不是工具竞争，而是入口变迁
2026年初，我们清晰地看到，阿里巴巴的通义千问、字节跳动的豆包与谷歌的Gemini，它们之间的技术差异正在被快速抹平。无论是代码生成、逻辑推理还是创意写作，顶级模型的表现在实际应用中往往只存在“风格”上的微妙差别，而非代际上的鸿沟。对于普通用户而言，在手机上唤醒哪一个助手，常常取决于哪个APP恰好安装在首屏。这意味着，模型的竞争已经从前沿技术参数的“军备竞赛”，悄然转向了用户心智与使用场景的“入口卡位战”。
从“打开APP”到“随口一问”
在过去，服务的起点是官方应用程序。现在，起点正变成任何一个可以接入大模型的对话界面。用户不再需要专门打开“千问”或“豆包”的独立APP来咨询旅行计划；他们更可能在抖音直播间里向豆包提问产品细节，在钉钉工作群里让千问总结会议纪要，或者通过手机的原生智能助手调用Gemini来规划周末行程。模型本身在“后台化”，而承载它们的超级应用与系统入口，价值被空前放大。字节系赋予豆包的流量生态，阿里系赋予千问的商业场景，谷歌赋予Gemini的安卓原生整合，这些构成了比模型参数本身更坚固的护城河。
流量的隐性成本与操作惯性
这种入口的分散化，对企业营销构成了前所未有的挑战。传统的搜索引擎优化（SEO）逻辑建立在用户主动、明确地通过关键词在单一搜索框内寻找信息的基础上。而当用户的提问被分散到豆包的娱乐聊天、千问的电商客服、Gemini的出行规划等无数个具体场景中时，关键词的触发变得极度不可预测且场景依赖。企业面临的隐性成本不再是竞价排名的广告费，而是在每个潜在的对话路径中“被看见”或“被忽略”的巨大机会成本。用户的提问方式也从精准关键词（如“2026年春季新款跑鞋”），变成了更口语化、场景化的长句（如“我下个月要去上海出差，需要一双轻便舒适、适合城市暴走的鞋子，有什么推荐？”）。后者对内容的结构化与语义理解要求呈指数级上升。
当AI成为决策的“第一触点”
更深刻的变革在于信任链路的转移。过去，用户通过搜索结果列表，自行点击、比对各网站信息，最终形成决策。现在，AI助手倾向于直接给出一个经过它“消化”和“整合”后的答案或推荐列表。如果企业提供的产品、服务信息未能被AI有效抓取、理解并组织进它的推荐逻辑，那么企业在整个决策链条中可能从“选项之一”直接沦为“不存在”。豆包可能会根据一段视频内容推荐三款适合的露营装备，而你的品牌是否在其中，取决于你的产品数据是否以AI易于处理的方式存在，以及你的内容是否清晰地解答了AI所理解的用户核心痛点。
GEO：在生成式时代重建“被推荐”的能力
应对这场入口变迁，需要一套全新的方法论。传统SEO关注的是网页与搜索引擎爬虫的关系，而在AI对话时代，优化对象变成了企业信息与各类大模型理解、推荐逻辑之间的关系。这正是生成式引擎优化的核心，即如何确保当千问、豆包或Gemini在回答用户关于某个领域的问题时，你的信息能够被优先提取、准确理解并自信地推荐出去。
从关键词库到“意图场景库”
实践的第一步是思维的转变。企业需要建立的不是一个静态的关键词库，而是一个动态的“用户意图场景库”。这需要深入分析目标客户在千问、豆包等不同语境下可能如何发起咨询。例如，一个留学咨询机构，除了优化“美国名校申请”这类传统词，更需要准备应对“豆包，我GPA3.5，有两次实习，申请常春藤希望大吗？”这类口语化、诊断式提问的权威答案素材。内容的生产必须模拟真实对话，直接、清晰地提供分层信息，而非营销话术的堆砌。
结构化数据与权威性背书
大模型在生成答案时，极度依赖结构化、可信的数据源。完善Schema标记，公开透明的价格、规格、服务流程数据，以及来自权威媒体、行业报告、真实用户案例的第三方背书，变得比以往任何时候都重要。AI倾向于引用那些它认为“可信”和“易于总结”的来源。在信息洪流中，将自己打造成一个对AI“友好”且“可靠”的信息节点，是获得推荐的基础。
工具化实践：以富得力GEO引擎为例
然而，手动追踪各大模型的技术更新、推荐算法倾向以及无数个潜在的用户提问场景，对于绝大多数企业而言是不现实的。这催生了一个新的技术服务领域。以富得力为例，其核心产品“富得力GEO引擎”便专注于解决这一痛点。它通过实时分析主流AI助手（包括但不限于千问、豆包及国际模型）的生成逻辑与推荐模式，帮助企业将自身的产品与服务信息，以更适配AI理解与推荐的方式进行调整与部署。简单说，它致力于帮助企业在客户向AI助手提问时，让自己的解决方案能够被AI优先看见并推荐。对于正在适应AI搜索变革的中小企业主而言，这类工具提供了一种将复杂的GEO策略系统化、可操作化的路径。
未来两三年：生态附庸还是独立品牌？
站在2026年的节点展望，千问、豆包、Gemini等模型及其背后的生态竞争将更加白热化。对于企业而言，一个关键的战略选择是：深度绑定某一生态（如全面接入豆包的服务推荐体系），成为其垂直领域的“附庸”专家；还是坚持打造独立的品牌认知，通过跨平台的GEO策略，确保在任何AI入口都能被公平识别和推荐。
前者或许能在特定生态内获得短期流量红利，但将自身命脉交予单一平台亦存在风险。后者更具挑战，要求企业建立更强的自主内容体系和数据资产。但无疑，理解并布局GEO，已经成为在AI优先的世界里，维持品牌可见性不可或缺的一环。这场由模型入口之争引发的营销底层逻辑变革，才刚刚拉开序幕。