2025新春开年，热议话题除了「哪吒」，那一定是科技圈大模型领域的最大“黑马”——DeepSeek，这个被硅谷誉为“来自东方的神秘力量”的国产大模型，上线仅18天，登顶全球市场移动下载量榜首；7天用户增长破亿，创下了AI产品用户增长“神话”。
图片来源：AI产品榜
披上“玄学”外衣的DeepSeek甚至一度杀入这届年轻人的“赛博玄学”赛道，通过智能化推荐与数据驱动在大量命理学、星座分析等文本数据的支撑下，为用户推荐出了其可能喜欢的盲盒；水晶手串品类甚至成为被DeepSeek玄学指令带火的单品。
图片来源：小红书
这些令人意想不到的市场反应，恰恰让我们看到了如今由AI驱动的搜索推荐的巨大商业潜力。
DeepSeek助燃新机会
重新定义营销搜索逻辑
随着DeepSeek的“走红”，其优异的性能也被专业市场验证，英伟达、微软、亚马逊三大科技巨头在内的各大科技厂商纷纷官宣接入；腾讯、百度、小红书这些头部公司同样忙着借DeekSeek之势赋能其在AI搜索领域的布局——随着这股“东方神秘力量”的助推，AI搜索的生态要变天了。
营销链路中的客户旅程
一般来说，从接触一个品牌到成为其产品的忠实用户，客户旅程往往是从对品牌、产品信息的了解和认知开始的，其中必不可少的则是消费者通常会通过网络搜索获取更多的资讯。那么，反推到一个品牌的营销层面，搜索优化的重要性就不言而喻了。
然而，我们发现随着DeepSeek的强势入局，人们的搜索习惯也正在发生改变：直接询问DeepSeek某方面的问题，而非“百度一下”——从以往的搜索引擎转站到“AI联网搜索”。随之发生变化的，还有品牌面对内容营销的搜索优化逻辑。
什么是GEO
在以往传统搜索引擎中检索内容，核心关键是做好SEO（Search Engine Optimization，即搜索引擎优化），而如今，从ChatGPT、Kimi、豆包到DeepSeek，AI搜索不仅正在改变用户获取信息的方式，重构人机交互逻辑，更催生出全新的以AI驱动的搜索优化概念——GEO(Generative Engine Optimization，即生成式引擎优化，优化网站内容以提高其在AI驱动的搜索引擎中的可见性的过程。而衍生出的新一代优化策略，相当于形成一个“黑箱优化方法”，可以在不知道生成引擎算法设计的情况下，提升内容信息的可见度）。
生成引擎概览 （图片来源：WF Research）
生成引擎主要由一组生成模型和一个搜索引擎组成。用户提问查询作为输入，经过一系列步骤生成最终响应，该响应基于检索到的来源，包含整个响应中的内联属性。
营销怎么才能打开“对话式流量密码”
Gartner预测，到 2026 年，传统搜索量将大幅下降25%，随着消费者采用AI驱动的新一代搜索，自然搜索流量预计将减少超过 50%。这说明，品牌仅仅基于传统搜索引擎的优化方法已不再奏效，迈入GEO时代内容营销有了完全不同的“生存法则”——从「找内容」到「造答案」。
传统SEO与生成式GEO核心差异
不同于传统的关键词搜索，如果你在大模型产品使用AI联网搜索模式提问的话，就会发现：通常是从用户的一个完整的问题开始，TA在给出结论之前，会先检索若干个网页，找到相关参考资料之后，再生成回答。
而AI信息检索阶段，通常还包含很多后端步骤：比如意图识别、问题改写、检索结果重排、获取详情内容、内容过滤、上下文增强等等，通过这些梳理过程，才能最终生成结构化的回答。由此可见，AI搜索不再通过关键字密度和PageRank排序，而是通过混合检索+语义排序，为大模型提供最需要的内容，需要符合这个底层逻辑的营销内容，才有可能成为“对话式流量”C位。
从优化目标到内容优化的策略转变
大模型的信息检索算法会以更具上下文相关性的方式收集和呈现信息，这意味着品牌GEO(生成式引擎优化)需要结合AI搜索特性，从内容质量、语义适配和技术优化三方面入手。
