AI搜索营销成新基建，94%企业加码GEO
Conductor 2026年CMO投资报告显示，AEO/GEO已进入基础设施阶段，56%的企业高投入，94%计划加码。中国AI企业的IPO和算力军备竞赛同步加速，CMO必须建立一体化AI原生内容策略。
“100%的受访企业已使用某种AEO工具——该领域已进入‘基础设施化’阶段。”
当一份基于全球企业调研的报告中出现“100%”和“基础设施化”这两个词汇时，营销人不能再把它当作某个新潮概念来观望。AEO（Answer Engine Optimization）和GEO（Generative Engine Optimization）已经从边缘实验变成主流配置，甚至在部分高成熟度企业中已经内化为与SEO同等重要的日常动作。与此同时，MiniMax冲刺A+H双上市、字节跳动将资本开支暴增至700亿美元、乐奇AI眼镜在日本众筹平台改写历史——这几件事看似分散，却共同指向一个信号：AI的竞赛已经从模型层向应用层、内容分发层和物理硬件层全面溢出，营销负责人如果还只盯着传统搜索和竞价排名，窗口期正在以周为单位收窄。
一、12%的预算已经进了AI答案入口
Conductor 2026年CMO投资报告给出的第一个硬数字就足够让还在纠结“要不要做”的老板清醒：2025年，企业平均将12%的数字营销预算投入到AEO/GEO领域。这不是试点，不是实验性小额预算，而是真金白银的战略性分配。更关键的是，56%的企业已经达到“较高投入水平”，而94%的企业明确表示将在2026年继续加码。
为什么是12%？这个数字大概相当于两年前头部品牌在短视频和直播电商上的试探性投入比例。但AI答案引擎的渗透速度远快于任何一个内容平台——因为用户不需要建立新的使用习惯，他们只是像往常一样提问，只是回答的人从搜索引擎变成了ChatGPT、Perplexity、Kimi和豆包。当消费者在AI原生界面里完成从认知到决策的全过程时，品牌要么出现在那个答案里，要么就彻底消失。
二、ChatGPT通吃87%的AI引荐流量
报告里有一个让所有做生态布局的人不得不重视的数据：ChatGPT贡献了87%的AI引荐流量，其他所有平台加在一起只分得13%。这构成了一个极度集中的新入口格局。对于面向全球市场的中国品牌而言，这个数字意味着如果不在ChatGPT的检索和生成结果中占据有利位置，就等于主动放弃了海外AI渠道中最大的一块蛋糕。而对于主攻国内市场的企业，虽然DeepSeek、Kimi、元宝等产品正在快速崛起，但同样呈现出少数头部产品垄断引荐流量的趋势。
更值得警惕的是，这个87%不是终点而是起点。随着AI Agent工作流的普及，越来越多的用户会让智能体自主完成“搜索-筛选-对比-下单”的完整链路。届时，品牌被推荐或被屏蔽的逻辑将完全由AI的内容理解和结构化数据决定，传统的流量购买模型会大面积失效。
三、从“流量规模”到“转化质量”的无声革命
报告另一个发现是，企业正从追求“流量规模”转向关注“转化质量”。以往SEO的逻辑是尽可能覆盖更多长尾关键词，用海量页面拦截所有可能的搜索意图。但在AI答案引擎里，一个品牌往往只能出现在一个或少数几个答案中，必须冲着“被AI选为最优解”这个唯一目标去。
这种变化倒逼企业重构内容生产的底层逻辑：不是生产大量平庸的“可读内容”，而是创建可信赖、结构化、具备一手研究支撑的高价值内容。报告显示，仅高成熟度企业开始布局基于一手数据的原创研究——这恰恰是AI模型在引用时最高权重的信号。当你的竞品已经在用一手调研报告、行业白皮书来喂养AI的语料库时，用伪原创拼凑出的软文连参赛资格都没有。
四、97%的CMO看到了营销漏斗被重塑
97%的受访企业认为AEO/GEO对营销漏斗产生了正向影响，92%已经建立了相关的绩效跟踪体系。这说明市场不只是在烧钱试错，而是在快速建立可量化的ROI评估标准。从实践来看，这些评估指标往往围绕“AI提及率”“AI答案中的品牌份额”“由AI引荐产生的自然对话转化率”等新维度展开。传统的CTR和跳出率已经不够用，营销分析团队需要掌握一套全新的话语体系。
