赢得AI搜索市场，从看懂中美GEO分化开始

随着生成式人工智能在搜索领域的崛起，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）正成为企业获取流量和用户的全新策略[1]。相比传统SEO通过提高网页排名获取点击，GEO旨在让品牌内容直接被大模型引用，成为AI生成答案的一部分[2]。当前中国和美国都在探索GEO，但在市场和运营层面存在显著差异。

昨天和一些国内的AI创业者、独立站运营者做了一些深度交流。我发现大家对GEO既好奇又迷糊，特别是容易把国内GEO和海外GEO混淆在一起，我今天就从大语言模型平台差异、商业逻辑差异、依赖工具服务差异和ROI评估差异四个维度，对中美GEO的发展进行分析比较。

一、大语言模型平台的差异

中国国内的大模型平台

中国在近年迅速推出了多款大语言模型，代表性平台包括百度的「文心一言」、智谱AI的GLM系列模型，以及阿里的「通义千问」、华为的「盘古」等。得益于国家政策支持和本土数据积累，这些模型在中文理解和本地知识上具备优势，性能上也快速提升。

中国大模型平台的部署更贴合本土场景。例如，百度的文心大模型直接融入百度搜索，为用户提供生成式答案，这是全球首个在主流搜索引擎中全面应用生成式AI的案例[6][7]。字节跳动推出了对话助手「豆包」，基于自研的云雀大模型，集成于今日头条、抖音等应用生态[8]。阿里巴巴的夸克搜索和360公司的“智脑”搜索也基于自家模型提供对话式查询服务[9]。可以看到，中国的搜索巨头和互联网公司纷纷推出自有大模型，并将其深度融合进搜索、资讯、办公等产品体系。这种高度定制、本土化的大模型生态，使中国GEO策略更多围绕国内平台展开。

美国及海外的大模型平台

美国在大模型发展上起步早、布局广，OpenAI的GPT-4引领了生成式AI热潮，并通过ChatGPT和API接口积累了海量用户和第三方集成。Anthropic的Claude、Meta的Llama 2系列、以及谷歌的新一代模型如PaLM 2和即将推出的Gemini也共同构成海外大模型矩阵。相较中国模型主要服务本土市场，美国的大模型往往面向全球用户，支持多语言和多模态。OpenAI的GPT-4在英文及编程等广泛任务上仍保持顶尖水准，而Claude等侧重更长上下文和对话安全性的优化。在搜索领域，微软将GPT-4整合进了必应（Bing）搜索聊天，谷歌则开发了生成式搜索体验（SGE）基于自有模型为用户提供摘要和回答[10]。可以说，美国的模型平台更加开放和国际化，通过API和插件生态渗透到各类应用。例如，许多国外搜索类创业项目（如Perplexity、Neeva等）直接调用OpenAI或自研模型为用户提供问答服务。

二、GEO商业逻辑的差异

流量来源与用户习惯

中国与美国用户获取信息的渠道结构不同，直接影响了GEO的流量来源。中国网民已大量开始使用AI对话搜索来获取资讯。数据显示，截至2025年初，约36.5%的中国网民（5.15亿人）使用过生成式AI搜索，AI搜索查询已占中国网民日均搜索量的48%[11]。这意味着在中国，近半数搜索需求通过生成式回答直接满足，“零点击搜索”渐成常态[12]。用户更习惯直接向AI提问获取精确解答，而非逐页浏览网页结果[13]。

相反，在美国市场，谷歌传统搜索仍占主导地位。虽然ChatGPT在全球拥有超亿用户，但很多用户将其用作辅助工具或娱乐，对搜索引擎的替代效应有限。谷歌的生成搜索（SGE）功能在2023-2024年仍处于实验推广阶段，并未全面普及。因此美国的AI搜索渗透率相对低于中国。根据行业预测，2026年全球约60%以上的搜索查询将融合AI生成结果[14]；但就2024-2025年的现状，中国的AI搜索普及速度显著快于美国。

