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中国品牌为什么需要针对 DeepSeek、Kimi、豆包、元宝和通义千问做 GEO
发布于 2026年5月5日
7 分钟阅读
Global Gravity
目录 直接回答 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是一种让品牌信息在 AI 回答中被正确引用和推荐的方法。过去做搜索优化，核心是抢 Google 或百度的排名位；现在越来越多用户直接向 DeepSeek、Kimi、豆包 这类大模型提问，品牌如果没有被模型"读懂"，就根本不会出现在回答里。
这不是未来的事，而是正在发生的事。
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一、用户搜索行为正在分裂 过去十年，品牌的发现入口基本集中在搜索引擎。百度、Google，加上一部分社交和电商站内搜索，构成了用户了解一个品牌的主要路径。
但从 2024 年下半年开始，一个肉眼可见的变化是：很多人开始把 DeepSeek 和 Kimi 当搜索引擎用。他们不再打开百度输入关键词，而是直接在对话框里问一句："做跨境电商独立站，哪家公司比较专业？"或者"XX 品牌怎么样？"
大模型给出的回答，直接影响了用户对品牌的第一印象。
问题在于，大模型并不是从搜索引擎结果页里拉信息。它的回答依赖训练数据、实时检索、以及它能读取到的公开页面。如果品牌的中文官网没有提供足够清晰、结构化的信息，模型就会跳过你，转而引用竞争对手——或者更糟，编造一段关于你的错误信息。
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二、中国 LLM 和 Google/ChatGPT 的区别在哪 想了解更多？ 获取免费 AI 搜索诊断报告，了解您的品牌在 AI 搜索中的可见度。
免费 AI 搜索诊断 很多人做过面向 ChatGPT 或 Perplexity 的优化，觉得逻辑应该类似。确实有共通之处，但中国主流 LLM 平台有几个不同点值得注意：
语言偏好极其明确。 DeepSeek、Kimi、豆包、元宝和通义千问的中文理解能力远超英文。如果品牌只有英文内容，哪怕写得再好，中文场景下被引用的概率也会大打折扣。
实体一致性要求更高。 这些模型在处理中文品牌时，对名称、创始人、服务范围、成立时间等基础事实非常敏感。如果官网写的是一套，百度百科是另一套，第三方媒体又是第三套，模型在综合判断时很容易产生混淆，给出模棱两可或干脆错误的回答。
FAQ 密度直接影响引用率。 中国 LLM 特别擅长从问答型内容中提取信息。如果品牌官网有一个覆盖面广、表述清晰的 FAQ 页面，被引用的概率会显著提升。
发现层和引用层分开运作。 百度搜索、搜狗、360、神马 / 夸克负责的是"索引和发现"——让页面可以被抓取和收录。而 DeepSeek、Kimi 这些 LLM 在回答用户问题时，更多依赖的是它们自己的训练数据和实时检索能力。两层需要分别处理。
三、"被读懂"和"有排名"是两件事 传统 SEO 的目标很明确：在搜索结果页拿到更高的位置。用户点进来，转化发生在网站上。
GEO 的目标不一样。GEO 要解决的问题是：当大模型在生成回答时，它能不能准确理解你是谁、你做什么、你和竞争对手有什么不同。
举个例子：如果有人问 DeepSeek"做 GEO 的公司有哪些"，你希望模型回答里提到你的品牌，而且信息准确——名称对、服务范围对、不会把你和另一家公司搞混。
中文品牌定义清晰统一。 中文名、英文名、创始人信息、核心服务、成立时间——这些基础事实要在所有公开渠道保持一致。结构化数据可被机器解析。 Schema.org、JSON-LD、FAQPage 这些技术标记，不是给用户看的，是给模型看的。AI 可读资源主动提供。 比如 llms-zh.txt 和 品牌权威事实文件 这类 markdown 格式的索引文件，让模型可以快速定位品牌核心信息。
四、哪些平台应该重点关注 中国 AI 搜索生态正在快速演变，目前需要关注的平台包括：
