对话万成云商：发文章≠GEO优化，大模型不是喂什么就推什么

“帮我搭配一套适合海边度假的衣服。”

“帮我推荐一家适合约会的西餐厅。”

“3000元预算，买哪款扫地机器人最划算？”

这类与AI的问答正发生在全球数亿用户身上。过去，人们会把这些问题输入百度、谷歌等搜索引擎，因此产生了SEO（Search EngineOptimization，搜索引擎优化）营销。而当流量入口从搜索引擎转向AI工具，GEO（Generative EngineOptimization，生成引擎优化）也应运而生。

区别于传统SEO追求的“搜索结果排名”，GEO的核心目标是让品牌信息在AI生成的回答中被优先引用和推荐。在AI全面渗透用户信息获取与消费决策场景的时代，对于出海企业而言，做好GEO意味着抢占新的流量入口。

GEO的逻辑和SEO有什么根本不同？为什么有人说GEO是伪命题？出海企业布局GEO该怎么做？中小企业如何低成本起步……带着这些出海企业关心的问题，我们特别对话了万成云商品牌出海事业部总经理谭莉，拆解AI搜索时代如何让企业被AI看见、信任，并推荐给用户。

36氪：GEO被称为SEO在AI时代的进化。相比于SEO的核心在于搜索结果的排名，GEO优化的关键是什么？它与传统SEO的核心区别在哪里？

谭莉：核心区别在于传统SEO偏“规则博弈”，GEO更像“信任竞争”。因为过去做SEO，我们的目标是把页面排到Google第一页，让用户点进去；但现在很多用户直接在AI里问问题，甚至不点链接了，那你要解决的是——怎么让AI在回答里“引用你”甚至“推荐你”。

所以GEO的关键首先是，你是不是一个“可信任源”（全网有没有人认可你）；其次，你的内容能不能被AI理解、拆解、复用；最后是你的内容有没有完整的证据链，比如数据、案例或者第三方背书。

36氪：继GEO之后，也有人提出AEO概念，两者有什么区别？

谭莉：这两个概念很多人会混着讲，但我个人是这么区分的：AEO更偏“问答结果优化”，核心是让你的内容直接成为某个问题的标准答案，比如FAQ、精选摘要这些。GEO更广，它面对的是生成式AI，不只是回答一个问题，而是参与“多源信息整合后的输出”。所以AEO更偏“结构技巧”，GEO更偏“整体品牌与内容生态”。

36氪：GEO的概念近两年引起广泛讨论。为什么现在这个时间点企业需要关注GEO？在AI搜索渗透率持续提升的背景下，GEO应该在企业营销体系中占据怎样的战略位置？

谭莉：分享几个很现实的变化：现在用户越来越习惯直接问AI，而不是自己筛选搜索结果；而且AI在很多行业决策前端，已经开始替代“信息收集阶段”；再就是有些客户还没打开你的官网之前，可能就在AI里形成了对你的判断。所以企业没办法去忽视GEO，现实摆在这里了。我认为，GEO在企业营销体系中占据着很关键的位置，它不会替代SEO，而是和SEO并行的“第二流量入口”，甚至未来会变成主入口之一。

36氪：怎么理解有企业做过一些尝试后认为GEO是伪命题，或者靠自己持续给大模型喂语料也可以？

谭莉：我觉得这是对AI工作机制有点误解，大模型不是你“喂什么它就推荐什么”。它有几个筛选逻辑：第一，信息是否一致（比如不同来源是否能得到印证）；第二，来源是否可信（是不是长期存在的内容资产）；第三，是否被多平台提及（而不是单一来源）。所以你自己“喂语料”，本质只是单点信息输入，很难形成“信任网络”。

不过我也理解为什么有人说GEO是伪命题，因为确实有很多“伪做法”，比如只做站内内容、只堆AI文章、不做外部验证，这些基本都很难起效果。

36氪：当企业布局海外GEO营销时，需要经历哪些关键步骤？不同行业、不同规模的企业在路径上会有哪些差异？

谭莉：从实操角度，会有四个关键步骤：第一步先拆解你的客户是怎么筛选供应商的，这个路径是怎么样？第二步重建你的内容结构，包括官网、博客、FAQ、案例这些，全部按“可被AI理解”的方式重构。第三步是搭建外部信任体系，比如评价平台、媒体曝光、社媒讨论、行业引用，都很重要。第四步就是做多渠道分发，持续让内容在不同平台被看见和引用。

