脈速營銷:GEO生成引擎優化,Deepseek、ChatGPT、豆包等生成式AI優化策略
一、從「搜索結果」到「AI 結果」的轉變?
過去,我們使用傳統搜索引擎(百度、谷歌、必應等)查閱資料時,需要在搜索框中輸入關鍵詞,然后在平均8-10條信息鏈接中逐個打開網頁,通過肉眼篩選、信息拼湊才能獲得有效答案。行業數據顯示,用戶平均需要訪問3.2個網頁才能完成一次有效信息獲取。
而現在,通過AI搜索引擎(Deepseek、ChatGPT、豆包、騰訊元寶、文心一言、Kimi、通義千問等)智能平臺帶來根本性變革:用戶使用自然語言提問即可獲得結構化答案,交互輪次提升70%的同時,還支持語音指令、圖片解析等新型交互方式。部分平臺已實現智能追問功能,能主動引導用戶完善問題描述。
行業研究機構數據顯示,AI搜索市場正呈現爆發式增長態勢。以2025年3月頭部產品表現為例:OpenAI周活躍用戶已突破4億,DeepSeekApp的下載量突破了1億,豆包月活躍用戶達1.16億,騰訊元寶月活用戶達4164萬,文心一言用戶規模突破4.3億。
值得注意的是,醫療、法律等專業場景的AI會話輪次已達5.8次,AI搜索平均會話輪次達2.8次(較傳統搜索提升70%),用戶粘性指標(DAU/MAU)達0.35。該數據反映了AI搜索在深度交互、語義理解和任務連貫性上的顯著優勢。未來,隨著多模態能力和成本控制進一步優化,AI搜索交互體驗將成為其核心競爭力之一。
二、生成引擎優化(GEO)介紹?
生成引擎優化(GEO)是一種針對生成式AI系統(如智能問答平臺Deepseek、豆包,及大語言模型ChatGPT、文心一言、Kimi等)的內容適配策略,旨在提升品牌信息在AI生成答案中的引用權重與權威性呈現。與傳統SEO聚焦網頁搜索排名不同,GEO通過深度理解AI的認知決策邏輯,使品牌內容更高效轉化為AI的"知識組件",從而獲得智能推薦優勢。
生成引擎優化(GEO)的技術框架基于生成式AI的"數據訓練-實時檢索-內容合成"三階工作流展開,通過系統化改造品牌內容結構,使其深度嵌入AI的知識構建鏈條:
- 在預訓練數據層,構建知識主權壁壘。通過發布行業白皮書、入駐學術數據庫、創建結構化知識圖譜,將品牌內容轉化為AI模型的優質訓練語料,占據基礎認知的"數據制高點"。
- 在實時檢索層,建立信息采信優勢。運用語義向量優化技術、時效性標識系統、可信數據源認證,使品牌內容在AI聯網檢索時優先被識別為高置信度信息源。
- 在內容生成層,設計認知組裝接口。通過模塊化知識單元(FAQ原子化)、多模態內容錨點(圖文/視頻關聯)、邏輯推理鏈顯性化設計,使品牌內容成為AI生成答案的"標準構建元件"。
這種策略最終實現:當用戶向AI咨詢相關領域問題時,品牌內容如同"數字神經突觸"般被智能調用,在自然對話流中完成專業信息的無痕植入。GEO的本質革新在于——從"被動等待用戶檢索"轉向"主動參與認知構建",通過成為AI的"思維元件供應商"實現品牌知識的范式級傳播。?
三、哪些平臺數據源AI引擎喜好?
