还在死磕传统 SEO 却看着流量下滑？2025 年，AI 搜索已经成为零售获客的核心战场！ChatGPT、Claude 这些生成式工具成了消费者查产品、看评测、找推荐的首选，想要不被边缘化，生成式引擎优化（GEO）已经从 “加分项” 变成了 “必选项”—— 它不只是帮你提升曝光，更能直接帮零售人省时间、提转化，把 AI 变成高效获客的助力。

零售商过去挖空心思制定策略、打磨方案，就是为了吃透百度、谷歌等搜索引擎的规则，不放过任何一个流量机会。转眼到了 2025 年，下一个增长风口已经明确：生成式引擎优化（GEO）。越来越多消费者用 deepseek、豆包、ChatGPT、Claude、Perplexity 这类 AI 生成式平台查答案、做产品调研、看评测找推荐。这一趋势下，想要在 AI 主导的购物时代保持曝光、不被消费者忽略，GEO 已经成了零售人的必备技能。

产品发现逻辑彻底变了

AI 时代的产品发现，从一句自然语言提问就开始了 —— 比如 “扁平足偶尔跑步，选什么跑鞋最好？”，最后会落到 AI 总结的推荐结果上。这些推荐能更懂消费者：结合之前的互动记录，贴合当下的聊天场景，还会说清 “为什么推荐”，让消费者更信任。

传统搜索适合明确需求的查询，快且准，但生成式 AI 能打开新的产品发现方式：靠聊天互动、灵感启发，还有基于真实需求的推荐。比如 AI 聊天机器人发现你在问跑鞋，又查到你之前问过网球相关，会主动问你要不要考虑交叉训练鞋；还能把几款产品放在一起对比，帮消费者理清差异。要是训练到位、数据够全，AI 还能响应个性化的对比需求。

举个例子，消费者说 “对比排名前四的产品，要看耐用性、不平地面稳定性、足弓支撑和价格的用户评价”，AI 会直接生成汇总表格，再结合这些维度给推荐。

AI 要做到这些，得能获取海量数据 —— 这里的 “获取”，是指 AI 能 “看懂”、解读这些数据，包括权威第三方来源，还要匹配消费者的真实需求。现在做产品曝光，早就不只是拼排名了 —— 关键是能不能被 AI 的大语言模型（LLMs）“看见”、引用，甚至主动解读。

没有 GEO，品牌曝光只会越来越少

从搜索引擎到生成式平台的转移已经发生。2024 年购物高峰期（包括之前的假日季），生成式 AI 给零售网站带来的流量暴涨了 1200%~1300%，这背后是三个核心原因：

· 答案更直接，省心又省时：生成式平台不堆链接，直接给结果。消费者不用翻半天，就能拿到贴合自己需求的答案，省了时间也少费脑子；

· 说话式搜索更顺手：AI 懂日常对话逻辑，比传统搜索引擎更直观。尤其是 Z 世代和习惯用手机的用户，更喜欢这种 “聊出来” 的搜索方式；

· 个性化成了刚需：消费者早就不满足于通用内容，就想要 “量身定制” 的推荐。生成式平台能摸清用户需求和场景，越用越懂用户，刚好满足这点。

等生成式平台彻底融入日常生活，用它找产品的人会越来越多，到时候传统 SEO 很难再带来足够流量。零售人要是不提前布局 GEO，曝光只会慢慢缩水。

想比对手强，先掌控品牌叙事

零售行业竞争激烈，能不能在 AI 时代脱颖而出，关键看你能不能掌控自己的品牌故事。现在 AI 生成内容已经很普遍，大语言模型（LLMs）会挑 “权威、逻辑一致” 的来源来组织答案。要是你的品牌声音没传出去，或者第三方评测、对比文章、结构化数据里没好好体现 —— 那那些把品牌故事做透、传广的竞争对手，就会霸占 AI 的推荐列表。

所以 GEO 不只是让你 “被看见”，更要让你 “被认可”。零售人得主动把控产品和品牌价值的描述，确保 AI 平台能准确、有吸引力地呈现你的核心卖点。能做到这一点，AI 推荐里就有你；做不到，就只能看着对手抢流量。

自然流量和收入，真的等不起

现在忽视 GEO，丢的可不只是曝光 —— 是真金白银的自然流量和收入。越来越多消费者跳过搜索引擎，直接用 AI 聊产品、下单，传统 SEO 的流量基本盘正在被冲击。

要是不适应这种变化，零售人可能会丢了自然流量的份额，尤其是假日购物季这种 “高意向下单期”，或者消费者专门做产品调研的时候。AI 推荐里没你的品牌，就等于少了曝光、少了转化机会。而 GEO 能让你的内容在 AI 主导的消费旅程中，一直保持 “能找到、够相关、能变现”。要是迟迟不行动，只会看着曝光变少、点击变少，线上销售渠道越做越窄。

