国内 VS 海外，GEO 的两种游戏规则

「投毒式」 的 GEO 玩法，在海外真玩不转了。

Google 在最近的 Search Central Live 上，首次大规模释放关于 AI 搜索优化的官方信号——AI 降低了内容创作的门槛，迫使 Google 提高内容被索引的门槛，信息增量分数 （Information Gain Score） 将成为更重要的排名因子，用来过滤 AI 水货内容。

大家都知道 AI 营销的机会千载难逢，于是有人把网站转成 Markdown 格式、有人在网站根目录创建一个 llms.txt 文件、有人用 AI 生成大量同质化 「灌水」 内容……但这些 「GEO 邪修」 都被 Google 直接否定。

这对于习惯了 「大力出奇迹」、试图通过批量发稿提升 AI 可见度的出海品牌来说，无疑是一记重击。最近阿里巴巴国际站上一些 AIGC 内容被移除索引的遭遇就是一个提醒。

毫不客气地说，中国品牌出海正面临严峻的 「语料缺失」——海外大模型引用的中文信源网站极为有限，品牌又缺少海外媒体资源，再加上长期以来 「重社媒、轻官网」 的惯性，导致 AI 模型在抓取语料时，根本找不到关于品牌的有效信息。

诸多难题摆在面前，品牌如何找准海外 GEO 的正确姿势？围绕中外 GEO 差异和出海品牌如何抓住 GEO 机会等问题，「深响」 与专注为出海品牌提供 GEO 优化的营销服务商 Gentrack.ai 创始人陈畅展开了对话。

陈畅认为，中外 GEO 的差别绝不仅仅是地域和语言，而是语料环境、媒体规则以及优化逻辑的全方位错位。

不一样的内容逻辑，不一样的 GEO 法则

这两年，国内其实已经摸索出一套 GEO「速成法」，通过批量发稿、针对特定平台定向投放，短期内就能刷高 AI 可见度。但这套玩法在海外几乎完全失灵，而失灵的根源在于中外内容生态的不同。

一方面是语料资源的差异。

语料是 GEO 优化的基础资源，在海外，Reddit、Stack Overflow、Arxiv 等平台，积累了大量结构完整、逻辑严密的内容，且具有更强的开放性，AI 模型能够及时、全面抓取、学习，形成对品牌的准确认知。

在国内，虽然也不缺内容，但内容的 「孤岛」 现象突出：内容分散在不同平台里，大模型难以通过爬虫获取全网优质语料。比如豆包更容易获取抖音、今日头条等字节系平台的内容，元宝更倾向于采纳微信公众号的内容，而小红书的内容在主流大模型中的权重普遍受限。

更关键的差异在于 「官网」 的地位。 国内品牌习惯了 「哪里有流量往哪冲」，重社媒运营而轻官网建设；但海外企业普遍以官网为品牌信息的权威输出口，而官网恰恰是海外 AI 模型最核心的信源。

由于海外大模型极少抓取中文信息，加上出海品牌官网建设的滞后，双重打击下，出海品牌在语料竞赛中先天处于劣势。

另一方面，海外的过滤机制更为严苛。

陈畅谈到，营销文 「灌水」、「AI 投毒」 等 GEO「邪修术」 在海外根本走不通：「Wikipedia、Reddit、Stack Overflow 等信源，在国外的 AI 大模型语料库里优先级很高，它们相当于提前为大模型做筛选，提高内容的真实性与权威性。」

比如 Wikipedia 的 COI（利益冲突） 机制，当编辑者与词条相应内容存在 「利益关系」 时，需要提前申报，并且会受到严格审查；Reddit 则针对不同社区制定审核规则，过滤低质量营销内容，部分热门社区甚至会临时禁止有关 LLM（大语言模型） 的讨论，以保障社区内容的专业性与纯粹性。

