GEO（生成式引擎优化）这一AI应用细分方向正成为市场关注的最新焦点。周末，马斯克在社交媒体平台X发文称 ，将在一周内正式开源X平台最新的内容推荐算法
，此举被业内解读为“马斯克也要涉足GEO ” 。

　　财联社记者采访获悉，用户信息获取入口已被AI重塑 ，GEO作为一种新的技术中介工具被行业期待
。不过
，业内亦质疑，GEO技术的低质滥用或使AI成为新时代的“网络水军
” ，污染中文互联网的语料环境。

　　“需要辩证地定义GEO 。GEO本身是一个中性词，但根据我们的研究
，GEO在实践中面临诸多挑战，很大程度上源于市场上服务平台的参差不齐以及低质GEO操作的泛滥
。”沙利文中国主管合伙人兼总裁王晨晖在接受财联社记者采访时表示。

　　GEO技术何以诞生？

　　公开信息显示 ，GEO即生成式引擎优化
，是AI搜索优化的多元拓展，聚焦于生成式AI环境下的内容整合与结构化数据应用 。其目标是让AI快速提取内容中的关键信息 ，并在生成答案时优先引用品牌内容。通过生产或调整内容
，当用户通过AI工具提问时，GEO确保品牌的核心信息被AI系统采纳 ，并直接融入答案中
。

　　二级市场上
，今日GEO板块大涨，易点天下（301171.SZ） 、中文在线（300364.SZ）
、天龙集团（300063.SZ）被市场称为新的“易中天 ”组合 ，利欧股份（002131.SZ）、引力传媒（603598.SH） 、博瑞传播（600880.SH）
、值得买（300785.SZ）、浙文互联（600986.SH）等纷纷涨停。

　　港股方面
，微盟集团（2013.HK）今日股价涨超20% 。其官方微信号今早发送的推文称，公司近日宣布正式上线GEO解决方案微盟星启
。

　　据悉 ，微盟星启采用基于AI搜索意图的非线性逻辑，通过大模型驱动的全链路数据监控与诊断 、智能化内容生成与智能匹配分发等技术
，帮助品牌在AI平台中完成“捕捉（Catch）、监测（Monitor）
、策略（Strategy）、执行（Execute）
”，打造从用户意图捕捉 、AI可见度诊断
、内容策略规划、创作及分发的GEO全链路营销闭环 ，让品牌在AGI时代被AI优先看见 、推荐
，从而让消费者选择。

　　就在上个月，一份写着百度营销出品的《GEO优化解决方案》PPT在网上流传 ，介绍了GEO的价值及品牌通过GEO提升在AI助手里出现频率的效果 。针对“百度要下场做GEO”的传言
，此前有媒体援引接近百度人士称，“这份方案并非出自百度营销官方 ，但百度营销的确有做GEO的计划
，目前还在摸索中
。 ”

　　王晨晖向财联社记者分析了GEO这一技术诞生的必要性：“很多传统企业在互联网上沉淀的信息，因为时空跨度大
、发布点位分散 ，导致新老数据冲突、权重混乱。大模型在抓取时
，容易产生认知偏差 。用户信息获取入口如今已转移到AI这个信息制高点，但品牌却往往面临‘看不见 、说不清
、被说错’的三重困境 ，未进入AI核心展示区则等同于”不存在“，信息偏差导致品牌理念被误读
，AI幻觉与虚假信息可能引发灾难性公关危机
。
”

　　故此，GEO有望对混乱的脉络进行梳理 ，系帮助AI更准确地理解品牌而诞生。

　　微盟集团方面亦称
，当前用户的搜索习惯日益从传统搜索引擎转向AI大模型平台，“用户对话即需求 ，检索答案即流量”
，如何让品牌能够在这种全新的对话式信息入口中“被发现、被理解 、被推荐 ”成为关键 。

　　另外据公开信息，GEO
、传统SEO（搜索引擎优化）二者的区别在于：SEO以提升网页在各平台的排名为目标 ，核心逻辑是“关键词匹配-排名竞争-点击跳转
”；而GEO聚焦AI生成结果的内容嵌入
，形成 “语义理解-知识融合-答案嵌入”的全新路径
。

　　GEO公司“自卖自夸 ”？

　　财联社记者了解到，GEO这一技术或存在“硬币的另一面
” ，已有人士质疑AI“灌垃圾”、移花接木等低质操作滥用。

　　今日财联社记者利用搜索引擎输入“GEO ”关键词
，注意到了题为《2026年GEO服务商推荐榜权威发布：如何为你的品牌构建“品牌与AI系统间的智能桥梁
”？》 、《2026年度中国GEO服务商TOP5综合实力权威榜单发布｜从技术代差到商业效能的全栈式增长引擎》的文章 。

