AI流量革命爆发！GEO营销成为“十五五”数字经济新富矿

1、行业发展综述

根据《“十四五”数字经济发展规划》中关于“推动数字技术与实体经济深度融合”及“加快企业数字化转型”的导向，结合行业实践，可将其界定为：运用人工智能核心技术（特别是大语言模型、生成式AI），对营销活动的洞察、创意、投放、运营、分析与转化全链条进行智能化升级与模式重构的新兴产业业态。其发展是数字经济赋能现代服务业、培育新质生产力的重要体现。本报告特别聚焦于其中两大高增长赛道：技术GEO（生成式引擎优化，旨在影响AI生成答案的排序与内容）与地理GEO（基于位置的智能场景营销），二者共同构成AI流量红利的枢纽。

行业发展现状特点

资料来源：普华有策

2、产业链总结及影响

AI营销行业上游是技术基座层，包括大模型厂商、云服务商、数据服务商。其发展直接决定行业的技术天花板与创新节奏。大模型能力的迭代是创新的源头，其开放程度与成本影响中游工具的研发效率；合规、高质量的数据供给则是模型效果优化的基石，数据要素政策的完善（如“数据二十条”）正试图破解这一关键制约。

AI营销行业中游是工具与服务层，包括AI营销SaaS平台、程序化广告平台、专项AIGC工具及营销服务商。他们是技术价值商业化的核心转换器，直接面向下游需求。其产品成熟度、易用性与实效性，决定了AI营销的渗透速度与深度。目前，中游正从提供单点工具向提供“模型+数据+工作流”的一体化解决方案演进，竞争激烈，是商业模式创新的主战场。

AI营销行业下游是应用场景层，涵盖从全球品牌到本地商家的各类企业及内容创作者。他们是需求的来源和价值的最终检验者。下游各行业数字化转型的紧迫性、预算规划及对营销ROI的极致追求，强力牵引中游产品迭代。中央经济工作会议（2025）提出“着力扩大国内需求”、“激发有潜能的消费”，为下游应用场景的繁荣提供了宏观经济层面的支撑，进而传导为对更高效、更精准营销工具的持续需求。

3、行业竞争格局

当前竞争格局呈现清晰的梯队分化与生态化特征。

第一梯队是生态主导型巨头，如百度、阿里、腾讯、字节跳动。它们拥有自有大模型、庞大的用户流量入口、丰富的场景生态和海量数据，致力于构建从底层模型到上层应用的全栈式、闭环AI营销解决方案，掌握着行业标准与核心规则的定义权。

第二梯队是垂直领域龙头，包括在电商SaaS、线下数据、整合营销服务等领域深耕的企业。它们并不追求通用大模型的研发，而是将巨头的AI能力或自研垂直模型深度融入其现有的产品与客户服务中，在特定的行业或业务链条上构建起深厚的专业壁垒和客户信任，实现差异化竞争。

第三梯队是创新技术先锋，由众多专注于AIGC、AI视频、智能体、生成式引擎优化等细分技术的初创公司构成。它们以极高的灵活性和技术锐度，不断探索新场景、开发新工具，是推动行业前沿突破的活力源泉。整体格局呈现“生态合作大于直接竞争”的趋势，后两级玩家多选择融入第一梯队的开放生态，共同做大市场蛋糕，而非正面抗衡。

4、驱动行业发展的主要因素

主要因素

资料来源：普华有策

5、行业主要发展趋势

（1）从“工具赋能”到“流程与业务重构”

AI将不再仅仅是优化某个环节的辅助工具，而是深入业务流程，驱动从市场洞察、产品概念生成到个性化用户体验交付的全面重构，实现真正的“AI-Native”业务运营。

（2）多模态生成与实时交互成为标配

未来的营销内容将是动态、实时生成且多模态融合的（如根据用户实时对话生成包含图文、视频的个性化产品页）。营销互动将从预设的“问答”升级为具有记忆和推理能力的“对话”与“伴随”。

（3）隐私增强计算下的精准营销演进

在《个人信息保护法》等法规框架下，隐私计算、联邦学习等技术将成为基础设施。AI营销将在“数据可用不可见”的前提下，实现更合规、更精细化的用户洞察与触达，平衡效果与隐私。

