随着人工智能（AI）与大语言模型（LLM）技术的爆发式增长，全球数字营销生态正处于一个前所未有的转折点。传统的搜索引擎优化（SEO），这一统治了互联网信息分发逻辑近二十年的核心范式，正在遭受根本性的挑战与重构。取而代之的是生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO），一种基于概率模型、知识图谱与语义推理的全新可见性逻辑。

本文为易点天下 DTC品牌技术部负责人Riven Gao在GEO圆桌会议上的深度分享实录，并进行了详尽的梳理与延伸分析，构建了一套完整的GEO理论体系与实战指南。旨在为出海品牌、数字营销从业者及企业决策层提供一份详尽的行动蓝图，通过理解并应用GEO策略，在即将到来的“代理商务”（Agentic Commerce）时代抢占认知高地，实现从“被搜索”到“被推荐”的战略跨越。

01  数字营销的“奥本海默时刻”

我们正身处一个被重新定义的时代。OpenAI发布的ChatGPT、Google推出的AI Overviews（前SGE）、以及Perplexity等问答引擎的崛起，不仅仅是工具的迭代，更是信息检索底层逻辑的崩塌与重建。

在本次易点天下GEO圆桌会议上，行业专家们聚集一堂，共同探讨这一变革对出海品牌的深远影响。会议的背景建立在一个核心共识之上：搜索框不再是通往网页列表的入口，而是通往即时知识合成的界面。 用户不再满足于自行筛选“十条蓝色链接”，他们期待AI直接给出“最佳答案”。

对于品牌而言，这引发了深刻的焦虑：

• 如果用户不再点击链接，品牌官网的流量将何去何从？

• 如果AI掌握了推荐的话语权，品牌如何确保自己被AI“看见”并“优选”？

• 在“零点击”时代，传统的SEO KPI（如排名、点击率）是否已经失效？

易点天下DTC品牌技术部负责人Riven Gao作为特邀嘉宾，在圆桌会议上针对这些问题给出了极具前瞻性的解答。他提出的GEO战略，不仅是技术的升级，更是品牌经营思维的转型——从经营“关键词”转向经营“实体信誉”。

02 范式断裂——从SEO到GEO的本体论转变

Q1：“Riven，非常有幸邀请您参加今天的圆桌讨论。我们注意到‘GEO’（生成式引擎优化）这个概念最近在行业内非常火热。对于很多习惯了做传统SEO（搜索引擎优化）的品牌方来说，这听起来既熟悉又陌生。您能否从底层逻辑上为我们拆解一下，GEO究竟是什么？它与我们熟知的SEO有着怎样本质的区别？这仅仅是一次算法更新，还是一场彻底的革命？”

Riven Gao： “这是一个非常关键的切入点，也是我们理解一切战略的前提。如果用一句话总结：SEO是让图书馆员把你的书摆在显眼的位置，而GEO是让图书馆员把你的书的内容背下来，直接讲给读者听。

在传统SEO时代，核心机制是‘确定性索引’。用户搜索关键词，搜索引擎匹配关键词。价值的单位是‘链接’（Link），用户的行为路径是线性的：搜索 -> 浏览列表 -> 点击链接。我们的工作重心在于如何讨好算法，让它把我们的链接排在前面。

然而，GEO面对的是生成式引擎，它们扮演的是‘分析师’的角色。当用户提问时，AI不是在找书，而是在通过大语言模型（LLM）实时阅读、理解并合成答案。这个过程被称为检索增强生成（RAG）。在RAG模型中，‘排名’的概念被解构了，取而代之的是‘被引用’。

这种转变带来了三个层级的可见性挑战：

1. 训练数据包含 (Training Data Inclusion)：这是LLM的长期记忆。如果你的品牌在过去的互联网语料中不存在或缺乏权威性，AI在基础认知层面就不知道你是谁。

2. RAG检索 (Retrieval-Augmented Generation)：这是GEO的主战场。决定了在实时查询中，你的内容能否被AI抓取并作为构建答案的素材。

3. 直接数据流摄取：AI直接连接商家的数据库（如Feed）进行交互。

因此，GEO不是关于如何让用户点击你的网站，而是关于如何让AI理解你的品牌实体，并将其作为最佳答案推荐给用户。

SEO的基石是倒排索引（Inverted Index）。它像书后的索引页，记录了“哪个词出现在哪个网页”。优化师的工作是增加关键词密度、优化H标签，本质上是在做字符串匹配。

GEO的基石是向量数据库（Vector Database）和知识图谱（Knowledge Graph）。AI将万物映射为多维空间中的向量。意思相近的词（如“跑鞋”和“运动装备”），即使字面不同，在向量空间中也距离极近。AI不再匹配字符串，而是匹配语义意图。

SEO时代的流量漏斗是：

• Top of Funnel (ToF): “什么是最好的跑鞋？” -> 阅读博客。

• Middle of Funnel (MoF): “Nike vs Adidas 跑鞋对比” -> 阅读评测。

• Bottom of Funnel (BoF): “购买 Nike Pegasus 40” -> 进入产品页。

在GEO时代，ToF和MoF的大量查询将被AI直接解答（Zero-Click）。用户不再点击进入博客，因为AI已经总结了所有博客的观点。

这看似流量损失，实则是流量提纯。能穿过AI的“答案层”并最终点击链接的用户，通常是具有极高购买意向的决策型用户。因此，GEO的目标不是追求泛流量，而是追求高价值的精准引流。

