
作 者 | 九卦姐
來 源 | 九卦金融圈
當客戶直接問AI時,你的銀行名字還在不在答案里?AI時代,銀行營銷最大的尷尬:你在朋友圈刷屏,在AI答案里卻“查無此人”。
這兩天,A股多只GEO(生成式引擎優化)概念股因大漲而備受關注。截至1月13日收盤,引力傳媒斬獲“7天6板”,7個交易日,漲幅達84.64%;浙文互聯斬獲“3天2板”、人民網、新華網等個股連獲“2板”。
國外也沒閑著,GEO爆火,馬斯克馬上在X平臺發帖稱,未來一周內將向公眾開放平臺推薦算法,此后每四周定期公開更新,并附有詳細的開發者說明,旨在建立常態化的透明度機制。這一舉動也被市場解讀為老馬也要涉足GEO。
專家認為,馬斯克開源X平臺推薦算法(含自然內容與廣告),是AI時代廣告分發的“透明化破局”嘗試——以開源換生態,同時打破第三方GEO“黑箱博弈”,降低AI廣告試錯成本與準入門檻。
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客戶找答案的路徑,已經變了
年底跟好幾個銀行里的同行聊天,也總聽到同一個困惑:“預算沒少花,內容也沒少做,怎么客戶就是記不住我們?”
問題可能真不在內容本身,而在于——客戶找答案的路徑,已經變了。
以前客戶怎么了解理財?搜一下,點幾個鏈接,看看官網,比比收益。現在呢?這條老路被直接“截斷”了。
越來越多用戶,已經不再點搜索結果,而是直接問 AI:
“現在適合穩健投資嗎?”
“風險低一點的理財還有哪些?”
“銀行的結構性存款還值得買嗎?”
AI 很快給出一段看起來很“理性”“中立”“專家寫的”回答,用戶讀完,心里已經有了八成判斷。有沒有點你的官網,其實已經不重要了。
重要的是:那段答案里,有沒有你。
最新的“2025年中國 GEO 行業發展報告”指出,人工智能產品的用戶規模和影響力在2025年達到前所未有的高度,到2025年7月,中國大模型應用的個人用戶注冊總數已突破31億大關。
AI原生APP月活躍用戶數到2025年8月已達到2.7億人。用戶規模排名前五的AI原生APP是:豆包、DeepSeek、元寶、KIMI、即夢AI。
其中超過8成用戶近三個月已經通過AI搜索了解消費品相關信息,近35%的用戶每天都會多次使用AI進行消費咨詢。
AI正加速消費者決策路徑從傳統線性模式到AI驅動型范式的根本性重構。品牌能否被AI正確理解與推薦,已成為影響消費者選擇的關鍵因素。
海外,AI也正在改寫媒體商業模式:搜索和電商。2024年美國和歐洲市場的谷歌搜索中將有近60%的用戶搜索后不再進一步點擊網站。
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從“搶點擊”到“進答案”,這是一次底層遷移
數據顯示,當搜索引擎的 AI 摘要功能被觸發時,其下方傳統自然搜索結果的點擊率會斷崖式下跌。這意味著,即便銀行投入巨大成本將官網優化到搜索第一位,也可能徹底失去曝光機會。
銀行過去十幾年的數字營銷,核心目標只有一個:讓客戶點進來。所以我們熟悉 SEO(搜索引擎優化)、信息流投放、標題優化、流量采買。
過去,一位潛在客戶可能會搜索“穩健的理財產品推薦”,在眾多鏈接中選擇點擊,進入銀行官網或理財平臺進行比對。
銀行的營銷戰役則圍繞“如何讓客戶點我”展開,SEO(搜索引擎優化)和競價排名是核心武器。
然而,場景已然切換。現在,客戶更傾向于直接向ChatGPT、豆包或文心一言提問:“作為風險厭惡型投資者,當前有哪些理財選項?”
AI助手瞬間生成一段結構清晰、看似客觀中立的答案,可能直接對比了貨幣基金、國債和特定銀行的結構性存款。客戶在閱讀中完成了信息獲取和初步篩選,卻可能從未點擊任何一個鏈接。
關鍵在于:當用戶連“點”的動作都沒有了,你之前所有圍繞點擊率做的優化,價值會瞬間歸零。
根據Gartner的預測:到2026年,傳統搜索引擎的流量將下滑25%;到2028年,50%的搜索引擎流量將被AI搜索蠶食。
據“2025年中國 GEO 行業發展報告”:2025年Q2中國GEO市場規模同比增長215%,超78%的企業決策者正將AI搜索優化列為數字化轉型優先級。但不少銀行還沒意識GEO的重要性,還在用“搜索時代”的邏輯,去應對“答案時代”的變化。
請記住:
GEO的核心目標不是提升網頁排名,而是優化品牌信息,使其在AI生成答案時,被系統視為最相關、最可信的源材料,從而被整合、引用進最終答案里。
這不再是關于關鍵詞的技術博弈,而是一場關于內容權威性與語義相關性的全新競賽。
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別誤會,AI不是推銷員,它只是個“整理員”
很多人一聽GEO,以為是想辦法“讓AI說好話”。錯了,AI不負責推薦,它只做整理和轉述。它更像一個寫會議紀要的助理——誰的材料扎實、可靠、信息量大,它就參考誰的。
主流技術路徑RAG(檢索增強生成)如同一名高效的研究員:接到問題后,它會從其龐大的“資料庫”(即索引的互聯網海量文本)中,快速查找語義最相關的片段,然后綜合這些材料,撰寫成一份簡潔報告(即生成的答案)。