（4）AI智能体（Agent）成为核心营销界面与渠道

基于大模型的自主智能体将作为品牌官方代表，7x24小时与用户进行深度、个性化的沟通与服务，成为新的客户关系管理中心和销售转化渠道，重塑“人、货、场”关系。

（5）垂直化与行业Know-how深度结合

通用大模型的能力将作为基座，与各垂直行业的专业知识、业务流程和数据深度融合，催生出高度专业化、开箱即用的行业AI营销解决方案，在金融、汽车、医疗、教育等领域率先深度渗透。

北京普华有策信息咨询有限公司《“十五五”AI营销行业深度研究及趋势前景预判报告》系统解构了正处于爆发期的AI营销行业。报告开篇厘清了行业定义与发展脉络，揭示从搜索、推荐到AI的三次流量革命本质。核心章节深入剖析了在
“十四五”至“十五五”政策蓝图及中央经济工作会议精神指引下的宏观环境。报告重点聚焦产业链上下游协同与制约关系，并呈现由生态巨头、垂直龙头、创新企业构成的动态竞争格局。通过SWOT与波特五力模型，多维评估行业态势。报告进一步量化分析市场规模与驱动因素，前瞻多模态融合、隐私计算等发展趋势，识别技术、数据、生态等核心壁垒，最终为各方参与者提供抓住“十五五”GEO红利的战略路径与风险应对策略。

目录

第1章 摘要、核心观点与行业概览

1.1 研究核心结论

1.1.1 GEO成为AI时代流量变现的核心枢纽：双重含义的融合

1.1.1.1 技术GEO：生成式引擎优化重塑信息获取与品牌曝光

1.1.1.2 地理GEO：基于位置的AI智能营销打通线上线下转化

1.1.2 三次流量革命的演进逻辑与当前机遇

1.2 报告结构导览

1.2.1 各章节主要内容概述

1.2.2 研究路径与方法说明

1.3 行业全球及中国发展概况

1.3.1 全球AI营销科技发展历程与阶段特征

1.3.2 中国AI营销与流量产业发展脉络（从互联网到智能化）

1.3.3 全球与中国市场当前所处阶段及定位对比

1.3.4 “十四五”回顾与“十五五”前瞻：核心发展指标概览

第2章 流量红利的演进：从搜索、推荐到AI

2.1 流量红利的概念与商业本质

2.1.1 定义：何为流量红利

2.1.2 商业逻辑：流量如何转化为财富

2.2 第一次革命：搜索流量时代（2000-2010）

2.2.1 代表平台：百度、淘宝的崛起

2.2.2 红利受益者：SEO从业者与淘宝客

2.2.3 时代特征与市场规模（历史数据）

2.3 第二次革命：推荐流量时代（2010-2020）

2.3.1 代表平台：抖音、小红书的算法分发

2.3.2 红利受益者：内容创作者与直播电商

2.3.3 时代特征与市场规模（历史数据）

2.4 第三次革命：AI流量时代（2020年至今）

2.4.1 技术标志：大模型成为新入口

2.4.1.1 AI聊天机器人：对话式交互入口

2.4.1.2 AI搜索引擎：从“搜链接”到“要答案”的核心引擎

2.4.2 交互变革：从被动接收到智能交互

2.4.2.1 用户模式的根本性迁移：提问即服务

2.4.2.2 购物推荐成为AI搜索的核心场景

2.4.3 AI流量时代的核心特征与初始规模

第3章 AI流量革命的驱动力、生态格局与宏观环境（PEST分析）

3.1 技术驱动：大模型重构人机交互

3.1.1 自然语言理解带来的入口变革

3.1.2 AIGC成为新流量载体

3.1.2.1 以AI动漫短剧为例：全流程AIGC降低制作成本与门槛

3.1.2.2 多模态输入成为标配，推动应用端投资回报率提升

3.1.3 相关核心技术栈分析（大模型、多模态、智能体等）

3.2 生态格局：国内主要大模型平台分析

3.2.1 通用大模型：DeepSeek、文心一言、通义千问

3.2.2 场景化模型：豆包、腾讯元宝的应用生态

3.3 AI流量的新分配逻辑

3.3.1 从“分发内容”到“生成服务”

