去年夏天在巴黎奥运会期间，麦克·麦康奈尔意识到搜索已经发生了根本改变。当他的父母自主使用ChatGPT来规划他们的一天时，AI推荐了具体的旅游公司、餐厅和景点——这些商家获得了前所未有的曝光。这一洞察促使了Pear创投支持的初创公司Geostar的诞生，该公司旨在帮助企业应对由AI驱动的搜索带来的在线发现的剧变。据预测，该行业从2025年的436. 3亿美元增长到2032年的1088. 8亿美元，仅用四个月，拥有两位创始人且无员工的Geostar就接近100万美元的年度经常性收入。 Gartner预测，到了2026年，传统搜索量将因AI聊天机器人的出现下降25%，而谷歌的AI概览每月出现在数十亿次搜索中。普林斯顿的研究人员指出，针对AI进行优化可以提升40%的能见度。麦康奈尔解释说，企业现在必须优化多个界面——传统搜索、AI模式、Gemini、AI概览，以及ChatGPT、Claude和Perplexity——每种界面有不同的标准。这种碎片化打乱了几十年来以谷歌为中心的SEO策略，而Forester发现，95%的B2B买家预计将使用生成式AI进行采购，但大多数公司仍未做好准备。 Geostar的联合创始人兼首席技术官Cihan Tas强调，这一巨大变革。律师现在最多有50%的客户通过ChatGPT获取。该初创公司提倡“生成引擎优化（GEO）”，这是对传统SEO——专注关键词和反向链接——的突破，要求理解大型语言模型（LLMs）如何理解、整合并导航网页数据。每个网站都必须充当“微型数据库”，以迎合不同AI爬虫的偏好：Google从其搜索索引中提取信息，ChatGPT偏好结构化数据，Perplexity则更青睐Wikipedia等权威来源。Tas指出，现在的成功依赖于简洁明了、直接回答问题，将内容调整到类似人类推理的AI决策中。 结构化数据如schema标记，只有30%的网站使用，但可以将AI摘要中的出现几率提高36%。然而，许多企业缺乏对此类标记的认知或实施技能。为此，Geostar推出“环境代理”，嵌入客户网站，自动实时优化内容和技术参数，从客户的模式中学习，从而在整个网络中推广改进。例如，网络安全公司RedSift在三个月内AI提及率增长27%，并在几天内在Google和ChatGPT上为“最佳DMARC供应商”等关键词登上首页。麦康奈尔将Geostar的服务比作每月1万美元的机构工作，但以软件的规模，月费在1000至3000美元之间。 在AI搜索中，不带链接的品牌提及——曾是SEO的难点——现在具有重要价值，因为AI会分析来自Reddit、新闻、社交媒体等大量文本源中的情感和语境。麦康奈尔解释，像《纽约时报》这样的非链接提及也能积极影响AI的建议。但这也带来漏洞：印度理工学院和普林斯顿的研究显示，AI偏向第三方来源，偏好品牌拥有的内容，导致外部声誉比公司自己的网站更具影响力。衡量标准也从点击率和排名转变为“展示次数”——品牌在AI生成的回答中出现的频率和正面程度，即使没有用户点击。 在价值80亿美元的SEO市场中，Geostar正与Brandlight、Profound和Goodie等创业公司竞争，争夺AI优化的主导地位。不同于许多提供仪表盘和建议的公司，Geostar的自主代理能够直接实施变更，借鉴创始人此前在Y Combinator支持的初创企业Monto的经验。他们认为，单纯将旧的SEO工具调整用于AI，实际上没有抓住核心；AI本身可以主动进行优化。对于中小企业来说，风险最大，因为这些企业通常没有资源聘请专家顾问，但市场潜力巨大——美国近3320万家小企业中，几乎一半在投资SEO，包括数十万律师事务所每月花费数千美元，以保持本地竞争力。 联合创始人Tas的成长经历体现了这家初创公司的创新精神——他来自土耳其一个50人乡村库尔德村，他在母亲生病后自学编程，然后在与麦康奈尔见面之前就合作创办了公司。他强调GEO是全新的技术变革，得益于当今的技术发展。搜索的转型预计会加速，嵌入生产力工具、穿戴设备和增强现实中，每个都需要不同的优化方案。麦康奈尔设想多模态界面，将视觉和听觉结合，作为未来的搜索方式。 然而，技术创新之外，也存在伦理担忧，包括公平性、操控性和透明度，在缺乏监管的环境下，对AI推荐的公平性构成挑战——这为GEO创造了一片“荒野”。仅仅为了谷歌优化的时代正在结束，取而代之的是一个复杂的生态系统，成功依赖于理解AI系统的思考、合成和推荐方式。 对于依赖在线发现的数百万企业来说，掌握这一新范式是一场生死攸关的挑战。关键问题不再是是否要为AI优化，而是是否能迅速适应变化，保持可见度。麦康奈尔的父母在巴黎由AI指导的体验预示了这个新现实：用户不需要搜索或点击，只需问AI，AI会决定推荐哪些企业。在这个不断演变的发现经济中，胜利不再意味着排名最高，而是被AI所选择。