在生成式人工智能推动信息传播范式从 “检索” 向 “生成” 跃迁的背景下，深圳聚流方略科技有限公司发布的《2026 生成引擎优化（GEO）白皮书》，为企业适应 AI 驱动的流量分配新格局提供了权威参考。
“消费者如何使用AI购物？”
“如何有效评估GEO的投入产出比？”
“哪些企业适用GEO？”
以上关键问题，都能在该白皮书中找到系统性解答。
创新一：SICA 消费者行为模型，重构 AI 时代消费决策理论
传统消费者行为模型（AIDMA、AISAS 等）基于线性信息传播逻辑，已难以适配生成式 AI 环境下的对话式、共创式交互场景。白皮书创新性提出SICA 消费者行为模型，从学术层面精准界定了 AI 购物场景下的消费旅程四阶段：
• Spark（激发） ：以用户模糊需求为起点，AI 承担需求翻译与灵感启发功能，将抽象感受转化为具体解决方案范畴，区别于传统模型中明确的品牌认知起点；
• Interactive Creation（交互式共创） ：用户与 AI 通过多轮对话共同挖掘真实需求、凝练个性化方案，替代了搜索引擎时代的单向信息搜索与筛选行为；
• Conviction（确信） ：基于共创过程形成的单一优化答案成为信任核心，将传统模型中漫长的比较决策环节压缩为 “说服 - 确信” 闭环；
• Action（行动） ：依托 AI 内置的购买链接、预订入口等功能，实现 “即问即买” 的即时转化，行动形式涵盖购买、方案保存与决策过程分享。
该模型通过与传统模型在核心行为、流程形态、用户角色等维度的系统性对比，揭示了 AI 时代消费决策从 “信息筛选” 到 “信任共建” 的本质转变，为营销理论体系补充了适配智能生态的全新分析框架。
创新二：CORE 优化实施框架，建立 GEO 系统执行范式
针对 GEO 优化的多维复杂性，白皮书提出CORE 优化实施框架，从内容、技术、平台、监测四个维度构建了逻辑严密的执行体系，为 GEO 实践提供了标准化的学术范式：
• C（认知清晰度） ：聚焦内容层优化，以学术研究的严谨性为标准，通过深化语义深度（构建 “是什么 - 为什么 - 如何做 - 怎么样 - 还有什么” 的认知结构）、强化数据与证据支持（引用权威统计数据与学术引文）、构建权威引用网络（链接政府机构、学术数据库等信源），打造 AI 优先采信的 “基石信源”；
• O（开放结构） ：侧重技术层适配，通过夯实基础可访问性（优化爬虫抓取权限与入口）、部署深度结构化数据（采用Schema.org标准标注内容属性）、推进实体优化与歧义消除（构建统一实体档案并关联权威知识库），降低 AI 解析整合成本；
• R（触达与关联） ：聚焦平台层布局，基于生成引擎的信源偏好规律，瞄准政府机构、头部企业官网、专业研究机构等高权重平台，实施多平台协同策略，构建多层次、相互印证的信源网络；
• E（进化反馈） ：建立监测层闭环，通过生成结果溯源、策略逆向工程、自适应迭代，实现优化策略与 AI 模型的协同进化，将 GEO 从一次性项目升级为动态智能系统。
CORE 框架的提出，首次将 GEO 优化从碎片化技巧整合为系统化工程，其价值在于明确了 GEO 的核心优化靶点与实施逻辑，为行业提供了可复用、可验证的操作框架。
创新三：系统化考核指标体系，完善 GEO 价值量化学术标准
为解决 GEO 效果评估缺乏统一标准的行业痛点，白皮书基于 SICA 模型构建了多维度 GEO 综合评估框架，确立了兼具学术严谨性与实践可行性的价值量化标准：
• 生态植入层：以答案覆盖率（目标品牌出现的有效会话占比）、引用排名（品牌在 AI 推荐中的平均位次）衡量品牌渗透广度，为市场教育成效提供量化依据；
• 关系质量层：通过信息保真度（AI 回复与品牌事实清单的吻合率）、引用篇幅（品牌描述的字符长度及与竞品对比情况）评估内容关联深度；
• 心智认知层：以核心卖点传递率（包含品牌核心卖点的 AI 回复占比）、情感倾向（AI 回复的正面情感量化值）监测品牌形象塑造效果；
• 商业转化层：通过链接带出率（AI 提供品牌可点击链接的测试占比）、搜索溢出效应（GEO 实施后品牌词自然搜索流量增长情况）量化商业价值。
该指标体系严格遵循客观性、可重复性、跨平台一致性、综合性的学术原则，明确了各指标的测量路径与计算方法，为企业科学评估 GEO 投资回报提供了权威基准，填补了该领域量化评估的学术空白。
创新四：GEO 价值矩阵与案例库，搭建理论与实践的学术桥梁
为推动 GEO 理论的落地应用，白皮书创新性提出GEO 价值矩阵，并配套典型案例分析，构建了 “理论 - 范式 - 实践” 的完整应用体系：
1、 价值矩阵构建
以 “用户决策介入度”（高 / 低）和 “数字化体验度”（高 / 低）为二维坐标，将行业划分为四大象限，明确了各象限的 GEO 优化范式：
• 象限 I（深度配置模式）：适用于智能电动汽车、高端定制家电等决策链路长、认知要求高的行业，核心价值在于将复杂配置转化为价值共创过程；
• 象限 II（关系培育模式）：适配高端地产、留学规划等需线下成交的领域，聚焦深度信任关系构建；
• 象限 III（决策辅助模式）：针对美妆护肤、母婴用品等决策成本低的品类，以消除用户疑虑、提升转化为核心；
• 象限 IV（灵感激发模式）：适用于快时尚、旅游目的地等注重心智占领的行业，通过场景化内容驱动消费决策。
2、 实证案例支撑
白皮书选取工业连接解决方案品牌、本地全屋定制服务商、敏感肌护肤品牌、城市精品咖啡馆四个典型案例，分别对应四大优化范式，系统呈现了 GEO 实施的 “诊断现状 - 定位问题 - 明确方向 - 夯实基础 - 制定策略 - 敏捷执行” 六阶段标准化流程。案例数据均经过严格验证，其中包含品牌 AI 表现扫描结果、核心指标优化幅度、策略迭代逻辑等学术研究所需的关键信息，为后续相关领域的实证研究提供了宝贵的参考样本。
《2026 生成引擎优化（GEO）白皮书》的四大创新，既响应了生成式 AI 时代企业对营销创新的迫切需求，也为 GEO 领域的规范化、科学化发展奠定了重要基础，具有显著的学术价值与行业指导意义。
