刚进入2026年，现在还在1月份，就已经能明显感受得到这个市场的火爆了。AI大模型的快速迭代，催生出了新的流量入口，那就是AI搜索。

现在很多人都在问AI，这就产生了新的流量迁移和新的机会。

据最新数据显示，2026年内嵌生成式AI功能的成熟应用日均使用率已达到独立AI工具的三倍，在发达市场，29%的成年群体每日使用AI搜索摘要服务。

传统搜索引擎获取流量的方式正在悄然转变成AI大模型的搜索提问，GEO（生成式引擎优化）的出现，也是这个时代的必然产物。

01 流量大迁移，AI搜索重塑用户习惯

2026年初的科技圈有一个共识：搜索的未来已经转向大语言模型。当Google推出AI Mode，ChatGPT月活用户突破5亿，这些不只是数字变化，而是用户行为模式的根本重构。

用户不再满足于“关键词+蓝色链接”，而是习惯用自然语言提问，期待AI直接给出整合后的答案。这种转变直接导致传统搜索的点击量下滑，而AI生成的答案却成了新的信息入口。

有行业观察指出，现在来自AI搜索的流量虽然可能只占网站总流量的0.5%，但转化率却可能是传统搜索的12倍。

这种“高意图流量”意味着用户已经通过AI筛选和比较，当你的品牌被AI推荐时，用户已经走完了大部分决策路径。

Gartner预测，到2026年，传统搜索引擎流量规模将较2023年缩减25%，而生成式AI问答入口市场占比已超52%。

这场迁移不是未来时，而是现在进行时。

02 GEO崛起，AI时代的“被推荐”逻辑

GEO（生成式引擎优化）与传统SEO最大的区别在于逻辑不同。SEO追求的是“被找到”——在搜索结果页中获得更高排名；而GEO的核心是“被引用”——成为AI生成答案的可靠信源。

在AI搜索中，用户可能永远不会点击链接，他们直接从AI给出的答案中获得需要的信息。如果你的品牌信息没有被AI“消化”并转化为答案的一部分，那么即便你的网站在传统搜索结果中排名第一，也可能在AI搜索中完全缺席。

GEO优化的重点不再仅仅是关键词密度和外链数量，而是内容的专业性、权威性和可理解性。

03 SEO仍是基本盘，双线作战的策略价值

AI搜索虽然快速增长，但传统搜索仍然占据相当大的流量份额。各大短视频平台、图文平台的搜索需求依然旺盛，用户会主动搜索找到你的内容。

这就决定了企业不能简单地“二选一”，而应该采取“双线作战”策略。

保留并优化SEO是守住现有阵地，确保基本盘不受影响；布局GEO则是抢占新高地，争夺未来的流量入口。

值得注意的是，AI搜索和传统搜索并非完全割裂。许多传统搜索引擎已经集成AI功能，比如Google的AI Overview现已出现在50%以上的搜索中。这意味着即使是传统搜索，也正在向AI化转变。

企业的内容策略需要同时满足两种搜索逻辑：既要符合传统搜索引擎的排名算法，又要能被AI理解和引用。

04 布局GEO的四个核心步骤

如何开始布局GEO？根据行业领先实践，可以分为四个关键步骤。

梳理高价值问答场景是第一步，企业需要分析目标客户在AI中可能会提出的问题，按购买阶段拆分，围绕这些问题构建系统性的内容矩阵。

接下来是构建结构化知识库，将企业信息转化为AI易于理解和引用的格式。这包括使用Schema标记、JSON-LD格式封装等技术，将品牌信息、产品参数、案例数据等转化为AI可直接调用的知识单元。

第三是多平台适配部署。不同的AI平台在内容来源和排序机制上存在差异，企业需要针对不同平台制定“基础信息统一+话术风格微调”的策略。

最后是建立效果监测体系。GEO的效果必须是可衡量、可归因的。企业需要追踪内容在AI答案中的出现频次、排名位序及表述准确性等核心指标。

05 内容生产的范式转变

传统SEO时代，内容生产往往围绕关键词展开；而在GEO时代，内容需要围绕问题和答案展开。

这意味着企业需要从“写文章”转向“建知识库”，从“关键词覆盖”转向“意图满足”。

问答对成为GEO时代最重要的内容形式之一。企业需要系统性地整理客户常见问题，并提供比竞争对手更深入、更实用的答案。这些答案不仅要在企业官网上展示，还要通过结构化数据标记，方便AI抓取和引用。

与此同时，企业需要提供更全面、更具权威性的内容。AI在生成答案时倾向于引用能够提供完整信息、数据详实、来源可靠的页面。

这意味着简单的营销文案已经不够了，企业需要投资于深度行业分析、详细的产品对比、真实的案例研究等内容形式。

06 技术架构的适应性调整

GEO的实现需要相应的技术支持。企业需要确保自己的网站和内容能够被AI顺利抓取、理解和引用。

结构化数据的应用变得至关重要。通过Schema等标准，企业可以为内容添加语义标签，帮助AI理解页面内容的含义。这不仅能提高被引用的可能性，还能确保被引用时的准确性。

API和数据接口的提供也成为GEO布局的一部分。一些先进的AI平台可能会通过API直接获取企业信息，而不是仅仅通过抓取网页内容。

此外，企业还需要考虑多平台适配的技术实现。不同的AI平台可能对内容格式、数据接口有不同的要求，企业可能需要开发相应的适配模块，确保信息能够在各个平台上被正确获取和展示。

07 跨平台策略与生态协同

当前AI搜索市场呈现多平台竞争的格局，从国际上的ChatGPT、Perplexity到国内的豆包、文心一言、千问等。

企业需要根据自身业务特点，制定针对不同平台的GEO策略。

全球性企业需要布局国际主流AI平台，同时也不能忽视本土AI生态；而主要面向国内市场的企业，则应重点布局国内主流AI平台。

不同平台的用户群体、内容偏好和推荐机制可能存在差异，企业需要进行针对性的内容适配。

一些专业的GEO服务商已经开发出跨平台一站式配置系统，帮助企业同时在多个AI平台上进行优化。这种“一处生产，多平台适配发布”的能力，正在成为GEO服务的核心竞争力之一。