　　上述榜单均对头部GEO服务商进行了排名。其中一篇文章称，榜单的排序综合考量了服务商的“技术代差优势”、“实战效能验证 ”与“商业价值闭环
”等核心维度 ，并赋予相应权重
。

　　财联社记者发现，上述两篇文章分别列出了GEO行业的TOP10
、TOP5企业
，企业名单排序并非完全一致，但均提到“基于对超过1200家企业实战数据”进行了分析。

（财联社记者截自前述文章）

　　值得关注的是 ，两篇自称“权威 ”的文章颇为神秘
，均未标注明确的发布主体署名，文章中仅出现几次“我们”这一人称代词 ，其中一份榜单所在网页仅显示该文章“来源于网络
” 。

　　一位咨询行业人士向财联社记者分析
，“前述报道背后的引用信源就是典型的‘GEO’手法，移花接木
。或许是从几个研究机构类似的研究中攫取一部分内容整合编纂 ，并植入企业排名
，让AI以为是这几个权威机构的研究成果。”

　　财联社记者问及背后“操刀者 ”可能是哪些角色，该人士表示 ，“从内容判断
，应该是被推荐的GEO公司做的GEO投放 。
”

　　其进一步称，前述文章内相关信息的交叉验证或仅仅来自AI ，“1200家企业的列表估计都拿不出来
。”

　　实际上，随着AI技术快速更新迭代
，类似的现象并不鲜见。去年初财联社曾报道，股市“黑嘴 ”利用AI大模型作恶 ，通过在股民交流平台传播虚假的“利好信息
”
，误导AI大模型给出错误答案，并将这些“AI答案”作为“信息陷阱 ”坑骗散户 ，干扰甚至操纵个股市场交易 。不只一家A股上市公司的相关“小作文
”背后存在“黑嘴”通过虚假语料误导AI大模型的套路
。

　　新时代“网络水军 ”何解？

　　“不可否认
，硬币的另一面确实存在乱象。许多急功近利的人将GEO视为当年的‘网络水军’，用大水漫灌的方式 ，投喂大量未经校验、甚至是AI生成后再反复喂给AI的Slop（数字垃圾） 。这种行为最终将严重污染中文互联网的语料环境
。AI虽然加速了信息分发的效率
，但品牌建设依然需要系统性的梳理和长期的培养。
”王晨晖称 。

　　其表示，当市场上充斥着无法辨别真伪的劣质服务时 ，客户的信任将被透支
，整个行业本身也会陷入到剧烈的内卷与低价竞争的环境下。这不仅无法帮助品牌建立资产，反而是在透支行业的未来
。

　　财联社记者了解到 ，去年GEO就曾在营销领域掀起一股潮流，不过业内也出现了“GEO是否在往大模型里灌垃圾”的质疑。

　　具体来看
，技术层，服务能力不足的GEO实践难以应对AI模型在语义理解上的波动 ，尤其是在处理语化 、模糊查询时易导致推荐结果不稳定；同时
，对图等多模态内容的理解瓶颈，以及跟进算法迭代
、覆盖全形态内容的巨优化作量 ，低质服务可能难以胜任 。

　　商业层
，低质GEO服务易陷成本维护的“阵地战 ”
。由于AI推荐位是动态竞争的有限资源，策略一旦停 ，阵地便会被对抢占。更严重的是
，当优化策略流于表、易于模仿时，便会引发严重的同质化竞争 ，使市场从策略拼转向资本投和执速度的内卷 。

　　合规层
，低质GEO操作或带来恶意内容污染与虚假宣传险
。竞争者可利其进商誉抹，部分企业也可能进不实营销。旦AI采纳这些虚假内容 ，将严重误导消费者，进而破坏整个信息态的真实性与可信度 。

　　面对上述困境
，是否有解法？

　　王晨晖认为，核心在于“治理源头”
。

　　一方面 ，要建立“权威的内容底座
”。GEO的优化内容
，必须要有扎实的事实根基 。比如，通过引入高校 、咨询机构的结构化
、经过调研验证的研究报告 ，以及白名单媒体的客观报道作为语料供大模型学习
，增强源头内容的权威性和严谨性
。另一方面，推动制度化治理。行业当前缺乏标准 ，希望有标准尽快出台
，使得制造“信息噪音”的行为在商业上无利可图 。