GEO时代，易点天下等公司正在重写营销规则

最近跟几个做营销的朋友聊天，听到个有意思的说法：“以前是琢磨怎么上搜索第一页，现在是琢磨怎么钻进AI的回答里。”
他们说的就是GEO——生成式引擎优化。
这玩意儿到底在改变什么？简单说，以前用户主动搜索，我们争排名；现在AI直接生成答案，我们要争的是成为答案本身。
营销公司的新竞赛
生成式搜索正在倒逼营销行业重新思考“内容”的价值。
蓝色光标 的动作挺有代表性。他们的元宇宙和智管平台，加上“平台+终端+系统”的三位一体布局，其实是在尝试构建一个新的内容生产和分发闭环。不再是单纯的广告投放，而是试图在AI生成答案的源头就占据位置。
省广集团 的路线更务实些。凭借内容营销和海外代理的双重优势，他们的GMC矩阵 和AI赋能的数智广告产品，正在尝试把传统营销资源重新组装。全链路智能化——听起来有点虚，但我看到他们的一些案例，AI确实在帮他们更快地生成适配不同平台的内容素材。
有个挺有意思的例子是新五丰 。一家养猪企业说要搞智能化营销，聚焦“数智+”助力猪周期。表面看风马牛不相及，但仔细想想，农业领域的产销匹配、市场预测，不正是需要这种智能化的信息匹配和优化吗？这个跨界思路反倒显得有些前瞻性。
引力传媒 已经走得更远了。他们在多业务条线利用生成式AI产出商业内容，而且实现了商业化应用。这说明技术已经不再是演示阶段，开始真正创造价值了。
数据公司的“新燃料”角色
如果生成式AI是一台引擎，那数据就是它的燃料。
我注意到中文传媒 正在对海量图书、期刊进行GEO结构化改造。这件事的意义在于——把沉淀的内容资产变成适配生成式搜索的知识服务。这不仅仅是数字化，而是深度的结构化。
每日互动 的定位更直接。他们已经在为国内外的大模型公司提供数据支持，这让他们站在了产业链的上游。在大模型竞争日益激烈的当下，高质量的数据供给方反而拥有了某种主动权。
视觉中国 和中文在线 的资产也很关键。海量的正版图片、网文资源，这些都是训练AI不可或缺的“粮食”。特别是视觉内容，在文生图、文生视频技术快速发展的当下，价值可能会被重新评估。
平台型玩家的深层布局
大平台的入场往往意味着规则的改变。
值得买 这个案例特别有意思。作为内容电商平台，他们通过AI助手快速生成购物指南的场景，简直就是为GEO量身定制的。用户不再需要自己比较参数、看评测，AI直接给出购买建议——这彻底改变了消费决策的路径。
阿里系的石基信息 和三江购物 ，讲的是协同生态进行数智化改造的故事。想象空间确实大，但实际落地中如何与现有体系融合，如何平衡各方的利益，这可能比技术实现更具挑战性。
一些不太成熟的观察
聊了这么多，说几点个人看法吧。
生成式搜索带来的最大改变，是从“人找信息”到“信息找人”的彻底转变。营销的逻辑必须跟着变——不再是争抢注意力，而是提供刚好需要的答案。
短期内，基础设施和服务提供商可能比应用层更稳健。无论是数据标注、训练数据供给，还是AI软件服务，这些都是确定性的需求。
但最核心的挑战在于——如何在AI生成的答案中建立可信度。当AI成为信息的过滤器兼生成器时，品牌如何确保自己被“公正”地呈现？这不仅是技术问题，更是标准和信任机制的问题。
我听说有些公司已经开始训练专门针对营销场景的垂直模型，有些在构建自己的知识库体系。大家都在摸索，没有标准答案。
这场由生成式AI引发的营销变革，目前还只是开了个头。规则在形成，格局在变化，每个人都有机会，但没有人有特权。
未来会怎样？一位做技术的朋友说得挺实在：“以前是我们教AI怎么理解世界，现在是AI教我们怎么被看见。”
挺有意思的转变，不是吗？