2024年下半年，从事医疗咨询业务的陈明(化名)接到了一个特殊的客户需求：

一家国内创新药企的市场部负责人向他吐槽，原本医生已经给某患者开出了自家药品的处方，但该患者回家后向通用大模型做了问询，大模型给出的用药建议是另一款市场用量更大的竞品。

最终，患者选用了大模型推荐的药物。

这位负责人向陈明提出的具体诉求是：能否让他们的产品，尽可能高频、正面地出现在大模型对应的问答之中。

彼时，通用大模型的入口之争刚刚起步，数以亿计的日均健康搜索体量从传统的互联网平台流入大模型的端口。陈明敏锐地察觉到其中的机会，他当即停掉了手里的其它业务，专攻大模型平台的信息优化和分发。

两年后，当初那位药企负责人的真实需求，已经在快消品领域进化出了一条完整的产业链——GEO(生成式引擎优化)。近期，它还以另一种更为形象的负面描述被公众所知——给大模型“投毒”。

而陈明也成了这条产业链上的“老兵”，他组建了一支3-5人的小团队，客户以上市药企为主，订单的体量都不大，但销售额年年翻倍。

他将自己的优化业务与所谓的“投毒”拉开距离，“我们接单的时候会明确说，不做虚假内容，不诋毁竞争对手，尽量不做产品对比，因为医疗行业的人对这些做法特别敏感，你要是没有下限，在这个圈子混不长久。”

他相信医疗GEO有光明未来，药企的AI营销需求尚未爆发，行业上限直指2000亿元，“它和过去的SEO(搜索引擎优化)一样，做得越早越受益。因为你不做，竞品在做，大家都是聪明人，都在抢。”

谁都知道，医疗GEO是一个更为敏感的领域。流量、广告、竞价、对模型结果进行人为干预，这些在快消品领域被迅速接受并应用自如的AI营销逻辑，一定会在医疗行业里撞上伦理和专业的天然壁垒。

但在看不见的深深水下，这项AI原生服务的需求方和供给方都已经悉数入局。

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谁在做医疗GEO：

小团队，高毛利，尚无巨头入场

2024年，当陈明开始摸索GEO业务时，它甚至还没有一个正式的名字。基于过去做SEO的惯性，陈明将这项服务称为“AI SEO”，即在AI大模型的平台算法机制下，为客户提供类似于SEO的服务。

“当时身边没有一个人懂，我是第一个做的”。

陈明向《健闻咨询》回忆，早期上门拉业务时，需要花很多精力来和客户科普GEO，甚至要从大模型的技术原理开始讲起，往往付出了很大的时间和人力成本，但能谈下来的客户极少。

从2025年开始，随着各大医疗垂类大模型相继发布，用户的健康搜索习惯开始向模型端口迁移，“很多药企营销板块的人都反应过来了，再加上2025年下半年有很多预算出来，一下子就火了。”

“火”的具体表现为，客户自己会带着需求找过来，沟通也变得非常直接——甲方给出brief，其中会写明做什么产品，要达成什么样的KPI，预算是多少;陈明会综合评估运作难度、利润率、付款形式等因素，最后决定接还是不接。

从最初的一个人单干，到组建了3-5人的小团队，陈明以一个创业者的身份完整经历了医疗GEO的兴起。与此同时，一批过去做SEO的团队也无缝融入新战场，熟人串单的现象比比皆是。

医库公司创始人涂宏钢同样在早期就注意到了GEO在医疗行业的落地。据他观察，医疗GEO的底层模式逻辑大同小异：

这些服务商会先圈定更容易被AI引用的信源，并对当前AI回答进行监测。在此基础上，他们会组织医学内容生产，将内容分发至不同层级媒体和平台。最后，通过持续监测大模型回答变化，用品牌提及率、引用来源等数据作为交付结果。

“一般投流一个月左右，效果就会逐步展现。”

从实际操作来看，医疗GEO业务的技术壁垒不高，核心环节是在内容生产和信源匹配，而这两点都高度依赖对细分医疗领域的理解。

专注医药领域的好麦德品牌咨询公司顾问张琪(化名)对此做了一个形象的对比：“过去做SEO，你可能更关注关键词密度、堆砌数量;但在GEO里，AI看重的是知识丰富度、内容权重、信息的重要性，以及表达的条理性——这些因素共同决定了AI是否愿意抓取并引用你的内容。”

多位从事医疗GEO的第三方服务公司负责人告诉《健闻咨询》 ，目前行业还处于非常早期，客户主要集中在药企，心态以试水为主，服务周期较短，“几十万的预算比较多，上百万的单子就很少了，几乎没有。”

即便如此，在AI大模型的时代红利下，他们依然能够拿到可观的收益。

涂宏钢告诉《健闻咨询》，GEO的成本主要来自于两部分，一是人力，二是团队使用AI工具以及聘请专业的医学专家撰写内容。在早期阶段，GEO的利润率最高能达到80%～90%，“服务商还在成本和效果之间不断试探企业的付费接受度。”

“我们目前还没考虑太多商业模式的问题。”在陈明和其周围的GEO服务商们看来，在不需要外部投资的情况下，也无所谓“商业模式”，“现阶段只是把GEO当作一个生意，做一单赚一单的钱。”

2

谁在为GEO买单：

刚需、试水和被放大的焦虑

谁在为GEO买单，很大程度上决定了这门生意究竟能做多大。

目前来看，药企是GEO服务商们最主要的客户来源，尤其创新药企业对GEO的关注度正逐渐提升。

陈明接到的GEO需求中，有很大一部分来自肿瘤药等处方药品，“一些客户找到我们，是因为已经遇到了AI影响处方药销售的情况。”

