2026年3月15日夜，深圳。
Pallas AI的创始人Ethan和合伙人明皓正一起吃饭。营销出身的明皓主动提起话题，今天正好是3·15，不知道今年又会有哪些灰产被曝光。
“什么时候3·15能把这些割企业韭菜的GEO服务商曝光一下，我们就真正站起来了。”Ethan略带调侃地说。随后，他心里暗想，或许等到今年底或者明年行业才能真正进入出清时刻。
Ethan吐槽的大背景是：2025年，GEO作为一个新兴行业突然爆发。巨大的需求，让这个十分早期、缺乏规则的生意变得鱼龙混杂。一些GEO灰产服务商通过AI“投毒”式发稿，把行业发稿价格压到不足1毛钱/篇，GEO也进入劣币驱逐良币的市场负循环。
但就在两人对话完没多久，另一个合伙人的微信弹了进来：“你看到了吗？315，GEO曝光了。”
当Ethan向我们讲起这个场景时，我们的第一反应是，这一幕很像小说中“被排练的情节”。但巧合的是，自这一天起，GEO行业确实被改变了，行业已经从最初的野蛮生长，到人人恐慌，再到如今走向分化：“AI发稿”式GEO服务商开始被边缘，而做“企业智能体”的GEO服务商则进入生意加速期。
Ethan口中的“我们真正站起来”似乎开始出现。
生存困境
访谈一开始，Ethan就向我们讲了一段很实在的话，关于3·15之前他们的处境。
2025年底到2026年初，GEO迎来行业第一轮热度的峰值——据机构调研，七成以上中大型企业把 GEO 纳入年度营销预算，全国 GEO 服务商迎来井喷，竞价接单成为常态。
一些“黑帽”GEO服务商为了抢单，采取“投毒”的策略——每天为被服务的企业投放300-500篇AI生成的软文，但价格却低到1000多元/月，算下来每天不足50元，单篇文章投放价格甚至不到1毛钱。这种方式的GEO，成本非常低（用AI生成内容，只消耗token成本），而且还能立竿见影地提升AI搜索排名，但破坏性也显而易见——大量不经审核的内容污染了互联网信息，也干扰了AI的判断，更让GEO全行业陷入价格战中。
“我们当时其实有一段时间很痛苦，因为确实没有价格优势，但又想去引导企业去做正确的事，毕竟那种灰产的方式长期来讲对行业是一种损害。但我们自己做企业也知道，企业是要关注ROI或性价比的，他觉得有更便宜还能保效果的服务，为什么不选？”Pallas AI创始人Ethan说。
如果粗略分类，做GEO的方式可分为两类：
一类就是彼时最捷径的做法，也被业内称为“黑帽”GEO，用大水漫灌的方式在门户渠道大量铺企业宣传稿，在巨量信息攻势下让AI以为那就是“事实”、那就是用户“需要的内容”，从而为用户推荐这些内容；
另一类则是慢工出细活，先帮企业建知识库，把产品信息、品牌故事、使用场景结构化整理好，再基于这些真实信息生成内容，每篇内容交企业做人工校验，然后有针对性地分发。这个过程比灰产的“批量投放”重得多，成本自然也更重——一个客户单月最少也要在产品上花两三千元，而且效果也很难在短期显现。
Pallas AI做的就是后者。
随着3·15将GEO灰产公之于众，一个行业的自我反省终于开始了。
3月15日曝光后，力擎GEO的公众号便立即被平台停用，搜索显示“因涉及网络水军内容已停用”。有从业者描述称，“昨天还是一天五万条的采集发布，今天早上醒来，后台全部报红。”
大量中小GEO服务商在危机期间选择了全网“隐身”，在业务收缩的同时，也开始强调只做正规内容优化。
各大模型也开始收紧对内容信源的“信用评级”。比如，DeepSeek就对内容收录和引用逻辑做出调整，尤其是针对系统清理批量生成、缺乏数据来源的排行榜，对类似榜单进行降权，甚至不再引用。一些媒体渠道的模型引用权重出现明显下降。
