2025年的消费市场，“决策权转移”成为最不可忽视的趋势——AI正从“辅助工具”升级为“决策中介”。从Perplexity计划收购谷歌Chrome引发的行业热议，到主流搜索引擎首页集体植入AI搜索框，一场围绕“AI中介”的流量争夺战已悄然打响。更具标志性的是，亚马逊继去年推出AI购物助手“Rufus”之后，今年4月正式测试由Agentic AI驱动的Buy for Me功能，允许用户从其他品牌网站寻找亚马逊没有的商品，直接帮用户下单。2025年Prime Day前夕，据第三方调研显示，约33%的消费者已计划使用Rufus辅助购物。
当消费者的购物路径正从传统的“搜索-筛选”转向更直接的“对话-推荐”，一个关键问题浮出水面：品牌主想要触达消费者，首先要过AI这道关。如何在新变局中获得先发优势？答案或许藏在“GEO”与“SEO”的迭代逻辑里。
一、GEO vs SEO ——从“人找信息”到“信息找人”
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化），由印度理工学院德里分校与普林斯顿大学学者于2024年提出，旨在通过结构化内容、可信数据源构建及语义适配，让品牌内容成为AI生成答案的“标准信源”，实现“答案即品牌”的直接曝光。相较于传统搜索引擎优化（SEO），GEO的本质是应对“用户从‘主动搜索’转向‘被动获取’”的代际需求——当用户不再需要“主动搜索”，而是“问AI要答案”时，品牌需要让AI“主动推荐”自己，而非等待用户点击。
GEO的提出并非偶然，其背后是用户需求与技术趋势的双重驱动。据明略科技观察，用户搜索行为正经历从早期的“泛知识查询”（如“XX是什么？”）到“具象化决策辅助”（如“XX怎么选？”“XX哪个更适合我？”）的显著升级。这种需求变化直接影响了品牌需要关注的搜索重点与内容布局。
从搜索引擎与社媒提问趋势看，用户高频搜索场景可分为四类：
对比决策类：“XX和XX哪个更好？”“预算500元以内，性价比最高的无线耳机推荐”；
参数解读类：“这款冰箱的‘一级能效’具体省多少电？”“相机镜头的f/1.8光圈适合拍什么？”；
场景适配类：“适合租房党的迷你洗衣机有哪些？”“带娃出行必备的便携用品清单”；
风险规避类：“XX品牌最近有质量问题吗？”“长期用这款牙膏会有副作用吗？”。
以母婴品类为例，新手妈妈常问AI：“1段奶粉和2段奶粉的区别是什么？我家宝宝6个月该换了吗？”——这类问题的核心，是消费者对“专业建议”的强依赖。用户不再满足于“找到商品”，而是需要AI帮助“缩小选择范围”“理解复杂参数”“预判使用风险”。
二、品牌如何应对GEO趋势？从“影响人”到“影响AI”
当用户的决策辅助需求倒逼AI成为“第一推荐人”，品牌的营销战场也从“用户心智”转向了“AI认知”。
AI处理用户需求的底层逻辑可简化为“拆解问题-分配任务-匹配答案”：非联网模式下，AI从训练数据库中检索推理；联网模式下，则调用互联网最新内容。
值得注意的是，不同大模型的信息偏好、用户的提问侧重会导致推荐差异。哥伦比亚大学团队最新研究发现（论文《What Is Your AI Agent Buying? Evaluation, Implications, and Emerging Questions for Agentic E-Commerce》），AI购物助手存在明显个性化偏好，不同模型对于相同商品可能做出不同的推荐决策，且对商品在页面的展示位置极为敏感。这意味着，品牌需要从“内容创作”延伸至“算法适配”：不仅要生产高质量内容，更需要确保内容在不同模型的“高权重来源”中具备高认知度与可信度。
2025媒介力学论坛上，明略科技品牌AI认知榜负责人招熙琳强调，通过AI构建品牌认知，与消费者产生深层次连接，品牌需要把握三个关键：
一、深入洞察消费者在AI平台上的搜索意图，全面评估品牌在各主流AI模型中的认知现状，建立Baseline；
二、基于评估结果，制定有针对性的AI传播策略，确保品牌信息能够有效触达AI；
三、从AI引用的信息源入手，以高质量的品牌内容，持续积累AI对品牌的认知资产。
从推荐到下单，AI驱动的消费决策链条依赖平台与数据的深度互联互通，这条路仍处于探索期。但数据洞察始终是连接机器与机器、品牌与消费者的核心纽带——没有数据，就没有AI时代的品牌管理。依托强大的AI与数据分析能力，明略科技将助力品牌“被看见”“被信任”“被选择”，在AI时代构建可持续的认知优势。
