互联网巨头的 AI 大战已经开打了。
元宝发 10 亿红包，千问拿出 30 亿请全民喝奶茶，豆包直接拿下春晚。这些表面上是营销预算的比拼，本质是在宣告一件事：中国互联网基建，进入第三轮升级。
可以把过去十年，粗暴拆成三次“基建换代”：
2015 年，微信支付借春晚发 5 亿现金 + 30 亿卡券红包，创下 110 亿次摇一摇，直接带动 2 亿张银行卡绑上微信支付。那一刻开始，支付成了新基建，微商顺势爆发。互联网先接管的是“钱包”。
2021 年，抖音与春晚合作，除夕一晚分 12 亿红包，让抖音快速渗透下沉市场，截走大批快手用户，直播电商迎来黄金三年，信息流成了新基建。互联网开始接管的是“时间”。
2026 年，豆包登上春晚，全国会有几亿人的手机里装上 AI 助手。不懂问豆包，犹豫问豆包，决策问豆包，老百姓随身带一个“数字智囊团”。AI 助手会逐步变成新的基础设施，互联网开始尝试接管的是“决策”。
每五年一次变革，每五年都伴随一个时代性的机会。
第一轮抢交易入口，第二轮抢注意力入口，第三轮要开始抢“决策入口”。
问题来了：对所有生意人来说，这一轮机会到底落在哪里？
01 不得不重视的“GEO”
真正值得在意的变化是：用户接触信息的动作变了，从“点和刷”，逐步变成“问和聊”。
对应在消费行为上，会出现一组共性变化：种草链路变短，对比链路变早。内容浏览变浅，决策更依赖助手摘要，品牌的核心任务也跟着挪位，从让用户喜欢你，逐渐变成让助手愿意推荐你。
这就是为什么，接下来所有的生意人，都绕不开一个新词：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。
一句话翻译什么是 GEO：GEO 就是想办法让「AI 回答问题时」提到你、信任你、推荐你。
背后的原理简单概括为，AI 回答问题时先全网找内容，再挑选出 AI 觉得靠谱的内容，最后生成给到用户的总结性摘要，从而影响用户决策。
国外已经有人用一句口号来概括这个趋势：Goodbye SEO，Hello GEO。意思很直白，越来越多用户在 AI 助手（如 豆包 、元宝等）里问完问题，直接参考回答里做决定，根本不会再往下点链接。
不妨先做个测试，用“爱搜”小程序搜索你的品牌名，看看现状情况你的品牌在 AI 眼中的提及率、提及排名和情感倾向。
（小程序搜索：爱搜 www.aidso.com）
当用户直呼你的品牌名时，AI 怎么定义你？怎么评价你？当用户只问及品类时，AI 列出的是谁？你排名第几？当用户提出决策问题时，AI 在调用谁的数据？谁的观点？参考的是谁的数据？
这类数据，以后会变成很多品牌每月必看的“答案看板”，和投放报表并列。
既然 AI 回答问题前要先全网查资料，就要搞清楚：当下主流模型更偏好哪些类型的网站和信息源。权威机构、垂直媒体、专业社区、自建官网，它们在系统里的权重并不一样。这会直接影响你该把预算和精力投在哪些内容资产上。
在 AI 助手彻底内化为习惯之前，我更倾向用“三阶段”来预判用户的使用路径：
第一阶段，提问和辅助决策。
用户还会保留自己搜、自己逛的习惯。但是，当用户选择犹豫的时候，AI 助手成了“决策智囊团”，帮助用户整合信息，给出评价，给出建议，避免踩坑。这一阶段的 AI 助手起到辅助决策的作用。
第二阶段，直接询问和筛选答案。
一旦形成长期信任以后，越来越多的用户懒得打开平台，在对话框里直接说“帮我挑三款”，“帮我列一个清单”，AI 把对比和筛选做完，用户只在候选项里做最后一锤定音，然后用户才开启“指名购买”。
尤其是针对于一些细分垂类行业，用户更没有耐心去搜集资料查询信息，查询的事情会全部交给 AI 助手，那你有没有提前生产出可被 AI 识别的内容会变得至关重要。
第三阶段，直接下任务和确定成交。
用户直接给出需求边界，“帮我订”“帮我买”“帮我约”，品牌强者会在第三阶段享受更高溢价，对于已经有心智的品牌或品类会吃香，强者恒强，马太效应越发明显，决策链路被打包进一次指令里，用户从指令到成交，会像用“千问”点奶茶般丝滑。
在这条路径上，第一阶段决定你能不能进入候选答案，第二阶段决定你在候选里排第几，第三阶段决定，你能不能变成默认选项。
所以，GEO 的底层战场就是一句话：你在 AI 的答案里，占了多少份额。
02 “证据资产型内容”崛起
入口变了，内容逻辑跟着变。
AI 模型倾向于引用具有 E-E-A-T（经验、专业性、权威性、信赖度）特征的内容，这催生出一种对品牌特别关键的新内容形态，我把它称之为“证据资产型内容”。
它和传统“品牌故事”“种草软文”有几处根本差别。
需要清晰来源：最好能指向可查的报告、真实案例、第三方机构，而不是随口一句“有研究表明”。
需要完整逻辑链：原因、过程、结果，时间线和参与方，谁做了什么，什么因素起作用，要讲得清楚。
