人工智能搜索引擎市场预测_一场对抗OpenAI们的“危险游戏”

第三方市场研究机构于2025年4月发布的《人工智能搜索引擎市场：规模、份额、增长趋势及预测（2025至2032年）》报告指出，预计到2025年，全球人工智能搜索引擎市场规模将攀升至436.3亿美元，而到2032年，这一数字有望增长至1088.8亿美元。在2025年至2032年期间，该市场的复合年增长率（CAGR）预计将达到14%。

在应用领域，预计到2025年，网络搜索板块在全球人工智能搜索引擎市场将占据最大的市场份额，占比高达61.7%；而在技术方面，同样在2025年，生成式人工智能也将在全球人工智能搜索引擎市场占据领先地位，市场份额预计将达到54.2%。

GEO的初创公司虽然不多，但在陆续出现。此平台与专门为品牌提供服务的模式有所区别，它更倾向于面向消费者提供购物搜索服务，是由电商界资深人士Julie所创立的企业。该公司的首席技术官为Matt，此人在微软曾负责数据与应用科学领域的领导工作；首席商务官是Lisa Green，她曾在谷歌、The Yes以及康泰纳仕等公司从事技术、时尚以及业务开发相关工作；而首席战略官则是Kim，他之前担任过购物战略与运营的高级管理职位。在平台上，用户能够借助自然语言输入和图像识别技术来寻找相关产品——例如，“我计划夏天前往哥斯达黎加参加一场婚礼，想了解一下该穿什么样的服装。” 此外，用户还可以上传衣物图片，并通过对话方式进一步筛选所需信息。

AI平台专注于提升AI搜索的可见度，其产品涵盖AI可视性监控工具，该工具通过一个清晰的仪表板来跟踪品牌在AI搜索模型中的知名度、情感倾向及与竞争对手的对比基准；此外，它还提供基于模型构建语义的AI内容优化服务，旨在提升品牌在搜索结果中的可见度；而且，它能够在短时间内创作出AI模型偏好的内容。穆斯塔法·艾尔伯马维，AI公司的负责人，此前的职业生涯中曾在字节跳动和宝洁公司担任过增长方面的顾问职务。

这类竞争者不仅包括新兴的初创企业，还涵盖了那些由SEO（搜索引擎优化）领域转型而来的公司；例如，这些公司凭借在SEO时代积累的客户资源和生态体系，将成为初创企业面临的主要挑战。

CEO公司情况成立时间核心业务商业模式

2024年1月

AI搜索优化分析工具助力品牌监测并提升其在AI搜索引擎上的表现。

企业级SaaS订阅模式，提供定制化企业解决方案

AI

2024年

AI搜索的可见度与地理信息平台，致力于对品牌在AI搜索平台上的监控及效果优化。

分层订阅定价模式，面向不同规模企业

2023年

AI驱动的电商搜索引擎，专注于个性化购物体验

B2C电商平台模式，计划通过佣金和广告收入盈利

2010年

SEO工具套件，包含关键词研究、内容分析、排名监控等功能

订阅制SaaS模式，无免费版本，专注高价值用户

虎嗅根据公开信息整理

这些玩家塑造了 GEO 初期的形象，然而，他们都必须面对一个共同的挑战：如何在不断变化的庞大模型规则中保持自己的位置，避免被随时更新的舞蹈步伐所淘汰。

做了什么？

在当前GEO行业，我们算是起步较早，并且产品种类相对较为多样化的企业。这一点相较于其他新兴初创公司，构成了我们的显著优势。

目前提供的功能和服务主要包括以下内容：

（答案引擎的洞察力）：呈现聊天机器人对于品牌、产品及行业所进行的详细描述与展示。

代理分析工具：对AI爬虫与品牌网站之间的互动内容进行精确跟踪和分析，揭示AI机器人对品牌网站进行爬取及解读的具体行为。

（对话探索器）：能够即时观察全球用户在微软等人工智能问答引擎上的搜索行为；识别人工智能问答领域的新兴发展动向；预测特定话题的搜索频率；并呈现在单次人工智能对话中，用户如何沿着营销漏斗逐步推进决策过程。

· （购物）：在人工智能中追踪产品的植入。

官网，可以通过Demo的演示，决定是否付费

此外，我们还推出了一个名为“Lite”的自助服务套餐，该套餐每月收费499美元，旨在为初创企业及小型公司提供先进的AI可见性功能。

依据其官方网站所公布的营销人员指南，旨在增强合作伙伴品牌在人工智能平台上的曝光度，制定了一套全面的工作流程：

在第一步中，我们进行深入分析，这有助于我们清晰地洞察品牌在AI领域的应用前景。通过这一过程，我们可以精确地识别特定品牌在AI回答中的具体位置、呈现方式及其背后的原因。

在第二步中，通过分析，我们将构建出专门为AI答案引擎检索而优化的内容。此类内容不仅便于AI模型解读，而且确保了其权威性。

第三步：分发环节，务必要保证AI模型所信赖的媒体和来源能够引用那些由AI优化过的新内容。为此，我们建议品牌主动与包括小众行业出版物在内的“隐形影响者”建立联系，运用恰当的公关与媒体策略，亦或是提升自身渠道的优化水平。

第四步，我们将对品牌的AI可见性进行持续监测，以便掌握哪些策略奏效，并据此指导后续的决策制定。

第五步，即迭代环节，将密切关注AI生态的演进，进而对品牌的调整策略进行更新。

这套组合精准地触动了企业的深层忧虑：在诸如、等人工智能问答系统中，自家品牌的知名度、情感倾向以及竞争对手的声音强度。

渗透速度极快，据美通社提供的数据，截至2025年6月，每月处理的人工智能搜索查询量已超过一亿次，服务用户遍布18个国家，其中包括诸如Ramp等众多企业。早期使用者反馈，在短短60天内，AI的回答声量占比增长了25%-40%。

