AI 搜索开始收费，免费推荐流量不再。

豆包 8 月对酒店订单收取 12% 的费率，而酒店只是第一个收费的品类，未来鞋服、3C、母婴等消费品类也将逐步收费。爱分析判断，GEO 市场的流量红利窗口期只剩一年左右，当下正是品牌商抢占 AI 搜索流量的红利期。

基于爱分析研究，GEO 商业模式的路径已经清晰，从技术服务费到效果付费、按 token 计费，最终走向交易分成；品牌商真正要落地的，是意图数据、高频监测和内容合规这三件事。

分享嘉宾：爱分析联合创始人兼首席分析师，张扬

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01 

2026 年是 GEO 市场的爆发时点，但流量红利窗口只剩一年

GEO，即生成式引擎优化，今年上半年，爱分析调研了二三十家甲方品牌方以及 GEO 服务商，我先分享爱分析对于中国 GEO 市场未来趋势的一些理解。

对于 2026 年这个时点，市场有很多预期在，大家普遍觉得今年会是整个市场真正爆发的时点。

第一个明显的信号是 3 · 15。3 · 15 反而给这个市场带来了正面促进，排除了一些负面的服务商同时，对市场的推进还是比较有效的，很多品牌商都是在 3 · 15 之后，开始很明确地知道要去投 GEO 了。

预算端的变化同样直观。2025 年下半年，很多品牌商在 GEO 上每个季度可能只投几万。到了 2026 年，我们已经看到一些品牌商愿意以年框形式投到千万级别的预算，整个市场今年处在一个爆发的好时点。

但另一方面，市场虽然很大，留给大家的流量红利窗口期并没有那么长。这是爱分析今年上半年调研的核心感受，所以今天的分享主题定为 " 千亿入口，窗口将闭 "。GEO 市场比较大，但窗口期没有大家想的那么长，今天的分享主要围绕这个切入口展开。

02 

豆包开始对酒店品类收费，免费流量开始有了成本

近期对市场有核心影响的点，就是 AI 入口开始收费。

我们在跟很多甲方、厂商交流的时候，AI 应用基本上是 GEO 这个服务绕不过去的一道坎，GEO 服务所有的基础，都是 AI 搜索的流量。

之所以有这么多服务商切入做 GEO，品牌商又特别关注 GEO，最核心的底层原因，还是 GEO 本身是免费 AI 搜索流量的一个很好的转化方式。

2025 年，我们能看到不少品牌，不管是教育类还是健康类的，通过 GEO 的方式从各个 AI 应用获取了比较好的交易收入。2026 年 8 月，豆包也开始对第一个品类，也就是酒店品类开始收费。

过去大家都是免费获取这些推荐流量，从现在往未来看，这个流量要开始付费了。

当前这个费率还是比较低的。都是做酒旅，豆包的费率比携程和美团还要低一些，基本处于一个下限。所以虽然豆包在酒店这个入口开始收费，但它基本上还是一个费率洼地，原来是零成本的免费流量，现在虽然不再零成本，但费率相对还是比较低的。

但这个变化会导致一个结果，酒旅商家基本把豆包当成一个必须入驻的新入口，除了携程、美团、飞猪之外，这是必进的一个入口。

大量商家涌入之后，会造成两个影响。

第一，做 GEO 的成本肯定会上升。豆包本身不卖排序，但品牌想把自己排在前面，成本肯定比原来高很多，因为参与的人越来越多，大家都在做 GEO，同样做 GEO 的效果肯定要比原来下滑，本质上还是流量成本在变高。

第二，豆包这个费率收 12%，肯定是选了行业最低的一个点，但长期来讲一定会逐步上升，或者回归到一个行业均值。

这个过程对商家品牌方来讲，就是流量成本逐渐提高，带来的必然是 ROI 逐渐下滑。这是从 8 月开始的一个核心趋势，相当于免费流量开始有成本了，ROI 会逐渐回归到行业均值。

未来从豆包上订酒店，跟携程、美团相比，从商家角度出发不会有太大的本质区别。

这个时间周期可能不会特别长，我们预期可能就一年多的时间。在这一年多的窗口期内，对更多品牌商来讲还有一定的红利期。

03 

千亿市场的增长靠预算迁移，服务商的考核同步收紧

AI 应用收费对 GEO 服务商意味着什么？

《2026 爱分析 · 中国 GEO 市场研究报告》预测了 GEO 整体市场规模，2026 年是开始的年份，规模不到 50 亿。到 2030 年，市场规模可以破 1000 亿，增速比较快，参考了过去移动互联网时代的增速。但这个增速的基础，基本上还是互联网广告。

