快手Ai GEO

优化技术原理拆解

文章摘要

本文主要介绍了快手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，从快手6个端点+4个版本+21种应用形式+18个优化位置系统化的为您拆解快手Ai GEO生成引擎优化的技术原理是什么。媒介采购必备！快手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.快手优化的18个位置

快手 Ai GEO优化共18个位置

内容和流量都在这18个位置里！

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三、GEO优化效果展现

1.快手端点6个

2.快手APP 版本4个

3.快手Ai 分类

4.快手GEO优化效果展现

效果1、快手Ai搜索智能问答--M端

01.搜索结果首页

标记1：提示命令词

标记2：Ai功能选择

标记3：Ai搜索智能回答

标记4：输出解决方案

标记5：查看更多内容

标记6：内容鼓励

02.Ai智能搜索问答

标记1：提示命令词

标记2：Ai功能选择

标记3：Ai搜索智能回答

标记4：使用DS深度思考模式

标记5：输出解决方案

标记6：关闭DS深度思考模式

标记7：Ai生成内容声明

标记8：内容鼓励

目前，快手Ai智能搜索问答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 。

效果2、快手Ai小快--M端

01.只有移动端(内测)

移动端

标记1：快手Ai的名称及头像

标记2：Ai小快4个基础功能

标记3：更多功能(三条横线)

标记4：搜索问题发送

标记5：个人快手账号头像

标记6：回答内容正文

标记7：3个拓展功能快捷键

标记8：搜索框(可拍图搜索)

标记9：输入表情符

标记10：其他功能(同7)

目前，快手Ai小快搜索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 。

效果3、快手快影Ai--APP端

APP端

标记1：提示命令词

标记2：字数要求，模式选择

标记3：推理过程

标记4：输出解决方案

标记5：内容鼓励

效果4、快手可灵Ai--PC客户端

PC客户端

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四、GEO优化原理拆解

1.核心目标

内容可解释性：通过结构化数据标记与多模态对齐技术，使Ai能精准解析视频内容的语义逻辑。

例如，可灵Ai生成的“空调匹数与功率换算”教程视频，需通过视频字幕OCR与文本答案的语义关联，确保Ai理解“1匹≈2500W制冷量”的核心参数。

意图覆盖密度：利用Ai助理的动态问题建议机制，覆盖用户未明确表达的隐性需求。

例如，母婴用户搜索“疫苗接种时间表”时，系统自动关联“儿童疫苗副作用处理”等长尾问题，通过快影Ai的“朋友圈文案生成”工具，将专业内容转化为用户可感知的场景化语言。

行为信号增强：将视频播放时长、分享次数等用户行为数据纳入排名算法。

例如，某家电品牌通过可灵Ai生成“冰箱除霜教程”视频，用户平均播放时长达2分30秒，较传统图文内容提升300%，直接推动搜索流量增长215%。

2.算法原理

多模态语义对齐引擎

技术架构：采用类Sora的DiT（Diffusion Transformer）架构，结合3D时空联合注意力机制，实现视频内容与文本答案的跨模态映射。例如，可灵Ai生成的“赛博朋克城市夜景”视频，通过flow模型模拟水流、光影等物理规律，使Ai能识别“霓虹灯反射在水面”的视觉元素，并关联到“赛博朋克美学特征”的文本描述。

数据标记：视频卡片嵌入http://schema.org协议，明确主题、时长、发布者信息。快影Ai的“大V回答”功能，通过结构化数据标记，使Ai能快速定位“家电维修技巧”类视频中的关键步骤（如“冰箱压缩机更换流程”）。

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“二胎政策”后，Ai助理优先推荐“教育成本计算”“学区房选择”等关联问题，通过快影Ai的“文案生成”工具，将政策解读转化为用户可操作的决策指南。

深度思考模式：快手Ai搜索的DS（DeepSeek）深度思考模式，通过多轮推理拆解复杂问题。例如，用户提问“大客户不续费云服务怎么办”，Ai会先调用知识图谱中的“客户流失预警指标”，再结合可灵Ai生成的“客户沟通话术”视频，输出包含“成本分析+情感维护+替代方案”的三维解决方案。

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，某医疗平台与权威期刊合作发布“罕见病治疗指南”，被快手Ai搜索高频引用为“首选答案”，其内容引用率较未优化前提升40%。

动态参数调用：利用快手开放API，将产品数据库与Ai小工具对接。例如，输入“北京社保政策”时，系统自动调用本地化数据，生成包含“缴费基数调整”“异地就医流程”的定制化视频内容。

3.GEO优化策略

结构化内容生产

问答式内容拆解：将技术文档转化为“十大工业软件故障解决方案”等问答包，提升Ai解析效率。

例如，某工业机器人企业通过此方法，使Ai引用率飙升40%，直接带动询盘量增长65%。

多模态内容覆盖：结合视频字幕、图片Alt标签、文本描述，实现“文字-视频-3D演示”的跨模态联动。

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。

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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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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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