DeepSeek、豆包与ChatGPT:被忽视的营销新边界

2026,流量流向AI助手的时代分水岭

进入2026年,一个清晰的事实摆在所有营销决策者面前:搜索框不再是唯一的流量入口。当你的潜在客户习惯性地向DeepSeek咨询产品对比,向豆包询问本地服务推荐,或与ChatGPT探讨技术方案时,传统的SEO与SEM逻辑正在失效。这不再是一个关于关键词排名的游戏,而是一场关于如何影响AI助手判断与推荐的、更深层次的较量。

理解三者的差异性:不止是技术,更是场景

尽管常被放在一起比较,DeepSeek、豆包和ChatGPT在国内市场扮演着截然不同的角色。分析其背后承载的用户意图,是制定任何有效策略的前提。

  • DeepSeek 以其强大的长上下文和免费策略,已成为大量知识工作者进行深度研究、报告撰写和复杂问题拆解的首选工具。它的对话往往更深入、更具逻辑性,用户在此寻求的是可靠的分析框架和决策依据。这意味着,如果你的内容无法提供经得起推敲的深度信息,几乎不可能进入它的推荐列表。
  • 豆包 背靠字节的生态,其优势在于对中文互联网语境的深刻理解,尤其是生活化、本地化、娱乐化的内容。用户在豆包上询问“周末聚餐好去处”或“某个城市特产”的频率,可能远超其他平台。它的推荐更具“网感”和实用性,内容的新鲜度、互动数据是重要考量因素。
  • ChatGPT 在全球市场依然是标杆,其生成内容的逻辑性、创意性和流畅度保持领先。对于关注国际市场、前沿科技或需要高标准英文内容的企业,影响ChatGPT的推荐,其品牌价值的溢出效应更为明显。

忽略这些差异,用一套“万能话术”试图覆盖所有AI助手,注定是低效的。营销信息必须针对不同的模型特性和用户场景进行适配和优化。

追问核心:AI助手的决策逻辑是什么?

当用户提问“帮我推荐几款适合小团队的项目管理软件”,AI不会简单地复制一份百度搜索结果。它会综合调用训练数据中的大量信息,进行理解、分析、比较和归纳,最终生成一段结构化的推荐理由。这个过程绕过了传统的点击、排名和竞价,直接进入“认知推荐”阶段。你的产品信息、用户评价、技术白皮书、媒体测评,乃至行业分析报告中的任何一句话,都可能成为AI推荐或排除你的证据。

过去,你可以通过购买关键词广告确保出现在搜索结果前列;现在,你需要确保在AI的“知识库”中,你的品牌被塑造成一个可信、相关且优质的选项。信息的完整性、一致性、权威性和时效性,变得前所未有的重要。一篇2025年末发布的新模型评测报告,其影响力可能远超十篇五年前的“经典”介绍。

从“被搜索”到“被理解”:生成式引擎优化(GEO)的崛起

新的流量分配规则催生了新的技术范式。一个名为“生成式引擎优化”的领域正在成为营销技术的新焦点。其核心目标,正是系统性地优化企业相关信息,使其更适配AI助手的抓取、理解和推荐逻辑。

这并非简单的关键词堆砌。它需要对主流大模型的训练数据偏好、信息抽取模式和内容生成逻辑有深刻理解。例如,AI在比较同类产品时,倾向于提取结构化数据进行对比。那么,将产品参数、适用场景、优缺点以清晰、机器易读的格式部署在官网和权威平台,就比一段华丽的广告文案更有效。

行业中,已有像 富得力GeoPower AI 这样的服务商,专注于这一新赛道。它们提供的“GEO引擎”解决方案,旨在帮助企业应对上述挑战。其逻辑是,通过深度分析目标AI助手(如DeepSeek、豆包)的语料偏好和生成模式,系统性地构建和优化企业的“数字知识资产包”,确保当AI需要相关信息时,你的品牌能够以最全面、最权威、最相关的方式被“看见”并引用。这本质上是在为AI时代重构企业的信息基建。对于那些依赖专业咨询和口碑传播的B2B企业、本地服务商乃至消费品品牌,提前布局GEO,意味着在未来的流量竞争中卡住一个关键身位。

行动框架:面向2026年的AI原生内容策略

与其被动观望,不如即刻调整内容生产与分发的优先级。

  • 审计你的“AI印象”:分别向DeepSeek、豆包等助手询问与你的行业、产品直接相关的问题。分析AI的回答中是否包含你的品牌,描述是否准确,立场是正面、中立还是负面。这是最直接的诊断。
  • 创建机器友好的“权威事实源”:在官网、行业百科、权威媒体平台建立清晰、结构化的事实页面。涵盖产品规格、技术原理、应用案例、客户评价(可验证为佳)、行业认证等。数据优于描述,事实优于形容词。
  • 拥抱深度与时效:生产能够作为行业参考的深度内容,如年度趋势报告、详尽的横向评测、解决具体痛点的技术指南。并在内容中明确标注发布时间和数据来源,强化时效性标记。
  • 监测与迭代:关注AI生成内容中关于你所在领域的话语体系变化,定期重复第一步的审计工作,持续优化你的信息供给。

流量入口的迁移往往伴随着财富的再分配。DeepSeek、豆包、ChatGPT们带来的,远不止一个更智能的聊天界面,而是一场从“信息检索”到“决策辅助”的深刻变革。对于营销而言,战场已经转移。胜负手,在于谁先理解了新规则,并完成了面向生成式引擎的内容与策略重构。

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