2026生成式引擎优化（GEO）-大模型商业化最先探索领域

生成式引擎优化（GEO）：大模型商业化最先探索领域证券分析师：张良卫、周良玖研究助理：周珂执业证书编号：S0600516070001、S0600517110002、S0600125080006联系电话零二六年一月十六日摘要大模型基于RAG更新优化，GEO应运而生。我们认为搜索引擎类图书管理员角色，通过爬虫索引，基于关键词和外链将信息排序，提供“链接列表”。用户需自行点击、阅读并综合判断，广告主争夺的是Top10排名；生成式引擎类研究分析师角色，利用RAG技术抓取多源信息，通过大模型语义理解与合成，直接输出单一、连贯的答案，广告主争夺的是Top3曝光度。GEO本质是大模型的逆向工程，通过探索大模型的“喜好”（例如统计数据植入、权威信源等），使其更容易获取、理解并输出特定数据。GEO空间远大于SEO。我们认为SEO市场规模提升基于以下乘数效应：1）流量入口发生迁移，ChatGPT、Gemini等AI助理渗透率快速提升；2）流量价值提升。AI搜索用户意图更明确，解决问题需求更强。生成式引擎像“老师”直接指导答案，短期无广，远期或与自然内容融合，因此用户信任度更高；3）随数据归因打通，TAM从广告主的“品牌预算”走向“效果预算”。远期或出现概率拍卖的商业模式，广告商不仅争夺固定广告位，也争夺“大模型输出文本的概率分布”，在不损害回答质量的前提下，让品牌自然融入AI的回答中。上游：数据供应与授权层。高质量数据源（白皮书、KOL、社区内容）是确立品牌权威性的关键，品牌需付费确保内容进入优质数据集。建议关注：值得买、视觉中国、人民网、新华网、知乎（美股）、Reddit（美股）等有数据优势的公司。中游：生成式引擎基础设施层。我们认为大模型远期有望占据产业链核心地位。建议关注：阿里、百度、MiniMax、OpenAI（海外）、Google等。下游：智能工具与追踪分析层。这些公司填补了市场空白，代表企业如海外的Profound。建议关注：汇量科技、易点天下、迈富时等具备技术禀赋的公下游：配套服务层。其优势和壁垒在于深耕行业和良好的客户基础。建议关注：蓝色光标、利欧股份、引力传媒、思美传媒、浙文互联等。风险提示：模型技术迭代速度不及预期、政策监管趋严、竞争加剧。22332、空间及商业模式3、产业链四环节及投资机会口4、风险提示44 What：GEO——对大模型商业性内容输出概率的争夺 答案引擎优化答案引擎优化(AEO)搜索引擎优化生成式引擎优化(GEO)特征维度核心目标流量模型技术重点统成功指标名位置Through）关键词密度、外链数确定性索引算法(Deterministic)流量、排名、转化率争取语音助手或精选摘要的直接回答为主结构化数据(Schema)、Q&A格式提取式系统(Extractive)语音被读出、摘要位置确保存入大模型的知识库或被引用驱动与品牌心智植入实体关联度、事实密度、引文价值、向量空间对齐概率性生成模型(ProbabilisticLLMs)引用份额、情感倾向、归因转化 资料来源：东吴证券研究所绘制Why：GEO如何实现效果——一切都是因为有RAGGEO技术原理：基于GEO技术原理：基于RAG的三个阶段3.生成阶段2.增强阶段内容需高信息密度，避免2.增强阶段内容需高信息密度，避免形容词堆砌、营销废话和1.检索阶段AI搜索依赖语义向量空间匹配。即使文档中未出现关键词，只要语义距离相近，也GEO底层逻辑式AI搜索原理 GEO业务流程案例）：88How：如何构建GEO核心能力）：992.空间及商业模式 空间：GEO增速↑↑↑=流量占比↑*AI流量价值↑*归因能力↑•零点击搜索占比↑：随GoogleAIOverviews的推出，大量简单查询直接在搜索结果页得到满足。企业被迫从争夺“点击”转向争夺“品牌曝光”和“心智植入”））， 0 0 商业化展望：模式上，LLM原生广告与“概率拍卖”的可能性#未来：LLM原生广告与“概率拍卖”商业化展望：一些新的需求•概率归因与影响力衡量系统(ProbabilisticAttributionMo3.产业链四环节及投资机会 上游：数据供应与授权层——早期有望率先受益这是GEO产业链中最新涌现且至关重要的一环。大模型从而从源头确立在大模型中的权威地位。这也解释 中游：生成式引擎基础设施层——尚未有明确广告标准及商业化产品中游：生成式引擎基础设施层——尚未有明确广告标准及商业化产品 下游：智能工具与追踪分析层——巨头的工具下游：智能工具与追踪分析层——巨头的工具，还是第三方的 下游：智能工具与追踪分析层——巨头的工具下游：智能工具与追踪分析层——巨头的工具，还是第三方的CRM系统（如HubSpot）对接，实现从“AI提及”到“销售线索”其企业身份（针对BB场景）。生态整合： 配套服务层：代理商与咨询机构——与软件工具有合流趋势4.风险提示风险提示模型技术迭代速度不及预期的风险：模型发展可能面临技术难题、高昂研发成本以及人才短缺问题。若模型技术迭代放缓，将影响AI应用落地节奏政策监管趋严的风险：AI技术应用存伦理和法律问题。若政策监管趋严，或影响公司业务发展竞争加剧的风险：竞争加剧或影响公司盈利水平免责声明本研究报告仅供东吴证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况市场有风险，投资需谨慎。本报告是基于本公司分析师认为可靠且已公开的信息，本公司力求但不本报告的版权归本