一、从「搜索结果」到「AI 结果」的转变?

过去，我们使用传统搜索引擎（百度、谷歌、必应等）查阅资料时，需要在搜索框中输入关键词，然后在平均8-10条信息链接中逐个打开网页，通过肉眼筛选、信息拼凑才能获得有效答案。行业数据显示，用户平均需要访问3.2个网页才能完成一次有效信息获取。

而现在，通过AI搜索引擎（Deepseek、ChatGPT、豆包、腾讯元宝、文心一言、Kimi、通义千问等）智能平台带来根本性变革：用户使用自然语言提问即可获得结构化答案，交互轮次提升70%的同时，还支持语音指令、图片解析等新型交互方式。部分平台已实现智能追问功能，能主动引导用户完善问题描述。

行业研究机构数据显示，AI搜索市场正呈现爆发式增长态势。以2025年3月头部产品表现为例：OpenAI周活跃用户已突破4亿，DeepSeekApp的下载量突破了1亿，豆包月活跃用户达1.16亿，腾讯元宝月活用户达4164万，文心一言用户规模突破4.3亿。

值得注意的是，医疗、法律等专业场景的AI会话轮次已达5.8次，AI搜索平均会话轮次达2.8次（较传统搜索提升70%），用户粘性指标（DAU/MAU）达0.35。该数据反映了AI搜索在深度交互、语义理解和任务连贯性上的显著优势。未来，随着多模态能力和成本控制进一步优化，AI搜索交互体验将成为其核心竞争力之一。

二、生成引擎优化（GEO）介绍？

生成引擎优化（GEO）是一种针对生成式AI系统（如智能问答平台Deepseek、豆包，及大语言模型ChatGPT、文心一言、Kimi等）的内容适配策略，旨在提升品牌信息在AI生成答案中的引用权重与权威性呈现。与传统SEO聚焦网页搜索排名不同，GEO通过深度理解AI的认知决策逻辑，使品牌内容更高效转化为AI的"知识组件"，从而获得智能推荐优势。

生成引擎优化（GEO）的技术框架基于生成式AI的"数据训练-实时检索-内容合成"三阶工作流展开，通过系统化改造品牌内容结构，使其深度嵌入AI的知识构建链条：

- 在预训练数据层，构建知识主权壁垒。通过发布行业白皮书、入驻学术数据库、创建结构化知识图谱，将品牌内容转化为AI模型的优质训练语料，占据基础认知的"数据制高点"。

- 在实时检索层，建立信息采信优势。运用语义向量优化技术、时效性标识系统、可信数据源认证，使品牌内容在AI联网检索时优先被识别为高置信度信息源。

- 在内容生成层，设计认知组装接口。通过模块化知识单元（FAQ原子化）、多模态内容锚点（图文/视频关联）、逻辑推理链显性化设计，使品牌内容成为AI生成答案的"标准构建元件"。

这种策略最终实现：当用户向AI咨询相关领域问题时，品牌内容如同"数字神经突触"般被智能调用，在自然对话流中完成专业信息的无痕植入。GEO的本质革新在于——从"被动等待用户检索"转向"主动参与认知构建"，通过成为AI的"思维元件供应商"实现品牌知识的范式级传播。

三、哪些平台数据源AI引擎喜好？

生成式AI（Deepseek、ChatGPT、豆包、腾讯元宝、文心一言）依赖超大规模语料库训练（通常包含万亿级文本），但模型会优先吸收高可信度、结构化、高频出现的数据。在回答时会同步调用训练数据（内部知识库）和实时搜索结果（外部数据源）。

