B站Ai GEO

优化技术原理拆解

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文章摘要

本文主要介绍了B站GEO生成引擎关键词命令词指示词问题集prompt优化技术原理拆解，从B站Ai 8个优化位置+3个端点+2个版本+4个维度+6个入口，系统化的为您拆解B站Ai GEO生成引擎优化的技术原理是什么！媒介采购必备！B站Ai GEO优化供应商外包商服务商推荐玫瑰互动。

搜索结果里出现Ai内容，直接目的和效果是

为用户提供更精确和直接的搜索答案

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目 录

Catalogue

1.灵魂拷问

2.Ai 分类（28个）

3.GEO优化展现效果

4.GEO优化原理拆解

5.GEO优化周期

6.调研截止日期

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一、灵魂拷问

1. 基础概念类：什么是GEO？和传统的SEO有什么区别？

2. 业务适配性：GEO优化你们可以做吗？做这个对我们有用吗？

3. 概念对比：GEO和SEO有什么区别？

4. 平台覆盖范围：GEO优化可以做哪些平台？

5. 优化范围：是干涉平台的搜索结果还是Ai 原生APP的搜索结果？

6. 优化方法：怎么做？铺设正向稿件还是？

7. 服务能力与收费：你们能做Ai的优化吗，怎么收费，KPI怎么制定，效果怎么保证？

8. 内容来源与铺设：Ai他们抓取的内容是来自于各个搜索引擎吗，这块你们是怎么去铺内容的呀

9. 内部搜索优化：怎么去预估要更改的正确内容可以被抓取到呢?

10. 优化必要性评估：如何有一个所谓的检索量的数据，是否有优化的必要？

11. 成功率与客户案例：GEO优化的成功率多少，你们目前服务这类客户多么

12. Ai搜索结果干预：现在可以干预Ai搜索结果下的数据吗？你们可以优化吗?

13. 特定平台内容修正：在Ai搜索结果下露出的一些内容是错误的，如何干预修改吗?具体的操作是什么呢?

