现在做一件事。
打开豆包、DeepSeek、Kimi、百度 AI，随便哪一家。问一句：
「做 XX 的哪家好？」
XX 换成你所在的行业，或者你自己公司的业务。
问完看它推荐了谁。然后看看，那串名单里有没有你。
如果没有，这篇值得往下看。因为已经有一整个行业，在靠解决这件事收钱。
先说这个市场有多大
据行业公开观察，中国 GEO 市场 2026 年约 48 亿元，预计 2030 年做到 1376 亿元，五年复合增长率超过 130%。
GEO 是 Generative Engine Optimization 的缩写，中文一般译作"生成式引擎优化"。
它跟 SEO 的区别，一句话说清：
- SEO 让网页被找到。
- GEO 让品牌被 AI 推荐。
以前的逻辑是，用户搜关键词，你的网页排在前面，他点进来。现在越来越多人不点网页了，直接问 AI，AI 给一段总结加几个名字。你的位置从"搜索结果第几行"，变成了"AI 那段话里提没提你"。
这个行业怎么收费
以下是 2026 年的市场公开观察值，不是官方统计，实际价格受行业、内容基础、平台覆盖范围影响，可能差好几倍。
想自己干的话，SaaS 监测工具便宜得多，小微企业常用的企业版大约每年三千到八千，旗舰功能每年一万二到两万。
国外也差不多：DIY 工具免费到 250 美元/月，小企业代理 1500–5000 美元/月，中型 5000–25000 美元/月，企业级 25000–50000 美元/月。
为什么有的报一两万，有的报几十万？ 差在三处：信源投放的质量和数量、内容有没有真实信息增量、包不包含技术交付（结构化数据、知识库建设）。一两万的方案通常只在低权重站点铺内容，几乎没有技术交付。
他们具体在干什么
四个动作，按顺序。
第一步，AI 搜索体检。
把你目标客户真的会问的问题列出来，逐个拿去问豆包、DeepSeek、Kimi、百度 AI。记录三件事：AI 提没提你、推荐了谁、怎么评价你。
这一步的价值在于，它把"我在 AI 眼里是什么样"从感觉变成了数据。
第二步，信源体系建设。
把企业资质、产品参数、服务流程、真实案例，结构化地铺到官网、行业平台、问答社区和权威媒体上。
为什么是"结构化"？因为 AI 读的是网页和文档，信息越规整、越容易被摘出来，它越敢引用。散落在几百条朋友圈里的介绍，它抓不到。
第三步，内容适配。
围绕客户真实会问的问题写 FAQ、选购指南、对比分析。每一篇回答一个具体问题，而不是写一堆"行业领先、品质卓越"。
第四步，持续监测。
定期复查出现率、推荐位、评价准不准，然后迭代。
一个反常识的点，也是最省钱的一步
很多人以为 GEO 的第一步是发内容。
不是。
如果品牌自身的信息在各渠道互相矛盾——官网上写成立 2015 年，百科上写 2016 年，招聘页写"深耕十余年"，天眼查又是另一个数字——AI 会把它判定为不可靠信号。
这时候你投的内容不但无效，还会把这个矛盾放大。
所以最省钱的一步，是先把事实统一：公司全称、成立时间、主营业务、服务范围、联系方式，在所有能被搜到的地方写成同一个样子。
这件事不花钱，只需要有人认真对一遍。
见效要多久
行业里比较实在的说法是这样：
任何承诺"一周见效""一个月上首推"的，都不符合内容积累的规律。
如果有人向你推销，记住三条
第一，凡是承诺"保证首答""固定第一"的，直接排除。
AI 的回答是概率性输出，同一句话今天问和明天问可能不一样。敢写"保证第一"的人，要么不懂，要么准备糊弄你。
第二，把达标线写进合同。
问清楚：考核哪些问题、多久采样一次、怎么判定达标、不达标怎么处理。这几条不写，后面全是口舌。
第三，警惕低价刷词和伪造信源。
这类做法短期能造出假象，但平台识别出来之后，伤的是长期信誉，而且很难恢复。
今天晚上就能做的体检
不需要花钱，十分钟。
第一步，列十个问题。
不要列"XX 公司怎么样"这种，要列客户真正会问的：
第二步，四个平台各问一遍。
豆包、DeepSeek、Kimi、百度 AI。同一组问题，一个字都别改。
第三步，做个表记下来。
第四步，看两件事。
一是你在哪些问题上完全消失，那是缺口。 二是它说的关于你的信息，准不准。如果它说你只在某个城市、或者主营是别的业务，那就是第二个动作没做好。
跑完这一轮，你会比大多数卖 GEO 服务的人更清楚自己的处境。
最后
这件事的本质，不是"AI 时代的新营销"。
是入口变了。
以前客户找供应商，路径是搜索、比价、打电话。现在多了一步：先问 AI，拿到三五个名字，再去查这几家。
那三五个名字，就是新的货架。
而这个货架不会自己更新——除非有人把信息铺过去。
这个号会持续跟 AI 搜索这块的变化：各家平台的推荐逻辑怎么调、哪些行业先被改写、哪些做法被证明没用。下个月我打算把同一批问题丢给国内四家 AI，看它们给出的名单差多少，结果发在这里。
