作 者 | 九卦姐
来 源 | 九卦金融圈
当客户直接问AI时，你的银行名字还在不在答案里？AI时代，银行营销最大的尴尬：你在朋友圈刷屏，在AI答案里却“查无此人”。
这两天，A股多只GEO（生成式引擎优化）概念股因大涨而备受关注。截至1月13日收盘，引力传媒斩获“7天6板”，7个交易日，涨幅达84.64%；浙文互联斩获“3天2板”、人民网、新华网等个股连获“2板”。
国外也没闲着，GEO爆火，马斯克马上在X平台发帖称，未来一周内将向公众开放平台推荐算法，此后每四周定期公开更新，并附有详细的开发者说明，旨在建立常态化的透明度机制。这一举动也被市场解读为老马也要涉足GEO。
专家认为，马斯克开源X平台推荐算法（含自然内容与广告），是AI时代广告分发的“透明化破局”尝试——以开源换生态，同时打破第三方GEO“黑箱博弈”，降低AI广告试错成本与准入门槛。
客户找答案的路径，已经变了
年底跟好几个银行里的同行聊天，也总听到同一个困惑：“预算没少花，内容也没少做，怎么客户就是记不住我们？”
问题可能真不在内容本身，而在于——客户找答案的路径，已经变了。
以前客户怎么了解理财？搜一下，点几个链接，看看官网，比比收益。现在呢？这条老路被直接“截断”了。
越来越多用户，已经不再点搜索结果，而是直接问 AI：
“现在适合稳健投资吗？”
“风险低一点的理财还有哪些？”
“银行的结构性存款还值得买吗？”
AI 很快给出一段看起来很“理性”“中立”“专家写的”回答，用户读完，心里已经有了八成判断。有没有点你的官网，其实已经不重要了。
重要的是：那段答案里，有没有你。
最新的“2025年中国 GEO 行业发展报告”指出，人工智能产品的用户规模和影响力在2025年达到前所未有的高度，到2025年7月，中国大模型应用的个人用户注册总数已突破31亿大关。
AI原生APP月活跃用户数到2025年8月已达到2.7亿人。用户规模排名前五的AI原生APP是：豆包、DeepSeek、元宝、KIMI、即梦AI。
其中超过8成用户近三个月已经通过AI搜索了解消费品相关信息，近35%的用户每天都会多次使用AI进行消费咨询。
AI正加速消费者决策路径从传统线性模式到AI驱动型范式的根本性重构。品牌能否被AI正确理解与推荐，已成为影响消费者选择的关键因素。
海外，AI也正在改写媒体商业模式：搜索和电商。2024年美国和欧洲市场的谷歌搜索中将有近60%的用户搜索后不再进一步点击网站。
从“抢点击”到“进答案”，这是一次底层迁移
数据显示，当搜索引擎的 AI 摘要功能被触发时，其下方传统自然搜索结果的点击率会断崖式下跌。这意味着，即便银行投入巨大成本将官网优化到搜索第一位，也可能彻底失去曝光机会。
银行过去十几年的数字营销，核心目标只有一个：让客户点进来。所以我们熟悉 SEO（搜索引擎优化）、信息流投放、标题优化、流量采买。
过去，一位潜在客户可能会搜索“稳健的理财产品推荐”，在众多链接中选择点击，进入银行官网或理财平台进行比对。
银行的营销战役则围绕“如何让客户点我”展开，SEO（搜索引擎优化）和竞价排名是核心武器。
然而，场景已然切换。现在，客户更倾向于直接向ChatGPT、豆包或文心一言提问：“作为风险厌恶型投资者，当前有哪些理财选项？”
AI助手瞬间生成一段结构清晰、看似客观中立的答案，可能直接对比了货币基金、国债和特定银行的结构性存款。客户在阅读中完成了信息获取和初步筛选，却可能从未点击任何一个链接。
关键在于：当用户连“点”的动作都没有了，你之前所有围绕点击率做的优化，价值会瞬间归零。
根据Gartner的预测：到2026年，传统搜索引擎的流量将下滑25%；到2028年，50%的搜索引擎流量将被AI搜索蚕食。
据“2025年中国 GEO 行业发展报告”：2025年Q2中国GEO市场规模同比增长215%，超78%的企业决策者正将AI搜索优化列为数字化转型优先级。但不少银行还没意识GEO的重要性，还在用“搜索时代”的逻辑，去应对“答案时代”的变化。
请记住：
GEO的核心目标不是提升网页排名，而是优化品牌信息，使其在AI生成答案时，被系统视为最相关、最可信的源材料，从而被整合、引用进最终答案里。
这不再是关于关键词的技术博弈，而是一场关于内容权威性与语义相关性的全新竞赛。
别误会，AI不是推销员，它只是个“整理员”
很多人一听GEO，以为是想办法“让AI说好话”。错了，AI不负责推荐，它只做整理和转述。它更像一个写会议纪要的助理——谁的材料扎实、可靠、信息量大，它就参考谁的。
主流技术路径RAG（检索增强生成）如同一名高效的研究员：接到问题后，它会从其庞大的“资料库”（即索引的互联网海量文本）中，快速查找语义最相关的片段，然后综合这些材料，撰写成一份简洁报告（即生成的答案）。