08 从流量到信任的转化路径

在AI搜索时代，品牌与用户的关系正在发生微妙变化。当AI成为信息中介，品牌与用户之间多了一层“AI滤镜”。

企业需要考虑如何在AI的回答中建立品牌信任。

这要求企业提供的信息不仅准确、全面，还要与品牌定位保持一致。AI可能会从不同来源整合信息，如果企业在不同平台上的信息不一致，就会导致AI生成的答案混乱或矛盾，损害品牌形象。

企业需要建立统一的品牌知识库，确保在各个平台上传达一致的核心信息。这包括品牌故事、产品特点、价值主张等关键信息的一致性。

同时，企业还需要监测AI对自己品牌的描述，确保AI能够正确理解并传达品牌价值。当发现AI的表述不准确时，企业可以通过优化内容、提供更清晰的信息来纠正。

当一家行业领先企业发现自己的专业方案在AI回答中被竞品方案替代时，他们意识到在AI搜索时代的品牌存在感已不能仅仅依靠传统SEO。

各大平台正在快速演进，DeepSeek、豆包等国产大模型与千问、文心一言构筑的生态，正迅速划分出新的流量版图。

对于企业而言，2026年的选择不再是“做不做AI搜索优化”，而是“如何快速、有效地做”。这场流量迁移的速度比许多人预期的更快，而机会窗口，可能比想象中更短暂。

【智笔生花科技提供的AI产品及服务】：

1、企业GEO服务

使企业、产品信息被生成式AI大模型（DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、千问、ChatGPT等）优先引用，并直接融入用户提问的答案中，从而提升企业在AI大模型中的曝光度和吸引潜在客户

2、公众号AI获客系统

背靠微信的巨大且免费的流量，基于公众号内容深度和引流丝滑，通过AI+SEO与GEO联动，打造企业被动、精准的微信搜一搜的AI获客矩阵系统（SaaS），一次生产，持续收益，帮企业降本增效。数据反馈微信搜索来的客户转化意向提升10%+。

3、短视频AI获客系统

这套AI系统会根据公司业务、产品等相关信息，AI一键高质量成片，批量化、智能化生产企业所需要的获客短视频，一次生产，持续收获，帮企业短视频获客降本增效。这是基于我们自己的实战和获客需求，很自然而产生出来的AI工具。

4、AI权重分析工具

自主研发的一套AI大模型权重分析工具，实时评估企业在主流AI大模型中的曝光与排名，提供生成式引擎优化GEO建议。

5、企业AI获客课程

课截至2025年8月微信搜一搜的日活跃用户数超3亿，日均搜索量超10亿次，课程讲解AI+SEO微信搜一搜，以及抖音、小红书搜索的AI获客方式。

企业年付费会员，免费观看。

【作者简介】：

• 孙豪，智笔生花创始人
• AI亿级流量缔造者，中国GEO第一人。
• GEO “发理推三原则+12维度”提出者
• AI写作很多篇10万+爆文
• AI创作很多条百万+播放量的短视频，单条短视频最高播放量500万+
• 第一份职业从SEO做起，精通SEO，后转运营，再转产品，再转运营，15年+的互联网从业经验。
• to C和to B赛道都创业过。
• 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。
• 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司，研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍：帮企业一站式AI获客。

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短短三个月翻2.7倍，这家”硬核玩家”凭什么让资本疯狂买单？

最近芯片圈出了件挺疯狂的事——做AI芯片的Cerebras公司，估值在一个季度内飙到了去年10月的2.7倍。什么概念？就是你春节前去菜市场买块猪肉30块，过完年发现同款猪肉要80块了，而且大家还抢着买。

这件事背后，站着英伟达和Groq那笔200亿美元的”世纪大交易”。资本市场就像闻到血腥味的鲨鱼，瞬间沸腾了。

先聊聊主角：Cerebras到底是何方神圣？

很多人可能还没听过Cerebras，这很正常。它不像英伟达天天在新闻里刷屏，也不像苹果谷歌那样家喻户晓。但这家公司做的事，简单说就是：给AI造”超级大脑”。

2016年成立，总部在美国加州，Cerebras从一开始就走了条”疯子”路线——别家芯片越做越小，它偏偏要造世界上最大的芯片。他们家的Wafer Scale Engine（晶圆级引擎），一块芯片比你的iPad还大，上面塞了2.6万亿个晶体管。

这个数字可能没感觉，我给你翻译一下：英伟达最牛的H100 GPU，晶体管数量是800亿个。Cerebras这块”巨无霸”是它的30多倍。

这么大的芯片干嘛用？专门训练超大AI模型。就像你搬家，别人用小轿车一趟趟跑，Cerebras直接开来一辆集装箱卡车——一次搞定。

估值暴涨的导火索：Groq的”天价彩礼”

要说Cerebras这次估值起飞，得感谢它的”同行”Groq。

今年年初，传出了英伟达要以200亿美元收购Groq的消息。虽然官方还没盖章，但资本市场已经high翻天了。为什么？因为这笔交易释放了一个强烈信号：AI专用芯片，值钱了。

打个比方，村里有户人家把自家养的鸡卖了个天价，全村养殖户的股票都跟着涨。Groq就是那只好命的鸡，Cerebras就是村里其他鸡群里最壮的那只。

资本市场逻辑简单粗暴：如果Groq值200亿，那技术路线更激进、产品更独特的Cerebras，凭什么不值？

为什么偏偏是Cerebras？三个硬核理由

1. 技术路线够”疯”

当所有人都在英伟达的CUDA生态里卷，试图做出更好的GPU时，Cerebras直接掀桌子：老子不跟你们玩了，我造个全新的。

这种”另起炉灶”的风险极高，但一旦成功，护城河也极深。投资人赌的就是这个可能性。就像当年特斯拉做电动车，所有人都笑，现在所有人都追。

2. 客户需求真实存在

训练GPT-4这样的大模型，需要几千块GPU连起来跑几个月。这不仅烧钱，还耗时间。Cerebras的巨型芯片把这件事简化成了”单机搞定”。

已经有客户买单了，包括美国阿贡国家实验室、制药公司用来搞新药研发。说白了，市场不是画饼，是真有人掏钱。

3. 英伟达”助攻”太好

英伟达现在一家独大，芯片溢价严重，交货周期长到能把你等哭。整个行业都在寻找”英伟达替代方案”。

Cerebras这时候冒出来，就像你在沙漠里渴得不行，突然有人递来一瓶功能饮料——哪怕味道有点怪，你也愿意试试。

AI芯片热潮：一场资本与技术的”双向奔赴”

