截至 2025 年 2 月底,AI 原生 APP 月度活跃用户突破 2.4 亿,较 1 月份的 1.25 亿增长 1.15 亿,增幅高达 88.9%。2 月份,用户月人均使用时长和使用次数分别达 113.7 分钟、52.4 次,原生 AI APP 用户黏性快速增长。面对如此庞大的用户增长数据,众多企业加速布局 AI 营销。目前,AI 结果优化(AIRO)、生成式引擎优化(GEO)和 AI 搜索(AISEO)作为新兴的优化策略,分别针对 AI 交互场景、内容生成机制和搜索算法逻辑进行优化,那么企业该如何选择合适的技术呢?下面来对比这三大 AI 营销优化技术。

图:QuestMobile

AIRO

AIRO全称 AI 结果优化,其目的是通过 AI 算法分析、关键词策略优化、大数据模型训练等手段,动态提升品牌在 AI 交互场景中的曝光率和推荐权重,让品牌在用户主动询问时优先被推荐,形成精准流量入口,实现 AI 为品牌推广。例如当用户询问 “上海高端咖啡一线品牌” 时,经 AIRO 优化的品牌会优先出现在推荐列表中。其技术路径包括动态决策模型、数据模型优化、关键词策略、官网平台增强等。适用于强品牌依赖型行业,如消费品、服务等行业。目前,部分经过优化的AI输出结果可带官网链接,可见AIRO技术有发展空间。

GEO

GEO即生成引擎优化,是通过优化发布内容的文章语义相关性、知识权威性及结构化呈现,提升其在生成式 AI 中的可见性和引用权重,使内容更易被 AI 生成答案时引用,或在生成图片时关联品牌视觉元素,从而把控基于 AI 技术的搜索工具作为品牌宣传渠道。其技术重点在于文章语义相关性优化、段落设计、多渠道投放适配等软文营销技术。主要适用于知识密集型领域,如医疗、法律、金融等行业,可见GEO在这些领域中发挥强调内容的权威性和专业性作用。

AISEO

AISEO是 AI 时代的 SEO,借助 AI 技术对传统 SEO 进行升级。传统 SEO 主要是面向搜索引擎优化,而 AISEO 则侧重于满足 AI 搜索结果优化的需求。AI 搜索引擎不再单纯依靠关键词匹配,而是更注重基于实体的搜索,更偏好结构化内容。AISEO 需要针对官网对内容进行结构化处理,提高内容的相关性和可理解性,以便 AI 模型能够更好地理解和引用这些内容,从而提升网站在 AI 搜索引擎中的排名和流量获取能力。

多维度对比AI结果优化(AIRO)、生成式引擎优化(GEO)、AI搜索优化(AISEO)

图:网络配图

最后,预测未来的AI营销发展趋势,AIRO 将成为品牌营销的关键 “基础设施”,更多企业需要组建 AI 模型训练师团队,不断优化品牌在 AI 认知体系中的权重,为自身在AI赛道中不断跑马圈地;GEO 要发展多模态优化技术,以适应生成式 AI 向图像、视频等形态拓展,部分场景还需与 AIRO 协同优化;AISEO 则能推动 SEO 策略迈向更科学与系统化的新阶段,借助实时数据监测和 AI 驱动的调整,使网站在网络竞争中保持优势。