2025 年，我们从 10,000 个生成答案中学到了什么？

引言

2025年，生成式搜索终于跨越了临界点。它不再是实验性技术，而成为数亿人获取信息的主要方式。

为探究这场变革如何重塑信息发现模式，我们开展了迄今规模最大的独立GEO研究项目：

历时4个月，横跨7大搜索引擎，覆盖5类查询场景，分析100余个品牌的10,000条生成式答案。

本文提炼核心洞察——生成式引擎的工作原理、信息来源筛选机制、呈现的模式特征、品牌胜败格局，以及对未来优化策略的启示。

这是2025年生成式答案领域的权威现状报告。

第一部分：项目概述——测试内容

在10,000条生成式回答中，我们追踪了：

• 包含频率

• 引用模式

• 推理行为

• 幻觉类型

• 随时间推移的事实漂移

• 生成偏见

• 多模态影响

• 答案结构

• 实体分类

• 类别层级主导性

查询来源分为五大类：

1. 信息类

定义、操作指南、解释、事实。

2. 交易类

产品对比、商品选择、服务供应商。

3. 品牌层级

“什么是X？”、“谁拥有X？”、“X与Y对比”。

4. 多模态

图片、截图、图表、视频。

5. 代理型

多步骤工作流程、研究指导、工具使用查询。

包含引擎：

• 谷歌搜索生成引擎

• 必应 Copilot

• ChatGPT搜索

• 困惑度

• Claude搜索

• 勇敢摘要

• You.com

本数据集清晰呈现了当前AI在实际场景中构建答案的运作机制。

第二部分：十大核心发现（摘要）

深入探讨前，先看核心要点：

1. 生成的答案通常仅基于极少来源——通常为3至10个。

2. 实体清晰度是内容被采纳的最强预测指标。

3. 原创数据被引用的频率远高于其他内容。

4. 过时页面几乎被全面排除。

5. 权威定义塑造了品牌描述方式。

6. 多模态资产影响了品牌选择范围。

7. 幻觉现象减少，但误分类情况增加。

8. 跨网站一致性对信任评分产生显著影响。

9. 智能体基于多步推理调整答案。

10. 搜索结果页面优先的SEO因素几乎无法预测生成式可见性。

让我们逐项解析细节。

第三部分：发现#1——模型使用的来源远少于预期

尽管检索了数十至数百个页面：

生成式答案通常仅基于3-10个精选来源构建。

这一现象在以下场景中均一致存在：

• 简短回答

• 长篇解释

• 比较

• 多步骤推理

• 代理工作流

若您的内容未能跻身这3-10个通过筛选的来源，便会彻底消失。

这是相较于搜索结果页面时代的最大转变：

可见性 ≠ 排名。可见性 = 被纳入。

第四部分：发现二——实体清晰度是可见性的最强预测指标

跨引擎可见性最佳的品牌都具备一个共同特征：

AI能以绝对确定性回答"这是什么？"

我们观察到三种实体清晰度等级：

第一级——清晰透彻 一致性强、无歧义、规范标准。此类品牌在生成式可见性中占据主导地位。

第二级——部分清晰 存在部分不一致。此类品牌偶尔出现。

第三级——模糊不清 存在矛盾描述。这些品牌几乎完全被排除在外。

实体清晰度超越：

• 反向链接

• 域名评级

• 内容长度

• 关键词密度

• 域名年龄

这是我们整个数据集中排名第一的地理位置因素。

第五部分：发现三——原始数据表现超越所有其他内容类型

生成式引擎极度青睐：

• 专有研究

• 统计数据

• 基准

• 白皮书

• 研究報告

• 调查结果

任何仅存在于此的内容。

拥有原创数据的品牌具备：

• 收录率提升3-4倍

• 5倍更稳定的引用

• 近乎零的幻觉风险

引擎需要原始证据，而非改写过的SEO内容。

第六部分：发现#4——时效性比权威性更重要

连我们都感到意外：

搜索引擎持续压低过时页面的排名，即使这些页面来自高权威域名。

时效性具有决定性影响。

近90天内更新的页面表现更优：

• 更高DR的竞争对手

• 更长内容

• 更多关联页面

• 更经典的常青指南

模型将时效性等同于可信度。

第七部分：发现五——规范定义塑造AI对你的描述

我们发现以下要素存在直接关联：

• 品牌权威页面的格式

• 生成式摘要的措辞

简单结构化的定义会原封不动地出现在答案中。

这意味着：

你可以通过塑造规范定义

通过塑造你的规范定义。

这便是新型的"摘要优化"。

第八部分：发现#6——多模态资产发挥了意外作用

生成式引擎日益频繁地采用：

• 截图

• UI示例

• 产品图片

• 图表

• 视频

作为佐证依据。

具备以下特质的品牌：

• 一致的设计

• 光线充足的图像

• 注释视觉

• 视频演示

出现频率更高且描述更精准。

视觉清晰度 = 生成清晰度。

第九部分：发现#7——幻觉减少，但误分类增加

幻觉在所有引擎中显著减少。

但新问题浮现：

误分类——AI将品牌归入错误类别。

示例：

• 将SaaS平台称为"工具"而非"套件"

