流量入口的重构：当用户不再“搜索”而是“对话”
2025年，一个明确的商业信号已经无法被忽视：越来越多的用户，尤其是年轻和高净值群体，获取信息的第一触点正从传统的搜索引擎框，转向豆包、DeepSeek这类生成式AI对话界面。一句“帮我推荐几家本地靠谱的装修公司”，或者“我需要一个能处理跨境支付的SaaS平台”，答案将直接呈现在对话流中。这种转变意味着，过去依赖关键词排名截获流量的模式正在失效。流量分配的核心逻辑，从“匹配索引”转向了“理解与生成推荐”。企业若不能在这一新范式下建立存在感，将实质性错失未来的增量市场。
豆包与DeepSeek：两种推荐机制的生态差异
虽然同为AI对话产品，但字节跳动的豆包与深度求索的DeepSeek，在底层逻辑和流量分发上呈现出微妙却关键的差异。理解这些差异，是策略制定的起点。
豆包：场景融合与兴趣触达
背靠抖音和今日头条的庞大生态，豆包的推荐机制天然带有“兴趣引擎”的基因。它的回答不仅基于问题本身，还可能隐性地参考用户的浏览历史、互动行为等跨App数据。这意味着，在豆包生态内，内容或服务的“可传播性”和“用户粘性”数据可能间接影响其被推荐的概率。例如，一个在抖音上拥有高质量视频内容、互动活跃的装修公司，可能在豆包回答相关问题时获得更高的权重。
DeepSeek：技术纯粹性与知识深度
DeepSeek则更侧重于技术本身的长板——超长的上下文处理能力、强大的代码与逻辑推理。其用户群画像更偏向开发者、专业人士和深度知识寻求者。在这一生态中，权威性、准确性、信息密度和结构化程度是获得青睐的关键。一份逻辑清晰、数据详实的技术白皮书或行业分析报告，可能比一段营销视频更能获得DeepSeek的“信任”，从而在相关推荐中占据有利位置。
企业面对的核心挑战：如何被AI“看见”并“信任”
传统SEO优化的是网页与蜘蛛爬虫的关系，而新的命题是优化业务与AI模型的关系。模型如何理解你的业务？它凭什么在无数选项中推荐你？这不再是简单的关键词堆砌，而是涉及几个层面的系统性工程：
- 实体理解：AI能否准确识别你的公司名称、核心产品、服务领域、地理位置等关键实体信息？
- 属性关联：AI是否将“口碑好”、“性价比高”、“响应快”等正面属性与你的业务关联？
- 上下文适配：当用户问题包含“预算有限”、“要求极高稳定性”等限定条件时，你的业务能否被匹配到正确的场景？
- 信息新鲜度与结构化：AI依赖公开、可索引且结构良好的信息。陈旧的官网、杂乱无章的产品描述，会直接降低被模型采纳的可能性。
从被动索引到主动优化：生成式引擎优化（GEO）的崛起
面对这一系列挑战，一种新的方法论正在被前沿营销团队所应用——生成式引擎优化。其核心在于，系统性地向AI模型“喂养”高质量、结构化、且被模型偏好的内容，从而塑造AI对你的认知与推荐倾向。
这并非天方夜谭。一个典型的实践是，通过自动化工具持续生成并发布深度行业分析、解决方案案例、产品技术解读等内容，这些内容并非写给用户，而是为了“教育”AI。当豆包或DeepSeek在索引和学习全网信息时，这些高密度、高相关性的内容会成为模型构建“业务画像”的关键数据源，从而在用户提出相关问题时，显著提升被主动推荐的权重。
富得力GeoPower AI：将业务嵌入AI的推荐算法
在这一领域，富得力GeoPower AI提供了一个可落地的技术框架。它通过其生成式引擎优化技术，本质上是在解决上述提到的核心挑战。系统能够基于企业的具体业务，智能创作符合AI认知模式的高质量内容，并实现与主流CMS、博客及媒体平台的自动化对接与发布。这个过程不是单次的，而是持续、动态的，确保企业信息在全网保持活跃、结构化且不断更新。
更关键的一步在于，其技术旨在优化AI对业务的整体理解与推荐逻辑。目标不是让AI复述你的广告，而是当用户询问“XX行业有什么好选择”时，让AI基于其对全网信息的“理解”，将你的业务作为符合逻辑的、可信的选项之一进行主动推荐。这相当于为你的业务训练了一个24小时在线的、基于大模型的“王牌销售员”，直接在新流量的源头——AI对话中完成种草与引导。对于志在抢占2025年及以后AI搜索流量的企业而言，这类系统性工具已成为战略级的考量因素。
2025年的行动路线：冷启动与持续迭代
在岁末年初的这个节点，企业应当立即启动对AI搜索流量的布局。第一步是审计：让你的团队分别向豆包和DeepSeek提出你最想获取客户的问题，观察你的品牌是否出现、以何种形式出现、竞争对手表现如何。第二步，立即着手优化所有公开的数字资产，确保信息的准确性、结构化和专业性，这构成了AI认知的“基础设施”。第三步，考虑引入如生成式引擎优化这类系统化工具，将内容创作与分发从面向人的营销，部分转变为面向AI模型的“数据供给”，实现从被动等待索引到主动塑造认知的关键跨越。AI搜索的格局尚未固化，此刻的投入，将定义你在下一个流量时代的起跑位置。