总结：美国企业在制定GEO策略时，往往还是将SEO和付费搜索广告作为主要流量来源，GEO被视为新兴补充；而中国企业愈发将GEO视为获取搜索流量的核心手段（某种角度来说，也是过去中国传统搜索平台的尴尬：搜索在国内流量生态中处于挺尴尬的位置），传统SEO流量反而在萎缩[15][16]。

盈利模式与商业化路径

在盈利模式上，中美对于生成式搜索的商业逻辑探索各有差异。中国市场的领军者百度、阿里等正尝试新的变现途径。由于AI直接给出答案、用户不再点击链接，传统按点击付费的搜索广告价值下降，这迫使中国企业寻求转型。例如，一些中国AI搜索开始与电商深度结合，直接提供商品推荐和交易入口，实现电商导购变现。广州某公司的案例说明了这一趋势：用户通过AI导购助手对话提出购物需求，系统整合全网商品信息后直接推荐商品，并由平台按成交额向商家收取佣金[17][18]。这种模式下，用户获得免费且精准的购物建议，商家按效果付费，省去了竞价购买流量的高昂成本[18]。可以看到，中国的生成式搜索正催生“AI带货”等新商业模式，被视为继搜索引擎、社交媒体之后第三极电商流量入口[19]。

美国市场则主要围绕既有互联网盈利模式延伸GEO的商业逻辑。谷歌的策略是在SGE生成结果中融合广告，确保广告和生成答案清晰区分的同时，不放弃搜索商业营收[10]。据报道，谷歌SGE在产品搜索场景下会生成带产品图片、价格、评价等信息的摘要，并很可能在其中嵌入赞助商链接或购物广告[22]。微软必应聊天也已经在对话答案中插入相关广告链接（例如推荐的商品或服务附有推广链接）。因此美国的生成式搜索倾向于嫁接原有广告模式，探索新的展示形式而非彻底颠覆。OpenAI方面，ChatGPT采取订阅制（ChatGPT Plus）直接向用户收费，同时与企业合作定制模型、提供API以获取收入。未来不排除OpenAI通过引入广告分成或导购佣金等方式变现其生成式查询流量，整体上美国更谨慎地平衡用户体验与商业利益，暂未出现中国那样大规模的AI电商导购平台。在典型应用场景上，美国的GEO主要服务于内容查询、知识问答、代码生成等高价值信息领域，如面向专业服务（法律、医疗咨询）提供AI答案，或帮助媒体机构生成摘要内容等[23][24]。而中国的GEO除了知识问答外，在消费决策、政务服务等场景落地更快，比如政务平台上线政策AI助手回答企业提问，电商平台推出AI客服和导购，提高转化效率[17][25]。

中美GEO的商业逻辑差异源自不同的市场生态：一方（中国）在搜索入口高度集中、移动互联网深化的环境下，迅速拥抱AI直答模式，通过创新应用（如AI推荐商品、智能服务问答）寻找新的盈利增长点；另一方（美国）在维护成熟商业模式的同时谨慎演进，让生成式搜索成为传统搜索的增强而非完全替代。值得关注的是，这两种路径都在不断调整：中国的百度等仍在摸索AI搜索的最佳变现方式[26]，美国的谷歌也面临着不革新可能丢失用户、革新又冲击自身广告业务的两难。未来谁能找到更可持续的GEO商业模式，将深刻影响全球搜索格局。

总结：美国用户倾向利用生成式AI提升信息工作效率，GEO目前是最重要的获取知识的通道；中国用户和企业则希望借助AI扩大消费和服务场景的连接（通俗点说，GEO是卖货通道）。

