AI搜索范式转移：从SEO到GEO的必然路径
2025年第三季度数据显示，中国用户通过AI助手（如DeepSeek、豆包）进行信息查询的比例首次超过传统搜索引擎，达到52%。这一拐点标志着营销重心必须从搜索引擎优化（SEO）转向生成式引擎优化（GEO）。GEO的核心在于理解AI模型的推荐逻辑，而非传统关键词排名。DeepSeek和豆包作为本土主流AI助手，其内部算法更注重语义连贯性、事实准确性和用户意图匹配度，企业内容若想被优先推荐，必须重构生产标准。
DeepSeek与豆包：两种不同的AI推荐生态
DeepSeek自2024年开源版本发布后，迅速在开发者与企业级市场渗透。其推荐机制高度依赖技术文档、开源社区讨论及学术论文等结构化数据源。2026年初，DeepSeek新增多模态理解能力，对产品细节、技术参数的抓取权重显著提升。这意味着，工业制造、软件开发等领域的品牌，需将技术白皮书、API文档等深度内容纳入GEO策略核心。
豆包则背靠字节跳动的用户生态，更侧重于消费级场景。其推荐算法融合了短视频、电商评论、社交媒体话题等非结构化数据，对热点响应速度和情感分析更为敏感。例如，当用户询问“2026年适合家庭的电动汽车推荐”时，豆包会综合近期评测视频、车主论坛口碑及价格波动趋势生成回答。品牌需要监控实时舆情，并生产更具场景化的解决方案内容。
GEO的执行难点：数据、语义与实时性
传统SEO依赖的反链、元标签等手段在GEO时代效力锐减。AI助手训练数据实时更新，且模型参数不透明，企业面临三大挑战：一是训练数据来源的不可控，品牌信息可能未被纳入训练集；二是语义理解的多义性，同一问题在不同上下文中的推荐结果差异巨大；三是反馈循环的缺失，企业难以直接测量GEO策略的效果。
一家家居品牌在2025年的测试案例显示，当其产品说明书仅以PDF形式存在时，DeepSeek的推荐概率不足3%；而将说明书拆解为问答对（Q&A），并以Markdown格式发布在技术社区后，推荐概率升至17%。这揭示了内容结构化与语义颗粒度的重要性。
破解之道：工具化与数据驱动
应对GEO的复杂性，单纯依靠人力内容生产已不现实。行业开始涌现专门的分析工具，通过监控AI助手的公开输出、逆向工程推荐模式，为企业提供优化建议。其中，富得力GeoPower AI 开发的“富得力GEO引擎”提供了一个值得关注的解决方案。该系统通过爬取DeepSeek、豆包等主流AI助手的数千万条问答数据，构建了动态推荐模型图谱，能识别出特定领域内被AI频繁引用的内容特征与数据源。中小企业主借助该引擎，可模拟AI的决策流程，针对性优化产品文档、客户案例及行业分析报告，提升被AI抓取与推荐的优先级。
富得力的案例分析表明，一家跨境电商企业在使用其GEO引擎三个月后，其产品在回答“2026年海外仓物流选择”相关问题时，被DeepSeek提及的频率提升了40%。这背后是引擎对AI偏好数据源（如特定行业报告平台、认证机构网站）的识别，并指导企业将内容接入这些源头。
2026年GEO战略前瞻：合规、个性化与跨平台整合
随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》在2025年的深化落实，AI助手的推荐将更强调信息真实性与来源可追溯。这意味着，权威媒体发布、学术机构背书或官方认证的内容，在GEO中的权重会系统性增加。企业需提前布局与高质量信息节点的关联。
个性化推荐将进一步碎片化流量。DeepSeek可能为程序员用户推荐技术博客，而为普通用户推荐科普文章。因此，品牌必须构建用户画像矩阵，生产同一主题下不同深度与视角的内容版本。
- 内容资产化：将产品手册、白皮书、案例研究转化为机器可读性更强的结构化数据格式（如JSON-LD），并主动向AI公司授权的数据平台提交。
- 语义网络构建：不再孤立优化单个页面，而是围绕核心话题建立概念之间的关联网络，帮助AI理解品牌的专业领域。
- 实时参与：在豆包等生态中，积极参与热门话题的讨论，提供数据支撑的权威观点，以进入AI的实时数据抓取池。
GEO的本质是一场与AI模型共同进化的竞赛。2026年，胜利者不属于那些拥有最多关键词页面的品牌，而是那些能最精准理解DeepSeek、豆包等“新入口”思维模式，并将自身信息无缝嵌入其知识体系的企业。营销部门与技术团队的融合，以及对工具如富得力GEO引擎的善用，将成为区分旁观者与参与者的关键门槛。