当来源不明、逻辑雷同的AI内容被大模型判定为“噪声”后，不但无法提升搜索权重，反而会连累品牌主体的信誉。这也倒逼着品牌主向合规的GEO服务靠拢。
一些合规的GEO服务商则开始密集回应，声称“坚决反对投毒、造假和一周刷排名”。
当合规共识已经形成，GEO 便从野蛮生长走向规范化。
市场也给出了另一种“反馈”。Ethan告诉霞光AI，在3·15之后那一周，Pallas AI的客户咨询量较此前翻了一倍。
此外他还发现一个细节，来咨询的客户，以前都是问“能做哪些关键词”“多久见效”“保不保排名”，而在3·15之后问的是“你们的内容来源是什么”“真实性怎么保证”“你们会不会帮我们建知识库”……
客户问题的变化，恰恰印证了行业风向的转变。
今年5月，谷歌发布了年度AI搜索优化官方指南，定性相当明确：GEO不是独立的新赛道，而是SEO的智能化延伸。同时宣布把“人为操纵AI模型搜索输出结果”纳入严重违规范畴，轻则降权，重则移除索引。
这些动作组合在一起，正在把GEO从“荒野西部”变成“有规则的游戏”。
GEO并不是“破解模型”
规则有了，但真正持久的GEO要怎么做？
过去很长一段时间里，GEO都被简单地认为是“破解模型”。
这是因为，风口期大量 SEO 灰产转型 GEO，一些服务商刻意对“大量发稿以取得模型收录”的做法进行包装，变成“破解 AI 算法、操控 AI 答案、强行置顶推荐”的噱头，以此来接单牟利。
曾在阿里十年、并担任过Ling大模型首席架构师的Ethan对此说法嗤之以鼻：“这种做法迟早会被大模型干掉的”。
背后的逻辑很简单：一是大模型本身有很强的进化能力，去年的“破解”难度如果是10分，今年可能就到80分，明年会更高，服务商从外部是无法持续捡这种漏洞的；第二，模型自身的进化就是要给用户找到最准确的信息，一旦你的内容被模型判定为“垃圾信源”，这个黑标签会持续很久，且恢复成本远高于短期收益。
“如果你试图去猜模型的偏好，去重构它的Pipeline，那你是在做旧时代的SEO博弈。如果你发现输入某个特定词组，模型就一定会引用你——这不叫优化，这本质上是在制造垃圾。”Ethan表示。
所以Pallas AI走的路径不是“猜模型喜欢什么”，而是“研究模型怎么理解用户”。他们关注的是：当用户提问一个需求的时候，AI怎么拆解这个意图、怎么定位需求场景、怎么在互联网上寻找匹配的内容来生成答案。然后，GEO要做的，就是确保在AI寻找答案的路径上，能找到客户的产品信息——真实的、结构化的、有场景关联的产品信息。
这个逻辑链条的核心里藏着一个有意思的判断：GEO不是帮企业骗AI，而是帮企业学会跟AI说话。
但这个判断意味着什么，取决于你站的位置。站在企业客户的立场上，它听起来很对——谁不想让自己的品牌被AI正确理解呢？站在一个大厂AI产品经理的立场上，这个逻辑意味着GEO服务商本质上是在帮自己优化生态——准确率提高了，用户粘性就更强了。
Ethan自己也说：“我把你的准确率提高1%，你的商业价值可以提10倍，你为什么要封我？”
既然如此，那GEO企业的壁垒在哪里？
Ethan认为，核心还是数据能力，“你现在做任何模型，其实说白了还是考验你的数据积累跟数据处理能力，我觉得基模是这样，垂直领域模型也是这样。”
今天，如果有企业说，自己拥有全行业、别人都积累不到的数据的独立数据源，并且有一定的规模量级，这基本就是天方夜谭，哪怕强如DeepSeek，在数据上也未必有非常明确的优势。
换句话说，谁先掌握了大量的企业真实数据，谁才有可能定义清楚这个行业，并且拥有最好的能力去帮助企业产生好的结果。
