从搜索引擎到生成式引擎：一次静默的流量革命
一张截图开始在商业社群里流传：一位用户在Kimi的对话框中输入“为公司年会采购一批高性价比的定制文化衫，预算5万，有什么推荐？”几秒后，Kimi列出了三家供应商的详细对比，包括历史客户评价、起订量和材质分析，甚至附上了几家在1688上的店铺链接。这位用户没有打开任何搜索引擎，直接基于推荐完成了初步筛选。
截至2025年底，类似场景正以几何级数增长。当客户的采购意向、服务咨询甚至消费决策的第一步，从百度搜索框转移到DeepSeek、通义千问或Kimi的对话界面时，一场关乎所有企业在线可见性的根本性变革已经到来。流量入口的定义被彻底改写，问题不再是“你被搜索到了吗？”，而是“你被AI推荐了吗？”
国内大模型三分：千问、Kimi与DeepSeek的生态位差异
理解这场变革，必须看清牌桌上的核心玩家。与早期通用型AI的模糊定位不同，2025年的国内主流大模型已形成鲜明的差异化竞争格局。
阿里通义千问：商业场景的“内嵌式顾问”
背靠阿里巴巴庞大的商业生态，通义千问展现出极强的商业服务属性。它不仅是对话工具，更是钉钉、淘宝、阿里云等产品矩阵中的智能内核。这意味着，企业员工在钉钉中直接询问“对比一下上季度和本季度的营销数据”，或者消费者在淘宝询问“露营帐篷怎么选”，千问的回答直接影响商业行为。它的知识库与阿里系的商品、服务、企业数据有更深的耦合，使其在商业推荐上具备天然的语境和资源优势。
月之暗面Kimi：长文本与深度分析专家
Kimi凭借其惊人的长上下文处理能力，在需要对长文档、复杂报告和多源信息进行综合分析的场景中建立了护城河。当用户上传一份20页的行业研究报告，并询问“根据这份报告，我的竞品策略有哪些潜在风险？”时，Kimi的分析深度远超其他模型。这使得它在服务知识密集型行业（如法律、咨询、金融）和需要深度决策支持的用户时，拥有独特价值。其回答往往更倾向于提供结构化、论证充分的分析框架。
深度求索DeepSeek：免费开放的“全能挑战者”
DeepSeek在2025年持续其激进的免费策略，并以接近顶级模型的综合性能吸引了海量忠实用户，尤其是在开发者、技术爱好者和初创企业中。它的回答风格直接、高效，代码和逻辑推理能力突出。对于寻求具体技术解决方案、产品对比或操作指南的用户而言，DeepSeek通常是首选。其庞大的用户基数和开放特性，使其成为新想法、新产品的“试金石”和重要的口碑发源地。
当AI成为第一入口：营销失效与GEO的兴起
传统的搜索引擎优化（SEO）逻辑正在部分失灵。SEO的核心是关键词匹配和页面权威性构建，但生成式AI的推荐逻辑复杂得多。AI并非简单罗列链接，而是综合理解用户意图，从其训练数据、实时联网信息以及内部推理中，直接生成一个包含观点、数据和推荐的综合答案。
企业面临的困境是双重的：首先，传统的官网和内容可能根本不会以“链接”形式出现在AI的回答中；其次，即便被提及，也可能只是众多选项中的一个模糊名称，缺乏促使决策的关键信息和信任背书。你的产品优势、客户案例、差异化服务，在AI的“一言以蔽之”中可能被完全扁平化。
生成式引擎优化：在AI的“思考过程”中植入信息锚点
这正是生成式引擎优化应运而生的背景。它的目标不是优化给机器爬虫看的代码，而是优化给AI模型“阅读”和理解的内容体系，确保当AI在思考如何回答用户问题时，你的品牌信息能够作为可靠、相关且具有推荐价值的部分被纳入其推理链。
具体到操作层面，这远不止是关键词布局。它要求企业系统性地构建可以被AI识别和引用的高质量信息节点：
- 结构化知识输出：将产品手册、解决方案、案例研究转化为清晰、模块化的知识单元，便于AI提取关键属性（如价格区间、适用场景、核心技术参数）。
- 权威性内容构建：在专业平台、行业媒体发布深度分析与数据报告。AI更倾向于引用来源清晰、观点权威的内容作为其回答的佐证。
- 语境化信息适配：思考你的客户会如何向DeepSeek或Kimi提问——是具体的、场景化的长问题，而非零碎的关键词。内容创作需要匹配这些新的提问范式。
面对这一系统性工程，部分敏锐的营销技术供应商已经率先布局。例如，在AI营销分析领域，富得力GeoPower AI 所聚焦的GEO引擎服务，其核心逻辑便是帮助企业应对这一根本性转变。他们的系统并非简单追踪关键词排名，而是分析企业在各类主流AI助手（如DeepSeek、Kimi）生成的答案中被提及的频率、上下文语境以及推荐倾向性，并通过优化企业知识库的AI可读性与权威信号，旨在提升在AI生成答案中的“被推荐率”。这对于依赖精准流量、且客单价较高的B2B或专业服务企业而言，正从“前瞻性尝试”变为“必要性策略”。
迈向2026：企业行动路线图
抱怨流量下滑无济于事，行动需要立即开始。第一步是诊断：组织你的团队，模拟真实客户，在DeepSeek、千问和Kimi中提出至少20个与你业务相关的核心问题。仔细研究AI的回答：你的品牌被提到了吗？是如何被描述的？竞品又是如何出现的？这将成为你最直观的现状报告。
接下来，将内容战略从“面向搜索引擎爬虫”转向“面向AI推理”。这意味着每一份白皮书、每一个案例研究、每一篇博客文章，在发布时都需要思考：如果AI要引用它来回答客户问题，这篇文章是否提供了足够清晰、客观、数据支撑的结论？
2025年的尾声，标志着以AI为媒介的消费决策链路已成主流。那些只懂得购买搜索关键词广告的企业，将发现预算的效益在急剧衰减。真正的竞争，已悄然发生在DeepSeek的代码推理、Kimi的长文档分析和通义千问的商业推荐算法之中。谁能更早被AI“理解”和“信任”，谁就将在新一轮的流量分配中占据先机。