放眼望去，在海外 GEO 做得好的品牌都充分理解了海外内容逻辑的不同，格外重视以上差异化内容的针对性建设。

比如石头科技的官网内容，在 AI 模型引用来源中占比很高，说明品牌对此做了特别优化，用专业知识把洗地机等产品的核心卖点、硬核技能说透，并调整页面布局、确保端口开放方便 AI 的抓取；而安克除了官网外，和权威媒体的合作也非常紧密，比如专业媒体测评、Reddit 社区运营等，靠 「自来水」 扩散口碑，丰富可信内容维度。

发现-定位-解决问题，出海 GEO「三步走」

除了直接可观的内容难度，更难的是背后思维方式不同的认知难度。

不少品牌无法找准归因公式，迷信短期效果、过度看重 ROI，将 GEO 优化简单等同于 「即时转化工具」，忽视了其长期品牌建设的价值，混淆了 「Branding（品牌建设）」 与 「Marketing（营销转化）」。

陈畅强调，GEO 不是一个可以用短期 ROI 来量化的营销手段，它关注的是品牌在 AI 生态的长期占位、资产沉淀，目的是帮助品牌建立更清晰的用户认知和更强的信任感，以获取更高品牌溢价。

在实际操作中，不少出海品牌还面临 GEO 资源分配的困惑：先建官网还是先做媒体曝光？先搭建 Wikipedia 词条还是先做好 Reddit 社群？ChatGPT、Claude、Gemini 信源权重不同，到底该以谁为先？

中小品牌的营销团队规模有限，难以兼顾官网建设、内容运营、社区维护等全流程工作，难免顾此失彼；成熟品牌虽有充足资源，但由于对海外 GEO 生态缺乏深度了解、内部团队分工不明确，也难以实现精细化运作，无法完全发挥资源优势。

但难度之下并非无可作为，陈畅认为，品牌可以通过发现、定位、解决问题这 「三步走」 策略，构建一套完整的海外 GEO 优化链路。

第一步发现问题，通过数据明确语料缺位状况。

「扫盲」 是做好优化的前提。陈畅透露，现实中有很多品牌只知道自己 「AI 可见度低」，却不清楚具体在哪些场景、哪些用户问题中缺位，想优化也无从下手。通过对覆盖率、引用率两大关键指标的交叉分析，能最大限度将问题具象化，让品牌看清自己在 AI 生态的缺位情况，明确优化切入点。

其中，覆盖率主要关注用户高频问题中，品牌是否有存在感；引用率则关注品牌在 AI 回答中的排名先后，衡量品牌在 AI 生态的认知优先级。

第二步定位问题，Gentrack.ai 就从四个维度拆解品牌的核心症结，为后续优化提供方向：

• 引用质量，即 AI 对品牌的描述倾向 （首选还是备选、正面还是负面），这是影响用户决策的直接因素；
• 场景覆盖度，从不同用户群体、场景着手，检查品牌究竟在哪些环节出现缺位，避免 「顾此失彼」；
• 竞品对比，通过分析品牌与竞品的排序、差异化标签，明确自身短板；
• 跨平台对比，梳理品牌在 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 模型中的表现差异，聚焦薄弱环节重点突破。

第三步解决问题，落地可执行的优化方案。

结合海外 GEO 生态特点，陈畅认为品牌有两个重点发力两个方向。

其一是社区优化，Gentrack.ai 就会针对 Reddit、X 等海外核心平台，提供精细化内容运营建议。比如在 Reddit 不同社区，应该发什么帖子 （如技术社区侧重产品功能解析，生活社区侧重场景化体验）；梳理科学的养号策略，确保账号健康度，进而提高被 AI 模型抓取的几率。

其二，官网内容优化，完善 FAQ（常见问题解答）、Blogging（博客） 等板块，让内容更贴合 AI 语料抓取逻辑，打造稳定的品牌语料来源。

其中，官网建设对缺乏经验与资源，处于海外 GEO「冷启动」 状态的中小品牌尤为关键。这不仅是因为官网优化门槛更低、投入成本可控，更因为官网是品牌语料库的基础：后续的权威媒体合作、内容社区建设，都离不开官网内容的支持。

