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在社交媒體上，類似對話正以每天數千萬次的頻率發生。

從ChatGPT的全民普及到DeepSeek的爆火，不少用戶已習慣向AI 聊天機器人直接提問并獲取消費決策建議：消費者不再輸入“防曬霜 油皮 輕薄”等關鍵詞，而是以自然語言描述個性化需求，從而搜索到所需的信息。

不少互聯網企業也瞄準這一趨勢，布局ai+搜索：騰訊的元寶接入微信搜索生態、字節的豆包出現在抖音視頻頁、小紅書搜索框的自動展現AI問答功能…

可以看到，生成式搜索優化（GEO）及搜索生成體驗（SGE）正在成為搜索場景下的新流行趨勢。

美國咨詢公司Gartner曾在2023年底的一篇文章中指出，谷歌的搜索生成體驗 （SGE） 在搜索引擎結果頁面 （SERP） 上占據了自然排名第一，并出現在超過 90% 的熱門搜索詞中，這一趨勢對品牌現有的 SEO 性能構成了重大挑戰。不少消費者也因AI搜索更加便利、精準匹配需求，從而對ai的推薦產生依賴：

• 波士頓咨詢在去年四月發布的《2024年消費者AI認知調查》中指出，當前，大約有28%的消費者經常使用 AI 大模型來推薦化妝品等商品；

• 無獨有偶，劍橋大學相關團隊也在去年的一項研究中亦指出，人工智能 (AI) 技術可能影響在線用戶的選擇 —— 從購買商品到投票決定。

結合到具體使用場景下，例如，在用戶詢問“適合打工人通勤使用的高性價比防曬霜”時，AI會綜合產品參數、用戶評價、專業測評等多維度信息生成推薦，不再需要人工讀帖或瀏覽網頁自行篩選、總結和比較產品信息差異。

那么，品牌如何搶占AI推薦黃金C位？

權威信源引用x統計類數據 提升內容說服力

不同于依賴關鍵詞、反向外鏈等技術的傳統SEO，生成式搜索是通過混合檢索和語義排序抓取信息并且進行文本生成回答，因此，企業布局生成式搜索優化的核心在于讓AI理解品牌價值主張，并將其轉化為符合用戶意圖的推薦理由。

論文《GEO: Generative Engine Optimization（生成引擎優化）》根據多領域和多場景的用戶查詢搭建了GEO-benchmark，并測試了九種生成式ai在搜索中展示信息的優化手段，并進行打分分析

此外，在具體的優化舉措中，還有哪些值得關注的前沿研究信息呢？

去年6月，來自印度理工學院德里分校、普林斯頓大學及一些個人學者在arXiv上發表了關于ai搜索優化的論文《GEO: Generative Engine Optimization（生成引擎優化）》。

研究發現，當企業引用權威信源、增加統計性數據時，更符合生成式搜索的算法偏好，可以帶來更為明顯的可見效果。此外，提高源文本的流暢性和可讀性，也會帶來15-30%的顯著可見性提升。這表明生成式引擎不僅重視內容，還重視內容的呈現方式。

此外，根據網絡公開資料，綜合對比各大主流AI搜索引擎的收錄機制，我們分析得出：權威媒體平臺、學術型網站仍然是大模型信息采集權重較高的信源。

此外，不少ai聊天機器人背后的大模型已經擁有了多模態的內容識別能力，可根據圖片、文字、視頻中的信息進行文本生成，因此，企業在優化策略中，需同步構建大模型可讀的權威背書體系與多模態信息矩陣，而非單一依賴傳統SEO策略。

在生成式搜索優化領域，明略科技旗下社媒產品可實時監測全網社媒數據，幫助品牌在ai搜索前有效識別負面信息收錄，并從而幫助正向標簽的內容的AI抓取權重。此外，基于明略自研的明敬多模態大模型，AI可以深入解析圖文、視頻，并通過通過前期的A/B test，幫助品牌挖掘用戶喜好，生產更受歡迎的品牌內容，從而提升AI搜索的露出效果。

當消費者在對話框中輸入：“推薦一個適合我的品牌/商品”時，ai搜索的品牌營銷戰爭已經步向白熱化。GEO不僅是技術升級，更是營銷范式的顛覆——當前，一個不可阻擋的趨勢正在來臨。若想贏得消費者信賴，品牌需要從“說服搜索引擎我的產品很好“轉向“讓A以為我的產品很好”。那些率先將產品價值精準傳達給AI搜索的品牌，將在新一輪心智爭奪戰中占據優勢。未來的黃金廣告位，或許不在熱搜榜上，而將出現在AI助手的回答框里。

今天，你的品牌準備好被AI推薦了嗎？