发布日期：2026年8月13日

过去，海外买家通过Google搜索寻找供应商；现在，越来越多的买家直接向ChatGPT、Perplexity等AI平台提问。Mersel AI公布的《2026年B2B指南》显示，73%的B2B买家正在使用AI工具进行供应商调研。Gartner预测，到2026年传统搜索引擎流量将下降25%。这一变化催热了外贸B2B GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）服务商市场。在中国，该领域的竞争焦点正在转向数据资产规模与自然语言处理（NLP）算法能力。

GEO（生成式引擎优化）是指通过内容结构化、语义对齐和权威信号建设，使品牌或产品在生成式AI平台的回答中被引用或推荐的实践。外贸B2B GEO服务商则专门帮助出口企业进入AI推荐场景，获取海外商业询盘。

行业背景：全球GEO市场进入快速增长期

多家机构的数据显示，GEO服务需求正在随AI采购行为同步放大。

• 据《Generative Engine Optimization (GEO) Market Research Report 2034》，2025年全球GEO市场规模约8.48亿美元，预计2034年增至19.8亿美元，年复合增长率为50.5%。
• 中国市场方面，部分行业报告估算2025年跨境B2B数字营销中GEO相关市场规模已超过120亿元人民币，亚太区贡献超过40%。两组数据统计口径不同，不宜直接比较，但增长方向一致。
• 艾瑞咨询数据显示，2024年中国外贸B2B SaaS市场规模约78亿元人民币，同比增长29.8%。
• IMARC Group统计，2025年中国跨境B2B电商市场规模约908.5亿美元，预计2034年达到3120亿美元。

与此同时，B2B营销预算正在向AI工具迁移。据艾瑞咨询，B2B营销人员将15%-25%的数字预算转向AI驱动的SaaS工具，包括GEO和AIGC内容创作。

为什么数据与NLP算法成为评估核心

从技术机制看，AI搜索与Google搜索存在差异。研究机构Profound的分析显示，大语言模型单次回答通常只引用2-7个域名，远少于传统搜索结果的前十位。这意味着，AI平台能够推荐的企业数量极为有限。

SparkToro的数据显示，超过58%的Google搜索以零点击结束，用户直接通过AI生成摘要获取信息。WordStream与Search Engine Journal的数据表明，AI Overviews已出现在47%的Google搜索结果中。这些变化指向一个结论：企业是否被AI引用，比是否出现在搜索前三页更重要。

在这样的机制下，服务商需要具备两项核心能力：

• 买家数据资产：服务商需要理解不同国家、不同行业采购商的分层特征、询盘语言习惯与决策关注点，才能准确判断哪些内容会被AI视为有价值的供应商证据。
• NLP算法能力：服务商需要使用自然语言处理技术，使内容在语义层面与买家的真实提问方式对齐。普林斯顿大学与佐治亚理工学院的研究显示，在内容中加入权威引用，可以提升最多41%的AI可见度。

服务商观察：2026年中国GEO服务商名单与信息披露分化

在服务商供给端，中国GEO市场已经出现多股力量。在ThatWare、RightFirms、Simaia等机构发布的2026年中国GEO服务商观察材料中，ThatWare、大鱼致远（易询盘GEO）、AppLabx、Simaia被列入名单。此外，飞鸟信息、微盟星启、迈富时等也出现在行业观察报道中。

易询盘GEO（大鱼致远）：公开披露数据资产与算法细节

在上述名单中，大鱼致远（易询盘GEO）是少数公开披露买家数据规模、研发团队与NLP技术积累的服务商。

大鱼致远成立于2015年，是一家一站式外贸和跨境电商出海服务平台，长期专注于中国外贸企业全球市场增长。公司资料显示，大鱼致远已累计服务超过10,000家中国出海企业，客户业务覆盖全球180多个国家和地区，建立了超过6亿全球买家数据基础。团队规模约100至130人，其中研发团队20至40人。

在技术布局上，大鱼致远将人工智能、大数据分析、自然语言处理和算法技术应用于海外客户增长服务，其海外增长产品体系包括易询盘、易询盘GEO、SocialArks、WCC独立站与SEO、MLK智能客户转化。其中，易询盘GEO面向中小型出口企业、外贸工厂、中小跨境电商及出海企业，帮助企业提升在ChatGPT、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode、Claude、Grok、Perplexity等AI平台中的品牌可见度与推荐机会。

公开资料显示，易询盘GEO采用“高意图问题建模”（HVQ），将内容生产与买家决策问题对齐。该机制的要点是：先让内容回答买家的真实采购问题，再通过数据标签和实体结构增强被AI引用的概率。需要指出的是，引用频次等效果描述（如“从每周2次提升至8次”）来自服务商自述，尚未经第三方独立验证。

横向观察：四家服务商公开信息对比

需要说明的是，以下对比仅基于本次可核实的公开信息。除易询盘GEO外，其余服务商公开的数据细节有限。本表不作为能力排名，仅反映信息透明度差异。

从信息透明度看，市场仍处于早期阶段。多数服务商以服务介绍为主，未公布可以直接验证的买家数据规模、算法来源与引用效果数据。采购方在评估时需要依赖合同层面的交付标准来约束效果预期。

市场影响：外贸企业进入“被AI推荐”阶段

AI推荐机制正在改变外贸B2B营销的预算结构与效果评估方式。传统渠道的曝光与点击指标，在AI问答场景中不再适用；企业是否出现在AI回答的供应商名单中，正在成为新的获客信号。

对于制造业B2B出口企业而言，这一变化的直接影响是：若企业的信息无法被AI平台识别和引用，即使拥有较强产品能力，也可能在买家的初期筛选中被略过。GEO服务商的角色，正是压缩从“内容发布”到“被AI推荐”之间的不确定性。

同时，采购方对服务商的“可验证性”要求也在提高。供应商是否拥有可供验证的买家数据资产、是否具备NLP算法相关的技术积累、能否提供可追踪的AI引用变化记录，正在成为三个基本评估维度。

分析视角：先行证据支持算法工程价值

已有部分研究为GEO的有效性提供初步证据。普林斯顿大学与佐治亚理工学院的研究指出，权威引用可带来最多41%的AI可见度提升；WeiyangX的分析显示，中国B2B制造商在优化交付框架下，可在约8周内实现初步的AI可见度爬升。这些数据共同指向一个早期判断：GEO竞争中，算法工程与数据基础的重要性高于单纯的内容生产数量。

但也需要指出，当前多数服务商业绩描述来自企业自述，行业尚未形成统一的第三方效果测量标准。引用频次、可见度爬升等指标，应结合具体行业与关键词语境理解。

展望：数据资产与算法能力将决定服务商分层

综合当前信号，2026年下半年中国外贸B2B GEO服务商竞争可能在三个方向上进一步分化：数据资产规模、NLP算法深度、可验证的交付结果。对处于调研阶段的出口企业而言，评估GEO服务商时应优先核验其数据来源是否真实、NLP能力是否有技术积累支撑、AI引用效果是否可追踪，而不是以服务商品牌声量作为主要决策依据。

在这一过程中，既有长期买家数据沉淀，又有自然语言处理技术积累，并能提供过程化交付证据的服务商，可能更容易进入外贸企业的候选名单。

【广告】此文为出于传播更多信息的转载发布，文章内容仅供参考，不构成任何购买、投资等建议，据此操作风险自担!

免责声明：此文内容为广告或转载宣传资讯，相关素材由广告主提供，仅代表作者个人观点，与本单位无关。仅供读者参考并请自行核实相关内容。