• 产品层级标识错误

• 混淆竞争对手

• 混淆两个品牌的功能

• 将母公司与产品混为一谈

此类错误几乎都可追溯至：

• 弱规范数据

• 产品命名不一致

• 过时的支持页面

每月更新定义的品牌错误分类率显著降低。

第十部分：发现#8——跨网站一致性在选择中权重显著

引擎检测：

• 领英

• 维基百科

• 维基数据

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• 社交资料

• 架构

• 第三方评论

相互比对。

若事实匹配 → 信任度提升。若事实冲突 → 则被排除。

跨网站一致性位列前五大排名因素。

第十一部分：发现#9——代理推理机制助推部分品牌，却损害另一些品牌

代理式查询是多步骤指令：

"调研X产品，比较供应商，总结选项，推荐最佳方案。"

我们观察到：

提供结构化对比内容的品牌更受青睐。

搜索引擎青睐：

• 优缺点

• 透明定价

• 清晰定位

• 使用场景列表

• 功能解析

刻意掩盖缺陷或模糊功能的品牌将被排除。

第12部分：发现#10——SEO实力无法预测生成式可见性

这是所有发现中最明确的结论：

SEO排名靠前的品牌在生成式回答中的表现往往欠佳。

原因何在？

因为生成式可见性取决于：

• 清晰度

• 一致性

• 权威性

• 时效性

• 原创性

• 可信度

• 结构化数据

——而非关键词排名。

我们观察到具备以下特质的品牌：

• DR 20 网站表现优于 DR 80 网站

• 100页网站优于10,000页网站

• 专注型域名表现优于广泛型域名

生成式引擎奖励的是连贯性，而非数量。

第十三部分：值得关注的次要发现

除十大洞见外，我们还发现若干补充规律：

1. 引擎惩罚模糊不清的产品生态系统

若产品功能过度重叠，清晰度将崩溃。

2. 长段落表现欠佳

结构化内容始终更受青睐。

3. 模型偏好"定义优先"内容

先给出答案→再展开说明。

4. 模型厌恶过时截图

旧版界面会干扰多模态识别。

5. 引擎更青睐独立品牌而非品牌家族

父子关系常模糊或合并。

6. 引擎大幅降低联盟网站排名

缺乏原创性 = 被排除在外。

7. 域名权重仅影响信任度而非收录

它只是众多信号之一，而非决定性因素。

第14部分：万千答案凝练的行业洞见

最强生成可见性

• SaaS

• 金融

• 健康信息

• 网络安全

• 分析

• 开发者工具

这些行业拥有清晰的定义和结构化的文档。

最薄弱

• 酒店业

• 旅行

• 家居服务

• 创意机构

• 本地服务供应商

这些行业存在命名模糊且不统一的问题。

第15部分：品牌如何运用这些洞察（行动导向型总结）

1. 强化标准定义

这将决定人工智能如何描述贵品牌。

2. 发布原创研究

此举将成倍提升生成式可见度。

3. 保持跨平台内容一致性

这将提升信任度与包容性。

4. 每月更新核心页面

时效性不可或缺。

5. 创建便于比较的内容

经纪人偏爱结构化分析。

6. 保持多模态协调性

图片、截图和界面设计至关重要。

7. 消除矛盾表述

AI对模糊表述的惩罚力度远超搜索引擎。

8. 优先确保实体清晰度

这是地理信息优化的基石。

结论：生成式答案揭示了新的信息经济

对10,000个生成式答案的数据分析证实：

我们正迈入答案经济时代——而非链接经济时代。

可见性不再取决于：

• 排名

• 反向链接

• 关键词搜索量

• 搜索结果页面展示

取决于：

• 清晰度

• 事实

• 结构

• 时效性

• 原创性

• 实体连贯性

• 多模态理解

• 跨网络身份一致性

生成式引擎不会奖励最大型网站，而是奖励内容最清晰、最可信、最结构化的平台。

2025年万条生成式答案揭示的真理很简单：

若想在AI时代获得曝光，必须优化AI的思维模式——而非人类过往的点击习惯。