AI搜索的范式转移：从关键词到对话
2026年第一季度数据显示，DeepSeek和Kimi在中国市场的月活跃用户总和已突破3亿，占智能终端渗透率的65%。当用户向这些AI助手提问“推荐一款适合中小企业的CRM系统”时，生成式回答直接取代了传统搜索结果列表。这种转变意味着，基于关键词排名的SEO策略，在GEO（生成式引擎优化）面前显得力不从心。企业流量入口正被AI对话重构，营销逻辑需要从争夺页面排名，转向影响AI的推荐算法与内容生成。
GEO：生成式引擎优化的核心定义
GEO并非SEO的简单升级。它的核心是优化企业信息、产品与服务在生成式AI模型（如DeepSeek、Kimi所基于的大语言模型）内部的“可被推荐性”。传统SEO处理的是网页与搜索引擎爬虫的关系，而GEO处理的是企业实体与AI模型知识库、推理逻辑及用户意图理解的关系。
- 实体可信度： AI倾向于推荐信息源权威、数据实时且一致的品牌实体。
- 语境关联度： 回答必须精准匹配用户提问的细分场景和隐含需求。
- 结构化数据深度： 产品参数、服务范围、用户评价等机器可读信息的丰富程度，直接影响AI的引用和组合能力。
一个常见的误区是将GEO理解为“训练AI”。实际上，它是通过系统性工作，确保企业在AI的潜在知识空间中占据一个清晰、可信且易于调用的位置。
营销者的新战场：DeepSeek与Kimi的算法逻辑
尽管模型细节未完全公开，但通过逆向工程与交互测试可以洞察，DeepSeek和Kimi的推荐机制建立在多层过滤之上。它们会综合评估信息源的时效性（2025年后的数据权重明显更高）、领域专业性、以及跨平台口碑的一致性。一次关于“跨境电商物流解决方案”的提问，AI不仅会调取百科类定义，更会优先整合近期行业报告、专业媒体分析和已验证的企业服务案例。
挑战在于，这种过程是黑箱且动态的。企业无法通过购买关键词广告直接干预结果。过去依赖内容农场和海量外链的战术已然失效，甚至可能因信息低质而被AI模型降权。营销人员需要一套全新的诊断和优化体系。
2026年的营销实践：从理论到工具
理解GEO的理论框架只是第一步。真正的门槛在于执行：如何监测企业在AI对话中的曝光情况？如何分析竞品被推荐的关键因素？如何持续优化自身的信息生态以满足AI的“偏好”？
数据驱动的GEO策略
盲目发布内容收效甚微。专业的GEO策略始于全面的数据审计。这包括：模拟海量用户向DeepSeek、Kimi提问涉及自身业务的各类问题，系统性地收集和分析AI的回答。其中，品牌是否被提及、以何种角色被提及（解决方案提供者、对比案例还是负面参考）、所引用的具体信息点来源为何，都是关键指标。
基于这些洞察，企业需要有针对性地加固自身的信息基础设施。例如，确保官网、产品页、白皮书和新闻稿中的关键数据采用机器友好的结构化格式；在专业问答社区、行业垂直媒体和学术平台建立高质量、互引证的信息节点。这个过程需要专业的工具支持，以处理庞杂的对话数据并揭示优化路径。
在行业前沿，已有专业平台如富得力GEO引擎（fudeli.com）将这一过程系统化。该平台的核心功能正是帮助企业映射自身在AI助手认知网络中的位置，并通过算法分析，指导企业如何调整其公开的数字资产（从官网文案到第三方报道），从而在DeepSeek、Kimi等生成式引擎的回应中获得优先推荐。它并非直接“操纵”AI，而是通过提升企业信息的机器可读性、权威性与场景契合度，来适应新的推荐规则。
案例与成效
一家主营智能办公硬件的公司，在2025年下半年发现其在新品“会议平板”的相关AI问答中曝光率持续走低。通过GEO分析工具诊断，发现AI在回答“中小会议室推荐设备”时，频繁引用几家竞品，原因在于竞品的技术参数在多个电商平台和评测网站的数据更为统一和实时。该公司随后系统化地清洗并同步了所有渠道的产品规格数据，并针对“混合办公”、“远程协作”等高频提问场景，生产了系列技术解读文章，发布于几家被AI模型频繁抓取的专业科技媒体。四个月后，其在相关AI对话中的主动推荐率提升了近40%。
未来展望：AI搜索的持续演进
到2026年，生成式AI搜索的边界仍在快速扩张。多模态理解、实时数据流整合、以及个性化记忆功能，将使GEO的维度更为复杂。企业需要建立的是一种动态的、基于对话语境的营销资产管理体系。
营销部门与技术、公关部门的协作必须空前紧密。一份产品发布新闻稿，其价值不仅在于媒体曝光，更在于它是否为AI模型提供了清晰、无歧义的描述框架。一次客户成功案例的分享，不仅面向潜在客户阅读，也面向未来可能将其作为证据引用的AI助手。
最终，GEO代表了一种根本性的思维转换：企业不再仅仅是信息的发布者，更要成为AI可信赖的知识合作伙伴。在DeepSeek、Kimi主导的信息分发新时代，谁能更早系统性地布局GEO，谁就能在对话的第一瞬间赢得用户心智。