整体来看，这 「三步走」 策略并不复杂，但具体到落地细节、不同品牌的诉求以及海内外的差异，还有很多实际问题需要注意。不同规模、不同阶段的品牌，也有各自的侧重点。

陈畅建议，从 0 到 1 阶段的品牌，优先 「提升 AI 可见度」，覆盖竞品核心场景，实现 「与竞品同框」，避免被甩在身后；成长阶段的品牌则重点抢占认知高地，结合对标品牌打造差异化标签；更成熟的品牌，还要做到 「跨平台均衡」，兼顾在不同 AI 模型中的表现、全方位巩固品牌认知，形成长期竞争优势。

所以，在海外做 GEO 并非 「投入越多效果越好」，最关键的还是 「精准匹配自身赛道特点+清晰的优化逻辑」。

在 AI 营销高速渗透的大趋势下，GEO 已是出海品牌绕不过的必选题。而面对海内外的巨大鸿沟，品牌和服务商通力合作，适配海外生态，及早完成品牌信息的有效传递、积累长期用户资产和品牌口碑是首要任务。也唯有如此，才能在 AI 时代的全球化市场站稳脚跟，真正抓住出海红利。

以下为 「深响」 整理后的部分访谈实录：

海内外 GEO 生态差异

深响：国内和海外的 GEO 有哪些区别？

陈畅：大模型的语言逻辑是一样的，本质上都是通过语料推理、给出答案。最不一样的其实是媒体生态。

第一，英文公开语料数量、质量稳定。比如 Reddit、Stack Overflow、Arxiv 等平台，提供了很多高度结构化、逻辑严密的语料内容。

第二，国内外的内容平台开源程度不一样。国内也有高质量内容，但分散在不同的 App 里，例如微信公众号、小红书、知乎等等，不同的大语言模型很难完全通过爬虫获取。可能元宝更容易获取公众号的数据，豆包的语料则更多来自抖音、今日头条。

这里还包含另一个问题：因为国内的流量入口主要在微信、抖音、小红书，所以品牌首先会考虑到这些平台发布内容，而不是做自己的官网；海外的企业更倾向于一个网站解决全部信息供给问题，官网是 AI 模型的重要语料信源。

第三，媒体环境不一样。国外的低质内容，很难被主流平台采纳，这些平台相当于为大模型提前做了一层筛选，提供的语料质量更有保障。而 Wikipedia、Reddit、Stack Overflow 等信源，在国外的 AI 大模型语料库里优先级很高，所以在海外 「GEO 投毒」 很难成功。

第四，海外媒体、大模型对恶意 「投毒」 行为有严格的限制和治理政策。「反机器人机制」 在海外已经讨论了很多年，权威内容社区都会通过额外的审核限制 「灌水」 行为。比如 Wikipedia 的 COI（Conflict of Interest，利益冲突） 机制，当创作内容涉及作者本人、亲属、客户、雇主的利益时，需要向编辑申报，杜绝利益冲突。

而且就算是在自己的官网发恶意营销内容也有风险，整个网站都有可能被 AI 模型拉入 「黑名单」。

深响：品牌在海外做 GEO 优化时，需要监测的数据维度，和国内有哪些区别？

陈畅：首先要了解到底哪些平台、媒体，在大模型的语料库里所占权重更高。

其次，用户在哪些场景、问题里提及品牌。

第三，和同类竞品的差距，比如在某个提问场景下，为什么 AI 采纳的是另一个品牌的内容；或者同一个问题里，为什么 AI 提及另一个品牌的优点，而我们的品牌却是在讲缺点。

这些监测是帮我们了解品牌的 AI 覆盖率和引用率。

深响：虽然海外、国内的媒体环境很不一样，但 GEO 的整体步骤、技术路线还是相似的？

陈畅：这就是一个 「怎么把大象放进冰箱」 的问题，逻辑看起来和放别的东西没有差别，但难度完全不一样。

以覆盖率的提升为例，国内可能只需要发一些品牌通稿，就能覆盖很多内容场景，给 AI 模型提供大量引用语料。但在海外不行，像 Reddit 这样的社区，对营销文章的审查非常严格，品牌没法通过发通稿去提升覆盖率、提高 AI 引用权重。

