随着ChatGPT、Perplexity和Gemini等由生成式AI驱动的搜索引擎迅速普及，信息检索的模式正在发生根本性转变。用户不再仅仅依赖传统的链接排名列表（SERP），而是越来越依赖AI系统直接合成的、带有引用来源的叙述性答案。这一根本性变化挑战了传统的搜索引擎优化（SEO）实践，并催生了一个新的范式，我们称之为生成引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）。
1. 传统SEO的局限性：AI搜索不只是另一个Google
传统SEO技术旨在通过关键词匹配和页面排名来提高可见性。然而，AI驱动的搜索环境引发了一个直接问题：一个经过传统SEO高度优化的网站，在生成式搜索服务中是否仍然可见？
研究表明，答案是否定的。AI搜索与传统网络搜索（如Google）在信息来源的选择上存在根本性的、系统性的差异。如果品牌继续沿用旧的SEO策略，其数字渠道的可见性可能会大幅下降。
2. 核心发现：AI搜索对“赢得媒体”的压倒性偏见
AI搜索和Google在媒体类型分布上表现出鲜明对比。
| 媒体类型 | 定义 | Google的倾向 | AI搜索 (如GPT/Claude) 的倾向 | GEO战略影响 |
| 品牌自有内容 (Brand) | 官方网站、制造商页面 | 保持平衡，在非英文搜索中占主导 | 占比低，除非是交易型查询 | 需结构化为API |
| 赢得媒体 (Earned) | 第三方权威评论、独立出版物 | 平衡或略高 | 持续、压倒性的主导 | GEO核心重点 |
| 社交内容 (Social) | Reddit, Quora, 社区论坛 | 在消费和汽车领域有显著比例 | 几乎完全缺乏或被抑制 | 社区驱动平台作用减弱 |
关键洞察：
AI搜索系统（如GPT和Claude）表现出系统性地偏爱赢得媒体，而不是品牌自有内容和社交内容。
例如，在消费电子产品领域，AI搜索对赢得媒体的引用占比高达约92.1%（美国，GPT）。在汽车领域，GPT对赢得媒体的引用占比达到81.9%（美国）。
社交来源的近乎完全缺失是AI搜索的一个关键结构性转变。
3. 用户行为的转变：从检索到“代理”
AI搜索的崛起不仅仅是搜索结果格式的变化，它标志着用户行为从Q&A转向智能决策伙伴（代理/助手）。
• 决策支持占主导： 大多数AI查询围绕着“买什么”、“何时买”以及“如何比较”展开，用户期望得到简短的入围名单和合理的理由，而非仅仅是原始规格。
• 从检索到代理： 许多请求要求AI执行具体的行动，如价格抓取、列表构建、保修计算，甚至“代为购买”。这要求品牌网站必须是可编程的（API-able）。
• 新兴的消费者信任： 用户开始委托AI处理高价值的决策，如汽车购买和金融谈判。这种信任建立在AI来源的可信度上。
结论：
AI驱动的搜索环境是分散的、动态的且竞争激烈的生态系统。成功不再是孤立的SEO战术能实现的，而是需要一种新的GEO方法论，专注于以下四大战略：工程化内容以实现可扫描性和合理性、主导赢得媒体、采用引擎和语言特定的策略，以及克服大品牌偏见。
引用文献：《Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search》
https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.08919