03 实战落地——Shopify生态下的GEO基础设施建设

Q2：“理论层面的变革确实令人震撼，但对于在座的许多实操人员来说，大家更关心的是‘怎么做’。特别是对于大量使用Shopify这类SaaS建站平台的出海品牌，我们无法像自建站那样随意修改底层代码。在Shopify的生态限制下，我们如何从零开始构建GEO能力？是从内容入手，还是从技术设置入手？有没有具体的路线图？”

Riven Gao：“这是一个非常务实的问题。Shopify虽然易用，但在默认状态下，其生成的代码对AI并不够友好。我们建议品牌从以下三个技术层面进行‘AI友好化’改造，将网站从‘给人看’转变为‘给机器读’。

首先，是部署 llms.txt。在Web 1.0/2.0时代，robots.txt 是标准，告诉爬虫‘不要去哪里’。而在AI时代，llms.txt 是新的握手协议，它的逻辑是‘策展’（Curation）。虽然Shopify对根目录文件有限制，但我们可以通过重定向或APP来变相实现。这个文件应该像一份精选菜单，告诉OpenAI或Perplexity的爬虫：‘这里是我们网站上最核心、最准确、最节省Token的高质量内容’。这能有效防止AI抓取到过期的营销页面从而产生幻觉。

其次，是深度结构化数据 (Advanced Schema Markup)。这是网页的神经系统。默认的Shopify主题往往只有基础的产品Schema。要在GEO中获胜，必须极度细化。比如，你必须标记 MerchantReturnPolicy（退货政策）、shippingDetails（物流信息）。当用户问AI‘哪家店退货最方便？’时，只有那些在Schema中明确写了退货政策的品牌才会被推荐。同时，利用 Organization Schema 建立品牌与社交媒体、维基百科的关联，这是建立实体权威性的关键。

最后，是数据流（Feed）的战略升级。我们正走向‘代理商务’（Agentic Commerce）时代。这里我想特别强调一点，在这个领域真的是‘选择大于努力’。

如果不是Shopify这个建站平台，那么要同步Product Feed，通常需要单独向ChatGPT申请API白名单，再进行复杂的开发打通，门槛很高。但Shopify已经和Stripe、ChatGPT三方达成了合作，从底层直接接入了。这意味着Shopify商家天然拥有了进入AI推荐系统的‘绿色通道’。

当然，除了平台红利，大家也往往忽视了 Bing Merchant Center。由于ChatGPT的搜索由Bing支持，上传高质量的Feed到Bing，其实是进入ChatGPT推荐系统的另一个关键‘后门’。” 

04 新KPI指标体系—评估体系的焦虑与重建

Q3：“Riven，您刚才提到了‘零点击’趋势。如果流量不再是唯一的衡量标准，那么品牌方该如何向管理层汇报工作成果？我们怎么知道GEO策略生效了？有没有一套量化的指标体系，能帮助我们看清品牌在AI世界里的表现？”

Riven Gao：“这是一个击中痛点的问题。传统的GA4（Google Analytics 4）看的是‘进站后’的数据，而GEO的战场在‘进站前’。我们需要一套全新的KPI。

我们为GEO范式设计了一套全新的绩效衡量指标，从‘可见性’到‘业务价值’进行全面评估。我们将其分为三类：

第一是可见性指标，解决‘我们被看到的频率有多高？’的问题。这包括AI可见性得分、引用频率和AI声音份额（SoV）。

第二是质量与核心指标，解决‘我们是如何被描述的？’的问题。这包括情感指数、内容突出程度和答案准确率。

第三是业务指标，解决‘这带来了什么价值？’的问题。这包括AI引荐流量和AI影响的转化。

此外，我们还提供‘管理过渡支持’，通过‘翻译’仪表板，帮助管理层理解从传统SEO到GEO的指标转变。”

本次GEO圆桌会议不仅是易点天下展示其技术实力的舞台，更是向行业传递一个明确信号：数据流即战略，实体即品牌。

在即将到来的2026年，网站作为“人类浏览目的地”的重要性将逐渐让位于其作为“AI数据源”的重要性。对于DTC品牌而言，现在不是观望的时候，而是根据本报告提供的路线图，从 llms.txt 开始，一砖一瓦构建GEO护城河的关键时刻。

核心行动清单：

1. 技术端：立即审查Shopify店铺的Schema完整性，部署Organization和Product的高级标记；尝试配置Bing Merchant Center。

2. 内容端：重构FAQ页面，确保其针对的是真实的用户痛点而非关键词堆砌；增加内容中的结构化数据（表格、列表）。

3. 数据端：建立GEO KPI仪表板，开始监控AI可见性得分和情感指数，逐步替代纯流量视角的考核。

GEO不仅仅是技术的迭代，它是品牌在人工智能时代重塑数字身份的必经之路。只有那些敢于通过技术语言与机器深度对话的品牌，才能在算法的洪流中始终可见，始终领先。