Cerebras的估值暴涨，不是孤例。整个AI芯片赛道都在疯狂：

• 软银要投1000亿美元搞AI芯片
• AMD、英特尔卯足了劲追英伟达
• 中国一堆创业公司估值也是水涨船高

这背后是生成式AI引爆的算力需求。ChatGPT、Sora、Midjourney这些应用，每分每秒都在消耗海量算力。算力就是AI时代的石油，芯片就是炼油厂。

资本市场看得很透：谁掌握算力，谁就掌握AI时代的门票。Cerebras哪怕只有5%的概率成为下一个英伟达，这个赔率也值得下注。

风险与质疑：狂欢背后的冷思考

当然，Cerebras的路也不是一马平川。

首先是生态问题。英伟达CUDA用了十几年才建起开发者生态，Cerebras想让人重写代码适配自己的架构，难度堪比让全国人民换套拼音系统。

其次是成本。那么大一坨芯片，良品率、散热、功耗都是问题。造一块的成本能买多少GPU？客户算账的时候，未必会选你。

最后是竞争。AMD的MI300系列来势汹汹，谷歌TPU也在壮大，还有一堆初创公司虎视眈眈。Cerebras的”独特性”能保持多久，谁也说不好。

写在最后：估值终究是故事，业绩才是硬道理

Cerebras的故事很性感，但资本市场上，再性感的故事也得靠业绩续命。

2.7倍估值暴涨，是市场给的”预期红包”。接下来能不能把估值变成市值，还得看几个硬指标：

• 有多少头部客户真的大规模采购？
• 营收增长能不能支撑这个故事？
• 技术护城河能不能挡住追兵？

对普通人来说，Cerebras的崛起至少说明了两件事：

第一，AI时代的机会才刚刚开始。连芯片这种重资产、高门槛的赛道都能诞生新独角兽，上面应用层的机会只会更多。

第二，挑战巨头永远有机会。英伟达看似不可战胜，但Cerebras用另一种思路撕开了一道口子。创新从来不在于做得更好，而在于做得不同。

至于Cerebras最后能不能成为下一个芯片巨头，谁知道呢？反正资本已经用脚投了票。咱们就搬好小板凳，看这场大戏怎么演。

毕竟，在科技革命面前，所有估值都是后视镜，唯有创新是发动机。

PS：下次再听到Cerebras这个名字，记得跟朋友吹吹牛——“哦，那家做巨无霸芯片的嘛，估值刚涨了快三倍，牛得很。”

然后淡定地喝口水，深藏功与名。

“黄教主”话音刚落，台下创业者已哭出声

拉斯维加斯CES 2026现场，当黄仁勋说出”Token成本降低10倍”时，整个会场瞬间被点燃。一位来自中国AI创业公司的CEO当场站起来鼓掌，眼眶泛红——“等了三年，终于等到这天。”

这不是夸张。就在上周，他的公司每月还要支付120万美元的算力费用，其中光是生成token的成本就占去70%。而现在，英伟达刚刚告诉他：兄弟，从2026年下半年开始，你只需付原来的十分之一。

90%的成本暴跌，这不是降价，这是核爆。

六剑合璧：一场”极限协同设计”的暴力美学

过去，英伟达每代产品只换1-2颗芯片，但这一次，摩尔定律真的跟不上了。AI模型规模每年狂涨10倍，生成文本量每年暴增5倍，可晶体管数量只能增加1.6倍。怎么办？

黄仁勋的答案简单粗暴：一次性重设计全部6颗核心芯片。

这颗”六芯核弹”，名曰Vera Rubin。

第一剑：Vera CPU——史上最强”配角”

88个物理核心，176线程，性能是前代2倍。但别误会，它不是为了抢GPU风头，而是专职做AI的”超级管家”——数据预处理、任务调度、内存管理，把所有杂活干得明明白白，让GPU专心算大事。简单说，这就是个从不喊累的”AI牛马CPU”。第二剑：Rubin GPU——性能怪兽的王者归来

采用3nm制程，两颗计算芯片+两颗I/O芯片的”四芯”封装。AI推理性能直接干到Blackwell的5倍，训练性能也翻了3.5倍。最牛的是那颗NVFP4 Tensor Core——它不是简单用4位精度糊弄你，而是能动态识别模型哪层需要高精度、哪层可以放飞自我，在速度与精度间疯狂横跳。这就像开车时，该飙高速就飙，该减速过弯就减速，全程自动挡。

第三剑：NVLink 6交换机——比全球互联网还宽的高速公路

单芯片400Gbps，72颗GPU互联总带宽260TB/s。什么概念？全球互联网总流量也就100TB/s。这意味着72颗GPU能像”一颗巨型GPU”那样无缝协作，集体通信时再也不用挤独木桥。延迟？几乎不存在。

第四剑：ConnectX-9网卡——1.6Tbps的”光速快递”

专门处理AI的”东西向流量”，把数据搬运效率拉满。配合Vera CPU的深度整合，RDMA操作快如闪电。第五剑：BlueField-4 DPU——150TB的”记忆宫殿”

这是革命中的革命。AI对话越长，GPU的HBM内存越吃紧（就是那个死贵死贵的显存）。现在英伟达直接在机架里塞了个150TB的共享内存池，由BlueField-4统一管理。每颗GPU除了自己的HBM，还额外获得16TB的极速访问空间。长文本处理？百万token上下文？不好意思，现在GPU能”记住”一辈子对话内容，再也不用担心内存溢出。这相当于把显存成本砍掉了80%。

第六剑：Spectrum-X光子交换机——光纤直接”长”在芯片上

全球首款硅光子共封装交换机，512个200G端口，激光器直接集成在芯片封装里。功耗减半，延迟再降一个数量级。这是为万卡级”AI工厂”准备的终极杀器。六剑合璧，重两吨，100%液冷，220万亿晶体管。 这不是服务器，这是艺术品。

账本革命：从”烧钱炼金”到”躺平数钱”

算笔账就明白为什么创业者要哭。

以前：一个日活10万的AI应用，每次对话平均1000 token，按GPT-4定价$0.03/1K token，每天光生成成本就是 $3000，一年110万美元。这还没算服务器折旧、电费、工程师工资。

