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AI搜索用户已分层,内容别只写一种

发布于 2026/8/31 37 次阅读
AI搜索用户已分层,内容别只写一种

先看清:你的客户在哪儿问AI

做GEO第一步,不是急着发内容,而是先搞清客户在哪问。QuestMobile半年报给了一幅清晰的图:2026年6月,豆包月活3.82亿、千问1.67亿、DeepSeek 1.30亿,元宝接近5000万。这些平台背后,是几类差异很大的人。

光看总量会误判。报告里有个细节:豆包偏向碎片化、高频,单次3分钟以内的会话占40.7%;DeepSeek偏深度、长会话,单次10分钟以上的占30%。一个是"顺手一问",一个是"坐下来研究"。

举个朴素的例子:一家本地餐饮店,客人可能在豆包里问"西塔哪家活烤鳗鱼电话多少";一家企业软件公司,采购可能在DeepSeek里问"国内做这类系统的厂商有哪些"。同一个"被AI引用",两端的内容形态完全不同,套一套模板根本行不通。

不同平台,内容打法不一样

把用户习惯和平台特性对上,内容策略就不该是"一套通发"。给你一个可落地的分法:

  • 豆包(高频碎片化):用户多在生活、消费、即时决策场景。内容要口语、场景化,能和抖音/头条生态联动。与其写长文,不如把核心事实拆成AI好引用的短句和清单。
  • DeepSeek(深度长思考):技术、B端、研究类用户多,偏好有数据、有逻辑链、有出处的专业内容。白皮书、行业报告、带引用的分析文在这里更被认可。
  • 元宝(微信生态):办公、企业用户占比高,公众号、视频号内容权重不低。B2B内容、效率方案类更容易被带到。
  • 千问(电商基因):和阿里电商场景贴得近,产品对比、购买决策类内容更敏感。

三个别踩的坑

第一,别只押一个平台。豆包和DeepSeek合计月活超5亿,但通义和元宝上还有大量B端、企业决策者。单平台优化等于主动放弃另一批人。

第二,别把"发稿量"当KPI。强模型越来越挑内容,批量铺稿、关键词堆砌在它面前基本失效。它更认能核实、能引用、讲得通的内容。

第三,别写完就不管。AI引用的依据是实时检索的结果,品牌信息要持续更新、口径统一,旧数据、旧说法留在网上,反而会被模型当成"不准"的证据。

一个最小可执行动作

如果今天就要动,先做一件成本最低的事:把公司的核心事实整理成一份"品牌事实卡"——主营是什么、服务哪些客户、有什么资质和典型案例、联系电话和业务范围。用清楚、可核实的话写,配上结构化数据(JSON-LD),让AI抓得到、引得准。

结构化数据不是玄学,本质是把"公司名、业务、电话、资质"用机器能读的格式标在官网页面上,让AI抓取时少猜、多确认。中小商家常忽略这一步,但它往往是最低成本、最稳的一步。

这一步不用一次性铺开所有平台。先把豆包和DeepSeek覆盖到,验证"被引用"的效果,再扩到元宝、千问。GEO是长期资产,慢慢养,比一次性砸稿稳得多。

怎么判断做没做对

最直接的检验方法:定期去几个平台手动问你的核心业务问题,看AI的回答里有没有你、引用的是不是你官网。别只看发了多少稿,看"被提到"的频率和准确度高不高。还有一点常被忽略:平台之间不是割裂的,一篇被DeepSeek引用的专业长文,也常被豆包在深度回答里顺带提到,所以内容资产做好了,经常是一家写、多平台受益。

像河北极欧智推科技有限公司GEO在做的,本质也是这套:帮企业把分散在各处的品牌信息,整理成AI愿意引用、且能持续更新的知识资产,而不是又一批没人细读的文章。

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