流量越来越贵，获客越来越难，这大概是当下企业经营者最普遍的体验。
一位做工业设备的朋友年初跟我聊，2020年他在百度投竞价，一个有效询盘成本大约120元。到了2025年底，同样的词、同样的落地页，一个询盘已经逼近500元。“钱花得更多了，来的客户反而不如以前靠谱。”他说这话时的无奈，很多B2B和C2C企业的市场负责人都深有体会。
问题到底出在哪？
一、传统线上获客，为什么越做越难？
先说C2C端的消费企业。根据MobiLoud发布的2026年电商基准报告，过去三年全球独立电商的平均客户获取成本激增40%到60%，单个客户获取成本已达68到84美元，超过70%的数字化原生品牌线上销售净利率处于亏损状态。某汽车直播平台收紧线索标准后，主播单条获客成本从70元飙升到了500元。流量成本在涨，但利润空间在被持续挤压。
图1：C2C端的消费企业
B2B企业的情况更加严峻。部分B2B工业企业的线上获客成本，相较于流量红利期已上涨近300%，传统粗放式营销的ROI持续走低。更让人头疼的是线索质量。一位B2B企业销售总监曾告诉我，他们每月从各渠道获取的线索有几百条，但真正能进入商务谈判阶段的不到5%。“销售团队天天抱怨线索质量差，市场部觉得预算花了不少，两边都不满意。”这不是个案——B2B企业线索增加却转化率偏低，根源在于多数企业的线索运营仍停留在“流量思维”，缺乏对线索来源渠道的精细化追踪与质量评估。
更根本的变化，发生在用户获取信息的方式上。2025年，谷歌上的零点击搜索份额从56%飙升至69%，Gartner预测到2026年传统搜索引擎的流量将下降25%。用户不再在搜索框里输入关键词、逐条翻看结果，而是直接向DeepSeek、豆包、ChatGPT提问，从AI生成的答案中直接获取建议。Kellogg商学院的研究指出，零售商、新闻机构和营销机构在2025年普遍经历了20%到40%的流量下滑，大部分来自自然搜索流量的流失。
传统SEO优化的是“网页在搜索结果中的排名”，但用户现在根本不看搜索结果的链接列表了。这意味着，企业过去十年积累的线上获客方法论，正在面临一次底层逻辑上的重构。
二、核心矛盾：如何用更低的成本，拿到更精准的客户？
把C2C和B2B企业面临的困境拆开来看，表面上是流量贵、竞争激烈、转化难，但回到商业本质，核心问题只有一个：如何以高性价比的方式，获得精准的、有意向的、可转化的客户。
这里的关键词是三个——“高性价比”“精准”“可转化”。
传统的付费广告模式，本质上是在“买流量”。用户看到广告、点击链接、进入落地页，整个链路每一步都在损耗。B2B企业尤其如此，一个客户从首次接触到最终成交，往往需要多次触达、多个角色的参与，决策周期长、信任门槛高。在传统投放逻辑下，这意味着企业需要反复“购买”同一个客户的注意力，成本自然居高不下。
而C2C消费企业虽然决策链路短，但用户注意力高度分散，平台算法不断变化，今天有效的投放策略，明天可能就失效了。很多企业陷入了“投流—获客—复购差—再投流”的循环，增收不增利。
真正高效的获客，不是在流量池里“捞人”，而是让有需求的客户主动找到你。当客户带着明确的问题来询问时，成交的概率远高于被广告打断注意力后的冲动点击。
这正是GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization）要解决的核心命题。
三、GEO如何帮企业解决获客难题？
GEO的逻辑和传统营销不同。它不是在搜索引擎上买关键词排名，而是通过系统性地优化企业的信息结构和信源布局，让品牌在AI生成的答案中被优先推荐。GEO能使企业获客成本降低50%到70%，转化效率提升2到5倍。目前国内AI搜索用户渗透率已超过60%，生成式AI搜索工具已占据全球搜索市场30%的份额。
图2：GEO重构企业获客效率
第一层：高流量曝光——让AI“认识你”
很多企业做GEO的第一步，是发现自己在AI搜索中“根本不存在”。立讯智联GEO团队的一线调研数据显示，餐饮市场超过70%的中小门店在豆包等AI搜索中处于“零曝光”状态。原因并不复杂：AI在回答用户问题时，会从它信任的信源中提取信息。如果企业的信息只散落在官网和几个自媒体账号上，AI无法将其识别为可靠的参考来源。
GEO要做的，是通过权威媒体信源布局、结构化内容建设和多平台信息统一，让企业的产品优势、服务能力和行业案例进入AI的“认知范围”。立讯智联的全栈自研GEO平台覆盖了从洞察诊断到知识建库、策略执行再到效果监测的完整闭环，帮助企业在豆包、千问、DeepSeek等主流AI平台上建立可被识别的品牌信息体系。
第二层：高信任度推荐——让AI“信任你”
被AI提及和被认为“值得推荐”，中间隔着一道信任的鸿沟。AI模型在生成回答时，会优先引用高权重信源中的信息，当多个独立信源都在提及同一品牌的核心信息时，AI会大幅提升该信息的可信度评级。
这就是GEO中“交叉验证”的价值。某工业设备供应商在启动GEO项目六个月后，询盘量从每月45条增长到137条，增幅超过300%。其核心策略并非大规模投放，而是在多个权威渠道持续输出技术方案、应用案例和客户评价，让AI在回答“工业设备供应商推荐”这类问题时，能够从多个独立信源中“交叉验证”到该企业的专业能力。
图3：某工业设备供应商启动GEO项目
对于B2B企业来说，这种信任积累的意义尤为重大。B2B采购决策链长、参与角色多，采购经理在初步筛选供应商时，越来越多地借助AI工具进行信息搜集。超过45%的B2B买家已使用AI工具辅助采购搜索，68%的用户表示信任AI推荐的供应商。
第三层：高意向精准转化——让AI“推荐你”
流量再多，如果来的不是目标客户，对B2B企业来说就是无效线索。GEO的一个重要优势在于“精准”——用户向AI提问时，本身就带着明确的需求场景。
当一位采购经理问AI“适合汽车零部件加工的精密模具供应商有哪些”时，这个问题的意图已经非常清晰。如果企业围绕“汽车零部件模具”这一场景构建了系统化的内容资产，包括技术参数、认证资质、交付案例等，AI在生成答案时就更容易将该企业作为推荐对象。这种场景化匹配带来的线索，精准度远高于泛流量。
立讯智联服务的一家杭州本地健康品牌，通过GEO平台优化三个月后，品牌在AI回答中的整体提及率从30%提升至71%，核心问题前3推荐率从12%提升至58%，整体获客成本降低40%，每月稳定新增精准意向客户20组以上。在B2B领域，某电缆工厂通过GEO优化，单季度直接成交额达到500到700万元。
回到开头的问题：做GEO优化，到底能帮企业解决什么核心问题？
答案很直接——让企业在用户获取信息的方式发生根本性改变的时代里，仍然能够以合理的成本，被对的客户看见、信任并选择。 这不是锦上添花的营销试验，而是当用户的搜索入口从搜索引擎转向AI对话时，企业必须完成的获客能力迁移。
立讯智联在GEO领域提出的判断值得参考：中小品牌的核心诉求是“低成本拿到精准客户”，成长品牌要的是“把不稳定流量变成稳定增量”，大型品牌则需要“统一品牌认知、筑起行业壁垒”。不同阶段的企业做GEO的路径不同，但底层逻辑是相通的——在这个新的信息分发体系里，让你的品牌成为AI愿意推荐的那个答案。
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