备

• 官方资产数字化与结构化： 将所有的PDF产品手册、白皮书转化为HTML格式，并部署Schema标记，确保AI能精准读取产品参数。
• 建立权威信源矩阵： 梳理行业内的权威媒体和数据库，确保品牌在这些第三方平台上有准确的信息留存，以供AI进行交叉验证。
• 语义问答库建设： 针对客户常见的长尾问题（如“安全性如何”、“与XX系统集成”），制作专门的Q&A内容页，直接通过网页回答用户提问，提升被RAG机制命中的概率。

多模态解决方案是更稳妥、更省心的GEO

AI搜索正在向多模态发展，未来的GEO不仅包含文字，还将覆盖图像（Alt标签优化）、视频（脚本索引）等多种媒介。 因此，企业应当构建一套包含内容优化、数据标记与信源管理的综合策略，以适应生成式AI时代的流量分配规则。万悉科技Trendee作为下一代的GEO内容优化平台，提供用户意图模拟、AI可见性监控、竞争差距分析、智能行动中心、智能内容生成 、智能内容分发等多模态、一站式的GEO解决方案。

想要品牌被AI搜索提到，首先要清楚地评估现阶段品牌在AI眼中的地位，即 AI可见性 现状。然而，这不是简单地向ChatGPT提问一两次就能做到的，因为AI产品的本质是概率模型，同样的问题问第二次很可能出现答案不一致的情况。因此一套科学的、可数据量化的方法和技术极其有必要。

目前前沿的AI可见性评估方法是，交互式模拟与归因分析相结合的，从多个维度追踪品牌的AI表现，这包含提示词压力测试（通常要对AI进行上万次提问）、引用来源审计（利用数据模型和智能体分析AI回答中的引用来源）、情感倾向分析。但是，完成这样具有技术壁垒和算力壁垒的分析，对于企业来说是极其耗费精力和成本的。万悉科技Trendee提供《企业AI可见性诊断报告》服务 ，客观评估贵司品牌当前在主流AI模型中的引用权重与情感倾向，助您精准定位优化方向。