一、從「搜索結(jié)果」到「AI 結(jié)果」的轉(zhuǎn)變?

過去，我們使用傳統(tǒng)搜索引擎（百度、谷歌、必應(yīng)等）查閱資料時，需要在搜索框中輸入關(guān)鍵詞，然后在平均8-10條信息鏈接中逐個打開網(wǎng)頁，通過肉眼篩選、信息拼湊才能獲得有效答案。行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，用戶平均需要訪問3.2個網(wǎng)頁才能完成一次有效信息獲取。

而現(xiàn)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(jié)構(gòu)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(shí)現(xiàn)智能追問功能，能主動引導(dǎo)用戶完善問題描述。

行業(yè)研究機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，AI搜索市場正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢。以2025年3月頭部產(chǎn)品表現(xiàn)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(dá)1.16億，騰訊元寶月活用戶達(dá)4164萬，文心一言用戶規(guī)模突破4.3億。

值得注意的是，醫(yī)療、法律等專業(yè)場景的AI會話輪次已達(dá)5.8次，AI搜索平均會話輪次達(dá)2.8次（較傳統(tǒng)搜索提升70%），用戶粘性指標(biāo)（DAU/MAU）達(dá)0.35。該數(shù)據(jù)反映了AI搜索在深度交互、語義理解和任務(wù)連貫性上的顯著優(yōu)勢。未來，隨著多模態(tài)能力和成本控制進(jìn)一步優(yōu)化，AI搜索交互體驗(yàn)將成為其核心競爭力之一。

二、生成引擎優(yōu)化（GEO）介紹？

生成引擎優(yōu)化（GEO）是一種針對生成式AI系統(tǒng)（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(nèi)容適配策略，旨在提升品牌信息在AI生成答案中的引用權(quán)重與權(quán)威性呈現(xiàn)。與傳統(tǒng)SEO聚焦網(wǎng)頁搜索排名不同，GEO通過深度理解AI的認(rèn)知決策邏輯，使品牌內(nèi)容更高效轉(zhuǎn)化為AI的"知識組件"，從而獲得智能推薦優(yōu)勢。

生成引擎優(yōu)化（GEO）的技術(shù)框架基于生成式AI的"數(shù)據(jù)訓(xùn)練-實(shí)時檢索-內(nèi)容合成"三階工作流展開，通過系統(tǒng)化改造品牌內(nèi)容結(jié)構(gòu)，使其深度嵌入AI的知識構(gòu)建鏈條：

- 在預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)層，構(gòu)建知識主權(quán)壁壘。通過發(fā)布行業(yè)白皮書、入駐學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫、創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化知識圖譜，將品牌內(nèi)容轉(zhuǎn)化為AI模型的優(yōu)質(zhì)訓(xùn)練語料，占據(jù)基礎(chǔ)認(rèn)知的"數(shù)據(jù)制高點(diǎn)"。

- 在實(shí)時檢索層，建立信息采信優(yōu)勢。運(yùn)用語義向量優(yōu)化技術(shù)、時效性標(biāo)識系統(tǒng)、可信數(shù)據(jù)源認(rèn)證，使品牌內(nèi)容在AI聯(lián)網(wǎng)檢索時優(yōu)先被識別為高置信度信息源。

- 在內(nèi)容生成層，設(shè)計認(rèn)知組裝接口。通過模塊化知識單元（FAQ原子化）、多模態(tài)內(nèi)容錨點(diǎn)（圖文/視頻關(guān)聯(lián)）、邏輯推理鏈顯性化設(shè)計，使品牌內(nèi)容成為AI生成答案的"標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建元件"。

這種策略最終實(shí)現(xiàn)：當(dāng)用戶向AI咨詢相關(guān)領(lǐng)域問題時，品牌內(nèi)容如同"數(shù)字神經(jīng)突觸"般被智能調(diào)用，在自然對話流中完成專業(yè)信息的無痕植入。GEO的本質(zhì)革新在于——從"被動等待用戶檢索"轉(zhuǎn)向"主動參與認(rèn)知構(gòu)建"，通過成為AI的"思維元件供應(yīng)商"實(shí)現(xiàn)品牌知識的范式級傳播。?