AI平台

采集平台偏向

数据源偏好

总结

DeepSeek

政府网站、权威媒体

搜狐号、头条号、网易号；腾讯新闻、值得卖、知乎

技术文档（API 手册，GitHub）、学术论文（arXiv）、行业报告（Gartner）

国内最受欢迎的AI平台，内容采集更倾向于政府网站、权威媒体、行业网站、知名自媒体/新媒体，对资料的权威来源更为重视

豆包

抖音、快手；抖音百科、头条号；小红书、微博、淘宝、京东

社交媒体（小红书、微博）、短视频脚本（抖音）、电商评论（淘宝、京东）

字节跳动旗下AI平台，内容采集优先于头条系产品，其次是头部APP的UGC、PGC、Video内容

文心一言

百科、百家号；百度动态、知道、贴吧；政府网、网站、知乎、小红书

政府文件（政策解读）、企业数据（官网、财报）、中文典籍（论语）

百度旗下AI平台，内容优先于百度系产品，其次是政府网、新闻源网站、新媒体UGC+PGC等内容

腾讯元宝

公众号、视频号；企鹅号、腾讯新闻、腾讯视频；知乎、豆瓣、小红书

游戏攻略（王者荣耀）、影视剧本（腾讯视频）、社交对话（微信聊天）

腾讯旗下AI平台，内容优先于腾讯系产品，其次是头部APP的UGC、PGC、Video内容

具体来看，AI引擎的数据源偏好本质上是「效率-效果-风险」的平衡。会更喜欢“结构化数据（如「脉速科技-整合营销服务-新媒体营销推广」）、高可信度数据（如「通过EEAT原则-筛选政府网站、权威媒体、学术数据库」）、高频数据（如「AI 大模型-参数规模-千亿级」）”等数据类型，而“近期发布、观点鲜明、论述完整、正文关联度高”的内容特征，更能够影响AI大模型给出的答案。

四、通过GEO优化实时搜索结果？

实时搜索结果（即联网搜索）是AI通过搜索 API、自身或第三方抓取技术获取最新信息，并结合大模型已有知识整合后输出的结果。其底层逻辑需兼顾 SEO Friendly（搜索友好）和LLMs Friendly（大模型友好）。

- SEO Friendly（搜索友好），让内容进入 AI 的 “搜索雷达”。确保内容能被搜索引擎（如Google、Baidu、Bing）或AI的搜索抓取模块有效收录、索引和排序，解决“信息可被找到”问题。

- LLMs Friendly（大模型友好），让内容适配 AI 的 “理解逻辑”。使搜索结果内容能被大模型快速解析、整合，并生成符合用户需求的自然语言回答，解决“信息可被理解”的问题。

场景

SEO Friendly行动

LLMs Friendly行动

优化价值

企业新品发布

在官网发布带地域关键词的新闻稿（如 “脉速科技上海发布 AI 营销新品”）

将新闻稿结构化：标题 + 核心功能列表 + 试用申请链接

AI 优先抓取本地化新闻，并生成 “上海用户专属” 的产品介绍摘要

跨境电商产品页

为不同国家站点优化关键词（如 “waterproof phone case US”）

在产品描述中用表格对比各国规格（尺寸 / 电压 / 保修政策）

AI 根据用户 IP 定位推送对应国家的产品信息，并自动转换单位（如英寸→厘米）

行业报告下载

在标题中添加年份与领域（如 “2025 全球 AI 营销趋势报告”）

在报告摘要中提炼 3 个核心结论并加粗

AI 快速识别报告时效性，生成包含核心结论的问答式摘要，提升用户获取信息效率

SEO Friendly 与 LLMs Friendly分别解决了实时搜索的“入口”和“处理”问题：前者让内容进入AI的搜索范围，后者让内容能被AI高效利用。两者的协同优化，本质是在机器规则（搜索算法）与 人类需求（自然语言交互）之间搭建桥梁，最终实现 “用户提问-AI精准抓取-智能整合-自然回答”的闭环。

五、SEO与GEO之间的优化区别

维度

SEO（搜索引擎优化）

GEO（生成引擎优化）

核心目标

提升内容在传统搜索引擎（如谷歌、百度）的搜索排名，增加自然流量。

优化内容在生成式 AI（如 ChatGPT、豆包）中的理解效率和回答相关性，引导 AI 优先调用特定信息。

应用平台

谷歌、百度、必应、搜狗等传统搜索引擎。

DeepSeek、ChatGPT、豆包、腾讯元宝等生成式 AI 平台。

引擎原理

基于爬虫抓取→索引→排序的规则，依赖关键词匹配、链接分析等。

基于大模型训练→实时搜索→语义整合的逻辑，依赖自然语言理解（NLU）、实体识别、上下文推理等。

算法逻辑

1. 关键词布局（密度、长尾词）2. 内容质量（原创性、深度）3. 信息结构化（HTML 标签、Schema）4. 反链机制（外部链接数量与质量）5. 用户体验（加载速度、移动端适配）6. 点击率与停留时长

