出品 | 搜狐健康
作者 | 著名医药产经评论员 朱萍
编辑 | 袁月
随着ChatGPT、DeepSeek等火热,生成式AI搜索已成为用户获取信息的核心入口,在资本市场,GEO(生成式引擎优化)概念已然形成。
传统的搜索引擎优化(SEO)正在让位于生成式引擎优化(GEO)。品牌竞争的主战场,从“搜索结果的链接列表”悄然转移至“AI生成答案的文本之中”。对于严谨而高度监管的医药健康行业而言,这既是前所未有的挑战——合规风险加剧、话语体系重构;更是历史性的机遇——有机会在AI这一全新触点,系统性构建更直接、更可信、更具共情力的患者连接与专业影响力。
GEO如何起步?如何平衡创新与合规?如何量化投入与产出?
“新贵”AI搜索引擎
全球范围内,用户的搜索习惯正在被颠覆,以生成式AI为核心的搜索引擎已成长为全新的流量入口。IDC数据显示,中国生成式AI搜索市场规模将突破480亿元,年增长率达68%。
据统计,谷歌“AI Overview”的月活跃用户规模已突破20亿,ChatGPT的月活用户也达到了8.56亿,用户每天发送的信息超过30亿条,OpenAI预测,五年后(2030年)ChatGPT周活跃用户将达26亿。
聚焦中国市场,AI搜索引擎月活用户及月访问量增速飞快。
截至2025年9月,AI搜索月活用户达到9.29亿,日均使用时长达113.7分钟,从单月月活用户规模来看,豆包及Deepseek位列第1和第2,分别为1.72亿和1.44亿。
与2024年12月相比,Deepseek和豆包的月访问量呈现爆发式增长,增长率分别为2916%和170%。
与此同时,传统搜索引擎流量可能将直线下滑,市场研究机构Gartner预测,2026年传统搜索引擎的流量将至少下降25%,2028年50%的搜索引擎流量或被AI搜索蚕食。
这一变革直接将GEO推到了“聚光灯”下。
GEO或成必选项
站在更宏观的时间维度,或许更能看清GEO未品牌传播带来的变革。
元力科技AI战略官Frank表示,当前企业品牌建设的核心范式正在重构——AI的引用将成为构建信任的基石,AI赋予的权重则构成了品牌的核心资产,这要求企业必须用一套全新的方法,重新学习如何与市场和用户对话。
Frank也将传播生态的演进过程概括为三个阶段:
从更垂直的产业视角来看,动脉网合伙人朱萍站在媒体角度观察到,医药健康传播演进过程可分为三个阶段:
“AI技术是这场变革的核心,已应用于智能搜索、语义分析、数据预测及内容自动生成等多个环节。如今衡量传播效果的标准,也从最初的看重流量和信任,演变为关注传播生态的健康度。”朱萍表示。
这时,企业品牌传播战略的转向自然成为了关键问题。
“对于企业而言,不参与这场由AI驱动的传播竞争,就可能被主流流量和消费者习惯抛弃;若参与,则必须面对其中的规则若决定参与,那么是采用追求短期流量的‘黑魔法’,还是在理解规则后,以可控的方式达成商业目标?这是必须思考的策略。” Frank表示。
而且医药健康行业较为特殊,朱萍进一步指出,医疗领域传播的话语权结构正在被重塑,医生、媒体、网络达人和普通用户都拥有了发声渠道。这自然引出一个核心问题:在多元化的新生态中,谁的声音最具影响力?怎样才能让声音更具影响力?
