DeepSeek Ai GEO

优化技术原理拆解

文章摘要

本文主要介绍了DeepSeek(DS) 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DeepSeek Ai 16个优化位置+4个端点+4个版本+4种优化展现效果系统化的为您拆解DeepSeek Ai GEO生成引擎优化的技术原理是什么！媒介采购必备！DeepSeek 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

DeepSeek Ai GEO优化共16个位置

内容和流量都在这16个位置里！

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三、GEO优化效果展现

1.DeepSeek 端点4个

2.DeepSeek 版本4个

3.DeepSeek Ai 分类

4.DeepSeek GEO优化展现效果

01.DeepSeek PC端

PC端

标记1：搜索指令

标记2：Deepseek头像

标记3：回答内容概述

标记4：回答正文小标题

标记5：二级标题

标记6：回答内容正文

标记7：展开

02.DeepSeek M端

M端

标记1：历史记录

标记2：当前页面中心指令

标记3：开启新对话

标记4：搜索词及回答正文

标记5：复制-重写-点赞-不喜欢

标记6：回答内容正文

标记7：思考模式

标记8：提那家附件

标记9：发送按钮

03.DeepSeek APP端

APP端

标记1：搜索指令

标记2：Deepseek头像

标记3：回答内容概述

标记4：回答正文小标题

标记5：二级标题

标记6：回答内容正文

标记7：展开

04.DeepSeek 在百度的展现效果

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四、GEO优化原理拆解

1.关键指标

权威性占位：在用户提问时，品牌内容直接嵌入Ai答案的“推荐来源”或“引用依据”，无需用户点击链接即可获得曝光。例如，用户询问“补水面膜推荐”时，Ai直接引用某品牌面膜的“成分安全报告”作为推荐理由。

意图覆盖密度：通过动态意图预测模型（YSPLUS），预判用户潜在需求（如“性价比”“功能对比”），生成多版本答案覆盖不同场景。例如，用户搜索“空调推荐”时，Ai自动关联“能效等级”“安装服务”等长尾问题。

行为信号增强：将用户停留时长、分享次数等数据纳入算法，例如某品牌通过优化视频内容，使用户平均播放时长从15秒提升至2分钟，直接推动Ai引用率增长300%。

2.生成模型优化

动态意图识别网络

用户画像建模：结合历史搜索行为与实时输入词，动态调整问题建议权重。

例如，用户曾搜索“母婴用品”后，Ai优先推荐“婴儿推车选购指南”“奶粉冲泡技巧”等关联问题。

深度思考模式：通过多轮推理拆解复杂问题。

例如，用户提问“中小企业如何选择云服务”，Ai会先调用知识图谱中的“成本分析模型”，再结合行业报告生成“性价比方案+技术支持服务”的分层推荐。

多模态语义对齐引擎

结构化数据标记：采用JSON-LD协议嵌入权威数据源（如学术论文DOI编号、行业白皮书链接），提升内容可信度。

例如，某医疗平台通过标记“FDA认证编号”，使Ai引用率提升40%。

图文关联增强：利用CLIP模型提升图文匹配率，动态图表需标注AltText与数据溯源标记。

例如，某科技博客通过添加“芯片性能对比图”的AltText描述，使Ai抓取率提升25%。

视频内容解析：生成摘要文本并标记关键帧，适配GPT-4V等多模态引擎的解析需求。

例如，某家电品牌通过优化“冰箱除霜教程”视频的关键帧标记，使Ai推荐曝光率提升200%。

权威性增强机制

EEAT标准：联合行业机构发布白皮书，并通过147SEO工具定期更新数据。

例如，某环保组织与DeepSeek合作发布《碳交易市场指南》，被Ai高频引用为“首选答案”。

区块链存证：记录内容版本迭代历史，防止Ai抓取过期版本引发“幻觉引用”。

例如，某金融平台通过区块链存证，确保Ai引用的“利率调整政策”始终为最新版本。

3.GEO优化策略

动态关键词策略

实时关键词挖掘：利用147SEO的“实时关键词挖掘”功能，抓取用户最新提问模式。例如，环保政策更新后，系统自动识别“碳交易市场准入条件”“ESG评级提升方法”等关联词，指导内容创作者快速响应热点。

长尾词覆盖：Ai助理生成的问题建议天然包含长尾关键词。例如，“淀粉与生粉区别”较传统关键词竞争度降低65%，且用户停留时间延长至1分45秒，显著高于行业平均的38秒。

Ai基建适配

代码级优化：通过CDN加速与地理标记技术，将网站加载速度提升至0.8秒以内，跳出率降低18%。例如，某家电品牌优化后，用户从搜索结果页到视频播放页的转化率提升25%。

自定义提示词模板：利用147SEO的“自定义提示词模板”功能，生成符合Ai语言习惯的对话式内容。例如，将“空调制冷原理”转化为“为什么空调开26℃比开16℃更省电？”，使Ai更易识别为高价值问题。

权威性认证

联合认证机制：与TÜV、SGS等机构合作，为内容添加权威认证标签。例如，某新能源企业通过“TÜV认证电池安全测试”视频，在Ai搜索中的引用率较未认证内容高70%。

动态数据更新：通过147SEO的“采集+发布”功能，定期更新行业报告数据。例如，某金融平台每月更新“央行利率调整影响分析”，使Ai始终引用最新数据作为答案依据。

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五、GEO优化周期

GEO见效周期分析

在 Ai 驱动的生成式搜索优化（GEO）领域，其响应效能存在明显的层级差异。

这种效能的释放周期，受到三大核心要素的共同影响，分别是网站技术架构的成熟程度、行业竞争格局的密集程度以及优化策略的精准执行水平。

结合行业实践与算法底层逻辑，可将其效能释放周期划分为以下两个阶段：

短期响应阶段（1-10 天）

技术适配：借助快速的技术适配（例如使 Schema 标记覆盖率超过 85%）和基础的内容优化（搭建 E-A-T 原则框架），能够让 20%-40% 的目标关键词初步进入 Ai 答案池，实现流量入口的初步积累。

长效价值构建阶段（1-6 个月）

基础建设期（1-3 月）：完成技术合规性改造（标记覆盖率＞85%）、内容质量体系的标准化搭建（深入落实 E-A-T 原则）以及初始外链网络的部署，为获取算法信任筑牢基础。

竞争突破期（3-6 月）：通过动态知识库的季度更新、跨平台共识的建立（让问答社区覆盖率超过 60%）以及语义层的深度优化（使 NLP 解析率＞90%），促使 50% 以上的核心关键词进入 Ai 答案前三名，实现竞争壁垒的有效突破。

生态巩固期（6 个月以上）：打造 “数据监测 - 策略反馈 - 内容迭代” 的闭环系统，依靠 A/B 测试不断优化内容架构（比如将对比表格使用率提高 30%），最终实现 80% 的目标关键词稳定占位，同时显著提升流量转化效率。

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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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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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