51%的企业已经部署了一体化AEO/GEO平台，这个比例在高成熟度企业中跃升至6倍。工具割裂和数据可信度并列为现阶段最大痛点。很多企业采购了监控工具、内容生成工具、数据分析工具，但彼此之间没有打通，团队在多个界面之间疲于奔命，效果却大打折扣。这提示CMO：在AEO/GEO这件事上，组织内部的流程整合和数据治理能力，比单纯买工具重要得多。
五、组织变革：64%选择内部造血，专项岗位正在诞生
面对新能力缺口，64%的企业选择提升现有团队能力，29%计划新增AEO/GEO专项岗位，仅7%的企业完全依赖外部机构。这意味着绝大多数企业正把这项能力内化为组织的肌肉记忆。正在出现的职位包括“GEO优化师”“AI内容策略师”“AI答案体验设计师”，它们融合了传统SEO的技术思维、公关传播的可信度构建能力和产品经理的用户体验视角，是一个跨界角色。
这一变化对于中国市场尤其具有现实意义。中国品牌出海时，需要同时应对英文AI生态和海外消费者的信任机制；而国内市场里，百度、微信搜一搜、小红书搜索引擎的内嵌AI回答也在蚕食传统搜索流量。CMO越早建立内部专项团队，越能在接下来的窗口期里抢到结构性红利。
六、中国AI军备竞赛：算力、模型与应用的三级火箭
再将目光拉回产业大盘。MiniMax启动A股IPO辅导，与中信证券签署协议，全力冲刺“A+H”双上市平台。其港股市值已超2600亿港元，全球用户规模达3亿，年化经常性收入翻番周期压缩至60天，超七成营收来自海外市场。这说明中国AI应用层公司已经跑通了从模型能力到用户规模再到商业收入的闭环，并且在海外展现出强大的竞争力。
字节跳动则把2026年的资本开支上限推高至700亿美元，较2025年的250亿美元增长近两倍，重点投向大规模数据中心和AI基础设施，同时千人级的芯片团队正在自研CPU，推进Arm和RISC-V两条架构路线。如此巨大的投入不仅关乎算力本身，更意味着未来的内容生成、分发和推荐的全链路都将建立在自研基础模型和芯片之上。对于依赖字节系流量做生意的品牌来说，理解其底层AI逻辑会变成必修课。
七、硬件入口争夺：当AI走到眼睛和耳朵旁
乐奇AI眼镜在日本Makuake众筹平台卖出6.24亿日元，刷新该平台13年历史全品类销售纪录；Meta计划下半年售出1000万台可穿戴设备，并在明年测试AI吊坠。这些信息提醒营销人，AI的交互界面正在从屏幕延伸到可穿戴设备。当用户通过眼镜或者吊坠直接语音提问“附近哪家咖啡好喝”“这个产品值不值得买”时，品牌能够出现在答案里的形式不再是图文链接，而是更简短的语音摘要和视觉标记。这意味着内容优化必须兼顾文本、语音交互和视觉识别三个维度，AEO/GEO的范畴将再一次被撑开。
八、亚马逊的KPI陷阱：别让刷量毁了AI投资
亚马逊关闭内部AI使用量排行榜“Kirorank”的新闻，像一则寓言。员工为了冲榜，刻意刷高AI调用量，甚至让智能体执行大量无意义的操作，最终导致算力成本激增。这个反例给所有正在推行AI绩效的企业提了个醒：不要用传统KPI暴政去考核一项仍在进化中的能力。如果在AEO/GEO上盲目追求“提及次数”“生成次数”，而不衡量“转化质量”和“品牌可信度增量”，很容易陷入亚马逊式的内耗。
九、CMO的行动清单：从现在开始构建AI原生内容资产
基于上述判断，CMO和市场负责人在未来6到12个月可以优先着手四件事。
第一，尽快完成一次GEO审计。搞清楚你的品牌在ChatGPT、Kimi、豆包等主流AI引擎里的存在感如何，被提及的语境是正面还是负面，竞品占据了哪些关键问题的答案位置。
第二，构建一手数据与原创研究能力。把预算从低水平内容外包中抽出一部分，用于开展行业调研、用户洞察和实验性研究，产出AI模型愿意引用、消费者愿意相信的“信源级内容”。
第三，打通工具与数据流。选择能整合监测、分析和内容优化的平台，或者打通现有工具之间的数据接口，建立统一的AI渠道绩效仪表盘，结束团队在多个系统间切来切去的低效状态。
第四，培养跨界人才。GEO优化师、AI内容策略师不是传统SEO的简单升级，他们需要理解语言模型的工作原理、信息检索的演变和品牌叙事逻辑。组织内部要提供跨部门轮岗和学习资源，让懂产品、懂品牌、懂技术的人聚在一起，共同为“被AI选中”这个目标负责。
当AEO/GEO变成基础设施，衡量一个CMO前瞻性的指标，或许已经不再是“有没有做AI营销”，而是“你公司的内容，有没有被AI当作答案”。