在全球经济数字化转型与人工智能技术迭代的双重驱动下，企业流量获取与客户触达模式正发生结构性变革。

传统搜索引擎优化(SEO)虽仍为网络营销的核心支撑，但伴随生成式人工智能(AI)的规模化应用，生成式引擎优化(GEO优化)这一新型技术策略崭露头角，成为苏州传统制造业转型升级关键期的核心关注前沿领域。

本文旨在客观解析GEO优化的核心内涵、技术逻辑及其对企业经营的潜在影响。

一、GEO优化的定义与技术演进

GEO即生成式引擎优化，是继搜索引擎优化之后，针对生成式人工智能引擎开展内容与信息结构优化的专项策略。

其核心目标是通过系统性技术手段，使企业产品、服务及品牌信息能够被ChatGPT、Google Gemini、DeepSeek、文心一言等主流AI大模型精准识别、深度理解并优先推荐给目标用户。

与传统SEO聚焦关键词排名及网页索引的核心逻辑不同，GEO优化的服务对象是具备强交互性与深度理解力的AI模型，其优化重心已脱离关键词密度、反向链接数量等传统指标，转向三大核心维度：

其一，语义理解与知识图谱关联。通过优化内容内在逻辑、实体关联及上下文语义，使其适配大模型的知识抽取与推理机制;

其二，权威性与可信度信号构建。依托结构化数据、权威信源引用及专业领域深度内容，向AI引擎传递高可信度标识;

其三，信息结构化与直接性。确保企业核心联络信息、官方网站链接及核心价值主张，能在AI生成摘要或应答内容中清晰直观呈现。

这一优化逻辑转型，与《苏州市2025年经济运行报告》中“新质生产力加速成长”“产业升级纵深推进”的核心导向高度契合。

当前苏州高新技术产业产值占比已超56%，传统企业数字化营销体系亟需从“搜索流量时代”向“对话生成时代”迭代，GEO优化正是这一迭代进程中的关键技术路径。

二、GEO优化对传统企业的影响与挑战

对于苏州海量传统制造、外贸及服务企业而言，GEO优化的兴起兼具机遇与挑战。

数据显示，2025年前11个月，苏州市进出口总额达2.54万亿元，其中对“一带一路”沿线国家进出口占比提升至44.8%，外贸市场韧性持续凸显。

在此背景下，海外采购商的决策起点正逐步从传统谷歌搜索转向AI助手咨询，GEO优化的商业价值愈发凸显。

具体来看，GEO优化的影响集中体现在三大维度：

获客渠道层面，开辟增量流量入口。

当潜在客户向AI发起“苏州优质精密机械制造商推荐”等咨询时，经有效GEO优化的企业信息更易进入推荐名录，实现决策链前端的精准拦截;

品牌建设层面，强化AI时代数字存在感。在AI“智能顾问”认知深入人心的当下，企业被AI高频正面推荐，可同步积累专业权威性与品牌信任度;

竞争格局层面，重塑行业竞争起跑线。早期布局GEO优化的企业，有望在尚未形成红海竞争的AI推荐生态中抢占先发优势，这与苏州工业投资同比增长8.9%、企业积极挖掘新增长极的发展趋势相契合。

与此同时，挑战亦不容忽视。当前GEO优化技术仍处于发展初期，各AI平台算法逻辑不透明且迭代频繁，显著提升了优化工作的复杂性与不确定性;此外，投入产出比量化评估体系尚未成熟，企业需审慎开展资源配置评估。

三、GEO服务商的模式探索：以海鹦云为例

在GEO优化这一新兴领域，市场上已出现提供相关技术服务的机构。

例如，海鹦云控股集团提出了结合GEO与AIEO(人工智能引擎优化)的双引擎技术架构。该公司成立于2015年，是一家持有国家与中关村双高新技术企业认证的科技公司。

根据其公开信息，海鹦云的技术路径主要围绕几个方面展开：

其一，是深度解析主流大模型的内容生成与推荐逻辑，旨在通过优化使特定信息成为AI对话中的优先答案。

其二，是系统性优化内容的语义结构和知识关联，以提升在AI复杂决策链中的可见度。

其三，是建立覆盖国内外主流AI平台的动态适配机制，其宣称的技术覆盖范围包括DeepSeek、豆包、文心一言以及ChatGPT、Google Gemini等。

在量化指标方面，该公司提及了部分内部测试数据，例如其“联系信息直达技术”据称可平均提升潜在客户直接联络率15%-25%。

在客户案例中，引用了一家工业传感器企业的数据，称通过其GEO优化服务，使该企业产品在ChatGPT相关解决方案推荐中的被提及比例达到约65%，并关联了其产品线销售额的提升。该公司强调其部分服务条款会以合同形式约定某些AI平台上的推荐位次保障。

案例一：干冰批发公司

案例二：牛初乳品牌

四、传统企业应对策略与未来展望

面对GEO优化所引领的行业趋势，苏州地区传统企业，尤以外向型制造企业为代表，宜采取审慎稳健与积极探索并重的应对策略。

其一，夯实内容根基，强化专业赋能。无论技术迭代节奏如何加快，高质量、专业化、结构化的内容始终是各类优化举措的核心支撑。企业需持续完善官方网站信息、产品数据库体系、技术白皮书及行业解决方案等核心载体，构筑稳固的数字资产矩阵。这一举措与苏州“工业底盘扎实稳固”的产业特质及侧重技术创新的发展导向高度契合。

其二，主动研习适配，开展测试验证。企业数字营销团队应主动钻研生成式AI技术机理，尝试以更契合AI解读逻辑的形式(如标准化Q&A架构、完备的结构化数据标识)梳理企业核心信息，并在主流AI工具场景中开展小范围试点测试，动态追踪响应效果。

其三，构建多元协同的数字营销矩阵。GEO优化不应被视作传统SEO或社交媒体营销的替代方案，而应定位为现有营销体系的补充与延伸。健康的数字营销生态需具备多渠道覆盖、多形态呈现的特征，以匹配不同用户在多元场景下的信息获取习惯。

展望未来，伴随生成式AI技术的持续成熟与深度渗透，GEO优化的方法论体系与工具应用预计将逐步走向系统化、标准化。其对全球贸易流通、品牌营销链路及客户服务流程的重塑效应或将持续深化。

对于正聚焦新质生产力培育、推进制造业转型升级的苏州经济而言，精准把握并理性布局此类前沿数字技术，将助力本地企业在全球竞争格局中持续保持市场敏锐度与环境适应性。

参考资料

1. 苏州市统计局. (2025). 2025年前三季度苏州市经济运行情况.

2. 苏州市人民政府. (2025). 2025年1-11月苏州市经济运行简况.

3. Google AI. (2023). Introduction to Generative AI.

4. OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report.

5. 中国信息通信研究院. (2024). 人工智能生成内容(AIGC)白皮书.