出海品牌的 GEO 挑战

深响：整体而言，出海品牌对 GEO 投入预期如何？

陈畅：大部分品牌还是在观望状态，想先试一试。不过市场的反应相当激烈，大家都想知道该怎么做 GEO，都知道这是不可逆的大趋势。

深响：当前出海品牌 GEO 需求如何？品牌对 GEO 的理解是否存在偏差或误区？

陈畅：现阶段，决策成本比较高的品牌、品类更适合做 GEO、AI 营销，比如智能硬件（手机、PC 等）。

像快时尚、美妆等行业的出海品牌，目前很少做 GEO 优化，主要是因为这些品类更依赖社交媒体营销，短视频、图文种草内容的体验感、视觉冲击力更强，而且用户决策成本偏低，没有去问 AI 的必要。

理解偏差方面，最大的问题在于效果预期，比如过于看重 ROI。我认为 GEO、SEO 都不是直接跟 ROI 挂钩的，它更多和品牌溢价有关，这背后是 Branding 和 Marketing 的区别。

深响：我们会以什么方式来做效果归因？

陈畅：首先，如果品牌网站足够完善，很多数据是完全可以获取的。比如 ChatGPT 推荐独立站、相关产品的时候，你能在官网后台看到网站点击来源，测算来自 AI 推荐的转化率。

此外，我们也有 AI Visibility（AI 可见度） 监测。据观察，在做 GEO 优化前，大部分出海品牌的 AI Visibility 只有 20% 左右，优化了部分场景后可以上升到 40%-50%，像安克这样做得比较好的品牌可以达到 80%-90%。

深响：面对英文语料缺失的问题，品牌可以怎么改进？

陈畅：我认为第一步是要搭建好官网。这不是指随便搞一个网站，而是要有非常精密的网站内容结构，包括 FAQ、Blogging 等板块，只有这样才能在日后不断生成品牌的优质内容。对于缺少海外媒体报道的出海品牌来讲，大语言模型唯一能抓取的就是官网，这是品牌进入 AI 语料库的第一关。

比如一个扫地机器人品牌，传统电商页面可能会介绍它的吸力有多强、拿了什么奖项、得到多少权威机构认证，但用户不会问这些问题，只会问 「预算 XX 可以挑哪款产品」、「家里有宠物用哪款扫地机好」。所以品牌的内容必须回到场景里去。这也是在倒逼品牌加深对自己的了解。

我们留意到石头科技在这方面做得很好，不仅对自己的产品有很深刻理解，也知道自己要针对什么用户、核心群体有哪些特点。比如在 Reddit 上面，石头科技有自己的社区，积累了很多真实的用户分享，当 AI 抓取到这些语料、推给提问的用户的时候，就能让用户更快找准产品和适配场景。

深响：过去很多品牌出海都优先选择和 KOL、YouTube 博主合作，这些积累的内容对现在做 GEO 有多大作用？

陈畅：令人沮丧的是，品牌投放在 Instagram、TikTok 的内容几乎不会被 AI 大模型采信，但 YouTube 的标题和视频简介会被收纳进语料库。

当然这并不意味着这些内容没有价值，用户还是会主动刷社媒、搜索短视频的种草内容。对于 GEO 来说，这些内容也只是目前看起来作用不大，但不排除大模型未来会调整算法，多模态推理的趋势也值得关注。

深响：除了内容语料缺失之外，出海品牌做 GEO 还有哪些被外界忽视的难点？

陈畅：资源分配是一个难点。

很多品牌主对于 GEO 只有一个模糊概念，都知道出海第一步应该先建官网、独立站，但不清楚接下来该按照什么节奏去投入资源、组建团队。比如建好官网后，是先去投 YouTube 博主，还是先把 Wikipedia 内容空白填补上？

