生成式搜索：下一个淘金热，还是仅仅是换汤不换药的SEO？
引言: 科技界再次热议在线发现领域的范式转变，这次是由人工智能聊天机器人所驱动。尽管“生成式引擎优化”（GEO）的承诺听起来颇具革命性，但仍需审慎地剥开炒作的外衣，评估这究竟是真正的革新，还是仅仅是为争取数字可见性而进行的长期斗争的演变。
核心提炼
- 从关键词/反向链接优化到理解大型语言模型如何解析和综合信息，这一根本性转变是真实存在的，并要求企业采取新的策略。
- AI分析全网情感和语境的能力，使得品牌提及（即便没有直接链接）在塑造线上认知方面的重要性变得前所未有。
- 关于自主AI代理在执行“代理工作”时能“像软件一样扩展”的说法，需对其潜在功效、可定制性以及算法黑箱固有的风险进行审慎审查。
深度解读
Geostar等公司提出的说法预示着一场巨变，他们引用了高德纳（Gartner）的预测，即到2026年，传统搜索量将下降25%。这个数字虽然惊人，但需要放在具体的语境中理解。“传统搜索量下降”是否意味着用户根本不进行搜索了，还是仅仅意味着他们的入口点和消费方式发生了变化，从十个蓝色链接转向了AI生成的摘要？如果谷歌自己的AI概述现在出现在数十亿次搜索中，那么这种“下降”很可能是一种重新引导，而非彻底的流失，这引发了关于哪些指标真正重要的问题。
生成式搜索引擎优化（GEO）的核心前提引人注目：它不仅仅是为了关键词优化内容，更是为了让AI模型能够轻松消化的清晰度、简洁性和结构化数据进行优化。例如，对Schema标记的强调并非全新；精明的SEO从业者长期以来一直在提倡它。新的是其紧迫性以及AI界面的碎片化格局——谷歌的各种模式、ChatGPT、Claude、Perplexity——每种都有其独特的偏好。这种复杂性可以说证明了专业化方法的合理性，但它也凸显了对于没有专属资源的企业来说，这是一个显著的进入壁垒。
Geostar的解决方案，即嵌入能够自主优化网站的“环境代理（ambient agents）”，尤其引人入胜。AI持续学习并在客户群中推广最佳实践的理念，预示着人力机构无法比拟的效率。然而，这也引发了一些关键问题。当一个品牌的在线声誉岌岌可危时，多大程度的“自主性”才是真正明智的？其防护措施是什么？当算法误解意图，或者创建的内容偏离品牌声音或合规性要求时，会发生什么？“像软件一样扩展”代理工作的承诺非常强大，但至关重要的是要考虑传统机构通常提供的细致入微的战略思维、人类创造力以及定制化的危机管理——这些是算法可能难以复制的特质。报道的成功案例很有前景，但将如此关键功能的控制权交给AI代理的长期影响仍有待观察。
对比观点
尽管向人工智能驱动的发现模式转变是不可否认的，但对于GEO的绝对霸主地位，我们有理由保持适度的怀疑。首先，大型语言模型的“黑箱”性质意味着优化常常感觉像是在瞄准一个移动的目标。如果谷歌、OpenAI或Perplexity大幅改变其排名算法或数据解析偏好，会发生什么？自主代理可能会迅速过时，或者更糟的是，优化了错误的信号。其次，自主代理取代代理机构工作的说法，虽然对创始人很有吸引力，但过于简化了人类专业知识的价值主张。代理机构提供战略指导、品牌声音一致性、危机沟通和创意构思，而当前的AI解决方案根本无法大规模复制。仅仅依赖算法方法有导致品牌间算法同质化的风险，使企业更难脱颖而出。最后，每月1,000至3,000美元的成本对于许多中小型企业来说并非微不足道，特别是如果投资回报率是用不太明确的“印象指标”而非直接点击或转化来衡量的话。试图“玩弄”人工智能的诱惑也可能导致内容垃圾邮件的新时代，从而损害了提供简洁、有用答案的根本目标。
前景探讨
未来1-2年将是GEO和更广泛的AI优化市场的关键洗牌期。当前AI接口的碎片化是一个巨大的障碍；企业无法无限期地为十几个不同的系统进行优化。我们很可能会看到AI搜索提供商之间出现一些整合或明确的市场领导者，这可能会简化优化挑战。像Geostar这样的解决方案面临的最大障碍将是证明超越初步吸引力的、持续且可量化的投资回报率。衡量AI响应中的“印象指标”和品牌情绪是复杂的，企业最终将要求其与收入或客户获取之间有明确的关联。此外，这些GEO解决方案的防御性也值得怀疑。随着AI模型的发展，优化的“规则”也会随之改变。这些自主代理能否足够快地适应，还是会不断地疲于追赶？淘金热正在进行中，但随着市场成熟，真正的价值主张在真实的业务需求和不断变化的AI格局面前受到检验，预计将出现一次重大的洗牌。
原文参考: Geostar pioneers GEO as traditional SEO faces 25% decline from AI chatbots, Gartner says (VentureBeat AI)