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更新于 Jan 19, 2026
TL;DR
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生成引擎优化（GEO）现在已成为企业的战略优先事项。
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AI可见性是首要目标，但扩展AI优化内容仍然是最大挑战。
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市场营销领导者正在增加对GEO的投资，重点关注频繁的内容更新、AI可读的元数据和品牌拥有的内容。
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跟踪LLM引用、定义以AI为中心的KPI，以及将GEO集成到现有工作流程中，对于捕捉AI驱动的影响至关重要。
执行摘要
生成引擎优化（GEO）已成为企业的首要任务，然而许多企业在大规模实施AI优化内容策略方面仍面临困难。
- 到2025年，美国企业将12%的数字营销预算分配给GEO。(Conductor，《AEO/GEO报告》)
- 56%的市场营销领导者报告了显著的GEO投资，94%计划在2026年增加支出。
- 尽管投资不断增长，AI可见性仍然是首要目标，而扩展AI优化内容被认为是主要挑战。
本报告概述了当前趋势、运营差距和可行的建议，供寻求在AI驱动的发现渠道中捕获影响力的市场营销团队参考。
GEO采纳趋势
预算分配
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2025年企业在GEO上的平均支出：占数字营销预算的12%（Conductor，《AEO/GEO报告》）。
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领导者调查结果：
- 56%报告了高或显著的GEO投资
- 94%计划在2026年增加支出
战略重要性
- GEO现在直接与传统渠道如付费搜索和SEO竞争。
- 市场营销人员面临展示投资回报率的压力，并将GEO努力与现有内容策略整合。
GEO的关键组成部分
近期研究强调了GEO成功的三个关键领域：
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频繁的内容更新
- 超过70%的被ChatGPT引用的页面在过去12个月内进行了更新（AirOps）。
- 新鲜内容提高了AI引擎引用您品牌的能力。
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清晰、AI可读的元数据和描述
- 完整句子的描述更容易被AI系统理解。
- 片段句子或孤立关键字降低了可发现性。
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维护品牌拥有的内容
- 86%的生成式AI引用来自品牌直接控制或影响的内容（Yext）。
- 对内容的控制增强了在LLM中的可信度和引用频率。
运营挑战
尽管认识到GEO的重要性，但团队面临执行和测量的差距：
- 扩展AI优化内容：缺乏工具和工作流程，无法高效地大规模生产AI可读的内容。
- 跟踪可见性：难以监控LLM或机器人在哪里以及如何爬取和引用品牌内容。
- 衡量投资回报率：对于AI驱动的发现相较于传统搜索指标的影响不确定。
对市场营销人员的建议
为缩小执行差距，组织应采取系统的方法：
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建立基础可见性
- 使用Dageno等工具追踪品牌在AI生成的响应中的提及。
- 测量ChatGPT、Google AI模式、Perplexity和其他大型语言模型中引用的频率、上下文和平台。
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试点AI优化内容策略
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对关键页面实施自动内容刷新。
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使内容结构适合AI阅读，包含：
- 清晰、完整的句子描述
- 简明、优先回答的段落
- 明确的上下文提示
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定义AI影响的KPI
- LLM响应中品牌提及的频率
- 来自AI驱动发现的推荐流量
- AI生成答案中的声音份额
- 将结果与竞争对手进行比较，以识别差距和机会
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将GEO整合到现有营销工作流程中
- 协调内容、公共关系和SEO团队以确保信息一致性。
- 使用AI可见性数据来指导产品营销、社交内容和公共关系活动。
结论
GEO已经从实验阶段转变为企业战略优先事项。
- 营销领导者必须投资于工具、工作流程和内容实践，以有效提升AI可见性。
- 通过追踪LLM引用和优化内容以适应AI系统，品牌可以提前捕获影响力，领先于那些仅专注于传统搜索渠道的竞争对手。