AI搜索时代，我们真的还需要独立的GEO（地理位置优化）工具吗？
最近，专注于AI搜索可见性追踪的GEO平台Lorelight突然宣布关闭，其创始人Benjamin Houy的理由更是石破天惊：大多数品牌根本不需要专门的AI搜索可见性工具。Houy在审阅了数百个AI（如ChatGPT、Claude、Perplexity）的回答后发现，那些在AI中表现突出的品牌，往往具备一些共同特质：优质的内容、权威媒体的引用、良好的声誉以及扎实的专业知识。他直言：“根本不存在什么‘GEO策略’或‘AI优化’，它们都与品牌建设密不可分。AI模型训练的内容，与建设品牌的内容是同一套。”
Houy指出，虽然用户喜爱Lorelight提供的洞察，但很多人在体验后选择流失，因为这些数据并未直接改变他们的策略。在他看来，用户无论有没有GEO仪表盘，都会采取同样的品牌建设基础工作。他认为，GEO追踪更适合作为大型SEO套件中的一个信号，而非独立产品。不少传统SEO平台也倾向于将AI式的可见性信号整合进现有工具，而不是另辟蹊径。
行业辩论：是回归本质还是拥抱新指标？
Houy的观点在SEO圈引发了不小的争议，大致可以分为两派：
- 支持者： Lily Ray 等专家赞同Houy的“回归本质”的看法，认为清晰的品牌信号才是关键。
- 质疑者： Randall Choh 则认为，LLM（大语言模型）搜索具有更明确的意图，往往能带来更高的转化，因此AI搜索可见性是一个值得关注的新兴指标。Karl McCarthy则强调，内容、权威引用和声誉构建本身就是一种“网络”。
这场辩论也触及了一个核心问题：AI搜索是全新的营销渠道，还是只是现有品牌信号的延伸？
AI搜索可见性如何衡量？
AI助手与传统搜索引擎的工作方式不同，可见性衡量也更加复杂。AI助手主要通过两种方式呈现品牌：一是直接在回答中引用和链接来源；二是引导用户进入传统的网页搜索结果。引荐追踪可能通过直接链接、复制粘贴信息，或是用户后续的品牌搜索来体现。
然而，归因分析（Attribution）却十分棘手，因为并非所有AI助手都能清晰传递引荐来源。通常，营销团队会结合UTM标记的链接、品牌搜索量的提升、直接流量的峰值以及辅助转化报告，来综合评估“LLM影响”。这种“拼凑式”的测量方法，使得案例研究虽具说服力，却难以普遍推广。
这背后意味着什么？
核心问题在于：AI搜索是否需要一套独立的优化框架，还是说它主要受益于现有的品牌信号？如果Houy的观点是正确的，那么独立的GEO工具可能只会提供一些“好看”的仪表盘，却难以真正驱动策略的转变。反之，如果支持者是对的，那么忽视AI助手的可见性，可能会让我们错过传统搜索与LLM引荐流量之间的盈利机会。
展望未来：
可以预见的是，SEO平台将继续把“AI可见性”融入现有的分析体系，而非独立创建新类别。对于企业而言，最稳妥的策略是继续打磨能够赢得AI助手青睐的品牌建设工作，同时在AI助手可能带来价值的环节，积极测试和衡量其效果。
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