现在：Vera Rubin直接把token成本打到$0.003/1K token，甚至更低。同样规模的应用，年成本骤降至11万美元。省下的100万美元，够招3个顶尖算法工程师+2个产品经理，再加一年云存储费用。

更狠的是推理性能5倍提升。以前需要100台服务器扛住的并发量，现在20台就够。电费省80%，机房租金省80%，运维人力省80%。这哪是降成本？这是把创业公司的”生死线”直接抹平了。

一位VC在朋友圈写道： “今天之前，投AI应用要看团队会不会’算钱’；今天之后，只看团队会不会’造场景’。算力自由时代来了。”

创业春晓：哪些赛道将原地起飞？

token成本暴跌90%，等于把AI创业的”水电气”变成了白菜价。哪些领域会最先爆炸？

1. 超长文本处理：法律、医疗、金融的福音

合同审查、病历分析、研报解读，这些动辄几十万token的场景以前根本不敢想。现在，一个创业团队用几台Rubin服务器，就能服务全行业。法律科技创始人激动地说：“我们终于可以把整个《民法典》+500个典型案例塞到上下文里，让AI真正’懂法’了。”2. 实时多模态交互：视频、语音、图像一锅炖

视频生成成本降90%意味着什么？Sora级别的能力，Pika的价格。虚拟主播、短剧制作、电商视频将彻底平民化。一家做AI短剧的创业公司算完账后，当场决定把预算从”购买算力”改成”all in创意团队”。3. 智能体（Agent）网络：百万AI员工不是梦

当每个AI智能体的运行成本低到几分钱，企业可以部署成千上万个专业Agent。一个Agent负责客服，一个写代码，一个做数据分析，它们还能互相协作。这不再是科幻，是2027年的标配。4. 教育个性化：每个孩子配一个AI苏格拉底

1v1个性化辅导最大的障碍是成本。现在，AI导师可以24小时在线，记住学生三年来的所有错题、习惯、性格特点。教育平权，从算力平权开始。5. 游戏NPC革命：真正的开放世界

《西部世界》级别的NPC对话系统，成本降到游戏公司能承受的范围。每个NPC都有百万token的记忆，真正”活”在虚拟世界里。游戏行业将迎来”剧本已死，交互当立”的时代。大厂恐慌，小厂狂欢：格局重塑进行时

黄仁勋这次打破了英伟达自己的”祖训”——每代产品最多换两颗芯片。为什么？因为他明白：在AI工厂时代，卖单卡就是卖铲子，卖系统才是卖整座金矿。

这对大公司是利空。Meta、谷歌这种自建数据中心的巨头，原本靠规模摊薄成本。现在小厂用Rubin直接跳过”堆量”阶段，在单卡性能上实现弯道超车。算力霸权被稀释了。

但对中国的AI制造业却是史诗级利好。有业内人士分析：”英伟达转向’系统级方案’，短期内会冲击国产芯片，但长远看，具备制造业优势的中国更占赢面。”毕竟，造”AI工厂”比拼的是工程整合能力、供应链控制力和成本优化能力——这不就是中国制造的基本盘吗？

站起来，时代变了

过去三年，AI创业者最怕投资人问三个问题：“你的护城河是什么？”“GPT-5出来怎么办？”“算力成本能cover住吗？”

从2026年下半年开始，第三个问题消失了。当token成本不再是枷锁，真正的竞争将回归本质：谁更懂用户？谁更会创新？谁更能造出杀手级场景？

黄仁勋用220万亿个晶体管，砸碎了算力高墙。墙外，是10万家AI创业公司的春天。

别犹豫了，孩子。是时候all in了。

咱们今天呢，就唠点实在+科普的。

近来有些企业主老板，跟我吐槽，说钱也没少花，推广费用也没少出，但是呢客户就像凭空消失了一样哟。其实，这不是你不行了，而是流量它又“转移”了，我为啥说“又”呢，因为，这确实是又一次大转移，PC时代是搜索引擎，移动互联网时代是短视频。AI时代就是AI了

现在的人们，懒成啥样了你知道不？想买个东西、找个服务，谁还去搜索引擎敲关键词，然后在一堆链接里一个个点开看啊？现在都是直接拽出个AI对话框，比如问DeepSeek、问豆包：

“预算5000，推荐个性能最好的扫地机器人！”
“成都西门，适合10人团队聚餐的川菜馆，环境要安静点的。”
“我想做企业官网，哪家公司设计好又便宜？”

看见没？用户连手指都懒得动几下，就等着AI把答案喂到嘴边。你的品牌、你的产品，要是没在那个答案里露脸，对不起，这位潜在客户，从意识到行动，都跟你半毛钱关系没有。

你的流量，就是这么被“截胡”的。还在吭哧吭哧搞付费投放？你的同行，早已经开始偷偷布局AI时代的新流量入口了。

这个东西，就叫 GEO，生成式引擎优化。说人话，就是专门研究怎么让AI喜欢咱、推荐咱、在它的答案里替咱说好话的一门新学问。

这跟咱们过去搞的那一套（你知道我说的是啥），完全是两码事，两种逻辑。

过去那套，是让你在搜索结果那一页的链接列表里拼命往前挤，像个在人才市场挤破头递简历的。用户得看到你，选中你，点进来，才算成功第一步。

GEO呢？好家伙，它直接让你成为答案本身。AI直接把你的品牌、产品优势，糅在它生成的回答里，用户连链接都不用点，一眼就看到你了。

这变化啊，可不止是少点一下那么简单。这简直是从“点链接”到“送答案”的降维打击啊！以前是你想尽办法吸引用户注意，现在是AI以“权威助手”的身份，把你直接推到用户面前，这信任度能一样吗？

