最近Conductor发布了一份报告，调查了250多位企业高管和数字营销决策者，主题是2026年企业在AEO（Answer Engine Optimization）和GEO（Generative Engine Optimization）上的投入计划。
几个核心数字：
94%的企业计划在2026年增加AEO/GEO投资。93%的领导者选择在内部自建AEO/GEO能力，而不是外包。传统流量指标正在被转化率、品牌情感和AI搜索份额取代。
这些数据背后反映了什么？我谈谈自己的理解。
先搞清楚AEO和GEO是什么
AEO是针对问答式搜索引擎的优化，比如Google的AI Overviews、Perplexity、Bing Chat这些。当用户问一个问题时，AI直接给答案，你的内容有没有被引用就是AEO要解决的问题。
GEO的范围更广一些，指的是针对生成式AI搜索引擎的整体优化策略。包括结构化数据、Schema标记、内容组织方式等。
两个概念有重叠，侧重点不同。AEO偏”我的内容要出现在AI回答里”，GEO偏”我的整体策略要适应AI搜索时代”。
为什么93%的企业选择自建？
这个数字让我有点意外。以前SEO很多企业是外包的，为什么到了AI搜索时代反而要自建？
报告中提到的原因有两个。第一，AI搜索的优化需要跟内容创作、技术架构、数据分析紧密配合，外包很难做到这种程度的协同。第二，AEO/GEO是一个新的竞争维度，企业不想把这种核心能力交给第三方。
Aleyda Solis在报告中说了一句很实在的话：”你可能被AI回答引用了，但如果引用的内容带有负面情绪，对你的品牌未必是好事。”这说明AI搜索优化不仅仅是技术问题，还涉及品牌管理。
流量不再是唯一指标
这可能是整个报告里最值得注意的变化。
传统的SEO思维是：排名靠前→流量增加→转化。但AI搜索改变了这个链条。用户在AI回答里就获得了答案，不一定点击进入你的网站。
Eli Schwartz（Product Led SEO的作者）在报告中的观点也很务实：企业应该积极尝试AEO可见性优化，但不应该为此牺牲传统SEO。
我自己在做内容策略的时候也有类似的感受。有些文章在Google Analytics里流量一般，但在Perplexity和ChatGPT的回答中被频繁引用。这种”被引用”的价值怎么衡量？目前还没有标准化的工具，但Conductor的报告指出，高成熟度的企业在用品牌情感分析和AI搜索份额来衡量效果。
数据质量是最大痛点
报告提到，数据质量是企业做AEO/GEO时遇到的首要挑战。具体来说就是：你很难准确知道自己在AI搜索结果中的表现如何。
传统SEO有Google Search Console，关键词排名有各种工具可以追踪。但AI搜索的结果是动态的、个性化的，同一个问题不同用户看到的回答可能不同。这给效果追踪带来了很大的困难。
高成熟度的企业做了一些有趣的事情来应对这个问题。他们用第一方研究数据来增加被AI引用的概率，因为AI模型倾向于引用带有原创数据的内容。他们还在结构化数据和Schema标记上投入更多精力，因为这能帮助AI更好地理解和提取内容。
我的建议
如果你是做内容或者SEO的，我觉得现在可以考虑做这几件事：
检查你的核心关键词在Google AI Overviews和Perplexity中的表现。你的内容有没有被引用？引用的准确度如何？
在文章里加入更多原创数据和独特观点。AI模型喜欢引用有具体数据支撑的内容，而不是泛泛而谈的概述。
做好结构化数据标记。FAQ Schema、HowTo Schema这些在AI搜索时代比传统SEO时代更重要。
不要放弃传统SEO。AI搜索是增量，不是替代。至少在未来一两年内，传统搜索流量仍然是大多数网站的主要来源。
这份报告的完整版有更详细的预算基准数据和按企业规模划分的投资策略，感兴趣可以去Conductor的网站下载。