GEO的策略，则是通过系统化工作，让自己银行的资料成为这位“研究员”最青睐的参考资料。其成功取决于两个关键环节：“被找到”和“被信任”。
首先，内容必须精准匹配用户千变万化的自然语言提问，这依赖于深度的语义关联，而非机械的关键词堆砌。其次，也是更关键的一步，当AI同时找到多条相关信息时，它会优先采信那些看起来更权威、更专业的来源。
这也解释了为什么一个现象：AI总爱引用那些“最不像广告”的内容。
比如：
把“利率周期对老百姓钱包的影响”讲透的文章
实实在在分析某类产品风险边界和适用人群的报告
对最新监管政策的专业拆解
那种只会称“收益稳健、配置优选、助力财富增长”的文字，最容易被 AI 忽略。不是因为不好，而是信息密度太低、判断价值太弱。
此外，内容的“栖息地”同样重要。将上述优质内容发布在AI模型普遍采信的高质量渠道，如权威财经媒体、官方智库平台、知名学术数据库或银行自身的经认证的专业频道，能形成强大的信任加成。
这事儿对银行，反而是个机会
说起来你可能不信，GEO对很多行业是挑战，但对银行，可能是个难得的利好。
为什么？原因很简单：金融决策的严肃性，与AI答案所要求的准确性、可靠性天然契合。
· 银行天生就擅长说严肃、专业的事。
· 银行有研究团队，有一手数据。
· 银行写的深度报告，本来就比广告可信。
你会发现，在那些真正的决策时刻，GEO特别有用：
GEO正在关键业务场景中展现价值：
财富管理：当高净值客户咨询“家族信托的税务规划”时，银行私人银行部的深度洞察报告若被AI引用，便是在决策源头建立了专业信任。
普惠金融：小微企业主查询“供应链金融解决方案”，银行针对不同行业打造的数字化融资方案详解，若能成为AI答案的组成部分，便实现了对目标客群的精准教育与触达。
品牌与风控：在ESG、金融科技等前沿领域持续输出严谨的研究，不仅能塑造创新引领者形象，更能提前设定议题框架，有效管理舆情与市场预期。
真正的GEO，不是技巧，是“被动权威”
一说到GEO，很多人就想走捷径：
“有什么速成方法？”
“给个模板？”
“能不能马上见效？”
说实话，银行做这个，最怕的就是“急”。
真正有用的GEO，其实就一句话：
当你持续产出真正专业的内容，AI会比人更早发现你的价值。想建立这种权威，得守住三个原则：深度、数据和信源。
1. 讲深度：少说漂亮话，多说实在话。能把复杂金融概念（比如“美债收益率倒挂意味着什么”）给普通人讲明白。
2. 用数据：多引用权威的宏观数据、行业报告，或者银行自己经审计的业绩数据，AI认这个。
3. 靠信源：让首席经济学家、资深投资顾问来署名，或者跟知名学术机构联合发布，都能大幅提升内容的“信任值”。
实施合规的“白帽”GEO，银行应将其视为一项战略性的“数字知识资产”建设工程：
1. 系统化知识梳理：对内部的研究成果、产品白皮书、合规案例、市场分析进行脱敏、结构化处理，形成可对外输出的“知识元”。
2. 高质量内容生产：建立跨部门（业务、研究、合规、市场）的内容协作机制，基于前述原则，持续生产解决真实客户问题的深度内容。
3. 权威渠道布局：与主流财经信息平台、学术及行业组织建立合作，构建高质量内容分发网络，确保专业声音被“听见”。
4. 持续监测与迭代：跟踪AI平台中与自身业务相关的问答动态，分析内容被引用情况，不断优化策略。这一过程本身，就是在加固银行的专业壁垒与品牌护城河。
另外，内容放哪儿也很重要。发表在AI常看的权威财经媒体、智库平台，或者银行自己认证过的专业频道上，效果会好得多。
说到底，这其实是一项长期的“数字知识家底”建设工程。
要么自己挤进答案，要么被别人的答案所定义
据报道，除了马斯克外，其他IT巨头也在探索AI广告。目前 GEO仍处于发展初期，市场规模有望迎来高速增长。
新一代搜索引擎大概率不再是广告竞价排名机制来破坏用户体验，将是通过优质内容获得曝光度。企业的GEO策略需要从“关键词优化”转向“知识库建设”，才能构建起高质量、结构化、多模态的知识库，比如技术白皮书、案例研究，去提升推广内容被模型引用的概率。
GEO的兴起，标志着营销竞争从“注意力经济”深化为“答案经济”。也许过不了几年，很多银行可能会面临一个挺尴尬的局面：你在朋友圈、广告、官网上，看起来挺热闹，但在AI生成的答案世界里，压根没你什么事。
未来的分化，关键不在于谁更会投广告，而在于：当客户把最关键的问题抛给AI时，它生成的那几百字里，有没有带上你的专业观点和数据。
这场围绕信任与影响力的新竞赛，序幕已经拉开。主动理解并布局GEO，不再是前瞻性尝试，而是关乎未来市场地位的生存性选择。
你要么让自己挤进答案，要么，就只能眼睁睁被别人的答案所定义。
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