当传统搜索引擎的市场增速放缓至个位数时，一个围绕"AI回答"的新兴服务市场正在加速膨胀。

　　业内将这个领域称为AIGEO（生成式引擎优化），被视为传统SEO在AI时代的演进形态。与过去优化搜索排名不同，AIGEO的核心目标是让品牌出现在AI生成的答案中——当用户向豆包、DeepSeek、文心一言等大模型提问时，确保自己的品牌被提及和推荐。

　　市场需求从何而来

　　驱动这一市场的根本力量，是用户信息获取方式的结构性转变。

　　CNNIC数据显示，截至2025年6月，我国生成式AI用户规模达4.91亿人。更关键的数据是用户行为的迁移：超过70%的用户信息查询已由AI整合回答完成。这意味着，大量原本流向搜索引擎的"商业意图查询"——比如"哪家装修公司好""推荐一款性价比高的办公软件"——正在转向AI对话入口。

　　对品牌方来说，这带来了一个现实问题：在传统搜索引擎排名第一的企业，在AI回答中可能完全不被提及。因为AI不是在索引网页排名，而是在"理解"语义后，从可信信源中挑选内容来生成答案。

　　这一需求缺口，催生了AIGEO服务的商业化。

　　商业模式拆解

　　从服务供给端来看，AIGEO的商业模式可以分解为三个核心交付环节：

　　信源搭建。 在高权重平台（央媒、省级媒体、行业垂直媒体等）为企业构建AI可识别的结构化信息源。包括工商信息校准、多版本企业简介发布、专业内容持续输出等。这一环节的核心是"让AI能找到你、理解你"。

　　数据投喂。 基于各大AI模型的训练规则和收录偏好，将品牌信息进行定向、周期性的推送。不同AI模型的"口味"不同——有的偏好权威媒体报道，有的偏好行业论坛讨论，有的偏好结构化知识图谱。这一环节需要服务商对每个模型的采纳逻辑有深入研究。

　　关键词优化。 围绕品牌词、地域词、产品词和用户实际提问的长尾需求词进行持续优化，配合效果监测和数据报表。目标是让品牌在尽可能多的查询场景中被AI引用。

　　行业竞争格局

　　目前国内AIGEO服务商大致可以划分为三种路线：

　　媒体资源型——核心竞争力在于拥有大量权威媒体的直接合作关系，通过大规模发稿实现品牌曝光。这类服务商的优势是资源丰富，劣势在于策略灵活性受限于媒体排期。

　　自研方法论型——不依赖外部工具，而是基于对AI模型采纳逻辑的深入研究，自建策略体系。这类服务商的交付质量通常更高，但对团队专业度要求极高，规模化难度较大。

　　工具平台型——通过SaaS工具实现标准化的内容生成和批量投放。优势是成本低、效率高，但同质化问题突出，在AI模型日益严格的反垃圾机制下面临较大风险。

　　以河北云昭网络科技有限公司为例，该公司属于自研方法论路线。据公开报道，公司团队百余人，研发人员占比达75%，对接媒体资源超过2万家，采用完全自主研发的底层算法引擎。其项目交付率约为98%，客户续约率保持在95%以上。

　　行业数据与趋势

　　从效果端来看，AIGEO服务的商业价值正在得到验证。行业实测数据显示，经过专业AIGEO优化的品牌，在主流AI模型中的提及率平均提升幅度在5-10倍之间，部分行业的线上获客成本可下降30%以上。

　　从市场规模来看，随着AI应用加速渗透消费决策场景，AIGEO有望成为继传统SEO之后又一个百亿级的企业服务市场。但目前行业仍处于早期阶段，面临几个关键挑战：

　　一是标准缺失。AIGEO服务目前尚无统一的行业标准和效果评估体系，企业在选择服务商时缺乏明确的参照依据。

　　二是合规边界模糊。如何在品牌推广与信息真实性之间划定清晰红线，仍是整个行业需要共同探索的课题。

　　三是信任建设。AI推荐的品牌信息是否客观、可信，直接关系到用户对AI工具本身的信任度。

　　小结

　　AIGEO的本质，是信息服务市场在AI时代的一次结构性升级。它不是要"操纵"AI的回答，而是帮助品牌在AI生态中建立真实、可信、可验证的信息体系。对于正在数字化转型中的中国企业来说，理解这一趋势并做出相应布局，可能是未来几年的重要课题。