3.3.2 实时意图识别与场景化响应

3.3.2.1 生成式引擎优化：通过多模型协作实现从问题到答案的全过程

3.4 行业宏观环境分析（PEST）

3.4.1 政治与政策环境：产业政策、规划及监管

3.4.1.1 国家层面：《“十四五”数字经济发展规划》、AI+行动、数据要素政策

3.4.1.2 产业层面：《“十五五”国民经济规划建议》中关于AI与数字经济导向

3.4.1.3 近期重点：2025年中央经济工作会议相关精神解读（稳中求进、以进促稳、先立后破，培育新增长引擎）

3.4.2 经济环境：宏观经济与广告市场关联分析

3.4.3 社会环境：用户习惯变迁与数字化接受度

3.4.4 技术环境：基础设施成熟度与创新周期

第4章 GEO：AI流量革命的关键落地场景（概念澄清、融合与供需分析）

4.1 GEO概念的演进、多重内涵与界定

4.1.1 地理GEO：从LBS到智能场景感知的营销演进

4.1.2 技术GEO：生成式引擎优化的兴起与目标

4.1.3 本报告的核心聚焦：二者在商业应用中的协同与融合

4.2 市场需求侧分析

4.2.1 需求主体：品牌方、本地商家、平台方的核心诉求变化

4.2.2 需求动因：降本增效、精准转化、品效合一

4.2.3 下游主要应用市场需求规模及前景预测（分场景）

4.2.3.1 本地生活

4.2.3.2 品牌电商

4.2.3.3 内容娱乐

4.2.3.4 汽车房产等

4.3 市场供给侧分析

4.3.1 供给主体：技术提供商、平台、服务商

4.3.2 上游原料/资源情况：数据、算力、算法模型的供给与成本趋势

4.3.3 供给能力与产品/服务形态演进

4.4 GEO成为AI流量核心枢纽的动因分析

4.4.1 连接线上智能与线下服务的终极节点（地理GEO价值）

4.4.2 数据融合最丰富，AI优化空间最大（二者共同价值）

4.4.3 需求即时性强，商业转化效率最高（地理GEO价值）

4.4.4 信息入口重塑，品牌传播模式彻底变革（技术GEO价值）

4.5 AI赋能GEO的关键技术路径

4.5.1 智能感知：多源数据融合与实时定位（支撑地理GEO）

4.5.2 智能决策：动态定价与资源调度（支撑地理GEO）

4.5.3 智能生成：场景化内容与广告创意（技术GEO与地理GEO的交汇点）

第5章 市场规模、细分市场与区域结构

5.1 全球及中国AI营销与GEO相关市场规模

5.1.1 历史市场规模（“十四五”期间）

5.1.2 当前市场规模（202X年）

5.1.3 市场驱动因素量化分析

5.2 细分市场分析

5.2.1 按技术类型：生成式AI营销、智能位置营销、AI内容生成工具等

5.2.2 按产品/服务：SaaS平台、定制化解决方案、代理服务等

5.2.3 按下游行业：细分市场规模与增长潜力排名

5.3 区域结构分析

5.3.1 全球市场区域分布（北美、欧洲、亚太等）

5.3.2 中国市场区域分布（一线/新一线城市引领，下沉市场潜力）

5.3.3 区域发展不均衡性与机会点

第6章 产业链重塑、市场参与主体与竞争格局

6.1 产业链图谱与价值分布

6.1.1 产业链上游：技术与数据基础设施

6.1.1.1 大模型与云服务平台

6.1.1.2 地图与位置数据服务商

6.1.1.3 数据标注与治理服务商

6.1.2 产业链中游：营销科技与工具服务

6.1.2.1 AI广告平台与程序化购买

6.1.2.2 营销自动化SaaS与CRM服务商

6.1.2.3 生成式引擎优化服务提供商

6.1.2.4 专项AI创意内容生成工具商

6.1.3 产业链下游：应用与变现主体

6.1.3.1 品牌方：全渠道营销策略重构

6.1.3.2 本地商家：基于位置的智能运营

6.1.3.3 内容创作者：AI赋能的场景化内容生产

6.1.3.4 媒体平台：流量分配规则的制定者

