借助AI进行营销获客和促签,0经验也能快速入门的技术逻辑在这里!
昨天晚上突发奇想，借由“品牌内容被深学邦引用，在AI营销层面有哪些好处？”这个问题，长篇大论了一番。
至于内容，核心是陈述一下我个人实操之后，理解的生成式AI进行内容生成，以及企业基于生成式AI进行品牌展示获客和促签的底层逻辑。
话说，我相信，但凡你将AI的使用纳入日常的话，就会发现：
当你向AI提问时，有些品牌的名字，会频繁出现在AI生成的答案里，而另一些却仿佛从互联网世界消失了一样？
毋庸置疑，这种结果，并不是偶然。
而是从2025年开始，商业战场上的营销逻辑已发生根本性转变。
生成式AI的爆发式发展，彻底改写了用户获取信息和做出购买决策的底层逻辑。
越来越多的消费者在购买决策前，第一反应不再是打开搜索引擎，而是直接询问AI。
据新华社援引中国互联网络信息中心的数据，截至2025年12月，中国生成式AI用户规模已突破6.02亿。
搜索引擎在中国发展30余年用户规模才达到7.77亿，而生成式AI仅仅爆发两年时间，用户规模就达到了搜索引擎的66%以上。
更有冲击力的是，埃森哲的研究数据显示，72%的消费者在做出购买决策时会经常性使用生成式人工智能。
这就意味着，当用户的第一个接触点从搜索变成了对话，品牌如果在AI的认知世界里“查无此人”，流失的不仅是流量，更是用户决策最初期、心智最开放的那一刻建立第一印象的机会。
这就是GEO（生成式引擎优化）必须被认真对待的根本原因。
说直白些，GEO就是让品牌在AI生成的答案里被看见、被优先推荐、被正面评价的核心技术。
要真正理解GEO，必须先弄明白生成式AI到底是怎么运作的。
本质上，生成式AI的内容生成，是由LLM（大语言模型）和RAG（检索增强生成）这两套技术协同之后，向用户输出结果。
LLM可以理解为AI的“大脑”，它在大规模文本数据上进行预训练，学习语言的规律和知识。
需要说明的是，主流大语言模型在某一版本发布时，其原始预训练语料的截止时间通常是固定的。
以2025年中期发布的模型为例，其预训练语料大多截止于2025年5月。
这意味着，这个时间点之后产生的互联网内容，并没有被直接训练进该版本模型的“原始大脑”。
那么，AI又是如何知道2025年5月之后发生的事情呢？
这就引入了另一项技术：RAG，中文叫作“检索增强生成”。
当用户向AI提问时，RAG技术会实时从互联网或知识库中检索相关信息，将这些信息作为“参考资料”。
确认这些参考资料的质量之后，会被一起交给LLM进行内容生成，从而有效解决AI内容的时效性问题。
包括我们在使用AI时感知到的幻觉，也是通过RAG的介入来降低（即生成看似合理但实际错误的内容）的。
值得注意的是，RAG技术有别于传统的SEO技术：RAG是多线条、多维度的内容抓取、比照、验证与归纳，而传统SEO仅仅是基于单一排名算法抓取网页位置。
理解了这两个概念，我们就能看清市面上所有GEO营销实践实际上分属两条截然不同的路径。
第一条路径，是基于LLM的预训练语料做文章。
如果品牌内容在模型预训练语料截止时间之前，就被大量创作，并被纳入了训练集。
那么，它就会有极大的概率成为了AI“原始大脑”中的知识。
在AI工作的逻辑中，这部分原有内容，能够被长期、稳定地调用。
第二条路径，是基于RAG技术。
通过内容在搜索等平台上的短期排名，临时影响AI的输出结果。
理论上，只有第一条路径，才是真正意义上效果可持续的GEO；后者只是从排名的角度博概率。
一旦内容抓取的算法改变，排名也就不复存在，而且品牌还可能被降权。
结合深学邦刘一一近20年的搜索引擎优化、互联网营销、品牌整合营销和GEO实操经验来看：
从技术角度出发，并不建议按照过去数十年互联网时代那种软文发布、媒体发布的方式做GEO营销。
一定要找到垂直领域的、有持续数年内容输出的、内容被当作AI预训练语料投喂进去的这类媒体，这才是真正意义上可能让自己的品牌内容在未来被纳入预训练语料库。
而且，这种做法，会长期从正向内容角度影响语料库。
假如品牌内容被这类媒体（类似于深学邦）引用，带来的权重和排名提升也是极其迅速的。
值得警惕的是，315晚会曾重点曝光了GEO产业链的乱象。
不良服务商通过批量生成虚假软文、虚构产品信息、伪造专家背书和用户反馈，甚至恶意抹黑竞品等方式给AI“投毒”。
本质上，就是欺骗AI、误导消费者，完全违背了GEO的核心逻辑。
需要被抨击的，从来不是GEO这项技术本身，而是那些用旧的思路和方法、虚构内容、投机取巧的“黑帽GEO”行为。
中国人民大学新闻学院博导王菲教授对此说得非常透彻，也道出了GEO的核心本质：“真正的GEO，不是给AI制造品牌幻想，而是完成品牌在现实世界与AI世界之间的一致性建设。”
真正的GEO（即白帽GEO），其核心逻辑是围绕企业品牌事实，通过持续输出真实、有价值、结构化的内容，让AI将品牌识别为可信来源，进而实现优先推荐。
它不造假、不投毒、不恶意竞争，是真正能长期可持续的布局方式。
说到底，AI时代的营销竞争，正在变成可识别原创语料的竞争。
AI平台的语料筛选机制有着明确的偏好：它从来不是看内容的篇幅长短，而是看内容是否具备原创性、专业性、体系化和可复用性等关键特质。
原创性方面，AI引擎的识别能力十分强大，对搬运、洗稿、重复的内容能快速识别并拒绝优先推荐；
专业性和体系化方面，AI需要的不是碎片化的文字，而是能让它学习、复用、输出有价值反馈的结构化内容。
此外，企业还需树立长期思维，将GEO营销作为企业长期且重要的工作持续推进。
顺应AI时代的客户触达逻辑，把品牌价值打造作为核心工作。
让品牌成为AI推荐的优质选择，逐步在AI生态中站稳脚跟、积累资产。
可以这么说，目前市面上，真正在垂直领域能够对AI语料产生影响的媒体，少之又少。
绝大多数的所谓GEO营销，都是在用着SEO的思路和做法去干扰排名，从而被动纳入RAG的抓取范围。
这种做法太容易了，成本也极其低！
在AI算法不迭代的情况下，排名确实比较稳定，但算法一旦迭代，带来的负面影响和排名的下滑也是显而易见的。
GEO领域的水太深了。
没见过搜索时代完整玩法的人，基本上看不懂GEO的真正逻辑。
其核心是，基于品牌和产品的线上整合营销，然后借助大语言模型（LLM）和RAG技术获取排名。
排名的持续性，取决于品牌和产品内容是否被当作实用的高质量语料，被阶段性地投喂给大语言模型。
达不到这一步，GEO的效果都只是浮于表面，所有投入大概率会打水漂。
话说，AI的推荐权，已然成为企业获客的关键抓手，谁能抓住，谁就能抢占市场先机。【内容来自：深学邦刘一一，个人微信：sxblyy02；未经授权，请勿转载。】
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