所以啊，别再埋头苦干老一套了。现在大家都去问AI了，如果你的信息还没出现在AI里，它怎么可能推荐你？这条新赛道，你不上，别人可不会等你。

那你肯定要问，咋整？AI又不是我家的，我咋能让它听我的？

简单，也不简单。核心就一句话：用AI能听懂、爱吃的方式，把“饭”喂给它。 AI这玩意儿，像个超级聪明但又有点刻板的学生，你得按它的“阅读习惯”来。

第一，赶紧把你那些又臭又长的广告文案给扔了！

别再写那种自我感动的产品史诗了。AI看不懂，也没兴趣看。你得把信息掰开了、揉碎了。

就是说AI能听得懂的结构化的语言，不要再写长篇大论的广告文章了，要把你的产品优势变成清晰的问答，参数表格等等，让AI一眼就能看得懂，直接拿来就用。

第二，给自己贴标签，贴得越亮越好。

那第二个呢就是给自己贴上明确的权威的标签，帮AI进行区分，哪些是产品参数，哪些是用户好评，哪些是行业认证等等，来提升被AI引用的概率。

第三，也是最重要的一点，你得持续“刷存在感”。

那第三个呢就是持续更新咱们的信息源，AI他喜欢新鲜可信的信息，通过官网，权威媒体，专业社区等多渠道持续不断的输出高质量的内容，来建立你的信息源的矩阵，AI就会更加信任你。

那么效果有多好呢？真实的案例分享一个品牌通过优化在AI里的可见度，从零直接拉伸到了超过80%。另外一个工业的零部件供应商，来自AI的精准询盘量暴涨了百分之230。

这就是AI时代的被动式获客。你不用天天追着流量跑，只要你把你在AI世界里的“人设”给立稳了、信息给备齐了，客户就会顺着AI的手指头，自己找上门来。

所以，甭管你是老板还是营销负责人，是时候抬起头看看了。用户的习惯已经彻底拐弯了，流量的大门，已经从搜索框，换成了AI的对话框。

你现在要思考的，不是怎么在旧地图上挖得更深，而是怎么去拿到AI新大陆的“入场券”和“推荐信”。你的品牌，准备好回答AI的问题了吗？

（行了，话就说到这儿。再多的，你得自己品。牌桌已经摆好了，上不上，你自己看。）

【作者简介】：

– 孙豪，智笔生花创始人

– AI亿级流量缔造者，中国GEO第一人。

– GEO “发理推三原则+12维度”提出者

– AI写作很多篇10万+爆文

– AI创作很多条百万+播放量的短视频，单条短视频最高播放量500万+

– 第一份职业从SEO做起，精通SEO，后转运营，再转产品，属于综合型人员，15年+的互联网从业经验。

– to C和to B赛道都创业过。

– 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。

– 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司，研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍：帮企业一站式AI获客。

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流量数据看着还行，但生意就是不见起色。别急着怪市场不好，问题可能出在一个你还没太留意的变化上：你的客户，现在都不怎么“搜”了，他们开始“问”了。

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01 流量暗流

先来看一个真实的、让不少老板心里咯噔一下的案例。

2025年初，一家头部的家电品牌市场部就发现了一组矛盾到极点的数据：官网的流量明明增长了12%，可最终的转化率却暴跌了29%。

这不合逻辑啊，对吧？流量进来得多，就算转化率不变，订单也应该更多才对。

他们的团队也是这么想的，所以开始死磕数据。这一深挖，真相浮出水面：43% 的潜在客户，在像DeepSeek这样的AI对话引擎里，就直接被转化了。

这些用户，甚至没有点击任何一个品牌的官网链接。他们只是对着AI问了一句“哪款冰箱保鲜效果最好”，AI就直接从它的知识库里，“吐”出了一个带有具体品牌、具体技术、具体数据的答案。

用户觉得这个答案靠谱，决策路径就此完成。你品牌官网的门，人家压根没踏进来过。

这就是我们现在面临的静悄悄的变革。当AI的日活和搜索量已经成为一个天文数字时，用户的决策路径已经彻底变了。

02 核心逻辑

搞明白了这个背景，我们再来看GEO和那个传统的“它”的核心区别，就一目了然了。

以前那个时代，它的核心逻辑是啥？是关键词匹配。用户输入几个词，引擎就像玩“找茬”游戏，在浩如烟海的网页里，把包含这些词片的页面找出来，排个序，甩给用户一堆链接。

接下来呢？接下来就靠用户自己一个个点开，像大海捞针一样去筛选、判断。它并不真正关心用户输入“冰箱 省电”时，到底是想买新冰箱，还是想修旧冰箱，还是在写研究报告。

而GEO（生成式引擎优化）的逻辑，完全不同。它的起点，是用户的一个问题，一句人话。

比如“家里有新生儿，买什么冰箱更安全卫生？”。AI大模型接到这个问题，它干的第一件事不是找关键词，是“动脑子”。

它会推理：提问者可能有婴幼儿家庭，关注点在于无菌、保鲜、分区存储。然后，它才动用自己的知识库和联网能力，去组织一个直接的回答。

这个回答里，可能会说：“根据XX机构的测评，A品牌冰箱的XX抗菌技术，能实现99.9%的抗菌率，并且它的独立母婴空间温控更精准……”