三、GEO依赖工具和服务的差异

GEO的实施需要一系列配套的内容优化工具、监测分析服务和提交渠道。中美在这方面呈现出不同的生态特征。

追踪分析服务与数据监测

由于生成式搜索缺乏公开的流量数据和排名算法，中美均面临GEO效果难以量化的问题，但解决途径略有不同。中国的GEO服务商倾向于建立专属指标体系，通过私有数据监测来评估成效。例如，他们为客户监控在不同AI平台（百度、豆包等）上品牌内容的引用次数、引用段落占比，并结合用户反馈来调优[31]。一些领先服务商研发了“信任度模型”“语义熵分析”等专利技术，来评估内容在大模型中的权威权重[32]。

相比之下，美国营销界在呼吁更多官方数据透明，但目前主要依赖模拟测试和第三方推测。正如行业讨论所指出的，与传统排名不同，GEO缺乏客观历史数据，效果难有确定标准，许多方法仍在摸索[33]。一些国外SEO社区建议采用代理提示方法：选取一批代表用户搜索意图的询问，在各AI系统中测试内容表现[34]。尽管技术上路径不同，但双方的共同点是都非常强调内容结构化和权威背书。

在中国，GEO服务更多由原有SEO机构转型提供综合方案，或由大型互联网公司推出平台化工具。例如，百度搜索团队为适应AI生成摘要，建议站长加强网站结构化数据标记、提高内容专业性等[27]。国内出现了一批咨询服务商，协助企业优化内容的语义结构和数据权威性，包括帮助撰写问答式文章、添加引用数据、提供多模态素材等，以提升被大模型选中的概率[28]。由于中文语义和本土平台特点，这些工具服务常针对性地调整中文分词、实体标注、Schema标签等，以确保AI模型能正确解析内容要点[27]。

美国在GEO工具方面已涌现出多款产品化的SaaS工具供企业直接使用。一些初创公司推出了监测品牌在AI回答中出现情况的工具，例如 Geneo、Otterly、Profound 等平台，可以定期用模拟提示在ChatGPT、Google SGE、Claude、Gemini等生成式搜索中检索企业内容是否被引用，并报告可见性排名[29]。还可以跟踪品牌或网站何时出现在谷歌AI概要、ChatGPT结果中的引用频率和语境，并与竞争对手进行比较[30]。这些工具相当于GEO版的排名监测，自动运行设定的提示词，帮助企业量化自身内容在AI回答中的曝光。Quickcreator还提供专门用于内容优化的助手，比如根据AI偏好调整措辞、增加可被引用的要点等。从工具角度，形成了“竞争监测-发现问题-高质量内容创作-竞争监测”的闭环。

中国的GEO更像“人工精修”——依托咨询机构和平台化服务，形成内容优化与投放的一体化方案；而美国的GEO更偏向“工具驱动”——依靠SaaS产品实现监测与创作闭环，自动化与标准化程度更高。

内容分发与合作渠道

传统SEO时代有搜索引擎的站长平台可提交URL、站点地图等。进入GEO时代，中美都在尝试新的内容对接渠道。中国这边，搜索引擎公司开始开放AI接口让内容直接被模型调用。比如百度推出了面向开发者的AI搜索接口和组件，支持实时搜索+智能总结能力输出，可以嵌入到企业自己的客服或查询系统中[38]。这实际上为企业内容进入百度大模型提供了“官方渠道”。同时，企业也可以通过参与权威平台来提高AI收录：如将专业文章发布在人民网、知乎、大型行业论坛等被模型标记为权威的数据源，从而增加被引用的机会[39]。

在美国，谷歌尚未提供直接让企业提交内容给其AI摘要的入口，但在2023年发布了Google Search Console的SGE报告，告知站长其网页是否出现在AI生成的摘要中。这给出了初步的反馈渠道。开放AI等也没有人工收录渠道，但企业可通过提供插件/接口让ChatGPT访问自己的数据库，从而回答相关问题（如酒店链提供API让GPT查询房价库存）。总体而言，美国更加依赖技术手段让AI“读”网站，比如通过Schema结构化数据、开放的网络爬取，让模型自主获取信息。

