GEM（Generative Engine Marketing）行业调研

调研日期：2026年5月20日 调研方法：Google 搜索 + Playwright 浏览器多源交叉验证 触发背景：DeepSeek 对话文档揭示 GEO 行业全景（SEO→GEO），提出是否存在 SEM→GEM 对应赛道

一、核心定义

GEM = Generative Engine Marketing（生成式引擎营销）

在 AI 大模型（ChatGPT、Google AI Overviews、Perplexity、豆包等）的对话/答案中，以原生广告形态（AIR, Ad-Injected Response）注入品牌推荐，从而获取商业曝光和转化。

SEO → GEO → GEM 的三级演进：

来源：Trust Insights: What is Generative Engine Marketing (GEM)? — 2026年1月首次系统定义 GEM 为 “the AI equivalent of SEM”

二、GEM 的”三条腿”框架

来源：The Drum: From GEO to GEM: why CMOs need to think bigger about AI visibility — Jack Smyth（The Brandtech Group），2026年5月6日

1. GEO — 有机基础（第一腿）

• 品牌内容必须可被 AI 引用、准确、存在于 LLM 语料中
• 权威自有内容 + 结构化数据 + 主动监测模型表现
• 工具：Share of Model（追踪品牌在 ChatGPT/Gemini/Perplexity 中的提及率、情感、分类关联）
  • Jellyfish: Share of Model 介绍
  • HSTalks: Building a Brand in the AI Era — Share of Model 学术论述

2. Paid — 付费广告（第二腿）

• AI 界面开始货币化（Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity）
• 赞助结果需要在对话中赢得信任——创意、声明、上下文都要更硬
• 工具：Pencil Pro 已推出 AI-native 广告位生成式广告能力（原文提及，The Drum）

3. Influencer — 红人/口碑作为模型训练信号（第三腿）

• LLM 读取 Reddit、用户评价、创作者内容、媒体报道来理解品牌
• KOL 对品牌的讨论正在影响 AI 如何代表该品牌——红人策略 = GEO 策略
• 原文论断：“Your influencer strategy is now, quietly, your GEO strategy”

三、学术界进展

3.1 GEM 基准论文

GEM-Bench: A Benchmark for Ad-Injected Response Generation within Generative Engine Marketing - 作者：Silan Hu, Shiqi Zhang, Yimin Shi, Xiaokui Xiao - 发表：arXiv:2509.14221，2025年9月17日（v1），2025年10月7日（v2） - 链接：arXiv 摘要页 | HTML 全文 | PDF - OpenReview 同行评审：OpenReview - 平台：GEM-Bench 官网 - 代码：GitHub: Generative-Engine-Marketing - 核心贡献： - 首个 GEM 领域综合基准 - 3个精选数据集（聊天机器人 + 搜索场景） - 多维度用户满意度和参与度指标体系（CTR 等） - 可扩展多智能体框架基线方案 - 关键发现： - 简单 prompt 注入广告 → 合理 CTR 但降低用户满意度 - 先生成无广告回答再插入 → 缓解满意度问题但增延迟 - 结论：需在效果和效率间设计更优方案

3.2 相关学术文献

四、海外商业化落地

4.1 已开始行动的玩家

4.2 AI 可见性监测平台

工具聚合参考：VentureBeat: 10 tools for achieving AI visibility | eMarketer: How GEO services demystify generative search

4.3 已公布的商业效果

注：国内 GEO 服务商（智推时代、无双科技等）的客户案例数据来自 DeepSeek 对话分享文档，未经独立验证，此处不列。

五、国内落地情况

5.1 核心特征

• GEM 概念在国内中文报道中集中出现在 2026年1月 OpenAI 开放广告之后
• 主要面向 跨境电商出海 场景；国内大厂（百度/阿里/腾讯）聚焦 AI Agent 融入自有电商闭环，尚未开放 AI 原生广告平台
• GEO 已百家争鸣，GEM 几乎空白 — 信息差红利窗口

5.2 已布局的国内公司

5.3 国内代表性媒体报道时间线

5.4 国内 GEO 服务商群像（来自原 DeepSeek 文档，链接未逐一验证）

以下信息引自 DeepSeek 对话分享文档，作为行业背景参考，公司网址和数据未经独立核实。

六、关键术语表

七、核心洞察

1. GEM 概念已由海外头部机构正式定义（Trust Insights 2026.1, The Drum 2026.5, Jellyfish 2026.4, GEM-Bench 学术论文 2025.9），不是臆测，不是泡沫

2. SEO→GEO→GEM 三级跳代表搜索营销完整范式迁移：关键词排名 → AI 信源优先级 → AI 答案中购买推荐位

3. 国内 GEM 处于绝对早期：GEO 服务商几十家，但没有一家明确以 GEM 为主营业务。钛动科技招股书首次在公开文件中将 GEM 与 GEO 并列，但仍在布局阶段

4. 出海跨境电商是当前最实际的 GEM 落地场景：ChatGPT 广告平台已对跨境商家开放（2026年1月），中国出海品牌可率先投流

5. 合规是壁垒也是护城河：国内监管明确禁止”AI 投毒”，正规 GEM 服务商有合规溢价。参考 新浪财经：315曝光黑产后正规GEO机构反而接单到手软

6. 终极形态：AI Agent 直接替用户决策和购买，商家向模型付佣金 — 整个电商广告逻辑重写

7. 被忽视的第三维度：GEM 不仅是 “GEO + 付费”，还有 influencer/earned media 对模型训练的影响 — 这在当前国内 GEO 讨论中完全缺失

八、开放问题（待讨论拆解）

1. GEM 的商业模式如何设计？按 CPA/CPS 还是按模型推荐位竞价？
2. 国内 GEM 服务商的切入路径？出海代理 vs 国内平台等待开放？
3. GEM 与 GEO 的技术栈差异？Schema 标记 + 语义工程 vs 广告竞价系统？
4. GEM-Bench 的方法论能否直接产品化？
5. 监管风险？“AI 投毒”的边界在哪里？
6. 国内 AI 平台（豆包/文心/Kimi）何时开放广告？谁会先动？

九、数据来源说明

本报告数据来源于以下渠道，均在 2026年5月20日通过 Google 搜索 + Playwright 浏览器实地访问验证：

• 学术论文：arXiv, ACM Digital Library, OpenReview, TechRxiv
• 海外行业媒体：The Drum, Martechvibe, VentureBeat, eMarketer, Trust Insights
• 国内行业媒体：36氪、亿邦动力、腾讯云、新浪财经、证券日报、界面新闻、大洋网、央视网、投资界、知乎、AMZ123、富途牛牛、腾讯新闻
• 公司官网：Jellyfish, Profound, Peec AI, Otterly, Semrush, BrightEdge, Uberall, Pencil Pro, 钛动科技, 易海创腾, 百搜科技
• 平台官方文档：Google Search Central, Bing Webmaster Guidelines
• 原始触发文档：DeepSeek 对话分享 — AI搜索上下文收录行业研究