GEO 市场规模的增长，最大的增量并不是把原来 SEO 的市场转移到 GEO 市场，更多是把其他数字营销领域的预算迁移到了 GEO 这个市场。

相当于过去品牌商做直播电商、货架电商，以后可能会加一个 GEO 或者说 AI 应用电商，作为长期预算的一部分。这是整个市场规模增长最大的核心原因。

市场规模增速虽然高，但对服务商来讲，评估和考核会越来越严苛。

当前 GEO 的考核，本质上都是模拟出来的，也就是基于大量的监测，去看整个 GEO 的品牌露出，比如可见度、推荐率，这些是当前的考核标准。

未来考核标准基本上都会往 Leads 的质量、包括 GMV 最终的交易成果去转移。

此外，GEO 竞争逻辑未来也会有比较大的变化。

现在做 GEO，竞争还是比较单纯的，基本都是以内容去看最终效果，谁的内容最容易被 AI 认知、最容易被 AI 理解，效果就最好。未来，AI 搜索很可能会推出广告推荐位。如果开放了，对 GEO 服务商来讲，就不光是只做内容，还要考虑广告投放的问题。内容加上广告投放，才是完整的导向 GMV 的结果。

04 

商业模式从技术服务费走向交易分成，路径已经清晰

GEO商业模式，最早是基础服务费。2025 年包括今年上半年，大部分品牌方基本上还是以基础服务费的方式去采购 GEO 服务，每个季度有一个年框，年框里面包括了 SaaS 的订阅费，包括运营服务的月费，这是当前的一个大头。

逐步地，我们已经看到一些甲方开始做效果付费。这个效果还不是最终 GMV 的效果，大部分时候还是基于刚才说的考核标准，比如可见度、首推率这些设定梯度奖金，这是当前逐渐在增多的效果付费点。

我们也看到一些品牌商和厂商在交流按 token 计费，核心就是按智能体和模型的计算逻辑去计费，消耗多少 token 就计多少费。这个计费方式适合提供智能体 GEO 服务的一些厂商。

最终的话就比较明确了，因为还是以整个 GMV 为导向，最终一定是做交易分成这个服务模式。这是从付费方式层面逐步演化的一个过程。

05 

让 AI 理解并信任你的品牌，才是 GEO 的本质

品牌商真正做 GEO 的时候，核心需要抓住哪些点？

GEO 的核心其实并不是让 AI 去推荐你，这只是一个结果。推荐你的核心过程，是让 AI 去理解当前这家公司的品牌，并且信任这个品牌，这是基础。有了这个基础，才能去推荐品牌。

为什么这么讲？用户在 AI 应用里面提问的时候，提问的方式跟方法是千差万别的。

最直白的问法，比如你做母婴产品，用户可能直接问 " 某某母婴产品有哪些比较好的品牌给我推荐一下 "，这是最直白的意图。但真实的用户意图有可能会衍生出很多不同的细分点、不同的细分场景。

对品牌商来讲，不光想覆盖最大的意图，还想覆盖很多适配的细分场景。

这个时候，AI 只是通过你的公司介绍或者初步的理解，很难帮你去把各个意图都覆盖到，用户问一些小的意图点的时候，很容易被遗漏掉。这是为什么要让 AI 理解品牌、信任品牌的基础点。

举个例子，对于 SaaS 公司而言，目标用户如果提意图，比如提营销公司哪家好的时候，有可能推荐它。但如果细化到营销下的子场景，比如 CDP、MA，甚至做 GEO，可能就不推荐它了。

这个问题背后的原因，就是 AI 对公司业务的理解不够深刻，包括能不能让 AI 信任公司业务的品牌。如果要做成这样，需要做大量的品牌内容建设，让 AI 持续地比较好地理解你的品牌。

围绕这个基础，品牌商去理解 GEO 的时候有几个核心的点。

第一个点是构建比较好的意图数据，这个意图数据也可以跟服务商共建。

基本上，谁能掌握真实用户意图的样本，对这个事情的理解就会更深刻。意图数据是现在整个市场上最稀缺的，核心原因是模型厂商肯定不会把这些用户数据释放出来。

我们也看到一些品牌商自己做的做法，一种是基于自己已有的 CDP 数据去构建。但 CDP 数据最大的问题，是基本上都来自于各个广告平台，标签体系推荐出来的意图比较受局限，跟 AI 应用里面的意图有很大差距。