看见了没？区别就在这里。一个是在“猜词”，一个是在“读心”。一个只能给你一堆可能需要的信息地址，一个直接给你消化理解后的参考答案。

再打个比方：以前是你要自己跑去图书馆，根据书名卡片找书；现在是直接有个博学的私人助理，你问个问题，他低头沉思几秒，就给你梳理出前因后果和解决方案。

这个助理越聪明，大家就越依赖他。高德纳预测，到2026年，这种由AI驱动的智能将更深入地渗透到我们的生活和商业决策中。

03 战场迁移

所以，战场早就转移了。客户的注意力在哪，战场就在哪。以前客户在搜索框，现在越来越多的客户，跑到了那个AI对话框里。

这带来的结果是啥？是“零点击转化” 变得越来越普遍。用户不用离开对话框，就能完成从咨询到决策的过程。

这对企业意味着一个更根本的改变：你的品牌权威性和信息结构化程度，变得空前重要。

以前，你或许可以靠几个核心关键词排在首页，就能吃到红利。现在不行了。AI在生成答案时，它会更倾向于引用它认为可靠、持续更新、结构清晰的信源。

如果你公司的产品信息、技术白皮书、权威评测报告，没有以一种AI容易理解和抓取的方式组织好，那对不起，当用户提问时，AI根本“想”不起你来。

你的品牌，在AI的认知世界里，可能就是一片模糊，甚至是一片空白。这意味着，在海量通过AI获取信息的用户面前，你相当于隐形了。

04 思维重构

这要求我们市场人、老板们的思维，必须来一场彻底的重构。别再只盯着那几个关键词的排名波动了，那已经是上一个版本的玩法。

我们要思考的是：如何成为AI眼里的“权威信源” ？

第一，你的内容得是“活水”，不是“死潭”。AI喜欢新鲜、持续更新的内容。你以为发几篇AI友好的文章就能一劳永逸？大错特错。

其他品牌的新内容在不断涌现，你的内容权重会被快速稀释。只有像智笔生花科技那样，建立起持续、稳定的高质量内容生产体系，才能让AI长期信赖你。

第二，你的内容要“有结构”，别是一团乱麻。把产品的核心卖点、权威数据、用户常见问题（FAQ），用清晰的标题、列表、数据模块整理出来。

这能让AI的“眼睛”一扫过去，就迅速抓住重点，并认为你提供的信息严谨、可信。

第三，也是最重要的，要从 “流量思维”转向“认知思维”。你的目标不再是单纯地把人“引”到官网，而是要在AI形成答案的那个瞬间，就让你的品牌信息成为答案的一部分。

你在用户心中的种草，在AI生成答案的那一秒就已经完成了。这要求你对品牌的理解，要深到能转化成AI的语言。

05 未来已来

我知道，说到这儿，可能有些老板觉得这还是“未来” 的事儿。那我得给你提个醒：未来，已经坐在你客厅的沙发上了。

根据行业报告，仅仅在中国，AI搜索的月活跃用户规模已经突破6亿。这个数字背后，是海量的、正在改变习惯的消费者。

回头看看文章开头那个家电品牌的例子，那不是什么科幻故事，是已经发生的、真切切的商业现实。你的行业，很可能就是下一个。

不要再把GEO简单理解为又一个新的技术名词。它是AI原生时代的一张入场券，是你和下一代消费者能否对上话的基础协议。

以前，我们优化的是网页在搜索引擎里的位置；现在和未来，我们优化的是品牌在AI心智中的认知和可信度。从“被搜索”到“被引用”，这场静默的战役，胜负手就藏在你今天对GEO的理解里。

这场变革的深度远超想象，它不仅关乎营销，更在重塑从生产到决策的整个商业链条。能不能整明白这其中的道道，可能直接决定了你的生意，在2026年及以后，是吃上肉，还是喝点汤。

【作者简介】：

– 孙豪，智笔生花创始人

– AI亿级流量缔造者，中国GEO第一人。

– GEO “发理推三原则+12维度”提出者

– AI写作很多篇10万+爆文

– AI创作很多条百万+播放量的短视频，单条短视频最高播放量500万+

– 第一份职业从SEO做起，精通SEO，后转运营，再转产品，属于综合型人员，15年+的互联网从业经验。

– to C和to B赛道都创业过。

– 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。

联系方式：

微信 ：h356147133

电话 ：132-6285-9967

智笔生花官网：https://www.zhibishenghua.com/

“嘿，帮我推荐支口红呗？”

“好的亲，根据您的肤色，我推荐XX品牌的小金条（本条由丝芙兰赞助，点击链接有惊喜哦~）”

别笑，这一幕可能在2026年Q1就要成真了。OpenAI刚刚官宣，要在ChatGPT里植入对话式广告。消息一出，我朋友圈里的产品经理、投资人、还有天天白嫖GPT写文案的博主们，集体炸锅了。

最懂你的AI，开始懂怎么赚你钱了

说实话，这步棋不意外，就是来得有点快。

根据36氪的报道，OpenAI正在憋一个”新型数字广告”的大招。不是传统Banner，也不是视频贴片，而是让广告像特务一样，悄悄潜伏在你的对话里。你在问”去巴塞罗那玩啥”，它先正经推荐圣家堂，等你追问细节时，”duang”地弹出一个付费导览服务的赞助链接。

这招够阴的。表面上”不打扰你”，实际上把广告精准地塞在你最需要建议、防备心最弱的时刻。更绝的是”生成式广告”——AI不会直接念广告词，而是根据你的聊天习惯，现编一套说辞。你问跑鞋，马拉松选手听到的是”耐久性”，新手听到的就是”性价比”。同一个产品，千面千词，转化率能不高吗？

OpenAI内部员工也在激烈battle。一边想着怎么在不破坏信任的前提下塞广告，一边又觉得”这和咱搞AGI的终极目标不搭啊”。但没办法，奥特曼得向金主爸爸们交代。挖来了前Slack CEO Denise Dresser当首席营收官， CFO Sarah Friar更是广告系统的老兵。理想主义要吃饭，也得先放下身段做生意。

白嫖党慌了，但有人更慌

先别急着骂”连付费用户也要看广告”。OpenAI的算盘精着呢——ChatGPT周活近9亿，但付费用户才5%。剩下这95%的免费用户，就是一座待开发的金山。按他们的测算，到2030年，广告能给公司带来1100亿美元收入，毛利率高达80%。这哪是科技公司的财报，分明是印钞机说明书。

但最该睡不着的，不是我们这些问问天气、抄抄作业的用户。

第一个失眠的：谷歌老大哥

传统搜索引擎靠关键词广告吃了二十年红利。现在用户都跑到ChatGPT问问题了，谁还一页页点搜索结果？Google的AI概览功能已经让出版商流量掉了25%，等ChatGPT广告上线，广告主的钱包可要搬家了。想象一下，当用户问”最好的SEO工具”，ChatGPT直接推荐赞助商的产品，Google AdWords还怎么玩？

第二个失眠的：亚马逊

这事更是一场明牌战争。OpenAI想做AI导购，用户问”买啥冰箱好”，它直接给链接、比价格、甚至跨平台下单。这不就是动了亚马逊的命根子？据报道，亚马逊已经果断屏蔽了OpenAI的爬虫。像极了当年淘宝屏蔽百度，本质就是流量入口保卫战。AI助手成了新货架，传统电商只能退守当”后端供应商”。

第三个失眠的：所有App开发者

OpenAI的野心不止广告。它正在测试应用内推荐，想打造一个ChatGPT版的App Store。当你聊天时，它会”恰到好处”地建议你装个Canva做图、用Expedia订酒店。听起来方便，但对独立App来说是降维打击——用户记住的是ChatGPT，不是你家App。更惨的是，这些推荐现在还关不掉，用户不爽了会直接骂OpenAI，但流失的却是App的品牌价值。