相比之下，海外在GEO内容分发上呈现出更加开放和专业的格局。企业不仅依赖自身网站和搜索引擎，还积极利用多层次的内容生态来提升AI可见度。例如，通过将内容同步到行业媒体（如TechCrunch、Forbes、Manufacturing.net）、知识库型平台（如Medium、Reddit、Quora、LinkedIn Articles）以及开放数据源（如Wikidata、GitHub、arXiv、ResearchGate）等，企业的内容更容易被主流大模型索引和引用。同时，许多品牌会构建独立的API文档中心、知识库或RSS源，以便模型通过标准化接口自动抓取信息。这种“多通道、结构化、跨平台”的分发策略，使内容不再局限于搜索引擎结果页，而是成为AI知识网络中的活跃节点。

对于企业来说，投入GEO优化需要衡量产出和收益。中美市场在GEO效果的KPI设定和ROI评估方面已经出现一些不同取向。

核心KPI的侧重差异 

传统SEO通常关注排名、点击量、流量等指标，而GEO更注重内容被AI引用的可见度和由此带来的品牌影响。中国的GEO实践者已经提出应当摒弃以点击量为核心的老一套指标体系，转而聚焦“引用率”和“提及率”等新指标[40][41]。也就是说，企业会统计其品牌内容在AI生成答案中出现的频率，占据答案的比例，以及作为来源被标注的次数。这些指标直接反映品牌在AI搜索生态中的认知度。此外，“提示覆盖率”也是一项中国这边提到的新指标，指品牌内容覆盖了多少相关提问场景：例如100个用户常问的采购问题，有多少能触发AI引用该品牌[42]。与此同时，中国GEO评估还引入用户情感倾向分析[43]，通过分析AI答案中对品牌的表述是积极正面还是负面，来衡量品牌声誉的提升或风险。这在美国也有类似思路——西方营销专家建议监测AI回答里品牌提及的语调和情感，将其作为品牌感知度KPI的一部分[44]。不过总体看，中国企业更早地建立了这些全新KPI体系，例如某些服务商报告称GEO优化内容的AI引用率相比普通内容提升了400%[45]，并以此说服客户投入GEO。

美国企业在KPI上也开始转变，但更强调质量和转化。一方面，他们关注品牌在AI摘要中的可见性份额（Share of Voice）：比如在某行业相关的典型AI问答中，自家内容出现比例相对于竞争对手的占比。另一方面，由于直接点击减少，流量质量和后续行为成为ROI关键指标[46][47]。美国市场有数据表明，AI摘要往往回答的是高意向查询，因此尽管总点击下降，但来自AI的少量访客可能有更高转化率[48]。因此，西方营销人员会衡量通过AI答案进入官网用户的停留时长、转化率，甚至跟踪由AI推荐带来的销售额。这种对实际业务指标的关注，反映在一些建议中：要求将GEO成果与营销漏斗挂钩，例如统计因为AI回答而产生的潜在客户（leads）数量、由此带来的成交金额等[49]。可以说，美国企业更强调把GEO的效果货币化说明：若无法证明带来营收增长，高层对持续投入会谨慎。因此ROI评估往往是定量的财务回报结合品牌曝光两手抓。

中国的GEO正在“换指标”，从点击量转向“引用率、提及率、提示覆盖率”等新型可见度指标，并结合情感分析来评估品牌声誉；而美国的GEO则更注重“综合ROI”，把AI引用与“整体运营中的”转化、销售额挂钩，强调效果可量化和闭环。