Ramp作为一家金融科技公司，是众多用户中的关键一员。该公司发现，在处理应付账款方面，其透明度相当有限。因此，他们渴望找到恰当的方法来增强这一领域的可见性。

该答案引擎通过深入分析，揭示出人工智能驱动引擎倾向于引用那些与自动化、人工智能技术以及软件领域紧密相连的信息——此类内容在常规的自然搜索中往往被忽视。在Ramp的引用数据中，这类与自动化相关的信息占据了6%的比例。

因此，Ramp特别打造了针对AI应答引擎的定制页面，分别是面向小型企业的应付账款软件和面向大型企业的应付账款软件。短短一个月内，这两个页面就吸引了超过300次引用，成为Ramp引用量最高的内容之一。

Ramp的AI识别能力在短短一个月内实现了显著提升，从3.2%激增至22.2%。在处理应付账款这一金融科技领域，其品牌排名也实现了飞跃，从原先的第19位攀升至第8位。

合伙人伊利亚·弗什曼强调，在界定现代营销的核心领域，他无疑是行业的先锋。伴随网络从网页浏览模式过渡到AI问答的新时代，他为企业搭建了不可或缺的基础设施。

一场“对抗”大模型的生意

GEO的故事给人以一场革命之感。投资人们声称它将彻底改变SEO时代的游戏规则，然而，若深入剖析其理念，实则更像是一场与大型模型潜在风险的较量。

业界普遍认为，尽管GEO的业务听起来颇具威慑力，长远来看它确实有可能彻底改变现有的搜索引擎优化格局。然而，在当前阶段，GEO这家初创企业面临的最大难题并非技术层面，而是商业模式与大型模型平台之间的矛盾与冲突。

袁子恒在近期的接触中了解到，GEO的运作模式与大模型之间存在着对立。他在与多家从事GEO业务的创业公司交流后发现，在AI创业领域，最理想的商业模式应当是与大模型能力的提升同步，进而推动AI应用能力的增长。然而，GEO的运作模式似乎与此相反。

在美国与众多 GEO 公司交流之后，Alan 注意到，许多团队的核心竞争力主要集中在为中小企业提供全方位的产品与服务上，这些服务操作简便，上手快捷；然而，在搜索和推荐技术方面的储备却显得较为不足。

这些企业正尝试向品牌传授如何在大型模型中寻找漏洞——通过分析关键词的重要性、创作更优化的内容、提升人工智能推荐的成功率，这一系列操作都基于对基础算法的深入理解。然而，随着大模型的每一次更新，这些努力可能会化为乌有。此外，这些企业实际上并未掌握破解AI算法“黑盒”的核心理念，他们的做法更像是进行算法的逆向研究。每当谷歌或类似企业对推荐算法进行更新，相关企业便需紧急调整和优化其策略，这种如同猫捉老鼠的游戏所带来的开销正随着算法更新速度的加快而急剧上升。

尽管在a16z的文章中提到，GEO公司会持续优化其模型，通过学习数十亿个来自不同垂直领域的潜在提示。他们致力于掌握整个流程——包括洞察力、创意输入、反馈以及迭代——并运用独特的技术手段，不仅监控LLM的行为，还能对其进行塑造。此外，他们还在探索一种方式来收集点击流数据，并将第一方与第三方数据源进行融合。

更令人头痛的是，效果归因的问题。有个品牌在AI推荐中的曝光量突然增加了一倍，消费者难以明确指出是GEO工具发挥了作用，还是大模型自主调整了权重。在以效果为付费依据的商业环境中，这种不确定性足以让预算决策者望而却步。a16z 曾经憧憬 GEO 公司能够全面掌握从发现到改进的整个流程，然而，由于算法的黑箱性质尚未透明，所谓的“优化成效”始终如同一个难以理解的谜团。这种情况使得客户难以明确地决定如何支付费用。

在SEO（搜索引擎推荐优化）盛行的往昔，未曾出现独霸市场的赢家，市场呈现出分散的局面，初创企业大多扮演着工具的角色，比如提供关键词研究工具等。而今，GEO试图复制搜索引擎时代的广告收益，却遭遇了更为严峻的生存挑战——昔日谷歌算法的调整以月为单位，而如今大模型的规则修订可能以周为周期。

若商业模式构成了发展的最大障碍，那么这难道不是暗示，在GEO领域创业前景堪忧，机会寥寥？

Alan 认为，如果GEO团队技术功底深厚，能够在短时间内保持微弱领先地位，那么确实有可能迅速扩大客户群体。然而，能否持续这种优势，实现规模的快速增长，才是关键所在。对于品牌客户提供的服务，其长期价值不容忽视，并且有望成为公司发展的重点方向。GEO公司可以先着手积累客户和品牌相关数据，接着进行业务模式的转变，或者进一步丰富和深化自身服务内容。

袁子恒指出，我们应当拓展业务环节，不仅仅局限于增强广告的影响力。他强调，应将公司转型为专注于某一垂直领域的服务提供商，开发更多工具，而不仅仅是专注于GEO。毕竟，这场与大型模型的竞赛，最终还是要依靠创业企业的自我革新来维持发展。

本文特别感谢嘉和资本袁子恒先生及其合伙人Alan Zong先生提供的专业协助与支持。

文章标题：一场对抗们的“危险游戏”

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