信任崩塌，还是真香现场？

最魔幻的是，OpenAI一边喊着”维护用户信任”，一边却在测试中翻了车。

上个月有用户讨论马斯克播客时，ChatGPT冷不丁推荐了健身App Peloton。上下文八竿子打不着，硬广痕迹明显。OpenAI赶紧澄清”这不是广告，只是应用建议”，但用户炸了：老子付着20美元月费，你还给我推这些？更无语的是，连Apple Music订阅用户都被推荐Spotify，还不能关闭。

这暴露了一个死结：当AI开始带货，它的”中立性”就死了。

我们为什么信任ChatGPT？因为它（理论上）没有利益相关，能给出”客观”建议。可一旦广告系统上线，每个回答都可能暗藏商业动机。今天推荐景点夹带私货，明天写代码会不会优先推赞助商的框架？后天分析数据会不会贬低竞品？信任就像玻璃，碎了就粘不回去。

OpenAI内部也懂这个道理。员工们争论的核心就是”别让广告打断对话节奏”，但商业利益和用户体验，从来都很难兼得。当公司把”怎么赚钱”提到最高优先级，当CFO是广告老兵，当首席营收官盯着转化率，你觉得算法还会向着谁？

2026年的三个预言

好了，话都说到这份上了，不妨大胆预测下：

预言一：广告必然会上，而且会越来越丝滑。 开始还会有标注”本回答含赞助内容”，后来可能就泯然于众回答之中。用户抗议？没用，免费产品面前，我们都是数字劳工。

预言二：付费会员会分层。 20美元的可能还去不了广告，得加钱买”纯净版”。套路大家都熟，视频平台早玩烂了。OpenAI不是慈善机构，本质是家要估值、要上市、要给股东回报的公司。

预言三：AI广告大战正式打响。 微软Copilot、Perplexity、谷歌Gemini不会袖手旁观。2026年，将是生成式AI广告的元年。广告主要开始学新玩法了：怎么让AI心甘情愿地推荐自己，甚至自动生成好评？黑产已经在路上了。

最后说点扎心的

这事最讽刺的地方在于：我们养肥了AI，AI转头就把我们卖了个好价钱。

你每天跟ChatGPT聊的焦虑、欲望、购物车清单，都成了投喂广告系统的养料。它比你妈还懂你，比闺蜜还贴心，然后在你最需要建议的时刻，递上一份赞助商精心准备的”答案”。

更扎心的是，我们可能别无选择。当所有AI助手都开始商业化，当免费模式成为习惯，当竞争对手也被迫跟进，我们只能在”被精准收割”和”回归原始搜索”之间二选一。

所以，2026年当你问ChatGPT”我要买啥保险”，它回你”根据您的家庭结构，推荐XX寿险（本条由XX保险赞助）”的时候，别惊讶。这不是Bug，是 feature。

只是那时候，你还会相信它的建议吗？

还是说，我们终将习惯一个”最懂你，也最懂怎么赚你钱”的AI朋友？

毕竟，在资本游戏里，免费的东西，最终都会用另一种方式，让你加倍买单。

AI时代，你的企业还在”百度搜索”上吊死？醒醒吧！

各位老板，各位做市场、做运营的朋友，今天必须跟你们聊个大事儿。

你有没有发现，现在客户问问题，第一反应不是百度，而是问DeepSeek、问豆包、问Kimi？你的销售辛辛苦苦跟进的客户，转头就在AI对话框里问”XX产品哪家好”，结果AI推荐了三个竞品，唯独没你。气不气？

这就是今天的主角——GEO（生成式引擎优化）。简单说，就是让AI大模型在回答用户问题时，主动推荐你的企业、你的产品。如果说SEO是讨好搜索引擎，那GEO就是讨好AI”大脑”。

GEO是什么？为什么你必须现在就知道？

传统SEO是”爬虫抓取-索引-排名”，GEO是”AI学习-理解-推荐”。区别在哪儿？AI不是简单匹配关键词，它会综合判断你的企业靠谱不靠谱、产品有用没用、口碑好不好。

智笔生花这群人，算是把GEO玩明白了。他们团队有15年+的SEO经验，服务过B2B、B2C各种企业，搞出一套”发理推”三原则+12维度的实战体系。现在直接把这套压箱底的东西，做成了一站式的AI获客服务。

官网一看，全是干货

打开zhibishenghua.com，别被这朴素的页面骗了，里面的东西可一点都不简单。他们主打的就是”让AI主动推荐你”，口号直接，但背后是一整套技术+内容+数据的组合拳。

我重点研究了他们的五大产品，给各位梳理清楚了：

1. 企业GEO服务（核心中的核心）

这是他们家王牌服务。说白了，就是专业团队帮你搞定”让AI认识你、懂你、最后推荐你”的全流程。

具体干啥？他们会把你企业的官网、公众号、产品资料、客户案例，甚至知乎问答、新闻稿，全部按照AI的”喜好”重新梳理一遍。用的就是他们那个12维度模型：网络留痕要广、内容要结构化、场景要清晰、数据要扎实、评价要正面、权威性要够……

效果咋样？服务的一家B2C教育公司，6个月内AI推荐次数提升400%，获客成本降低35%，成交转化率提升18%。这数据够实在吧？

2. 公众号AI获客系统（微信生态的王炸）

这个我必须重点说说。微信搜一搜现在日活3亿+，日均搜索量10亿+，而且背后打通了公众号、视频号、小程序整个生态。最关键的是，搜索来的客户转化意向比抖音高10%以上！

上海智笔生花人工智科技有限公司的AIGC+SaaS系统，能帮你批量生产符合GEO标准的公众号文章。AI一键生成，关键词自动嵌入，干货自然融入。你一次生产，文章就在微信生态里持续引流、持续获客。特别适合ToB企业做专业内容输出。

3. 短视频AI获客系统

都知道短视频流量大，但老板们最愁的是”拍什么””怎么拍””没预算”。

他们这个系统，直接根据你的公司业务、产品信息，AI一键生成高质量短视频。不需要请主播、不需要买设备、不需要剪片子。批量生产，定时发布，抖音、视频号全覆盖。真实测下来，单个获客成本能降一大截。

