MarTech王国谷海松：GEO的N种死法

2025-08-19 16:18:37 · MarTech王国 · 谷海松

过度追求短期优化效果（如曝光度、流量、站点推荐），忽视用户真实需求、平台生态规则和伦理底线，GEO可能从“优化工具”变为“生态破坏者”，最终反噬自身发展。

死法一：SEO业务的坏风气让客户群体对GEO失望

可能场景：SEO行业长期存在的“黑帽”手段（如关键词堆砌、虚假链接、低质内容填充、模拟点击）破坏了客户对“优化类服务”的信任，而GEO（生成式优化）作为新兴的优化技术，可能因客户将“SEO的负面认知”迁移到GEO上，导致客户对GEO的价值产生怀疑，甚至放弃使用。

逻辑：客户对“优化”的期待是“高效、合规、可持续”，但SEO的坏风气（如短期流量收割、忽视用户体验）让客户认为“优化=投机取巧”。当GEO被贴上“新一代SEO”标签时，客户可能默认继承了SEO的陋习，即使GEO本质是“通过生成式技术提升内容/体验质量”，仍可能因行业历史污名化而失去客户信任。

死法二：后期工具支持的批量内容生产导致“新文本污染”，平台提高内容准入门槛

可能场景：生成式技术（如AIGC）的普及让内容生产门槛大幅降低，但是批量生成的低质、重复、无关内容（“新文本污染”）会破坏平台生态（如信息过载、用户体验下降）。平台为维护生态，必然提高内容审核标准（如更严格的算法过滤、人工复核），导致GEO优化的内容更难通过审核，优化成本（时间、资源）上升。

逻辑：平台的核心目标是“用户留存与活跃”，低质内容会降低用户粘性，因此平台会优先限制“非优质内容”的流量。GEO的目标是“通过生成式技术优化内容以匹配平台规则”，但当平台规则因“污染”变严时，GEO需要不断调整策略（如虚招更优质的内容），否则优化效果会大打折扣。

死法三：“坏种”制作定向舆情站，让AI模型充斥负面，品牌陷入与AI平台的法律战争

可能场景：恶意用户（“坏种”）利用GEO生成大量定向负面内容（如虚假投诉、恶意抹黑），并在特定平台（舆情站）集中传播，导致品牌声誉受损。AI平台因内容审核漏洞被牵连，可能面临品牌方的法律诉讼（如“平台未尽到内容审核义务”），最终平台为规避风险，可能限制GEO的信源范围（如扩大敏感范围后，批量禁止抓取）。

逻辑：GEO的技术特性（高效生成内容）被恶意利用，破坏了“技术-用户-平台”的信任链条。品牌方的诉求是“保护声誉”，AI平台的诉求是“避免法律风险”，两者的冲突会导致平台对GEO业务场景的约束加强（如更严格的内容审查、限制生成方向），最终GEO的应用范围被压缩。

死法四：平台偏见的“自我强化”导致内容低智化

可能场景：甲方为了迎合AI平台喜好，定点定向定量铺设低质量内容。

逻辑：当前窗口期时，GEO的核心是“通过匹配平台算法偏好，创造批量内容覆盖”（如百家号、公众号等）。平台的过度自闭，让市场群体更多的铺设无质量内容。当用户对同质化内容产生疲劳，就会流失。

死法五：隐私泄露风险引发监管收紧

可能场景：在某个阶段，平台提供相关数据的情况下，生成式优化需要大量用户数据（如用户行为数据、偏好标签），若数据处理不当（如未脱敏、未授权使用），可能导致用户隐私泄露，引发法律诉讼（如违反《个人信息保护法》）。

逻辑：为了用户群体的信息安全，监管部门为规范行业，可能出台更严格的数据使用限制（如禁止非必要数据采集、要求生成内容可追溯），导致GEO没有更清晰的发展空间。

死法六：虚假信息泛滥导致“生成内容信任危机”

可能场景：逻辑与死法三相似，恶意用户利用大模型生成虚假信息（如伪科学结论、虚假新闻），用于站点或社交平台传播，误导公众。

逻辑：当用户对“生成内容”的真实性产生怀疑（如“这条内容是不是AI写的？会不会是假的？”），即使优质生成内容也可能被贴上“不可信”标签，导致用户对GEO优化结果的接受度下降。平台为重建信任，可能强制降低生成内容的推荐权重，最终GEO策略的曝光及流量获取能力被削弱。

死法七：行业恶性竞争导致“价格战-质量崩”循环

可能场景：GEO服务市场初期可能吸引大量从业者（如SEO转型团队、AIGC工具商），为抢占市场份额，部分服务商可能通过“低价+模板化服务”竞争（如用固定模板生成内容、忽略客户定制需求）。