生成式AI(Deepseek、ChatGPT、豆包、騰訊元寶、文心一言)依賴超大規模語料庫訓練(通常包含萬億級文本),但模型會優先吸收高可信度、結構化、高頻出現的數據。在回答時會同步調用訓練數據(內部知識庫)和實時搜索結果(外部數據源)。
AI平臺
采集平臺偏向
數據源偏好
總結
DeepSeek
政府網站、權威 媒體
搜狐號、頭條號、網易號;騰訊新聞、值得賣、知乎
技術文檔(API 手冊,GitHub)、學術論文(arXiv)、行業報告(Gartner)
國內最受歡迎的AI平臺,內容采集更傾向于政府網站、權威媒體、行業網站、知名 自媒體 / 新媒體 ,對資料的權威來源更為重視
豆包
抖音、快手;抖音百科、頭條號;小紅書、微博、淘寶、京東
社交 媒體(小紅書、微博)、短視頻腳本(抖音)、電商評論(淘寶、京東)
字節跳動旗下AI平臺,內容采集優先于頭條系產品,其次是頭部APP的UGC、PGC、Video內容
文心一言
百科、百家號;百度動態、知道、貼吧;政府網、網站、知乎、小紅書
政府文件(政策解讀)、企業數據(官網、財報)、中文典籍(論語)
百度旗下AI平臺,內容優先于百度系產品,其次是政府網、新聞源網站、新媒體UGC+PGC等內容
騰訊元寶
公眾號、視頻號;企鵝號、騰訊新聞、騰訊視頻;知乎、豆瓣、小紅書
游戲 攻略(王者榮耀)、影視劇本(騰訊視頻)、社交對話( 微信 聊天)
騰訊旗下AI平臺,內容優先于騰訊系產品,其次是頭部APP的UGC、PGC、Video內容
具體來看,AI引擎的數據源偏好本質上是「效率-效果-風險」的平衡。會更喜歡“結構化數據(如「脈速 科技 -整合 營銷 服務-新媒體營銷推廣」)、高可信度數據(如「通過EEAT原則-篩選政府網站、權威媒體、學術數據庫」)、高頻數據(如「AI 大模型-參數規模-千億級」)”等數據類型,而“近期發布、觀點鮮明、論述完整、正文關聯度高”的內容特征,更能夠影響AI大模型給出的答案。
四、通過GEO優化實時搜索結果?
實時搜索結果(即聯網搜索)是AI通過搜索 API、自身或第三方抓取技術獲取最新信息,并結合大模型已有知識整合后輸出的結果。其底層邏輯需兼顧 SEO Friendly(搜索友好)和LLMs Friendly(大模型友好)。
- SEO Friendly(搜索友好),讓內容進入 AI 的 “搜索雷達”。確保內容能被搜索引擎(如Google、Baidu、Bing)或AI的搜索抓取模塊有效收錄、索引和排序,解決“信息可被找到”問題。
- LLMs Friendly(大模型友好),讓內容適配 AI 的 “理解邏輯”。使搜索結果內容能被大模型快速解析、整合,并生成符合用戶需求的自然語言回答,解決“信息可被理解”的問題。?
場景
SEO Friendly行動
LLMs Friendly行動
優化價值
企業新品發布
在官網發布帶地域關鍵詞的新聞稿(如 “脈速科技上海發布 AI 營銷新品”)
將新聞稿結構化:標題 + 核心功能列表 + 試用申請鏈接
AI 優先抓取本地化新聞,并生成 “上海用戶專屬” 的產品介紹摘要
跨境電商產品頁
為不同國家站點優化關鍵詞(如 “waterproof phone case US”)
在產品描述中用表格對比各國規格(尺寸 / 電壓 / 保修政策)
AI 根據用戶 IP 定位推送對應國家的產品信息,并自動轉換單位(如英寸→厘米)
行業報告下載
在標題中添加年份與領域(如 “2025 全球 AI 營銷趨勢報告”) ? ? ? ?
在報告摘要中提煉 3 個核心結論并加粗
AI 快速識別報告時效性,生成包含核心結論的問答式摘要,提升用戶獲取信息效率
SEO Friendly 與 LLMs Friendly分別解決了實時搜索的“入口”和“處理”問題:前者讓內容進入AI的搜索范圍,后者讓內容能被AI高效利用。兩者的協同優化,本質是在機器規則(搜索算法)與 人類需求(自然語言交互)之間搭建橋梁,最終實現 “用戶提問-AI精準抓取-智能整合-自然回答”的閉環。
五、SEO與GEO之間的優化區別
維度
SEO(搜索引擎優化)
GEO(生成引擎優化)
核心目標
提升內容在傳統搜索引擎(如谷歌、百度)的搜索排名,增加自然流量。
優化內容在生成式 AI(如 ChatGPT、豆包)中的理解效率和回答相關性,引導 AI 優先調用特定信息。
應用平臺
谷歌、百度、必應、搜狗等傳統搜索引擎。