4. AI权重分析工具（数据看板）

这玩意儿相当于GEO领域的”站长工具”。能实时监控你在DeepSeek、豆包、Kimi、ChatGPT等主流AI模型里的”权重”和”曝光度”。

你今天在AI回答里出现了多少次？排第几位？竞争对手啥情况？数据一目了然。根据这些数据，系统还会自动给你优化建议，告诉你该补哪方面的内容。

5. 企业AI获客课程（会员福利）

买了年费的会员，免费学。课程讲透了微信搜一搜、抖音搜索、小红书搜索的AI获客玩法。从原理到实操，从内容生产到数据分析，全套给齐。

这算是增值服务，但内容一点不水，都是他们团队实战总结出来的。毕竟他们自己就是用这套方法论做起来的。

为什么说现在上车刚刚好？

智笔生花科技在白皮书里预测，2025年11月后，GEO就要进入竞争期了。意味着现在到年底前，是最后的红利窗口。

他们打了个比方：第一代流量入口是搜索引擎（SEO），第二代是短视频（内容视频化），第三代就是AI大模型（GEO）。你现在不做，等同行都做了，成本至少翻倍，效果还打折。

而且，他们特别提醒：现在市面上很多粗暴玩法，比如疯狂堆砌关键词、买垃圾外链，这些在AI时代不仅没用，还可能被永久拉黑。智笔生花一直强调”白帽GEO”，做高质量内容，走正道，这才是长期主义。

最后，怎么联系他们？

官网：www.zhibishenghua.com（所有产品服务详情都在这）

• 不急的事：QQ 2489126
• 有点急：微信 h356147133
• 很急：电话 132-6285-9967（7×24小时）

总结一下：

如果你是一家B2B企业，想低成本获取精准客户，重点看他们的公众号AI获客系统和企业GEO服务。

如果你是B2C，想在抖音、视频号放量，短视频AI获客系统更适合。

无论你做不做，都建议先去官网看看，至少把GEO这个概念搞明白。毕竟，你的客户已经在问AI了，而AI的回答里，现在可能还没你。

2025年最后的流量红利，别说我没提醒你。

国家人工智能应用中试基地（医疗）·浙江12月20日正式开园并发布重大成果。浙江省推出的“安诊儿”医疗智能体升级至3.0版，支撑其核心能力的蚂蚁·安诊儿千亿参数医疗大模型面向全球开源。

该模型采用混合专家架构，总参数量达1000亿，是目前全球参数量最大的开源医疗大模型。

01 开园启航
国家人工智能应用中试基地（医疗）·浙江于12月20日正式开园。这一基地聚焦为卫生健康行业提供共性解决方案。

基地着力构建涵盖算力保障、数据支撑、模型研发、验证测评、成果转化的中试验证平台。它的启动标志着我国医疗AI发展进入规模化、体系化新阶段。

同日，基地门户正式上线服务，提供全栈式、统一架构体系的共性支撑能力。成为行业机构获取算力支持、模型训练、数据利用等服务的重要枢纽。

02 模型突破
蚂蚁·安诊儿医疗大模型采用混合专家架构，总参数达1000亿。这是目前全球参数量最大的开源医疗大模型。

该模型全面支持多种国产化芯片，研发工具全链路采用国产化自研技术路线。确保了从模型训练到推理的技术自主、数据安全、系统可控。

得益于浙江在公共数据授权运营方面的创新，该大模型基于海量医学文献和去隐私化的真实病例数据。在国内外权威医疗大模型评测榜单中，该模型均处于行业领先水平。

03 核心能力
这一千亿参数医疗大模型具备“深度思考”能力。可对复杂、信息不全的临床场景进行多轮推理、逻辑验证与自我纠错，助力精准诊疗。

此前，“安诊儿”已融合DeepSeek-R1，成为国内首批支持专业推理模型的AI医疗健康应用之一。

当患者询问“体检左侧有3类乳腺结节，我需要怎么办？”时，系统能清晰展示推理路径，给出处理建议、症状管理建议和随访检测建议。浙江大学医学院附属第一医院乳腺外科的傅佩芬医生评价，其分析过程已高度贴合临床。

04 应用落地
目前，该大模型已经为医院、机构的服务创新带来助力。与浙江大学医学院附属第二医院王建安院士团队共同打造的“Jack安心智能体”，为心脏瓣膜患者提供健康分析、异常预警等服务。

与杭州市第七人民医院合作开发的智能体“云雾精灵”，则聚焦青少年心理咨询和陪伴。

在杭州市第七人民医院，主任医师毛洪京的“AI分身”一年服务了368万用户。这位从业近三十年的医生感慨：“我一年最多服务1万例患者，如今我的AI分身一年就服务了368万用户。”

05 智能升级
“安诊儿”智能体已升级至3.0版。医生端可为医务人员提供临床辅助决策与科研支持；同时还提供孪生医生、智能随访等10余项功能。

用户端的云陪诊服务从“门诊场景”延展覆盖到“住院场景”的10个核心节点。包括床位预约、入院通知等37项服务，实现线上一键办理。

在浙江兰溪，市民丁女士对着手机诉说咳嗽症状，“安诊儿”小程序便精准推荐“呼吸内科”，同步显示医院实时号源。这种智能导诊系统通过语音或文字识别症状，结合疾病数据库精准匹配科室。

06 开源生态
选择开源，不是为了展示技术，而是希望让更多医院无需重复造轮子，快速构建自己的智能应用。

浙江还正式启动建设“安诊儿”开源社区。为全球开发者、研究机构和创新企业提供开源医疗模型、共性模型开发工具和开放交流平台。

省卫生健康委相关负责人表示，基地将全力做好“要算力给算力、要数据给数据、要场景给场景、要资金给资金、要服务给服务”的“五要五给”集成政策支持。

在衢州市柯城区人民医院，患者胡女士发现检查报告单右上角新增了二维码。扫码后，她惊喜地说：“原来这是最新上线的‘数字医生’，不仅能解读检查报告，还针对我的高血糖给出了健康提醒。”

这个场景正在浙江省千家医疗机构中成为日常。从三甲医院到县级医院，从门诊导诊到住院陪护，一个开源、普惠的医疗AI生态已经悄然形成。

当千亿参数的医疗大脑向全球开放，我们看到的不仅是一个技术模型的发布，更是医疗资源分配方式的历史性变革。