短期与长期收益观念

在这一点上也存在文化差异。中国企业在经历流量红利见顶、获客成本高企的背景下，对GEO抱有较迫切的短期收益期望。前文提到，从AI答案跳转至企业官网的用户下单转化率是谷歌自然搜索流量的6.3倍[48]。这类数据被广泛引用来证明GEO的投入产出比高，即使AI减少了总点击，但能获取的都是高质量商机。因此国内很多企业，尤其是外贸、电商等领域，视在AI推荐中抢占一席之地为生死攸关，短期内订单流向可能因此改写[50][51]。他们更倾向于将GEO与销售业绩直接挂钩，在KPI上设定如“AI推荐带来的成交额”“AI渠道获客数”等硬指标，并希望在一两个季度内看到明显提升。相比之下，美国企业（尤其大型公司）对GEO的态度稍趋理性，更多将其视为长期战略投入的一部分。有分析指出，GEO的价值有点类似于品牌声誉的价值，无法精确计算，但长远来看极为重要[52]。因此一些国外CMO在衡量ROI时，会采用多层次框架：短期看可见度和微转化（例如用户因为AI答案对品牌正面反馈的增长率），中期看有无助力SEO整体流量稳住，长期再看品牌心智占有和市场份额变化[53][54]。这意味着美国评价GEO成效时，更接受间接收益，如用户满意度提升、客服成本下降（因为用户从AI就得到答案），这些都被纳入ROI考量，而不仅仅是直接营收。

评估方法的工具支持

如前所述，中国目前评估GEO较多依赖服务商提供的数据，报告偏定制，案例式说明ROI。而在美国，一些咨询公司和研究机构开始发布通用指南，如给出一套“AI搜索优化KPI列表”，包括品牌可见度、AI引用次数、零点击曝光、情感分析等，并建议用分析工具和人工结合来跟踪[55][56]。双方都意识到完全精确量化很困难，因为AI引用背后没有透明算法支撑。但美国市场更强调标准化衡量框架的建立，以便行业对比和逐年追踪；中国市场则倾向于用成功案例证明价值，比如引用某企业因GEO策略而在AI问答场景获得多少订单、市场占有率提升多少等作为ROI的有力例证。

值得注意的是，目前全球范围内企业对生成式AI应用的投入回报还处在探索期。MIT的一份研究揭示，有95%的企业尚未从生成式AI中获得实质性商业回报[57]。这在一定程度上说明，无论中美，对于GEO这样全新的优化领域，ROI评估体系都不成熟。中国市场由于竞争激烈，或许会更快尝试各种评估手段，并且在实践中快速迭代指标体系；美国市场则可能在积累足够数据后，由行业协会或大型平台牵头出台统一的衡量标准。总体来说，中美在ROI评估上的差异是侧重点和节奏的差异，但终极目标一致：找到GEO投入与品牌长期增长之间的关联，并证明其值得持续投入。

五、结语

综上所述，中国和美国在GEO（生成式搜索优化）的推进上各有特色：在平台上，中国依托本土大模型迅速追赶，美国凭借先发优势多点开花；在商业逻辑上，中国勇于重构流量变现模式，将AI深植各类场景，美国则平稳过渡，在原有生态中融合创新；在工具与服务上，中国以生态协同和定制服务为主，美国以独立产品和标准流程取胜；在ROI评估上，中国更强调速效与直接转换，美国更注重长期价值与体系化指标。需要强调的是，这些差异并非孤立静止的。随着技术和市场环境演进，中美互相借鉴对方经验也在增加——中国公司开始采用国际通用的指标体系来向投资人证明AI投入价值，美国公司也关注中国在消费级AI应用上的大胆实践。展望未来，GEO有望在全球范围内重塑数字营销格局。理解并借鉴中美两种路径的优长，将有助于企业制定更全面高效的GEO战略，在新一代搜索革命中抢占先机[58][59]。

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[9] [20] [26] AI搜索，百度想明白了吗？ – OFweek人工智能网

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[22] 深度了解Google SGE 搜尋生成式體驗 – 香港SEO公司

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[52] [54] How to Think About the ROI of Generative Engine Optimization

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[53] 2025 Guide To Measuring B2B Generative Engine Optimization …

https://abmagency.com/2025-guide-to-measuring-b2b-generative-engine-optimization-geo-roi/

[57] 95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？_AI&大模型_王玮_InfoQ精选文章

https://www.infoq.cn/article/elIEmtKU92WkTKk6wDNh