Ethan的思考是，真正能留住客户的，是用户迁移成本：比如GEO服务商先用最好的模型能力，帮客户跑出效果，同时在过程中沉淀客户自己的专属数据（比如某企业半年来在营销领域的全部试错记录），这份数据只属于这家企业、不泛化给其他人，产品越用越懂这家企业，客户换平台就等于抛弃这份数据资产，自然也就离不开。
“等到数据壁垒真正建立起来，要不要训练模型反而成了可选项。”Ethan说道。
GEO的“成人礼”
处在模型、企业、用户的夹缝之间，GEO的终局是什么？
Ethan的回答很有意思。他的构想里，GEO的最终形态是“企业智能体”——帮企业把产品语言、商业语言翻译成AI能理解的语言，持续地对外输出。
他描绘的场景是这样的：未来每个企业都会有自己的AI智能体，承担“对外输出”的职能——把企业的产品信息翻译成AI能理解的语言，输出到各个渠道。它可能输出到官网、输出到媒体报道、输出到自媒体文章，甚至输出一批短视频。
“它再去观测，这些输出的状态中会产生什么样的结果，然后再调整自己的输出。”Ethan称。
在这个过程中，营销人扮演的角色，会逐渐退出执行回到“反馈”上。“我们一直认为，人在 AI 的时代，其实只干一件事情，提供反馈。就好像现在OpenAI去训模型的时候，其实它需要招大量的专业的标注人，把他们自己的知识再反馈给AI系统。”Ethan称。
而更深一层，当用户也拥有了自己的AI Agent（比如“龙虾”——全民私人顾问），AI会自己代表用户去搜索、比价、下单。到那时，GEO将不再是一个“让AI看到我”的优化工具，而是一个连接“企业AI”与“用户AI”的交互通道。
这不太像是模型大厂的蛋糕，因为“大厂哪怕下场，也不会直接做GEO这件事，因为这个是生态链的下层……大厂向下渗透，基本只会渗透到内容层。再往下，是一个完全to B、垂直的东西，大厂没有办法既做裁判员又做运动员”；也不太像是企业自身能做的事情，因为大企业营销本身是一个重度非标准化的场景，如果仅构建一个自己用的GEO Agent则极不划算。
这正是GEO服务商的生存机会。
“GEO的赛道以后可能就不叫GEO了，就叫‘AI渠道的营收来源’。它可能变成一个最重要的赛道，因为可能大家都在用自己的Agent去买东西，没有人自己出去买菜了。”Ethan说。
如果把各方信息拼接起来，一个可能的图景是这样的：
短期内（未来一两年），GEO会发生一次剧烈的洗牌，3·15是起点，随后监管跟进、平台规则收紧、用户认知提升，会让“投毒式”GEO的生存空间越来越窄。合规的、基于真实内容的GEO会占据主流——但“主流”的体量可能比今天的从业者想象的要小得多；
中期（三到五年），GEO大概率不会独立存在，它会像当年的SEO一样，从一个“专业赛道”变成企业数字营销的基础配置——这是市场部的本职工作。届时GEO服务商的分化会更极端：一头是被大厂收编或替代的通用场景，一头是极度垂直化的行业专属服务，中间地带几乎没有生存空间；
长期（五年以后），最大的变量不是GEO服务商能做成什么样，而是AI平台本身愿意开放到什么程度。如果大模型厂商决定自己搭建“企业-AI信息通道”——不管是出于生态控制还是商业变现——那独立GEO服务商存在的理由就会被大幅压缩。但如果他们保持开放，那GEO会演化成一种更广义的“企业与AI世界的翻译层”，它的价值不再是对标“排名”，而是对标“理解”。
回到当下，截至今年5月，国内GEO服务商已突破3000家，但已经向“头部集中、尾部散乱”的格局进化。从3·15曝光到行业洗牌，GEO正在经历它的“成人礼”。
