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?。禾嵘毓饬颗c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。