本文整理自2026年3月19日,由中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)教育創(chuàng)新中心、數(shù)智教育商會、北京師范大學(xué)MBA校友會聯(lián)合主辦的「AI造勢能·GEO合規(guī)與行業(yè)洗牌·教育行業(yè)高效獲客實戰(zhàn)」活動。多鯨主編兼多鯨智搜合伙人冼力琴以「GEO合規(guī)與行業(yè)洗牌:AI搜索的破局新機遇?」為題發(fā)表主題演講,以下為演講內(nèi)容整理。
過去九年,我一直在行業(yè)媒體做內(nèi)容,從記者到主編。去年開始,多鯨也在推進(jìn)媒體轉(zhuǎn)型,合資成立了一家專門做GEO相關(guān)業(yè)務(wù)的公司。過去一年里,我們服務(wù)了不少教育公司和品牌,也覆蓋了一些教育行業(yè)之外的客戶。今天分享的內(nèi)容,并不是外部整理的二手資料,而是來自我們自己一線跑通的結(jié)果——包括具體的數(shù)據(jù),以及在過程中沉淀下來的方法論。
我們對GEO的基本判斷是:它不是一種"干預(yù)結(jié)果"的技巧,而是幫助企業(yè)搭建AI時代的數(shù)字基座,通過持續(xù)積累的內(nèi)容資產(chǎn),去影響AI最終的推薦結(jié)果。
一、用戶找機構(gòu)的方式,已經(jīng)變了
在過去,家長會打開百度,搜索關(guān)鍵詞,在一堆網(wǎng)頁和廣告里自己篩選信息。但今天,這個路徑已經(jīng)發(fā)生了根本性的改變——用戶開始直接問AI。
一個非常典型的場景:有家長會問"我孩子10歲,想學(xué)編程,北京有什么靠譜的機構(gòu)推薦?"這時候,AI不會再給你一堆鏈接,而是直接給出答案,告訴你根據(jù)這個需求,推薦哪幾家機構(gòu)。AI正在重新定義獲客的入口。
這種用戶遷移,在過去一年里已經(jīng)有了非常明顯的數(shù)據(jù)體現(xiàn)。以豆包為例,去年上半年滲透率還只有大約1%,到年底用戶使用頻率已有顯著提升。我自己就是一個重度豆包用戶——吃什么、去哪兒吃、出行路線、旅游攻略,甚至一些生活決策,都會先問AI。以前的決策路徑是先用瀏覽器,再看小紅書,再做決策;現(xiàn)在已經(jīng)變成先問AI,再去小紅書驗證,最后才是瀏覽器。中國互聯(lián)網(wǎng)營銷的邏輯歷來是哪里有用戶哪里就值得做營銷,而AI正在成為一個新的超級入口。
更值得關(guān)注的是:現(xiàn)在在用AI搜索的主力人群,畫像是25到40歲、本科及以上學(xué)歷、年收入20萬以上。這群人正是教育機構(gòu)的核心決策人群——也就是家長。AI搜索的主力用戶,和教育行業(yè)的核心用戶,高度重合。
這些家長在AI上提問的方式,也和傳統(tǒng)搜索截然不同。他們不會搜"少兒英語培訓(xùn)"這樣的關(guān)鍵詞,而是會問:"北京有沒有適合8歲孩子的課程推薦,不要那種只玩游戲的,要能學(xué)到真東西的",或者"小升初面試培訓(xùn),上海有沒有比較靠譜的機構(gòu)"。這些問題帶場景、帶需求、甚至帶篩選條件。AI收到這樣的問題后,不會給你一堆鏈接,而是直接給出結(jié)論,通常是3到5個品牌的推薦。
我們之前做過測試,在主流AI搜索平臺上用典型的教育問題去問:哪怕是頭部機構(gòu),也不一定會被推薦。 不是你品牌不夠大,而是你還沒有進(jìn)入AI的"答案體系"。
洗牌,已經(jīng)開始了,而且有明確的時間窗口。現(xiàn)在這個階段,AI搜索高速增長,但大量品牌還沒有進(jìn)入推薦列表,競爭還沒有那么激烈,位置還沒有被占滿,只要做對動作就可以"占坑位"。但當(dāng)這件事再往前走一年,先行者會建立起內(nèi)容資產(chǎn)壁壘,一旦AI對某些品牌形成穩(wěn)定認(rèn)知,推薦就會開始"固化",那時候再想進(jìn)去,需要付出10倍的成本去撬動一個已經(jīng)穩(wěn)定的結(jié)果。
二、什么是合規(guī)GEO?什么是"投毒式GEO"?