陈明介绍，一些患者在医生开具处方后，会拿着处方信息向大模型问询，如果大模型对这款药物给出的评价偏负面，患者也许会因此更改购药决策。另一个更让药企在意的场景是，部分患者会拿着大模型给出的建议，要求医生开出被推荐的处方药品。

“这种影响已经传递到医生端，导致医生更改治疗方案，对药企来说，这是刚性需求。”

陈明将这类需求统称为“防御性需求”。

这类客户并不追求直接转化，而是希望在患者咨询AI时，避免被竞品替代，或至少让自家产品能够被同时提及，“很多企业的目标很简单，不是一定要推荐我，但至少不能只推荐别人。”

相比之下，另一类需求则更偏向“主动出击”。

这类客户多集中在OTC药品、大健康产品或消费属性较强的医疗服务中，目标不仅是品牌露出，还希望带来点击、咨询甚至购买转化。

“这类公司基本是以电商业务为核心，我们称为‘打品公司’。他们会更看重投入产出比，相当于增加了一个销售渠道。”张琪介绍，在这类服务中，用户往往会设置明确的转化指标，对过程不太在意。

但总体而言，不论攻防两端，客户对GEO的态度都还非常谨慎，单价不高，需求端并未爆发。

张琪告诉《健闻咨询》，他目前所接触的客户需求里，单个产品的预算区间在几万到几十万之间，处方药比OTC要高一些。按照3个月的服务周期来算，处方药的费用在20万元左右，OTC只有3-10万元。

张琪解释，价格差异在于处方药的GEO难度更高，“做处方药GEO的人大多有专业医学背景，能做处方药的团队一般都能做OTC，但做OTC的团队做不了处方药。”

这些“试水”GEO的企业，实际成效究竟如何?

在涂宏钢的观察中，一部分GEO项目的确能让客户的品牌或产品在AI输出的结果中排名上升，短期影响消费者决策。

但多数需求背后，带有明显的焦虑情绪。

一方面，AI成为新的流量入口，企业担心错过新的流量来源;另一方面，同行开始尝试GEO，也在无形中形成压力。还有一些项目更像是“政绩工程”，主导者希望向管理层或内部团队证明已经在关注AI营销趋势，没有太多商业价值。

“很多企业不是特别确定效果，但也不敢不做。”涂宏钢表示，这些企业担心在AI时代掉队，跟不上竞争对手的步伐。

涂宏钢认为，GEO目前更适合年营收在10亿元以上的企业。

一方面，这类企业通常拥有全国性的市场布局和较高的品牌曝光度，AI平台上的信息呈现更容易对业务产生实际影响;另一方面，GEO本身仍属于品牌与舆情管理范畴，投入周期较长、效果相对间接，对预算和长期投入能力要求较高。

3

谁在决定GEO的未来：

平台和服务商之间的“猫鼠游戏”

如果只看当下，医疗GEO无疑是一副热火朝天的景象——服务商们竞相涌入，药企们纷纷询价，以及夸张的利润率……

然而，这种繁荣能否持续，业内存在截然不同的判断。

张琪指出，虽然前期要做信源监测、内容生产、渠道铺排，投入不小，但一旦基础打牢，后续只需要维护和微调，成本会大幅下降，边际效应逐渐显现。“只要AI入口持续扩大，品牌在AI上的可见度就会成为刚需，GEO不会昙花一现，而会成为一个长期存在的业务方向。”

陈明也在做类似的布局，他将前两年通过GEO服务获得的收益投到了技术开发中，试图打造一套SaaS化的工具，将监测和分析流程标准化。

陈明对GEO的乐观预估来源于早期从事互联网业务的经验。在他看来，AI平台最终将走向商业化。类似早期百度的发展路径，GEO也会像搜索引擎时代的SEO一样，随着AI平台商业化的脚步，进入行业发展的快速增长期，市场规模或许将超过百亿级别。

“我觉得等这些平台推出自己的GEO商业化计划，这个行业就真正起来了，因为生意的逻辑很清晰。那时候我要么挤破头去抢一个代理商的名额，要么就找个代理商挂靠。”

但并非所有人都看好GEO在医疗行业的前景。

涂宏钢直言，GEO业务与大模型追求中立、客观、真实的初衷天然对立，因此服务商和平台之间大概率会形成“猫鼠游戏”的博弈关系——服务商不断调整策略，平台不断更新规则，最终导致执行成本持续上升、交付难度增加。

陈明也意识到这一点，在他从事GEO服务的三年里，AI平台的收录规则一直在不断变化，早期什么都抓，后来收窄到门户，再到医疗垂类，再后来偏向学术期刊，“算法在频繁变动，你根本没法保证下周会是什么样。”

在行业分歧逐渐显现的同时，一种更为审慎的路径也开始浮现：与其围绕“影响模型输出”展开博弈，不如将GEO重新拉回到品牌与内容管理的逻辑之中。

张琪告诉《健闻咨询》，相比于“干预”模型结果，他更倾向于把GEO做成咨询式的品牌服务，他们不会向客户承诺具体排名结果，而是先帮助客户做AI可见度分析，看看当前AI生态中品牌是如何被呈现的，竞品被如何引用，主要信源来自哪里;再基于这些结果，给出内容优化和渠道调整建议，并持续跟踪变化。

“本质上，GEO就是AI时代下的PR，它的核心目标是对品牌资产的长期管理，而非短期的流量工具。在医疗行业，就更应如此。”