AI在过去五年对营销和代理行业的真正改变有多大？
答案：完全改变了。
从各种创意生产到受众定位，全球数字营销代理机构都围绕 AI 优先系统重新定义了运营模式。甚至有些机构彻底重塑自己，成为 AI 代理机构。
这种转型不仅改变了工作流程，还改变了代理机构增长的经济模式。根据 OpenText 的报告，采用端到端 AI 协作的机构，其股东回报率比非 AI 机构高 1.6 倍，收入增长速度快 1.5 倍。
不仅是代理机构自身，代理机构与企业之间的关系也发生了巨大变化。
根据 McKinsey《职场中的超级代理机构》（2025），92% 的公司计划在未来三年增加 AI 投资，但只有 1% 的组织表示已达到完全的 AI 成熟度。这种意图与执行之间的差距，为能够大规模运营 AI 的代理机构创造了巨大的机会。
AI 投资也达到了显著水平。仅在 2024 年，全球企业在 AI 上的支出就超过 1500 亿美元，预计到 2027 年将超过 3000 亿美元。其中大部分投资用于营销和客户体验系统，这正是代理机构的优势领域。
传统公司技术支出
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全球支付技术公司：约占收入 4%
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跨国零售公司：约占收入 3%
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美国大型保险提供商：约占收入 2%
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能源管理与自动化公司：约占收入 2%
数字原生企业技术支出
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美国金融科技平台：约占收入 12%
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大型在线市场：约占收入 14%
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数字优先保险平台：约占收入 16%
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工业 3D 打印技术领导者：约占收入 14%
追求这些收益已经从简单的 AI 采用转向最大化 AI 创意和运营产出的阶段。下一阶段——生成式 AI 优化（Generative AI Optimization, GEO）——变得至关重要。
GEO 涉及对大型语言模型和多模态模型进行微调，以完成代理机构特定任务，包括品牌声音一致性、快速创意生成以及高保真、可生产资产生成。
通过将 AI 本身视为一个持续优化的系统，营销专业人士和品牌所有者超越了单纯整合 AI 工具的阶段。
根据 verbit.AI：
超过 40% 的 AI 专业人士目前正在探索优化生成式 AI 输出的方法。
考虑到 Perplexity AI 在 2025 年 3 月的访问量就超过 1.55 亿次，这并不令人惊讶。
随着生成式 AI 的崛起，各类代理机构都在实施能够生成原创概念的技术。他们使用整合文本、图像和数据生成的多模态系统。这催生了新的服务模式，例如 AI 营销机构、生成式内容工作室，以及 GEO 代理机构。
什么是生成式引擎优化（GEO）？从 SEO 到 GEO
近三十年来，SEO 决定了品牌如何通过搜索引擎接触受众。数字营销成功依赖于营销者如何将内容与 Google 或 Bing 等搜索引擎算法对齐。
但现在，出现了新的玩家：生成式引擎优化（GEO）。
AI 系统在检索信息的同时会进行综合和总结，例如 Google SGE（搜索生成体验）、Microsoft Copilot 和 Perplexity.ai，它们直接回答用户查询，而不是显示传统搜索结果。
这种演变具有深远影响。研究《GEO: Generative Engine Optimization》指出：
生成式引擎通常通过综合多个来源的信息，并使用大型语言模型进行总结来满足查询。
在这种模式下，传统网页排名被 AI 生成摘要中的内容可见性取代。
**挑战？**品牌和营销人员对自己的内容在生成式答案中是否出现几乎没有控制权。GEO 的目标是提升在生成式搜索结果中的可见性和归属。
例如，对于查询“纽约可做的事情”，生成式引擎会这样工作：
研究显示，经过优化的内容在生成式回答中的可见性可提高 高达 40%。
换句话说，未来的可发现性取决于成为答案背后的来源。这就是生成式引擎优化代理机构的作用。
SEO 与 GEO 对比
SEO
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关注搜索引擎爬虫和索引排名
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目标：出现在结果页（SERP）首页
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依赖关键词密度、反向链接和元标签
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优化以提高人类点击率
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成功衡量：SERP 排名
GEO（生成式引擎优化）
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关注生成式引擎（LLM）综合和总结内容
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目标：在 AI 生成答案中被引用或提及
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依赖结构化数据、验证引用和实体上下文
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优化以便机器理解和归属
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成功衡量：AI 可见性和被引用率
GEO 代理机构做什么？
GEO 代理机构是一类为生成式引擎优化而诞生的新型营销合作伙伴。他们的服务支柱包括：
1. AI 可见性审计
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评估内容在生成式 AI 输出中的出现情况
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扫描 ChatGPT、Perplexity 等生成式引擎
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监控品牌或产品引用的频率和准确性
指标示例：
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AI Citation Frequency (AICF)：引用频率