三、哪些平臺數(shù)據(jù)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(guī)模語料庫訓(xùn)練（通常包含萬億級文本），但模型會優(yōu)先吸收高可信度、結(jié)構(gòu)化、高頻出現(xiàn)的數(shù)據(jù)。在回答時會同步調(diào)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)（內(nèi)部知識庫）和實(shí)時搜索結(jié)果（外部數(shù)據(jù)源）。

AI平臺

采集平臺偏向

數(shù)據(jù)源偏好

總結(jié)

DeepSeek

政府網(wǎng)站、權(quán)威 媒體

搜狐號、頭條號、網(wǎng)易號；騰訊新聞、值得賣、知乎

技術(shù)文檔（API 手冊，GitHub）、學(xué)術(shù)論文（arXiv）、行業(yè)報告（Gartner）

國內(nèi)最受歡迎的AI平臺，內(nèi)容采集更傾向于政府網(wǎng)站、權(quán)威媒體、行業(yè)網(wǎng)站、知名 自媒體 / 新媒體 ，對資料的權(quán)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(jié)跳動旗下AI平臺，內(nèi)容采集優(yōu)先于頭條系產(chǎn)品，其次是頭部APP的UGC、PGC、Video內(nèi)容

文心一言

百科、百家號；百度動態(tài)、知道、貼吧；政府網(wǎng)、網(wǎng)站、知乎、小紅書

政府文件（政策解讀）、企業(yè)數(shù)據(jù)（官網(wǎng)、財報）、中文典籍（論語）

百度旗下AI平臺，內(nèi)容優(yōu)先于百度系產(chǎn)品，其次是政府網(wǎng)、新聞源網(wǎng)站、新媒體UGC+PGC等內(nèi)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(nèi)容優(yōu)先于騰訊系產(chǎn)品，其次是頭部APP的UGC、PGC、Video內(nèi)容

具體來看，AI引擎的數(shù)據(jù)源偏好本質(zhì)上是「效率-效果-風(fēng)險」的平衡。會更喜歡“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如「脈速 科技 -整合 營銷 服務(wù)-新媒體營銷推廣」）、高可信度數(shù)據(jù)（如「通過EEAT原則-篩選政府網(wǎng)站、權(quán)威媒體、學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫」）、高頻數(shù)據(jù)（如「AI 大模型-參數(shù)規(guī)模-千億級」）”等數(shù)據(jù)類型，而“近期發(fā)布、觀點(diǎn)鮮明、論述完整、正文關(guān)聯(lián)度高”的內(nèi)容特征，更能夠影響AI大模型給出的答案。

四、通過GEO優(yōu)化實(shí)時搜索結(jié)果？

實(shí)時搜索結(jié)果（即聯(lián)網(wǎng)搜索）是AI通過搜索 API、自身或第三方抓取技術(shù)獲取最新信息，并結(jié)合大模型已有知識整合后輸出的結(jié)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(nèi)容進(jìn)入 AI 的 “搜索雷達(dá)”。確保內(nèi)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(nèi)容適配 AI 的 “理解邏輯”。使搜索結(jié)果內(nèi)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(yōu)化價值

企業(yè)新品發(fā)布

在官網(wǎng)發(fā)布帶地域關(guān)鍵詞的新聞稿（如 “脈速科技上海發(fā)布 AI 營銷新品”）

將新聞稿結(jié)構(gòu)化：標(biāo)題 + 核心功能列表 + 試用申請鏈接

AI 優(yōu)先抓取本地化新聞，并生成 “上海用戶專屬” 的產(chǎn)品介紹摘要

跨境電商產(chǎn)品頁

為不同國家站點(diǎn)優(yōu)化關(guān)鍵詞（如 “waterproof phone case US”）

在產(chǎn)品描述中用表格對比各國規(guī)格（尺寸 / 電壓 / 保修政策）

AI 根據(jù)用戶 IP 定位推送對應(yīng)國家的產(chǎn)品信息，并自動轉(zhuǎn)換單位（如英寸→厘米）

行業(yè)報告下載

在標(biāo)題中添加年份與領(lǐng)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(jié)論并加粗