需要可切片的结构：模型在处理知识时习惯拆块，一段内容至少要能拆成几个干净的观点点和事实点，方便插入不同回答场景。
需要稳定的署名和立场：是谁说的，长期坚持什么观点，是否和一贯的品牌认知匹配，系统会综合判断。
这种内容的价值，不在于曝光量，而在于它之后被调用多少次。AI 在后面几个月甚至几年里，会不停拿出来引用，从而影响 AI 的回答。
举个简单的模拟场景：
某个婴童品牌曾经公开披露过权威机构出具的安全性检测报告，报告里清晰写明检测方法、样本数量、指标设定和结论。
当用户问“婴儿可以长期用 XXX 类产品吗”“这个品牌有没有安全问题”时，模型很可能优先把这份报告当作底层证据，整理成一句摘要，端给用户。
对用户来说，只看到一句话；
对 AI 来说，是在背后帮你调用了一整套“证据资产”。这就是“证据资产型内容”的真正杠杆。
这就意味着，品牌的内容预算，需要明确划出一块，用来建设“证据资产层”。前面的短视频、直播、种草，继续负责曝光和情绪；后面的证据资产，负责让系统信任你，也负责在关键决策场景里支撑那几句摘要。
证据资产不只是文字内容，未来所有的影像内容也会被 AI 读取，虽然今天的 GEO 更擅长检索文字化内容，标题、正文、报告、FAQ、评论，这些都容易被抓取和引用。但是不久的将来的视频内容也会逐步被模型“看懂”，场景识别、语音转写、画面结构分析正在成熟。
Google 把 Gemini 接入 Drive 以后，能直接帮用户给会议录像和培训视频生成摘要、提炼要点。OpenAI 的最新一代多模态大模型，也在同时升级图像和音频理解能力，让整段多媒体内容可以被一起分析、一起回答问题。
未来 GEO 优化的对象不会只剩网页文字，视频内容也会被拆成“摘要 + 片段”，成为 AI 生成答案时的重要参考。
对品牌来说，合理的结构是：视频用来“证明”，文字用来“索引”。
当 AI 能够读懂视频，你就拥有了双重红利：用户看故事，模型看结构。
03 公关和PR的重要性极速拉升
证据建起来之后，会直接影响另一个部门的权重，公关和 PR。
因为在 AI 时代，用户一句“这个品牌靠谱吗”，本质是在考你的“公开记录”和“风险治理”。
当用户习惯问 AI 这类问题时，品牌过往的正面和负面信息，会被系统打包成一句结论。
投诉帖、黑猫记录、论坛长文、测评视频、媒体报道，这些原本散落在角落里的东西，会被模型自动扫一遍，再浓缩成一段话。
很多品牌以为危机过去就算翻篇。在 AI 看来，只要网络上有痕迹，就一直算在你的账上。它不会遗忘，只会归档。
从这个视角看，权威媒体、垂直机构、行业榜单这类带天然背书的载体，会迎来新一轮溢价。因为对 AI 来说，这些地方发表过的内容，更容易被当成“可信起点”，在生成答案时优先采信。
同时，公关和 PR 也会被正式拉进 GEO 的主战场。很多关键的证据资产，长在 PR 的产出里：危机回应写得是不是清楚，有没有真诚给出整改路径；年度白皮书有没有讲清行业背景、数据口径和方法论；质量公告、风险提示、公开信、事件复盘，这些材料结构是否完整，信息是否充足。
如果这些内容写得结构清晰、信息完整，就会在 AI 眼里变成一层“基础材料”。日常也许不显眼，但一旦用户问起“靠谱吗”“有没有出过问题”，系统很可能第一时间翻出来看的，就是这里。
简单理解：PR 不再只是“把事情讲给人听”，还要负责“把证据留给系统用”。
对很多品牌来说，这会倒逼一整套认知升级：不能只把预算砸在高光时刻的声量上，更要为长期的“公开记录”负责。因为 AI 总有一天会把这些账，跟你一起算清楚。
04 结语
2015 年抢红包的背后，是互联网开始接管钱包。谁先把银行卡绑进自己的产品，谁就更早站在交易入口。
2020 年刷短视频的背后，是互联网在接管时间。谁占住信息流首页，谁就从用户每天有限的注意力里多切一块下来。
从豆包开始的 2026 年，AI 助手在尝试接管的是决策。去哪看信息，听谁的建议，买哪一家的产品，这些动作正在被交给系统做初筛，然后给你一个看起来省事的选项。
对我们来说，接下来几年真正要抢的，是一块看不见的资产，你在用户大脑和 AI 答案里的“代理权比例”。你是否出现在关键问题里，你在生成答案时占多大比重，你在用户心里的可信度有多高。
从红包到豆包，基础设施已经三次换代。现在轮到品牌重新升级自己，对“被看见”和“被采信”的理解方式。
第一轮抢交易，第二轮抢注意，第三轮开始抢决策。要更好地理解这些变化，与更多同行交流，可以到 云栈社区 这样的开发者社区进行探讨。能被答案反复引用的品牌，才真正进入了这次变迁的生意场。
发表于 2026-2-12 16:44:02
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