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Brand Representation Accuracy (BRA)：品牌描述准确性
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AI Response Share (AIRS)：品牌出现在生成答案中的比例
2. 内容架构
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重新设计内容，使 AI 可以解析意义、验证上下文并归属来源
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使用 schema 标记、语义层和知识图谱
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突出品牌权威
3. 生成式内容工程
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利用自然语言理解（NLU）、命名实体识别（NER）和跨模态嵌入优化文本、图片、视频
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保持语气、清晰度和事实准确性
4. 来源验证与引用工程
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确保生成式引擎引用准确
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嵌入可验证的元数据和 canonical 链接
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创建参考数据集和事实层供 AI 调用
5. 持续 AI 监控与优化
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实时跟踪 AI 模型和算法变化
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分析哪些内容仍被引用或被删除
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根据竞争情况开发新的生成模式
为什么 GEO 代理机构现在很重要？
生成式引擎已成为各行业在线发现的新守门人。AI 总结行业信息时，会选择少数可信来源。GEO 代理机构确保品牌、产品或服务位列其中。
没有 GEO，品牌在 AI 生态中可能“隐形”。
Otterly.AI 指出：
传统搜索结果（蓝色链接）正在变得过时。要保持相关性，品牌必须在 AI 回答中以文本、链接、品牌内容、引用、统计数据、视频等形式突出显示。
顶级 GEO 代理机构示例
尽管许多代理机构没有明确标注为 GEO，但实际上它们提供类似 GEO 的服务：
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SmartSites（美国）
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企业 SEO 团队整合 schema 数据和上下文链接框架
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帮助品牌在生成式答案中保持可见性
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eDesign Interactive（美欧）
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将创意叙事与 AI 内容框架结合
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使用动态内容建模和实体标记
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Damteq（英国）
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强调增长营销自动化和数据驱动 UX
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提升品牌在对话式和 AI 助手渠道的可发现性
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Emote Digital（澳大利亚）
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利用生成式 AI 进行广告文案生成、客户洞察和 AI 搜索模拟
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提升内容在生成式引擎中的可见性
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Mimosa Agency（德国）
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品牌策略与生成式设计结合
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专注多语言和文化敏感内容
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CreativeWeb（波兰）
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技术精通网页开发、UX 和 SEO 架构
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强调语义 HTML、可访问性和结构化数据
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为什么要与 GEO 代理机构合作？
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在线发现方式快速变化
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生成式 AI 引擎通常只引用少数可信来源
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如果品牌未优化，可能失去相关性、认知度和推荐流量
核心价值、活动和目标
| 价值/服务 | 核心活动与方法 | 目标/结果 |
|---|---|---|
| 恢复可见性 | 使用结构化数据、schema 标记和实体映射 | 生成式回答引用可提高 30–40% |
| 建立信任与权威 | Wikipedia 列表、可信新闻引用、验证引用 | 提升品牌在 AI 回答中的出现率 |
| 监控 AI 可见性 | 使用 OtterlyAI、SEMrush 等工具跟踪品牌提及 | 识别改进机会 |
| 未来内容策略 | 重构自有内容，使其机器可读和语义丰富 | 确保 LLM 一直能理解和引用信息 |
| 数据驱动增长 | 将生成系统的排名逻辑与营销分析、PR、内容创作对齐 | 桥接技术优化与品牌故事讲述 |