这背后也涉及到团队的组建问题。很多品牌的 Marketing 团队可能一开始只有 2-3 人，让他们去兼顾所有工作是不现实的。

一些成熟品牌是另一种情况。品牌内部有专门的细分团队，分别负责官网、Wikipedia 词条等等。但成熟品牌同样要面临优先次序、对大模型缺乏了解的问题。比如 ChatGPT、Gemini 这些主流大模型的信源权重都不一样。

深响：对有足够资源的大品牌而言，内部自建团队和找第三方服务商合作的区别在哪？

陈畅：服务商和品牌是相互配合的关系，很多事情单靠其中一方是无法解决的。

比如 Wikipedia 的搭建，最近我们正在对接一个客户，之前两次做 Wikipedia 配置都被推翻了，这就需要一些更客观专业的、第三方视角的把控。观察之后发现，品牌的问题在于想要的太多，想把所有有利于自己的信息全都加上。但我们会告诉他们，你添加的信息一定要有来源，否则就容易被 Wikipedia 拒绝。

深响：对比海外 GEO 服务商，比如 Profound 等，本土服务商的差异化优势在哪里？

陈畅：Profound 的特点是功能非常多，但也非常复杂，它的定位更像是一个辅助工具，适合那些已经找准方向、知道下一步该做什么的品牌。

但我目前接触中国跨境品牌，很多并不缺资源，也想做好海外 GEO，问题在于认知还不够清晰、找不准方向、不知道从哪开始，更希望服务商提供一些具体的指导，教他们怎么工作。

深响：目前有哪些出海品牌 GEO 做得比较好？

陈畅：石头科技和安克做得很好，我认为主要有以下原因。

第一是内部有专门的系统、后台，做对应的内容布局；第二是团队建设足够充分，资源投入够大；第三是它们所处的赛道天然适合做 GEO，扫地机器人、移动电源这些都是高决策成本的品类。

从我们后台获取的数据来看，两个品牌的内容侧重点不太一样。

石头科技官网内容在 AI 模型那里占比最高，说明它的官网做了特别的优化，AI 能从中找到大部分需要的内容、语料。

而安克和权威媒体的合作很多，可能他们出了一个新品，就会第一时间寄给对应的媒体做测评；同时安克的 Reddit 社区也运营得很成熟，有很多自来水为他们的产品自发宣传，团队应该针对这一块有专门的维护。

深响：不同阶段的品牌，侧重点又有哪些差异？

陈畅：处于从 0 到 1 阶段的品牌，最应该做的是提升 AI Visibility，被看见、被 AI 抓取是最重要的。在预算有限的情况下，先尽可能去覆盖一些竞争对手也会覆盖到的场景，只要能让你的品牌和竞争对手同时出现在 AI 的语料库里就算成功了。

我们发现一个有趣的现象，一些品牌会在官网做自己跟其他品牌对比的内容，所以当 AI 搜竞品的时候，可能也会抓取到你的品牌。

随着品牌不断增长，就应该看竞争对手正在做什么，想办法抢竞品的认知高地。比如我对标的是苹果，那么就得贴着苹果打，突出自己优势。

深响：现在 ChatGPT 也在开放广告功能，相当于提供官方充值渠道，这会对 GEO 行业产生什么影响？

陈畅：开放广告业务确实能挣钱，但从产品角度看，最重要的是保证用户权益。如果 AI 应用的广告业务到了严重影响 GEO 效果的阶段，说明广告投放量、频率很大，这就很可能损害用户体验，长期来看得不偿失。

我认为 AI 应用的广告业务只是小规模试水，因为用户的信任才是最重要的，不能捡了芝麻丢了西瓜。

深响：出海品牌该如何选择合适的 GEO 服务商？怎么评判服务商的真实实力？

陈畅：第一看人员构成，做海外 GEO 的服务商更侧重 PR 方面的能力和资源，所以需要看企业团队是否有相关背景、经验。

其次看具体的服务案例。大部分服务商会承诺优化到什么程度、做不到保证退款，但都是形式大于内容。案例比承诺更有说服力，品牌可以仔细地询问服务商是如何帮助其他客户做优化的，比如在社群端，怎么调整 Reddit 的内容、起号、养号等。