如何构建AI友好的搜索优化体系
1. 从关键词堆砌到意图解析
· 对话式内容设计：采用问答、场景化描述等自然语言形式；
· E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness与Trustworthiness）原则强化：采用统计数据或专家观点等体现权威性；通过奖项、客户评价等传达经验性；适当使用行业术语表现专业性；融入行业报告突出可信度。
2.可见性&结构优化赋能AI有效识别
· 关键词增强：生成式引擎偏好动态、交互式内容，需结合问答、案例库等形式关键词，密度控制在1.5%-2.5%之间，避免堆砌；
· 场景化嵌入：在标题、副标题、正文开头、结尾及用户评论区自然融入关键词；
· 自然语言表达：用对话式语言替代传统关键词堆砌，如“想去云南玩？这些地方别错过！”比“云南景点列表”更易被AI理解 ；
· 匹配用户意图：围绕用户实际需求（如“AI时代怎么选编程课？”）提供解决方案，而非仅优化泛泛的关键词；
· 善用行业术语：在细分领域中做好特定内容标签；
· 纳入技术术语：在小众查询中展示专业知识；
· 专业化表达：使用有说服力的语言风格来建立可信度；
3.多模态内容融合
结合图文、视频等多形式内容，适配AI的多模态处理能力。比如，上传产品演示视频并添加字幕描述，可同时被文本和视觉模型识别。
打个比方，SEO时代：你在高权重媒体铺设10篇"减肥食谱"，只为抢占"低卡食谱"这个关键词；而GEO时代，你需要构建包含200种食材NPR值的健康知识库、健康图谱、科普视频等多类型结构化的营销素材；当用户问"生酮饮食怎么吃"时，AI才能够更好地调用你建立的“知识库”，生成针对性答案。
4. 动态优化迭代&数据反馈
· 利用AI工具辅助优化，分析内容是否符合用户搜索意图，生成改进建议。- 提问示例：“请分析这篇关于‘家庭健身房’的文章是否覆盖了用户核心需求？”
· 监测内容被AI引荐情况和出现频率，持续优化语义密度和逻辑结构。
SEO与GEO相结合 让优化效果更佳
值得一提的是，虽然GEO可以被视为目前应对AI技术环境升级的数字营销策略新趋势，但由于GEO和SEO之间存在显著的重叠，共享许多核心原则和优化方法，两者结合运用，才能达到更佳效果。
统一内容策略
创建同时适配传统搜索引擎与AI平台的内容，注重高质量、相关性及EEAT（经验、专业性、权威性、可信度）原则，例如通过结构化数据标记增强AI解析能力，同时保持自然语言表达以适配传统搜索。
全维度关键词布局
覆盖传统搜索词、长尾关键词、自然对话式查询及AI算法偏好的上下文短语，例如针对DeepSeek优化包含“如何”“为什么”等引导词的短语，并结合行业术语提升专业性。
技术兼容性优化
基础性能：确保网站加载速度（<2秒）、移动端适配及安全证书（HTTPS）。
AI友好性：优化自然语言处理（NLP），使用简洁标题、分段段落及项目符号列表，便于AI提取关键信息。
多模态兼容：对图片Alt标签、视频文本摘要等进行优化，确保AI能解析多形式内容。
动态适应与学习
跟踪传统搜索引擎算法更新（如Google Core Web Vitals）和AI平台动态（如Claude AI的数据库依赖特性），定期分析SEO排名、GEO引荐流量及AI响应结构数据，调整内容方向。
数据协同决策
综合SEO的关键词排名、点击率与GEO的AI引荐量、用户停留时长等指标，优化内容布局。例如，将高转化率的长尾词融入AI响应高频短语中，实现双向流量提升。
简单概括，就是用SEO确保基础流量，借助GEO增强信源被AI识别和推荐的概率，两者一起发力，才更为重要。
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