不同企业可能在行业复杂度和品牌基础这两方面存在明显差异。比方说医疗、工业类比其它行业更需要专业背书，那有品牌的企业就更容易放大，没有品牌的就要先“补信任”。

36氪：在实施过程中，企业应如何在内容策略和技术基建层面做出改造甚至重塑，以同时满足AI理解与用户共鸣？

谭莉：内容策略方面要做到结构清晰，信息有证据，有数据来源，表达要接近真人沟通。技术层面反而是基础的更容易被忽略：比如Schema结构化数据（Product、FAQ、Article等）、robots、index、hreflang这些基础配置，再一个就是页面可读性。总结来说，是做“可被理解的内容”。

36氪：在布局GEO出海方案时，企业最容易忽视但至关重要的环节是什么？对于缺乏专业团队的中小企业，有哪些可行的解决方案或合作模式？

谭莉：我们服务这么多跨境企业，发现最容易忽视的一点其实是：“让AI能访问你”。听起来很基础，但很多企业在实操中会陷入误区：比方说robots把AI爬虫挡了、页面noindex设置错误，或者多语言混乱……这些都会直接导致你做再多内容，AI也看不到。

第二个容易忽视的是站外信任建设。很多人还停留在“发文章=做优化”，但GEO更看重：评论、测评、社媒讨论、媒体引用。

对于中小企业，我建议两种路径：①轻量级：聚焦一个细分领域做深内容+少量高质量外部背书；②合作型：找有资源的服务商做整合（内容+渠道+数据），不要自己盲目试错，成本会很高。

36氪：企业在选择GEO服务伙伴时，应该重点考察对方的哪些核心能力（如是否具备垂直行业知识库、跨平台渠道资源、效果监测与分析体系等），以避开“无效投入”的陷阱？

谭莉：这个问题非常关键，因为现在确实有不少“概念型服务商”。我建议重点看四个能力：

第一，行业理解能力，是不是懂你这个行业，而不是只会写内容。

第二，内容生产质量。有没有真实案例、是否具备本地化能力，而不是纯AI批量生成。

第三，渠道与分发能力。有没有海外平台资源，比如媒体、社区、测评渠道。

第四，数据监测体系。比如做一段时间了，看看有没有被AI引用？哪些内容有效？ROI如何？

如果对方只能讲“发多少篇内容”，基本可以直接排除。

36氪：2026年初Seedance2.0的爆火，让业界看到了AI视频生成从“抽卡式试错”向“工业化生产”跨越的可能性 。10秒带货视频成本仅需8元的“成本塌方”对于跨境电商的内容生产逻辑意味着什么？

谭莉：这个变化其实挺颠覆的。过去做视频，成本高、周期长，所以大家拼的是“有没有内容”；但现在成本接近于零，意味着：内容不再是门槛，内容“是否有效”才是门槛。

36氪：当视频生产成本趋近于零，所有人都能批量生成高质量内容时，企业的竞争焦点会发生怎么样的变化？从GEO布局的角度看，企业应如何构建AI时代下的营销思维？

谭莉：供给无限的时候，稀缺的就变了。我认为未来竞争会集中在三点：第一，认知占位，用户心里有没有你；第二，信任结构，有没有被多方验证；第三，数据能力，能不能快速迭代内容。

从GEO角度，我觉得企业要建立一种新思维：要把品牌内容当资产去做长期积累，同时将口碑、评价这些信任一点点做起来，更重要的是发内容之前，问问自己：AI会不会用它？用户会不会信它？避免做“自嗨”的内容。

36氪：Seedance2.0的火爆也引发关于深度伪造和版权的讨论。跨境电商卖家在利用这类工具生成营销素材时，应如何规避潜在的肖像权、版权风险？

谭莉：这个问题确实不能忽视，我建议，尽量避免使用可识别人物（尤其是公众人物）做生成素材，素材来源尽量用可商用授权库，品牌、Logo、音乐等要确认授权范围，涉及医疗、功效类内容要特别谨慎，因为合规风险更高。毕竟，AI可以帮你降低成本，但不能帮你“免责”。