WHAT IS GEO? 小红书 AI改变流量入口，企业需通过GEO优化策略应对搜索逻辑变革。 在过去20年，企业在线获取用户的核心逻辑始终聚焦于“搜索引擎”。 中国品牌出海的经典流量公式：Google SEO+Facebook/Ins广告=独立站/亚马逊流量。 其本质还是一场围绕关键词排名、页面权重和点击转化构建的流量漏斗游戏：用户提出问题，平台返回链接列表，企业在有限的展示位中争夺排名与点击率。 然而，近年来这一流量获取逻辑正在被生成式AI所打破。 小红书 Bain-Dynata的消费者调查显示，目前80%的消费者在至少40%的搜索行为中依赖于AI生成的结果。 消费者不再在Google搜索框输入关键词，而是直接询问ChatGPT等AI搜索引擎进行提问。 从流量变化的具体数据来看，在2025年，Google的流量增长率在多个月份呈现下降趋势，而AI引擎（如ChatGPT、Claude、Gemini等）的流量增速则明显提升。 equalOcean 离岸外包、近岸外包、在岸外包对比 维度 离岸外包 (Offshoring) 近岸外包 (Nearshoring) 在岸外包 (Onshore) 核心逻辑 成本套利，追求极致的劳动力与生产成本效率最大化 供应链协作性，在成本与交付速度之间寻找最佳平衡 风险管控，追求沟通效率最大化与法律政策最小化 地理位置 远距离（跨越半球/大洋），如东南亚国家 邻国或临近海，如德国至波兰、美国至墨西哥 国内/境内外包商与供应商在同一国家 要素成本 低，利用发展中国家的劳动力红利 中等，可利用邻国的成本优势 最高，受限于本国劳动力价格 时空差异 显著时差 (8-12小时)，物流周期长 (30天) 同一时区或微小时差，物流周期短 (1-3天) 无时差，实时响应，物流周期极短 文化差异 隔阂大，语言与商业习惯差异明显 文化与惯性强，语言相通或普及率高 文化完全集中，无语言沟通障碍 主要挑战 供应链透明度低，受地域政治治安运输风险影响大 受到近岸国家政策、基础设施条件的影响 最大挑战为劳动力价格与法治环境 典型代表 销售往欧美产的品在中国或东南亚生产 销售往德国的产品在波兰生产; 销售美国的产品在墨西哥生产 美国科技企业在本国其他城市设研发中心 Source: EqualOcean Analysis, Shapedthoughts 这种变迁直接导致传统自然网络流量减少了15%到25%。对于出海企业而言，这不是一次简单的算法更新，而是一场流量入口的转移。 如今，让自家品牌、商品出现在大模型的回答里，已经为了一个门新生意。 GEO——Generative Engine Optimization，即 生成式引擎优化，是一个在2023年春节后突然火爆的概念。 小红书 简单来说，就是专门给AI大模型“投喂”特定内容，使其在回答用户问题时能“多照顾”自家品牌或商品。 要理解GEO的必要性，首先必须洞察流量分发机制 的变化。 在传统的数字营销时代，无论是SEO还是SEM，本质上都是“被动展示”，流量的获取高度依赖搜索结果的可见性来排序。 用户提出问题，搜索引擎返回一系列的链接列表，企业通过优化页面权重来争夺这些有限的排名，最终依赖用户点击跳转至官网或对应页面。 然而，生成式AI的介入彻底打破了这一链条。AI不再仅仅是一个信息的搬运工，而是进入了用户的决策链条，成为了信息的整合者与建议者，不仅能回应“是什么”的基础疑问，更会主动提供“如何选择”、“哪个更适合你”、“优缺点对比”等建议型内容，将用户的决策路径从“搜索-点击-筛选选”压缩为“查询-获取精准建议”。 从底层机制上看，SEO是基于明确规则的网络爬虫，核心在于关键词匹配和链接的权重；GEO则面向具备复杂语义理解与逻辑推理能力的AI大模型。 GEO并非对SEO的否定，而是其在智能化阶段的能力延伸。 良好的SEO基础（清晰的站点结构、优质的内容代码）依然是GEO生效的前置条件，因为一个无法被传统爬虫有效抓取的网站，更无法被AI模型准确获取并引用。 equalOcean 传统搜索引擎与AI搜索引擎的对比 传统搜索引擎 AI搜索引擎 问题 理解问题 拆解 关键词 搜索结果 追问 查看1 追问 提交 返回信息列表 查看2 查看N 整合内容 找到内容 整合答案 查看答案 返回 通过SEO技术，提升搜索引擎中的排名 通过GEO技术，提升AI搜索引擎中的可见性 Source: EqualOcean Analysis、虎啸 这一概念在2023年11月由印度理工学院德里分校(IIT Delhi)与普林斯顿大学联合发布的论文《GEO: Generative Engine Optimization》系统定义，为行业提供了理论基石。该论文通过大规模实验验证了9种GEO优化方法，为行业研究与实战应用提供了核心理论支撑。 equalOcean 论文《GEO: Generative Engine Optimization》中验证的GEO优化方法 优化方法 核心思路 AI侧作用机制 AI可见度的综合优化幅度 Unique Words 独特词汇 插入相比少的同义词，试图差异化 提升内容的“可信信息源”概率 5.7% Keyword Stuffing 关键词堆砌 类似传统SEO，机器增加过多关键词句 强化事实密度，提升答案可靠性 4.7% Quotation Addition 可直接引用的句子 引用与主要内容相关的名人或机构原话 提供可验证性，增强引用信心 28.0% Statistical Addition 加入统计数据 用具体统计数据增添/增强文章准确性 提供可重复的文本单元 22.8% Fluency Optimization 语义流畅优化 仅确保语句与行文顺畅流畅 提升知识密度与专业识别度 13.5% Cite Sources 添加外部引用 列举相关数据/资源的权威出处机构 降低语义解析成本 13.5% Technical Terms 专业术语 增强加入或增加的专门术语以展现专业度 提升内容整体生成适配度 10.9% Easy to Understand 易理解表达 把名词与术语表达为更易理解的表达 提高内容区分度 6.2% Authoritative 把握页面语言写得更像“专家书写”的感觉 增强主题相关性信号 18.7% Source: EqualOcean Analysis,《GEO:Generative Engine Optimization》 小红书