DeepSeek、ChatGPT、豆包、騰訊元寶等生成式 AI 平臺。
引擎原理
基于爬蟲抓取→索引→排序的規則,依賴關鍵詞匹配、鏈接分析等。
基于大模型訓練→實時搜索→語義整合的邏輯,依賴自然語言理解(NLU)、實體識別、上下文推理等。
算法邏輯
1. 關鍵詞布局(密度、長尾詞)2. 內容質量(原創性、深度)3. 信息結構化(HTML 標簽、Schema)4. 反鏈機制(外部鏈接數量與質量)5. 用戶體驗(加載速度、移動端適配)6. 點擊率與停留時長
1.?結構化響應(列表、表格、標題分級)2.?對象實體識別(人名、地名、機構名等 NER 標簽)3.?語義關聯性(與大模型知識庫的匹配度)4.?實時性權重(優先調用近 1-2 年內的數據)5.?多輪對話適配(支持上下文追問的信息留白)
內容輸出形式
多元化頁面露出(網頁、圖片、視頻),廣告與自然搜索結果混排,需適配 “點擊 - 跳轉” 行為。
摘要式引用、結構化內容(如回答中的加粗要點、引用標注),直接在對話中整合信息,無需用戶主動跳轉。
用戶交互邏輯
用戶通過 “搜索關鍵詞→瀏覽結果頁→點擊進入頁面” 獲取信息,側重主動探索。
用戶通過 “自然語言提問→AI 生成回答” 獲取信息,側重被動接收,依賴 AI 對意圖的理解精準度。
優化側重點
- 流量獲取:提升曝光量與點擊率- 頁面權重:強化單個網頁的權威性
- 信息適配:讓內容符合大模型的 “理解格式”(如避免歧義術語)- 意圖匹配:預判用戶潛在問題并預埋答案
數據指標
- 搜索排名(SERP 位置)- 自然流量轉化率- 跳出率
- 回答調用率(AI 是否優先使用目標內容)- 回答相關性評分(如用戶對生成內容的滿意度)- 多輪對話中的信息延續性
典型場景
- 企業官網優化,提升 “品牌詞 + 產品詞” 搜索排名- 電商平臺商品頁 SEO,提高曝光量
- 企業知識庫接入 ChatGPT,讓客服機器人優先調用內部政策文件- 行業報告優化,使 AI 在回答專業問題時引用報告數據
傳統SEO的邏輯是“讓用戶找到你”,而GEO的核心是“讓AI主動推薦你”。生成式引擎優化(GEO)不會取代搜索引擎優化(SEO),而是建立在SEO的基礎上。如果沒有強大的SEO基礎,GEO優化根本無法發揮作用。從技術層面來說,傳統引擎依賴關鍵詞匹配、頁面權重和鏈接分析,本質是統計學模型。而AI引擎是基于大模型實現語義理解,推理用戶潛在需求,自動整合信息,并生成答案。
人工智能驅動的搜索引擎仍然依賴于結構化、權威性和優化良好的內容。不同之處在于如何處理和呈現這些內容,這不僅是技術層面的優化,更是數字營銷底層邏輯的重構——從“流量爭奪”轉向“認知滲透”,最終在AI的知識網絡中建立品牌的“數字信任資產”。
六、脈速科技總結
從“關鍵詞搜索”到“社交推薦”,再到“AI智能助手”,搜索生態的演變反映了技術驅動下用戶需求升級。AI與社交的結合不僅降低了信息獲取門檻,更將搜索從工具轉化為問題解決中樞。未來,誰能更好地平衡精準性、交互性與 商業 化,誰就能在“搜索+社交+AI”新格局中占據先機。
在傳統搜索上做SEO,如同公路廣告牌,吸引流量卻依賴用戶主動搜索;而 AI搜索引擎優化,就像直接進入用戶購物車,精準滿足需求。過去廣告主靠競價排名博曝光,如今在新媒體平臺輸出優質內容,才是獲取推薦的關鍵。
搜索技術不再是大廠專利,已融入小紅書、微信、知乎等各類App。隨著 2024年Q4模型推理成本下降80%,AI搜索加速進入規模商用。預計2026年,AI 搜索將覆蓋全球83%的 互聯網 用戶,徹底改寫信息獲取方式。
脈速科技,一家全球領先的營銷科技公司,十二年行業領先經驗,擁有業界專業的數字營銷、跨境出海精英團隊。秉持“整合數字資源,技術驅動營銷”的理念,基于強大的技術、數據、資源和服務能力,以超前互聯網思維、雄厚技術實力,為企業客戶提供綜合的AI智能營銷服務工作。
脈速營銷針對品牌企業客戶,進行綜合性營銷診斷分析及目標建立,從而達到品牌在全域平臺中的良好形象塑造及知名度提升,讓用戶找到品牌、了解品牌、信任品牌。服務范圍包括全網信息監測、品牌圍欄搭建、權威媒體報道、小紅書抖音種草、KOL達人營銷、AI搜索優化(GEO)、品牌聲譽管理、新媒體廣告投放等。主要服務的客戶群體覆蓋銀行機構、 金融 理財、旅游出行、食品酒水、美食寵物、古玩奢品、醫療生物、K12教育、企業服務、工程機械、新能源 汽車 等。