AI营销系列报告一：搜索入口迁徙，GEO营销起量

AI营销系列报告一 本报告导读： 传播文化业《情绪消费风起，IP趣玩行业快速增长》2025.12.18传播文化业《消费周期与AI叙事下的中国互联网投资新范式》2025.06.03 随着大模型技术爆发，流量入口随之迁徙，GEO营销新范式快速起量。 投资要点： GEO的本质是优化广告内容，使其被AI搜索平台引用。传统搜索和AI搜索时代，营销服务商核心工作都是基于平台算法规则，对广告内容进行优化，从而使得广告内容在用户面前实现有效露出。传统搜索对应的优化方式叫SEO（搜索引擎优化），核心机制是匹配。用户搜索关键词，搜索引擎进行匹配链接，SEO的核心是将广告链接排名靠前。AI搜索对应的优化方式是GEO，核心机制是分析。用户搜索提问，LLM进行实时阅读理解并合成答案。该过程为检索增强生成（RAG），排名的概念被解构，广告内容“被引用”成为工作重心。 全球GEO市场破百亿美元，国内GEO市场近30亿元。在流量入口转移的趋势下，GEO市场迎来快速发展。艾瑞咨询数据显示，2025Q2中国GEO市场规模同比增长超200%，超过78%的企业决策者将AI搜索优化列为数字化转型优先级。市场研究机构Garter预测2026年传统搜索引擎流量将下滑25%，AI聊天机器人及其他虚拟优化方式将进一步抢占搜索引擎市场份额，预计2028年50%搜索引擎流量将被AI搜索蚕食。据秒针营销科学院，2025年全球GEO市场规模112亿美元，中国GEO市场规模29亿元。预计2030年全球市场规模破千亿美元，中国市场规模达240亿元。 GEO市场将随着大模型流量增长持续上行。一方面大模型作为流量入口，有望承载更多的用户时间，广告空间预计随着流量增长而持续上行；另一方面，中短期大模型变现方式中广告占比较低，C端较多免费流量处于变现真空期，GEO公司有望把握此阶段红利期取得快速增长。长期来看，随着大模型格局不断收敛，流量增长趋缓，大模型开启广告商业化，GEO相关营销公司也有望作为大模型广告生态合作伙伴持续享有成长红利。 投资建议：行业发展初期，建议关注率先布局GEO业务的上市公司。兼具技术，以及营销行业knowhow的营销公司有望率先起量。关注业务布局领先的引力传媒、易点天下、浙文互联、值得买、因赛集团等。 风险提示：商业化不及预期、大模型用户增长不及预期、广告主缩减预算。 目录 1.流量入口迁移，催生GEO营销新范式........................................................31.1.AI是下一代核心媒介，带动营销预算转移...........................................31.2.GEO核心是基于语义理解的信任构建...................................................61.3.优化围绕内容、技术、分发进行............................................................91.4.GEO通过订阅收费.................................................................................102.行业快速增长，预计2030年规模破千亿美元...........................................122.1.行业处于发展初期..................................................................................122.2.GEO规模中短期对标SEO市场 ............................................................122.3.GEO长期随大模型流量增长持续上行.................................................133.投资建议........................................................................................................174.风险提示........................................................................................................18 1.流量入口迁移，催生GEO营销新范式 AI带来流量入口迁移，催生GEO营销。GEO（Generative Engine Optimization）生成式引擎优化，指的是基于生成式人工智能的搜索引擎优化，提高相关内容在AI搜索结果中的可见性。2024年6月，GEO由一篇来自印度理工学院、普林斯顿大学的论文率先提出。GEO出现的根本原因在于AI带来流量入口的转移。随着AI对媒介的重塑，用户信息获取行为也在变化，媒介由传统搜索引擎，迁移至社媒平台，再到AI平台，用户信息获取行为也由主动搜索，到算法推荐，再到主动搜索。在这个过程中，营销入口及方式也随之迁移，GEO随之诞生。 1.1.AI是下一代核心媒介，带动营销预算转移 AI是下一代核心媒介，重塑媒体平台及用户行为。PC互联网到移动互联网时代，再到AI时代，流量入口和用户行为都在不断演变。信息获取渠道由谷歌百度等传统搜索引擎，迁移至移动互联网时代的抖音小红书等社媒平台，AI时代再次向DeepSeek、豆包、Kimi等AI平台迁徙。用户获取信息的行为由主动搜索，到算法推荐，再到主动搜索。 AI正在重塑互联网平台。人工智能已经从工具进化为媒体生态的核心基础设施，字节跳动、百度、阿里、腾讯等巨头正在将AI融入自身的产品建设。比如微信2025年接入DeepSeek，推出AI搜索功能，支持快速问答和深度思考模式；2025年2月微博接入DeepSeek，助力信息查询新体验。 