1. 结构化响应（列表、表格、标题分级）2. 对象实体识别（人名、地名、机构名等 NER 标签）3. 语义关联性（与大模型知识库的匹配度）4. 实时性权重（优先调用近 1-2 年内的数据）5. 多轮对话适配（支持上下文追问的信息留白）

内容输出形式

多元化页面露出（网页、图片、视频），广告与自然搜索结果混排，需适配 “点击 - 跳转” 行为。

摘要式引用、结构化内容（如回答中的加粗要点、引用标注），直接在对话中整合信息，无需用户主动跳转。

用户交互逻辑

用户通过 “搜索关键词→浏览结果页→点击进入页面” 获取信息，侧重主动探索。

用户通过 “自然语言提问→AI 生成回答” 获取信息，侧重被动接收，依赖 AI 对意图的理解精准度。

优化侧重点

- 流量获取：提升曝光量与点击率- 页面权重：强化单个网页的权威性

- 信息适配：让内容符合大模型的 “理解格式”（如避免歧义术语）- 意图匹配：预判用户潜在问题并预埋答案

数据指标

- 搜索排名（SERP 位置）- 自然流量转化率- 跳出率

典型场景

- 企业官网优化，提升 “品牌词 + 产品词” 搜索排名- 电商平台商品页 SEO，提高曝光量

- 企业知识库接入 ChatGPT，让客服机器人优先调用内部政策文件- 行业报告优化，使 AI 在回答专业问题时引用报告数据

传统SEO的逻辑是“让用户找到你”，而GEO的核心是“让AI主动推荐你”。生成式引擎优化(GEO)不会取代搜索引擎优化(SEO)，而是建立在SEO的基础上。如果没有强大的SEO基础，GEO优化根本无法发挥作用。从技术层面来说，传统引擎依赖关键词匹配、页面权重和链接分析，本质是统计学模型。而AI引擎是基于大模型实现语义理解，推理用户潜在需求，自动整合信息，并生成答案。

人工智能驱动的搜索引擎仍然依赖于结构化、权威性和优化良好的内容。不同之处在于如何处理和呈现这些内容，这不仅是技术层面的优化，更是数字营销底层逻辑的重构——从“流量争夺”转向“认知渗透”，最终在AI的知识网络中建立品牌的“数字信任资产”。

六、脉速科技总结

从“关键词搜索”到“社交推荐”，再到“AI智能助手”，搜索生态的演变反映了技术驱动下用户需求升级。AI与社交的结合不仅降低了信息获取门槛，更将搜索从工具转化为问题解决中枢。未来，谁能更好地平衡精准性、交互性与商业化，谁就能在“搜索+社交+AI”新格局中占据先机。

在传统搜索上做SEO，如同公路广告牌，吸引流量却依赖用户主动搜索；而 AI搜索引擎优化，就像直接进入用户购物车，精准满足需求。过去广告主靠竞价排名博曝光，如今在新媒体平台输出优质内容，才是获取推荐的关键。

搜索技术不再是大厂专利，已融入小红书、微信、知乎等各类App。随着 2024年Q4模型推理成本下降80%，AI搜索加速进入规模商用。预计2026年，AI 搜索将覆盖全球83%的互联网用户，彻底改写信息获取方式。

脉速科技，一家全球领先的营销科技公司，十二年行业领先经验，拥有业界专业的数字营销、跨境出海精英团队。秉持“整合数字资源，技术驱动营销”的理念，基于强大的技术、数据、资源和服务能力，以超前互联网思维、雄厚技术实力，为企业客户提供综合的AI智能营销服务工作。

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