AI 快速識別報告時效性，生成包含核心結(jié)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(shí)時搜索的“入口”和“處理”問題：前者讓內(nèi)容進(jìn)入AI的搜索范圍，后者讓內(nèi)容能被AI高效利用。兩者的協(xié)同優(yōu)化，本質(zhì)是在機(jī)器規(guī)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(shí)現(xiàn) “用戶提問-AI精準(zhǔn)抓取-智能整合-自然回答”的閉環(huán)。

五、SEO與GEO之間的優(yōu)化區(qū)別

維度

SEO（搜索引擎優(yōu)化）

GEO（生成引擎優(yōu)化）

核心目標(biāo)

提升內(nèi)容在傳統(tǒng)搜索引擎（如谷歌、百度）的搜索排名，增加自然流量。

優(yōu)化內(nèi)容在生成式 AI（如 ChatGPT、豆包）中的理解效率和回答相關(guān)性，引導(dǎo) AI 優(yōu)先調(diào)用特定信息。

應(yīng)用平臺

谷歌、百度、必應(yīng)、搜狗等傳統(tǒng)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(guī)則，依賴關(guān)鍵詞匹配、鏈接分析等。

基于大模型訓(xùn)練→實(shí)時搜索→語義整合的邏輯，依賴自然語言理解（NLU）、實(shí)體識別、上下文推理等。

算法邏輯

1. 關(guān)鍵詞布局（密度、長尾詞）2. 內(nèi)容質(zhì)量（原創(chuàng)性、深度）3. 信息結(jié)構(gòu)化（HTML 標(biāo)簽、Schema）4. 反鏈機(jī)制（外部鏈接數(shù)量與質(zhì)量）5. 用戶體驗(yàn)（加載速度、移動端適配）6. 點(diǎn)擊率與停留時長

1.?結(jié)構(gòu)化響應(yīng)（列表、表格、標(biāo)題分級）2.?對象實(shí)體識別（人名、地名、機(jī)構(gòu)名等 NER 標(biāo)簽）3.?語義關(guān)聯(lián)性（與大模型知識庫的匹配度）4.?實(shí)時性權(quán)重（優(yōu)先調(diào)用近 1-2 年內(nèi)的數(shù)據(jù)）5.?多輪對話適配（支持上下文追問的信息留白）

內(nèi)容輸出形式

多元化頁面露出（網(wǎng)頁、圖片、視頻），廣告與自然搜索結(jié)果混排，需適配 “點(diǎn)擊 - 跳轉(zhuǎn)” 行為。

摘要式引用、結(jié)構(gòu)化內(nèi)容（如回答中的加粗要點(diǎn)、引用標(biāo)注），直接在對話中整合信息，無需用戶主動跳轉(zhuǎn)。

用戶交互邏輯

用戶通過 “搜索關(guān)鍵詞→瀏覽結(jié)果頁→點(diǎn)擊進(jìn)入頁面” 獲取信息，側(cè)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(cè)重被動接收，依賴 AI 對意圖的理解精準(zhǔn)度。

優(yōu)化側(cè)重點(diǎn)

- 流量獲取：提升曝光量與點(diǎn)擊率- 頁面權(quán)重：強(qiáng)化單個網(wǎng)頁的權(quán)威性

- 信息適配：讓內(nèi)容符合大模型的 “理解格式”（如避免歧義術(shù)語）- 意圖匹配：預(yù)判用戶潛在問題并預(yù)埋答案

數(shù)據(jù)指標(biāo)

- 搜索排名（SERP 位置）- 自然流量轉(zhuǎn)化率- 跳出率

- 回答調(diào)用率（AI 是否優(yōu)先使用目標(biāo)內(nèi)容）- 回答相關(guān)性評分（如用戶對生成內(nèi)容的滿意度）- 多輪對話中的信息延續(xù)性