资料来源：数局公众号 AI改变用户信息获取路径，提升信息获取效率。传统搜索模式下，用户在搜索栏提出问题，搜索引擎匹配内容并输出多个经过排名的链接，用户在多个链接之间跳转对比，最终做出决策，行为路径可归纳为“搜索-浏览列表-点击链接”；AI搜索模式下，用户在对话栏进行提问，AI整合信息并生成 结构化答案，用户无需跳转即可获得完整方案，行为路径可归纳为“搜索-阅读信息”。 资料来源：多鲸公众号 搜索及电商场景最快重塑。搜索场景下，用户在AI搜索结果页面直接获得所需信息，而不再进一步点击网站；媒体呈现内容也改变为“无排名综合索引”模型，媒体广告位数量大幅降低，而AI会重新改写抓取的内容，并重新组织语言输出整体内容。电商场景下，用户传统的“浏览-搜索-对比”购物方式开始被替代，取而代之的是通过和AI工具对话发现需求并推荐商品。 资料来源：数局公众号 营销预算随流量转移。广告的核心是触达更多受众，随着流量入口迁移，营销预算也随之迁移至新入口。2015年之前的PC互联网时代，搜索引擎广告是占比最大的广告类型。2016年之后的移动互联网时代，随着流量入口迁移至手机App，移动广告市场保持高增，在此过程中，信息流/短视频广告份额快速提升，搜索引擎广告份额持续下降。 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 PC互联网时代（2000-2015年）：2015年之前，流量高度集中于搜索引擎和门户网站，该时期网络广告规模由2008年的170亿元增长至2015年的2093.7亿元，其中搜索广告是占比最大的广告类型，份额由28.6%增长至32.6%。百度在搜索广告市场份额占第一，2015年百度在中国搜索引擎市场市占率80.8%。 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 移动互联网时代（2016-2025年）：2016年以来，流量入口由PC转向手机的各类超级APP。信息流/短视频广告占比快速提升，与此同时搜索广告份额持续下降；电商平台由于PC到手机流量的平移，广告份额缓慢提升。 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 以百度、阿里、快手为例，分别观察搜索引擎广告、电商广告、短视频广告增长情况。2015年之前百度每年营收增长保持在35%以上，2015年之后增 速下滑；阿里电商增速拐点出现在2023年，此前保持高速增长；快手广告业务在2022年以来每年仍保持15%以上的增速。 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 AI已成为互联网基建，用户空间预计11亿人。目前AI已经融入各类互联网应用，成为互联网基础建设，预计AI应用空间是网民规模11亿人（2025年6月）。各垂类AI应用用户空间预计对标互联网垂类用户数，比如AI搜索对标搜索引擎用户规模8.8亿人、AI电商对比网络购物用户数9.7亿人（2024年）。 资料来源：CNNIC，国泰海通证券研究 资料来源：艾瑞咨询，国泰海通证券研究 1.2.GEO核心是基于语义理解的信任构建 GEO核心工作是让广告内容被LLM引用。传统搜索和AI搜索时代，营销服务商核心工作都是基于平台算法规则，对广告内容进行优化，从而使得广告内容在用户面前实现有效露出。传统搜索对应的优化方式叫SEO（搜索引擎优化），核心机制是匹配。用户搜索关键词，搜索引擎进行匹配链接，SEO的核心是将广告链接排名靠前。AI搜索对应的优化方式是GEO，核心机制是分析。用户搜索提问，LLM进行实时阅读理解并合成答案。该过程为检索增强生成（RAG），排名的概念被解构，广告内容“被引用”成了工作重心。 优化的本质是利用算法规则使广告内容更多露出。算法侧来看，传统搜索的底层是倒排索引（Inverted Index）与链接分析（如PageRank），记录着“哪个词出现在哪个网页”。优化师工作是增加关键词密度、优化标签等，本质是“字符串匹配”。AI搜索的底层是基于概率的神经网络和向量数据库，AI将万物映射为多维空间中的向量，AI不再匹配字符串，而是匹配语义意图。因此SEO是一种确定性优化，优化了关键词之后，搜索引擎可以随之匹配；而GEO是一种概率性优化，通过优化内容的结构和语义，提升内容被向量数据库找回，并被LLM采信为“事实来源”的概率。 SEO的常见操作包括提升关键词密度、在多个网站发布外链等。传统搜索路径分为数据抓取、索引构建、排名算法、结果展示四步。1）搜索引擎爬虫通过超链接跟踪抓取网页内容；2）将内容分类存储到数据库，并建立关键词与页面的映射关系；3）基于PageRank等指标（关键词密度、外链质量、页面加载速度）计算相关性；4）返回排序后的搜索结果页面，用户需点击链接跳转获取信息。因此SEO的常见操作包括提升关键词密度、在多个网站发布外链等。 GEO的底层逻辑是信任构建机制。AI搜索路径分为数据收集、意图解析、信息整合、答案生成、负反馈修正五步。1）AI模型抓取多源数据，构建动态知识库；2）利用大模型拆解用户查询的深层需求；3）提取关键信息，按权威性、相关性、时效性排序；4）输出自然语言答案，并标注引用来源；5）通过用户追问，触发内容巡检，补充争议点。因此GEO的底层逻辑是信任构建机制。 AI搜索技术原理：RAG与向量化。目前的AI搜索产品普遍采用RAG（检 索增强生成）架构。1）存储。AI存储通过将文本转化为高维向量实现，而非类似传统数据库通过储存文本实现。AI将网页内容分割成多个Chunk（文本块），通过Embedding模型转换成向量，并将这些向量存入向量数据库。2）语义检索。用户提问时，问题也会被转换成向量，系统在向量数据库中计算余弦相似度，召回Top-K个最相关的Chunks。3）上下文注入与生成。召回的Chunks被作为上下文注入到LLM的Prompt中，LLM根据注意力机制判断