3 个顶尖零售品牌都在用的 GEO 实操方法，照做就有效果

有远见的零售商早就动起来了，他们没等趋势成型再应对，而是主动调整策略，在 AI 场景里抢占先机。不管是结构化数据、内容设计，还是引用布局，都在为稳定的 AI 曝光打基础。这 3 个实操方法，顶尖品牌已经验证有效，零售人直接照做就行：

1. 结构化数据 + 知识图谱：让 AI 快速 “看懂” 你的产品

生成式引擎得靠结构化数据才能摸清品牌和产品细节。亚马逊、沃尔玛早就这么做了 —— 给所有产品加了详细的 “数据标签”，既供自己的 AI 工具使用，也给外部 AI 平台提供信息。

实操要点：

用结构化数据和语义标记（比如能说明含义的 HTML 标签），让 AI 能轻松读懂产品信息和描述；

跟着Schema.org的规范来 —— 不管是产品、评测、FAQ、操作指南，还是店铺地址，都按统一标准标注；

给产品尺寸、库存状态、环保声明、用户评价这些关键信息都贴上标签；

用谷歌的 “富媒体结果测试工具”（Rich Results Test）检查一下，确保 AI 能抓取到。

2. 按用户提问做内容：让 AI 主动引用你

百思买、Brooklinen这些品牌，已经开始按消费者的真实提问来做内容了 —— 比如 “侧睡的人选什么枕头”“冬天怎么铺床才暖和”。写博客、指南、对比文的时候，直接模仿用户的提问方式，AI 会更容易引用你的内容。

实操要点：

多做 FAQ、生活场景类内容、产品对比指南；

别按自己的营销思路写，要按用户的提问习惯来；

内容要写得清晰、一致，不光要让消费者看懂，更要让 AI 能解读；

跟着技术发展调整，以后可以多做适配语音、视觉提示的内容。

3. 权威背书 + 引用网络：让 AI 觉得你 “靠谱”

AI 平台更愿意引用权威来源，所以帕森（Pacsun）、海德杜德（Heydude）这些品牌，会特意让自己的名字出现在专家评测、产品榜单甚至维基百科里，提高被 AI 推荐的概率。

帕森（Pacsun）首席数字与创新官雪莉・高直言：“品牌得靠 GEO 在 AI 平台上把产品故事讲准、讲透，还得是官方认证的最新信息，这样才能用靠谱的内容打动消费者，引导他们下单。”

实操要点：

多在第三方内容里露脸、被引用，给 AI 的学习渠道提供丰富的品牌信息；

盯着自己的品牌被引用的频率，要是有缺口，就靠公关活动、和网红合作、上第三方专题来补。

小品牌也能靠 GEO 逆袭

GEO 其实是小品牌缩小和大品牌差距的好机会。关键就两点：让 AI 能轻松抓取你的内容，让内容显得靠谱，再用好免费、低成本的 AI 工具就行。

很多对人来说显而易见的信息，AI 未必能看懂 —— 所以结构化数据一定要做。

实操要点：

用谷歌的 “富媒体结果测试工具” 这种免费工具，先把基础数据标签做好；

先从 “产品（Product）” 和 “FAQ” 这两个核心标签入手，门槛低、效果快；

做 FAQ 页面和购买指南的时候，用对话式的写法，比如直接列 “消费者常问的问题 + 答案”。

AI 对问答格式的内容更敏感，所以写内容的时候可以多采用这种形式，AI 更容易理解。

实操要点：

用 AnswerThePublic 这类工具，找消费者常问的问题；

用标题（比如<h2>标签）、项目符号把答案列清楚，AI 好抓取；

用好电商平台的自带工具 —— 很多主流平台（比如 Shopify）已经帮你做了不少基础工作，比如自动给产品集合、博客文章加数据标签，不用自己从零开始。

GEO 现在做，还能抢红利；再等，就只能追着流量跑了

零售人千万别等！消费者正在涌向生成式平台，对年轻人来说，这已经快成了找产品的默认方式。要是竞争对手已经被 AI 频繁推荐，而你还没布局，丢的不只是一个流量机会，更是实实在在的市场份额。

就像巴夫城肥皂（Buff City Soap）首席技术官史蒂夫・威廉姆斯说的：“零售商做 GEO 的最佳时机是昨天。用 AI 生成个性化内容，既能打动消费者，又能促进销售，还能保持领先，这真的能改变游戏规则。”

现在的 GEO，早就不是 “可选项” 了 —— 想要在 AI 时代保持竞争力、扩大流量、提升收入，它已经是必须拿下的 “生存技能”。