6.2 市场集中度与竞争格局分析

6.2.1 总体竞争格局：巨头生态、垂直龙头、创业公司分布

6.2.2 市场集中度指标（CR3, CR5）及变化趋势

6.2.3 波特五力模型分析

6.2.3.1 供应商议价能力

6.2.3.2 购买者议价能力

6.2.3.3 新进入者威胁

6.2.3.4 替代品威胁

6.2.3.5 同业竞争强度

6.3 重点企业/玩家深度分析

6.3.1 头部大模型平台企业（如百度、阿里、腾讯、字节相关板块）

6.3.1.1 企业概述与AI营销生态定位

6.3.1.2 企业核心竞争力分析（技术、数据、生态）

6.3.1.3 相关业务经营情况与市场占有率

6.3.2 垂直领域领军企业（如特定AI营销SaaS、位置数据服务商）

6.3.2.1 企业概述与细分市场定位

6.3.2.2 企业核心竞争力分析（产品、客户、场景理解）

6.3.2.3 企业经营情况与细分市场占有率

6.3.3 代表性创新企业案例

6.4 行业SWOT分析

6.4.1 优势

6.4.2 劣势

6.4.3 机会

6.4.4 威胁

第7章 商业模式创新、投资机遇与策略

7.1 商业模式演进

7.1.1 从流量买卖到效果付费

7.1.2 基于AI的动态出价与预算分配

7.1.3 订阅制、消耗制、收益分成等混合模式兴起

7.2 高潜力投资赛道识别

7.2.1 具备“数据+算法+场景”能力的平台型公司

7.2.2 垂直行业的AI营销解决方案提供商

7.2.3 专注于生成式引擎优化与AIGC应用工具的创新企业

7.2.4 下一代AI-Native的广告技术基础设施

7.3 投资策略建议

7.3.1 针对风险投资机构的策略

7.3.2 针对产业投资方的策略

7.3.3 针对二级市场投资者的策略

7.4 主要壁垒构成

7.4.1 技术壁垒：算法迭代能力与工程化能力

7.4.2 数据与场景壁垒：高质量、高鲜度、闭环数据获取

7.4.3 生态与客户信任壁垒：与大型平台的合作深度

7.4.4 合规与安全壁垒

第8章 风险识别、应对策略与行业前景预测

8.1 风险识别与应对策略

8.1.1 数据安全与隐私合规风险

8.1.1.1 个人信息保护法（PIPL）下的数据使用边界

8.1.1.2 匿名化与联邦学习的技术应对

8.1.2 技术实施与算法偏见风险

8.1.2.1 数据质量与模型准确性挑战

8.1.2.2 公平性审计与算法透明度

8.1.3 市场、需求与竞争风险

8.1.3.1 市场竞争加剧与盈利模式不确定性

8.1.3.2 AI应用落地与市场需求不及预期的风险

8.1.3.3 宏观经济波动对广告预算的潜在影响

8.1.4 技术发展不确定性风险

8.1.4.1 新技术研发与迭代不及预期的风险

8.1.5 行业监管政策变化风险

8.2 行业整体市场规模前景预测

8.2.1 “十五五”期间（2026-2030）市场规模预测（分乐观、中性、保守情景）

8.2.2 关键增长驱动因素与假设条件

8.2.3 细分市场增长前景对比

8.3 技术发展趋势展望

8.4 商业模式与竞争格局演变展望

第9章 结论与建议

9.1 研究总结

9.1.1 AI流量革命正在重塑商业底层逻辑

9.1.2 GEO是当前最具确定性的红利捕获点：技术赋能与地理场景的双轮驱动

9.1.3 “十五五”期间将是产业格局定型的关键期

9.2 行动倡议

9.2.1 对监管部门的建议：鼓励创新与规范发展并重

9.2.2 对企业的核心建议：拥抱AI，深耕场景，同步关注生成式优化与地理智能

9.2.2.1 大型平台企业：构建开放生态，引领标准

9.2.2.2 中型企业：聚焦垂直场景，打造差异化优势

9.2.2.3 小微企业与创作者：利用工具红利，快速切入

9.2.3 对投资者的核心建议：关注融合创新，布局早期生态，把握“十五五”规划窗口期