典型場景

- 企業(yè)官網(wǎng)優(yōu)化，提升 “品牌詞 + 產(chǎn)品詞” 搜索排名- 電商平臺商品頁 SEO，提高曝光量

- 企業(yè)知識庫接入 ChatGPT，讓客服機(jī)器人優(yōu)先調(diào)用內(nèi)部政策文件- 行業(yè)報告優(yōu)化，使 AI 在回答專業(yè)問題時引用報告數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)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(yōu)化(GEO)不會取代搜索引擎優(yōu)化(SEO)，而是建立在SEO的基礎(chǔ)上。如果沒有強(qiáng)大的SEO基礎(chǔ)，GEO優(yōu)化根本無法發(fā)揮作用。從技術(shù)層面來說，傳統(tǒng)引擎依賴關(guān)鍵詞匹配、頁面權(quán)重和鏈接分析，本質(zhì)是統(tǒng)計學(xué)模型。而AI引擎是基于大模型實(shí)現(xiàn)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(qū)動的搜索引擎仍然依賴于結(jié)構(gòu)化、權(quán)威性和優(yōu)化良好的內(nèi)容。不同之處在于如何處理和呈現(xiàn)這些內(nèi)容，這不僅是技術(shù)層面的優(yōu)化，更是數(shù)字營銷底層邏輯的重構(gòu)——從“流量爭奪”轉(zhuǎn)向“認(rèn)知滲透”，最終在AI的知識網(wǎng)絡(luò)中建立品牌的“數(shù)字信任資產(chǎn)”。

六、脈速科技總結(jié)

從“關(guān)鍵詞搜索”到“社交推薦”，再到“AI智能助手”，搜索生態(tài)的演變反映了技術(shù)驅(qū)動下用戶需求升級。AI與社交的結(jié)合不僅降低了信息獲取門檻，更將搜索從工具轉(zhuǎn)化為問題解決中樞。未來，誰能更好地平衡精準(zhǔn)性、交互性與 商業(yè) 化，誰就能在“搜索+社交+AI”新格局中占據(jù)先機(jī)。

在傳統(tǒng)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(yōu)化，就像直接進(jìn)入用戶購物車，精準(zhǔn)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(yōu)質(zhì)內(nèi)容，才是獲取推薦的關(guān)鍵。

搜索技術(shù)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(jìn)入規(guī)模商用。預(yù)計2026年，AI 搜索將覆蓋全球83%的 互聯(lián)網(wǎng) 用戶，徹底改寫信息獲取方式。

脈速科技，一家全球領(lǐng)先的營銷科技公司，十二年行業(yè)領(lǐng)先經(jīng)驗(yàn)，擁有業(yè)界專業(yè)的數(shù)字營銷、跨境出海精英團(tuán)隊。秉持“整合數(shù)字資源，技術(shù)驅(qū)動營銷”的理念，基于強(qiáng)大的技術(shù)、數(shù)據(jù)、資源和服務(wù)能力，以超前互聯(lián)網(wǎng)思維、雄厚技術(shù)實(shí)力，為企業(yè)客戶提供綜合的AI智能營銷服務(wù)工作。

脈速營銷針對品牌企業(yè)客戶，進(jìn)行綜合性營銷診斷分析及目標(biāo)建立，從而達(dá)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(wù)范圍包括全網(wǎng)信息監(jiān)測、品牌圍欄搭建、權(quán)威媒體報道、小紅書抖音種草、KOL達(dá)人營銷、AI搜索優(yōu)化(GEO)、品牌聲譽(yù)管理、新媒體廣告投放等。主要服務(wù)的客戶群體覆蓋銀行機(jī)構(gòu)、 金融 理財、旅游出行、食品酒水、美食寵物、古玩奢品、醫(yī)療生物、K12教育、企業(yè)服務(wù)、工程機(jī)械、新能源 汽車 等。