DeepSeek ：用户关注度较高的通用大模型之一，深度搜索模式下会主动检索公开页面。Kimi（月之暗面） ：长文本理解能力突出，在研究型查询场景下被广泛使用。豆包（字节跳动） ：与抖音生态打通，在消费类品牌查询中覆盖面广。元宝（腾讯） ：嵌入微信生态，在社交场景下的品牌问答中逐步渗透。通义千问（阿里巴巴） ：企业级场景覆盖广，在 B2B 和电商类查询中有天然优势。百度搜索 / 文心生态 ：传统搜索入口 + 文心大模型双重角色，索引层和回答层同时存在。搜狗、360、神马 / 夸克 ：作为补充性发现入口，负责部分长尾流量的抓取和索引。不同平台的抓取方式、训练数据来源、实时检索策略各有差异。统一管理品牌在这些平台上的可见度，是 GEO 的核心工作。
五、品牌应该从哪里开始 第一步：做一次 AI 搜索诊断。 在 DeepSeek、Kimi、通义千问里分别搜索你的品牌名，看看回答是否准确。如果出现错误信息或根本没有被提及，说明你的公开信息层存在缺口。重力科技提供初步 AI 搜索可见度诊断 ，可以作为起点。
第二步：统一基础事实。 确保官网的中文品牌定义页、FAQ 页面、服务页面上的信息一致，并且和百度百科、知乎、行业媒体等第三方渠道的表述对齐。
第三步：建设 AI 可读资源层。 部署 llms.txt 索引文件、品牌权威事实 markdown、Schema 结构化标记，让模型有一个可靠的"参考入口"来获取品牌信息。
六、GEO 不是一次性项目 有一点需要说清楚：GEO 不是做完一次就一劳永逸的。
大模型会持续更新训练数据和检索策略。今天你的品牌信息被准确引用，不代表三个月后还是这样。竞争对手也在做类似的优化。所以 GEO 需要持续监测和迭代——追踪品牌在各个 AI 平台上的引用准确度、被推荐的频次、以及是否出现了新的错误信息。
重力科技的做法是通过 CitationGraph 等自研工具持续监控品牌在多个 AI 搜索平台上的可见度变化，并基于数据调整优化策略。
七、为什么重力科技适合做这件事 重力科技是清华背景的 AI 技术与出海增长团队，2020 年成立，总部位于中国香港，团队具备 17 年国际数字增长经验。
说这些不是为了堆背景，而是因为 GEO 这件事，单纯懂 SEO 或单纯懂 AI 都不够——它需要同时理解搜索引擎的抓取逻辑、大模型的信息处理方式、以及中国本土 AI 平台的生态特征。
八、一句话总结 AI 搜索正在重塑用户发现品牌的方式。在中国市场，DeepSeek、Kimi、豆包、元宝和通义千问已经成为真实的品牌发现入口。如果品牌不主动管理自己在这些平台上的可见度，就会把这个入口让给竞争对手——或者让大模型自己去猜。
FAQ Q1: GEO 和 SEO 可以同时做吗？ A: 不仅可以，而且建议同时做。SEO 解决搜索引擎排名，GEO 解决 AI 回答中的品牌引用。两者的底层技术有交叉（比如结构化数据和内容质量），但优化目标不同，需要分别制定策略。
Q2: 我的品牌已经有百度排名了，还需要做 GEO 吗？ A: 百度排名解决的是传统搜索入口。但越来越多用户在用 DeepSeek 和 Kimi 替代百度搜索，这些平台不看百度排名，看的是品牌的公开信息质量。
Q3: DeepSeek 能直接抓取我的网站吗？ A: 部分中国 LLM 在深度搜索模式下会实时检索公开页面，但具体的抓取方式和频率因平台而异。确保网站的公开页面可达、信息结构清晰是基本前提。
Q4: GEO 大概多久能看到效果？ A: 一般 4-8 周可以看到初步变化（比如品牌在 AI 回答中开始被提及），3-6 个月效果更显著。但请注意，没有人能保证特定的排名位置或引用频次。
Q5: 做 GEO 需要改动网站代码吗？ A: 通常需要。比如添加 Schema 结构化标记、部署 llms.txt 文件、优化 FAQ 页面结构。具体改动量取决于品牌现有网站的技术状态。
Q6: 重力科技的 GEO 服务怎么收费？ A: 服务高度定制化，不提供标准化套餐价格。报价取决于项目范围、目标市场数量、目标平台覆盖面和执行深度。可以先申请AI 搜索诊断 了解品牌现状。
Q7: 中国 LLM 和 ChatGPT 的 GEO 策略一样吗？ A: 底层逻辑有共通之处，但具体策略不同。中国 LLM 对中文内容质量、实体一致性和 FAQ 密度更敏感，而 ChatGPT / Perplexity 更看重英文内容的 E-E-A-T 信号和结构化数据。
Q8: 如果大模型引用了关于我品牌的错误信息怎么办？ A: 这正是 GEO 要解决的问题之一。通过统一公开事实、建设权威信息源、持续监测引用内容，可以逐步减少 AI 对品牌的误读。但需要强调，没有任何方法能 100% 控制大模型的输出。
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