GEO的策略,則是通過系統化工作,讓自己銀行的資料成為這位“研究員”最青睞的參考資料。其成功取決于兩個關鍵環節:“被找到”和“被信任”。
首先,內容必須精準匹配用戶千變萬化的自然語言提問,這依賴于深度的語義關聯,而非機械的關鍵詞堆砌。其次,也是更關鍵的一步,當AI同時找到多條相關信息時,它會優先采信那些看起來更權威、更專業的來源。
這也解釋了為什么一個現象:AI總愛引用那些“最不像廣告”的內容。
比如:
把“利率周期對老百姓錢包的影響”講透的文章
實實在在分析某類產品風險邊界和適用人群的報告
對最新監管政策的專業拆解
那種只會稱“收益穩健、配置優選、助力財富增長”的文字,最容易被 AI 忽略。不是因為不好,而是信息密度太低、判斷價值太弱。
此外,內容的“棲息地”同樣重要。將上述優質內容發布在AI模型普遍采信的高質量渠道,如權威財經媒體、官方智庫平臺、知名學術數據庫或銀行自身的經認證的專業頻道,能形成強大的信任加成。
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這事兒對銀行,反而是個機會
說起來你可能不信,GEO對很多行業是挑戰,但對銀行,可能是個難得的利好。
為什么?原因很簡單:金融決策的嚴肅性,與AI答案所要求的準確性、可靠性天然契合。
· 銀行天生就擅長說嚴肅、專業的事。
· 銀行有研究團隊,有一手數據。
· 銀行寫的深度報告,本來就比廣告可信。
你會發現,在那些真正的決策時刻,GEO特別有用:
GEO正在關鍵業務場景中展現價值:
財富管理:當高凈值客戶咨詢“家族信托的稅務規劃”時,銀行私人銀行部的深度洞察報告若被AI引用,便是在決策源頭建立了專業信任。
普惠金融:小微企業主查詢“供應鏈金融解決方案”,銀行針對不同行業打造的數字化融資方案詳解,若能成為AI答案的組成部分,便實現了對目標客群的精準教育與觸達。
品牌與風控:在ESG、金融科技等前沿領域持續輸出嚴謹的研究,不僅能塑造創新引領者形象,更能提前設定議題框架,有效管理輿情與市場預期。
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真正的GEO,不是技巧,是“被動權威”
一說到GEO,很多人就想走捷徑:
“有什么速成方法?”
“給個模板?”
“能不能馬上見效?”
說實話,銀行做這個,最怕的就是“急”。
真正有用的GEO,其實就一句話:
當你持續產出真正專業的內容,AI會比人更早發現你的價值。想建立這種權威,得守住三個原則:深度、數據和信源。
1. 講深度:少說漂亮話,多說實在話。能把復雜金融概念(比如“美債收益率倒掛意味著什么”)給普通人講明白。
2. 用數據:多引用權威的宏觀數據、行業報告,或者銀行自己經審計的業績數據,AI認這個。
3. 靠信源:讓首席經濟學家、資深投資顧問來署名,或者跟知名學術機構聯合發布,都能大幅提升內容的“信任值”。
實施合規的“白帽”GEO,銀行應將其視為一項戰略性的“數字知識資產”建設工程:
1. 系統化知識梳理:對內部的研究成果、產品白皮書、合規案例、市場分析進行脫敏、結構化處理,形成可對外輸出的“知識元”。
2. 高質量內容生產:建立跨部門(業務、研究、合規、市場)的內容協作機制,基于前述原則,持續生產解決真實客戶問題的深度內容。
3. 權威渠道布局:與主流財經信息平臺、學術及行業組織建立合作,構建高質量內容分發網絡,確保專業聲音被“聽見”。
4. 持續監測與迭代:跟蹤AI平臺中與自身業務相關的問答動態,分析內容被引用情況,不斷優化策略。這一過程本身,就是在加固銀行的專業壁壘與品牌護城河。
另外,內容放哪兒也很重要。發表在AI常看的權威財經媒體、智庫平臺,或者銀行自己認證過的專業頻道上,效果會好得多。
說到底,這其實是一項長期的“數字知識家底”建設工程。
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要么自己擠進答案,要么被別人的答案所定義
據報道,除了馬斯克外,其他IT巨頭也在探索AI廣告。目前 GEO仍處于發展初期,市場規模有望迎來高速增長。
新一代搜索引擎大概率不再是廣告競價排名機制來破壞用戶體驗,將是通過優質內容獲得曝光度。企業的GEO策略需要從“關鍵詞優化”轉向“知識庫建設”,才能構建起高質量、結構化、多模態的知識庫,比如技術白皮書、案例研究,去提升推廣內容被模型引用的概率。
GEO的興起,標志著營銷競爭從“注意力經濟”深化為“答案經濟”。也許過不了幾年,很多銀行可能會面臨一個挺尷尬的局面:你在朋友圈、廣告、官網上,看起來挺熱鬧,但在AI生成的答案世界里,壓根沒你什么事。
未來的分化,關鍵不在于誰更會投廣告,而在于:當客戶把最關鍵的問題拋給AI時,它生成的那幾百字里,有沒有帶上你的專業觀點和數據。
這場圍繞信任與影響力的新競賽,序幕已經拉開。主動理解并布局GEO,不再是前瞻性嘗試,而是關乎未來市場地位的生存性選擇。
你要么讓自己擠進答案,要么,就只能眼睜睜被別人的答案所定義。
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