今年315,"AI投毒"以及圍繞GEO出現(xiàn)的灰色操作引發(fā)了廣泛關(guān)注。這件事給了兩個重要信號:第一,AI搜索結(jié)果已經(jīng)開始影響真實消費者的決策,重要到監(jiān)管層認(rèn)為必須介入的程度;第二,用不正當(dāng)方式操控AI,風(fēng)險極高,尤其在教育行業(yè),一旦被認(rèn)定為虛假宣傳,面臨的不只是平臺處罰,而是法律風(fēng)險。
理解這件事,首先要搞清楚GEO是什么。你可以把GEO理解為AI時代的SEO——SEO通過關(guān)鍵詞優(yōu)化讓你的網(wǎng)站在搜索結(jié)果里靠前,GEO則是把優(yōu)化對象從"搜索引擎"變成"AI大模型",核心是:當(dāng)用戶向AI提問時,AI會不會推薦你、用什么方式推薦你、你出現(xiàn)在第幾個位置。SEO不會消失,但GEO是新增量,而且線索更精準(zhǔn)、轉(zhuǎn)化更高,因為用戶已經(jīng)把需求說得非常清楚了。
目前市場上,圍繞GEO只有兩種做法。
第一種是投毒式GEO。 核心邏輯是操控AI,讓AI"誤以為"你很好。具體操作包括批量注冊虛假賬號、偽造用戶評價、做假測評假榜單,然后把這些內(nèi)容喂給AI。短期可能有效果,但有三個致命問題:其一,不可持續(xù)——我們和豆包相關(guān)內(nèi)部人員溝通了解到,早在315之前平臺方已提前做過預(yù)警,各大AI平臺的算法會越來越嚴(yán)格,這類低質(zhì)量批量內(nèi)容對推薦結(jié)果的影響會趨近于無效;其二,合規(guī)風(fēng)險極高,315之后監(jiān)管只會更嚴(yán);其三也是最致命的,一旦用戶發(fā)現(xiàn)口碑是"做出來的",品牌信任是不可逆的損失。對于還停留在"買一套系統(tǒng)、批量生成內(nèi)容、再去投放"這條路徑上的企業(yè),這條路基本已經(jīng)走不通了。
第二種是合規(guī)GEO。 底層邏輯完全不一樣——不是在操控AI,而是在"幫助AI理解你"。很多機構(gòu)的真實處境是:課程很好,口碑也不錯,但AI不推薦你。不是你不好,而是AI"不認(rèn)識你"。你的品牌信息分散在不同平臺、表達(dá)不一致、缺乏結(jié)構(gòu)化,沒有形成"可被理解的知識",所以AI沒辦法建立對你的認(rèn)知。合規(guī)GEO要做的事情,用一句話概括:把你的真實價值,用AI能理解的方式表達(dá)出來。
三、教育機構(gòu)怎么做GEO?
我總結(jié)了五個原因,說明為什么教育行業(yè)特別適合做GEO:高客單加強決策,用戶一定會反復(fù)比較驗證;信任驅(qū)動消費,誰被推薦直接影響選擇;強場景化提問,天然適配AI的回答邏輯;本地化屬性強,AI推薦可直接驅(qū)動到店轉(zhuǎn)化;競爭高度同質(zhì)化,最終拼的是誰被推薦。這五點疊加在一起,得出一個結(jié)論:教育行業(yè)本質(zhì)上是一個極度依賴推薦機制的行業(yè),而AI正在成為新的推薦系統(tǒng)。
在具體的做法上,我們把GEO的工作拆成三層結(jié)構(gòu)。
第一層是打地基(數(shù)字基建)。 很多機構(gòu)覺得官網(wǎng)寫得好、產(chǎn)品頁很完整,但問題在于AI不是人,它不看文案寫得好不好,它看的是信息是否結(jié)構(gòu)化、清晰、可以被識別為一個"實體"。所以這一層要做的不是重寫內(nèi)容,而是重構(gòu)信息——把原有的數(shù)字資產(chǎn)用AI能理解的方式重新結(jié)構(gòu)化,讓AI清楚地知道:你是誰、你做什么、你為什么值得被推薦。這一層沒打好,會出現(xiàn)一個典型問題:你明明很好,但AI不知道。
第二層是建生態(tài)(內(nèi)容體系)。 AI在回答問題時有一個重要機制:它不會只看一個來源,而是會"交叉驗證"。官網(wǎng)、百度百科、知乎、小紅書、行業(yè)媒體,這些內(nèi)容本質(zhì)上都是在幫AI確認(rèn)你是否可信。所以這一層要搭建的是多平臺、多場景的內(nèi)容矩陣,讓AI在不同渠道都能看到你,而且看到的是一致的你。
第三層是做閉環(huán)(監(jiān)測優(yōu)化)。 GEO不是一次性項目,而是持續(xù)迭代的過程,因為用戶的提問方式在變、AI的推薦邏輯在變、競爭對手在變。需要持續(xù)監(jiān)測你在AI里被推薦了幾次、哪些問題開始出現(xiàn)增長、哪些內(nèi)容被AI引用、哪些關(guān)鍵詞還沒有覆蓋,用這些數(shù)據(jù)不斷反推優(yōu)化。GEO不是一次投放,而是一個長期可復(fù)利的系統(tǒng)工程。
從我們服務(wù)過的案例來看,無論是在線少兒編程、語言學(xué)習(xí)APP,還是線下裝修公司、本地餐飲,合規(guī)GEO都能帶來可量化的轉(zhuǎn)化結(jié)果,而不只是曝光數(shù)據(jù)。越是決策復(fù)雜、信任門檻高的行業(yè),GEO的價值越大。教育行業(yè),尤其如此。
從更宏觀的角度看,平臺和政策層面正在引導(dǎo)一個清晰的方向:與其"到處貼小廣告",不如做真正優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,在更主流、更規(guī)范的平臺上獲得曝光。真正有效的,是回到內(nèi)容本身,建設(shè)屬于自己的AI時代數(shù)字資產(chǎn)。誰先把這些資產(chǎn)搭好,誰就會在AI里長期被看見。
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