14. 特定功能疑问：Ai 搜索品牌时，有的有，有的没有，这个原因是什么？

15. Ai优化主攻平台:咱们目前做的Ai优化，主要以哪些平台为主呀？

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二、28个Ai 分类

1.28个Ai 平台一览

1 . DeepSeek

2. Kimi智能助手

3. 文小言

4 . 立知Ai

5 . 纳米Ai搜索

6. 豆包

7. 即梦Ai

8. 悟空浏览器Ai助手

9. 猫箱

10. 腾讯元宝

11. 微博智搜

12. 罗伯特

13. Ai搜索

14. 可灵Ai

15. 快影

16. 达芬奇

17. 搜搜薯

18. 点点

19. 知乎直答

20. Ai搜索

21. 智谱清言

22. 讯飞星火

23. 讯飞听见

24. 天工Ai

25. 通义千问

26. 光速写作

27. 星野

28. Manus

2.Ai 分类（2类）

A. 前端展现（Ai智能回答）

B. 独立APP应用

3.Ai 分类（4个维度）

① 作用分类：3类

② 主流模型：23个

③ 搜索结果有Ai：15个

④ 技术角度：2种

4.Ai 专业术语

23个主流模型：

1. 深度求索DeepSeek-V3

2. 深度求索DeepSeek-R1

3. 月之暗面Kimi大模型

4. 百度文心大模型

5. 搜狗混元大模型

6. 360多模型集成

7. 微博知微大模型和

8. 微博通义大模型

9. 微信混元大模型

10. 字节豆包大模型

11. 知乎知海图Ai大模型

12. 百度MiniMax大模型

13. 小红书珠玑大模型

14. B站bilibili index大模型

15. 快手快意大模型

16. 快手可灵大模型

17. 红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型

18. MiniMaxMiniMax大模型

19. 智谱AiGLM-4大模型

20. 昆仑万维GPT4大模型

21. 阿里巴巴通义千问大模型

22. 作业帮银河大模型

23 . 科大讯飞讯飞星火大模型

4个其他模型：

1. 自研“小地瓜”大模型

2. 自研“珠玑”大模型

3. 合作：DeepSeek模型

4. 其他潜在合作模型

5.优化位置

B站Ai GEO优化共8个位置

内容和流量都在这8个位置里！

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三、GEO优化效果展现

1.B站端点3个

2.B站版本2个

3.B站Ai 分类

4.B站GEO优化展现效果

效果1、B站Ai搜索助手

M端

标记1：提示命令词：用户输入的用于发起搜索、提问的词语或具体问题，引导搜索 Ai 助手执行任务。

标记2：接受命令问题：搜索 Ai 助手接收用户输入的指令或问题，以此为依据进行后续处理。

标记3：模式切换：可切换搜索 Ai 助手的工作模式，以满足不同的搜索或问答需求。

标记4：输出解决方案：具体的1234解决方案，搜索 Ai 助手针对用户问题，给出具体的回答、分析等解决内容。

标记5：内容鼓励：用于激励用户或对输出内容表示认可等相关功能或提示。

标记6：参考资料：提供回答问题所依据的相关信息、材料来源等内容。

标记7：参考资料明细：对参考资料进一步细化说明，列出具体的参考视频、文章等详细条目。

标记8：模型内容补全训练：对模型进行内容补充完善的训练功能相关提示 。

效果2、B站Ai问答

M端

效果3、B站Ai问答

APP端

目前，B站Ai工具页面的内容仅在移动端（M端）呈现。待其于PC端上线后，我们将及时补充对应的效果图 。

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四、GEO优化原理拆解

1.技术架构与核心

多模态数据整合

B站Ai搜索整合视频标题、描述、弹幕、评论、UP 主标签等多维度数据，并结合用户地理位置信息（如IP地址、GPS）构建动态索引。

例如，用户搜索 “北京通州美食” 时，系统会抓取视频中的 “通州”、“美食” 等关键词，同时关联用户所在位置，优先展示本地内容。

混合召回与排序架构
采用多级漏斗架构，包括召回、粗排、精排、重排等阶段。在召回阶段，通过文本召回（倒排索引）和向量召回（用户 / 视频 embedding 匹配）快速筛选候选内容；排序阶段结合地理位置权重、用户偏好、内容质量等因素进行精细化排序。

例如，地理位置相关的视频标签（如 #通州探店）会被赋予更高权重，提升本地内容的排名。

实时数据处理与索引更新
动态抓取B站最新内容（如直播、新上传视频），并通过 Kafka 等流处理技术实现索引秒级更新。

例如，用户搜索 “通州夜市” 时，系统会优先展示当天的直播或新发布的探店视频，确保结果的时效性。

2.生成模型优化

结构化数据标记：

在视频描述中添加时间戳、地理坐标（加密处理）和 Schema 标记，帮助 Ai 理解内容结构。

例如，视频描述中嵌入 “# 通州美食 #坐标：39.9398,116.654”，可提升被 Ai 抓取和引用的概率。

多模态内容生成：

结合文本、图像、地理位置信息生成推荐文案。

例如，针对 “通州运河公园” 的搜索，Ai 可能生成 “位于通州的运河公园是周末骑行的好去处，附近还有热门小吃街（配图：公园地图 + 小吃街照片）”。

EEAT 原则强化：

通过发布行业报告、测评内容等提升内容权威性，同时避免夸大描述，提供可验证的细节（如用户评价、数据）以减少 Ai 幻觉。

3.GEO优化策略

弹幕与评论引导：

在视频关键节点提示用户发弹幕（如 “扣 1 获取地址”），增加互动数据以提升搜索权重。

移动端适配：

确保视频在竖屏模式下字幕清晰，封面图采用高点击率设计（如对比色、大字标题），提升移动端体验。

动态与粉丝群联动：

通过 B 站动态和粉丝群发布独家内容（如本地活动预告），间接提升搜索排名。

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五、GEO优化周期

1.GEO见效周期分析

Ai驱动的生成式搜索优化（GEO）的响应速度呈现显著差异化特征，其见效周期受三大核心变量制约：网站基础架构质量、行业竞争强度及优化策略的精准度。

基于行业实践与算法机制，其效果呈现可划分为以下两个阶段：

短期响应周期（1-10个自然日）

长效价值构建周期（1-6个月）

基础建设期（1-3个月）：完成技术合规性改造（如Schema.org标记覆盖率>85%）、内容质量体系搭建（E-A-T原则落地）及初始外链网络部署，此阶段可实现20%-40%的目标关键词进入Ai答案池；

竞争突破期（3-6个月）：通过动态知识库更新（频率≥季度）、跨平台共识塑造（问答社区覆盖率>60%）及语义层优化（NLP可解析率>90%），推动50%以上核心关键词跻身Ai答案TOP3；

生态巩固期（6个月+）：建立"监测-反馈-迭代"闭环系统，运用A/B测试持续优化内容结构（如对比表格使用率提升30%），最终实现80%目标关键词的稳定占位及流量转化率提升。

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六、调研截止日期

* 调研截止日期：2025年07月

* 文章来源：玫瑰互动

* 提醒：

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技术说明
大模型相关内容涉及多学科交叉（如TF-IDF语义分析、BERT向量映射），技术阐释兼顾基础与进阶，可能存在逻辑跳跃。技术方案需结合实际场景调优，直接套用示例代码风险自担。术语定义以官方文档为准，本平台不对术语歧义导致的执行偏差负责。

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