除了 CDP 数据以外，更多品牌商是基于公网的渠道，比如电商渠道的问答、社交媒体的交互，用这些反推和模拟的方式去构建用户意图的图谱。后续甲方可能还需要更多的方式，去获得一些脱敏的真实意图数据，才能把自己的意图做得更完善。这是选供应商时比较核心的一个维度。

第二个点是监测，尤其是高频的监测、有方法的监测。

回到开场讲的，当前所有的首推、可见度评价指标体系，本质上都是模拟的回答，并不是真实用户问答总结统计出来的结果，全都是模拟出来的。所以模拟得越真实，对甲方来讲结果才更可信。

这需要模型回答的时候有更强的随机性，包括提问的时间、设备的地理位置，账号本身的历史记忆，以及 AI 算法持续迭代，也会对结果造成影响。

这些一系列的影响，都会造成你得到的首推和提及率并不一定是真实的结果，有可能相差比较大。目前行业内主要的方式，是用海量的样本去对抗模型的随机性。

除了海量样本，还要构建一个比较科学的指标体系。现在不同厂商之间的指标体系区别不会特别大，大概百级别或者大几十个指标构成，维度已经很全面，指标的科学完整性是一个基础。

更重要的是监测背后是不是真的能做到随机。第一是账号身份，用的账号是不是更贴近真实的用户；第二是多城市的 LBS；第三是监测的频率，一天能监测多少次，15 分钟监测一次还是 1 小时监测一次，区别比较大。

怎么样做高频监测，是甲方选供应商时的一个核心指标。

第三个点是内容优化和合规。

GEO 本质上是需要品牌商让 AI 更好地理解自己的品牌、信任自己的品牌。

第一是内容要做优化，但并不是为了让 AI 大量地去抓取信息，更核心的是怎么样通过一定量的信息，让 AI 信任这个品牌，或者说更深程度地理解这个品牌。

第二是合规，这是可信 GEO 的一个基础核心要求，也是当前市场上比较重要的一个点。

06 

GEO的下一站是 AEO

最后讲一下整个市场的玩家情况，这是从选供应商的角度出发，当前这个市场主要有三大类玩家。

第一大类是做综合的，这些玩家基本上掌握了品牌商的所有预算，尤其是以 4A 公司为主。对他们来讲，GEO 是广告预算投放的其中一个方向。

第二大类是长尾的本地化 agency，他们主要服务中长尾品牌客户。对长尾 agency 来讲，类似高频监测这些事情自己很难做到，所以依赖一些头部厂商提供的基础设施，包括监测，也包括未来会比较多用到的智能体、skill 相关的内容。

第三类是腰部厂商。他们其实面临一个选择，或者向上去把自己打造成头部玩家，尤其是绑定 4A，然后去融资；或者做某一个行业或者多个行业深耕，通过垂直行业的深度理解，加深在这个领域的竞争壁垒。

最后，未来的 GEO 会逐渐变成 AEO（Agent Experience Optimization），也就是 Agent 体验优化。

从未来 AI 应用的角度出发，人是终端用户，但未来越来越多的终端用户有可能会变成 Agent。所以这个过程当中，GEO 不只是让用户理解你的品牌、理解你的业务，更要让 Agent 理解。用户和 agent 两方的品牌认知和业务理解都是必须的。

Agent 怎么做决策，Agent 决策的过程当中需要考虑什么内容，这是未来 GEO 需要补充的一个方向。

举个例子，现在大家提问的时候都比较直接。比如 " 我要去哪儿旅行 "，" 帮我订个酒店 "，这是从用户角度出发构建的 GEO 服务。

从 AEO 角度出发的话，用户可能提的问题是，" 帮我规划一个行程 "。规划行程的过程当中，订一个酒店只是其中的一个子意图。这个子意图并不体现在用户侧，而是体现在帮他做行程规划的 Agent。

Agent 怎么理解用户适合什么样的酒店、跟行程怎么样匹配，这些都是过去的 GEO 没有涉及到的问题。这个过程当中，就需要增加很多内容去影响 Agent 决策的逻辑和决策的过程，这是 GEO 未来在发展过程当中，另外一个需要新增的方向。

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毕业于清华大学及香港中文大学，杭州市金融科技创新项目应用案例专家评委，原投中集团副总裁。十余年金融行业从业经验，在爱分析媒体平台发文超过 500 篇，有很深的行业影响力。

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