长期关注医药健康行业的搜狐健康频道主编袁月特别提醒,GEO的确可以提高我们希望推广的内容的权重,但在医药健康领域的应用,首先要关注合规和导向问题,因为这个行业关乎生命健康、受政策影响较大,相关内容生产、分发必须严格遵守国家的监管要求。
在回答如何转变传播策略和增加品牌影响力之前,需要先了解AI到底为企业品牌部门带来了哪些具体的挑战。
Frank结合相关实践分析指出,一方面,企业信息可能会被错误引用或与不相干信息不当关联,导致信息扭曲;品牌可能被AI在无形中定义为“上一代技术”或“副作用较大”,从而在消费者心智中处于劣势。
另一方面,更严峻的挑战在于对危机公关的处理。过去的危机多是显性,源自特定报道,企业可以有针对性地应对,而现在的危机可能隐藏在某个AI答案中,每天被无数用户调用,企业却无从知晓。
因此在Frank看来,医疗企业面临的已不仅是传播声量的竞争,更是对AI合成内容这一不可控新场域的深度焦虑。如何在这一缺乏传统控制节点的生态中维护品牌信息的准确性与美誉度,成为亟待解决的难题。
给医药健康企业的四个建议
面对大模型生态带来的品牌传播失控风险,医疗企业亟需构建全新的应对体系,Frank对此提出四个层面的建议。
第一, 构建权威内容工程体系,并严守合规红线。
严守合规红线是医疗领域AI传播的生死线,这要求行业各方在内容生产时就必须嵌入“公平平衡”原则。例如在描述疗效的段落中,必须同步提及潜在的副作用风险(无论概率多低),确保相关信息在AI抓取和合成答案时能被一并引用,避免产生片面或误导性的结论。
国外许多医疗公司已强制要求内容必须遵循此原则,否则将被视为不合规或存在欺诈风险。企业的一切内容策略,都必须在政策框架与医学伦理的明确边界内开展。
第二, 医疗企业要建立监测与预警系统,实现风险与机会的可视化管理,包括“正向监测”与“逆向监测”。
正向监测旨在捕捉机会,追踪舆论动向,并确保自身的高质量内容能被AI在回答时有效引用。逆向监测则聚焦于风险防范,特别是合规风险与声誉诋毁风险。
据Frank介绍,在部分监管极为严格的医疗领域,已经有企业正在构建经过权威专家审核的“AI应用知识池”,其中收录了所有经确认的论文、研究成果与合规信息。
监测系统每日自动比对AI生成的答案是否与此知识池内容相符,一旦发现答案存在夸大疗效、隐瞒副作用或信息偏差等不符情况,系统能迅速预警。
第三, 医疗企业必须超越传统的关键词思维,学会洞察并回应“用户的真实意图和真实问题”。
用户在与大模型对话时,提出的问题往往偏具象化和场景化,因此有效的策略不再是争夺关键词,而是探知用户的根本意图,真正有价值的问题或许是那些带有具体角色、生活场景和年龄阶段特征的提问(例如,同一种疾病,25岁、45岁患者的关注点截然不同)。
只有基于真实问题库进行内容布局,才能命中用户的核心关切,这需要借助专业的数据分析。
第四, 企业内容输出要适配AI的“阅读”习惯,需重构内容生产逻辑。
许多企业生产了大量“给人看”的内容,但AI却很少引用,根本原因在于AI的“阅读”偏好与人类不同,AI作为机器,高度依赖结构化、格式清晰的信息,它需要明确的主谓宾逻辑关系和标签化的知识体系,而非充满修辞的散文式表达。
因此,医疗企业需对已有的海量文献、病历、技术文档进行系统性改造,进行深度结构化处理(如添加学科标签、厘清逻辑关系),使其变成AI易于识别和抓取的“友好格式”。传统上写给医学期刊或媒体的内容,其结构往往并不符合AI的“审美”,需要进行专门适配。
综上所述,AI正在重新定义医疗品牌的“战场”,面对这个“无主编”、难干预的新生态,被动防御或许已经失效,企业唯有主动构建权威知识体系、适配算法逻辑,并将自身打造成AI无法绕过的可信信源,才能在这场关乎品牌存续的“权重”竞争中,夺回被算法稀释的叙事权。
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AI如何重构医疗健康信息获取方式?
GEO在医药健康领域的风险与合规问题;
在医药健康领域GEO如何做出差异化市场布局?
AI在医疗健康领域在内容上带来了哪些变革等?
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