豆包Ai GEO

优化技术原理拆解

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文章摘要

本文主要介绍了豆包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，从豆包 3个端点+4大维度+4个入口+14个优化位置，系统化的为您拆解豆包Ai GEO生成引擎优化的技术原理是什么！媒介采购必备！豆包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.豆包优化的14个位置

豆包GEO优化共14个位置

内容和流量都在这14个位置里！

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三、GEO优化效果展现

1.豆包端点3个

2.豆包Ai 分类

3.豆包GEO优化效果展现

01.PC端效果

PC端

标记1：输入的关键词，搜索内容

标记2：打开新对话 入口

标记3：Ai搜索功能

标记4：写作功能

标记5：图像生成

标记6：Ai阅读

标记7：Ai语音通话新功能

标记8：最近对话历史记录

标记9：搜索结果内容来源

标记10：搜索内容正文

标记11：Ai基础功能菜单栏

标记12：标记功能（图片搜索等）

标记13：推荐相关视频

标记14：推荐相关问题（3个）

02.移动端效果

移动端

标记1：Ai回答正文内容

标记2：Ai基础功能菜单

标记3：推荐相关文档（2个）

标记4：Ai其他智能功能

标记5：搜索框（输入关键词）

03.手机端APP效果

手机端

标记1: 查看历史对话

标记2: 开启新对话

标记3: 搜索词、指令次、命令词
标记4: 已搜索的参考资料（右侧详情页）
标记5: 深度思考（分析指令）
标记6: 搜索框（输入指令）
标记7: 深度思考（同5）
标记8: 联网搜索（同4）

04.接入DeepSeek效果

标记1: 查看历史对话

标记2: 开启新对话

标记3: 搜索词、指令次、命令词
标记4: 已搜索的参考资料（右侧详情页）
标记5: 深度思考（分析指令）
标记6: 搜索框（输入指令）
标记7: 深度思考（同5）
标记8: 联网搜索（同4）

标记9: 内容概述、摘要

标记10: Ai回答正文内容

标记11: 小标签（点开后是参考文章正文）

标记12: 复制生成内容

标记13: 重新生成
标记14: 内容鼓励-喜欢
标记15: 不喜欢

05.智能体-M端效果

M端

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四、GEO优化原理拆解

1.核心目标

成为Ai的“可信知识合伙人”

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的核心目标是让品牌内容被豆包等生成式Ai算法视为“可信来源”，从而在用户对话式搜索时，直接嵌入Ai生成的答案中，无需用户点击链接即可传递价值。

其本质是通过内容权威性、语义关联和技术适配，提升品牌在Ai答案中的引用优先级和可见性。

2.算法原理

预训练数据层：

发布行业白皮书：如某检测仪器企业通过构建“技术词库+白皮书”体系，6个月内品牌Ai提及率从12%跃升至68%。

入驻学术数据库：引用DOI标注的学术论文、权威报告（如引用“中华医学会2025版指南”）。

创建结构化知识图谱：使用Schema标记产品参数、认证信息（如<geo:expertise domAin="医疗" certification="中华医学会2025版指南">）。

原理：生成式Ai依赖超大规模语料库训练（通常包含万亿级文本），但模型会优先吸收高可信度、结构化、高频出现的数据。

内容生成层：

问答链模板：采用“Q: [核心问题] A: [直接回答] + [数据支持] + [扩展追问提示]”结构，引导Ai延伸对话（如“水解蛋白奶粉的分子结构解析：为什么更适合乳糖不耐受宝宝？”）。

多模态理解引擎：解析PDF流程图、视频关键帧、3D模型参数（优化后解析效率提升79%）。

动态问答链预测：基于50万+用户追问日志预判对话路径（优化后预测准确率提升48%）。

原理：通过模块化知识单元（FAQ原子化）、多模态内容锚点（图文/视频关联）、逻辑推理链显性化设计，使品牌内容成为Ai生成答案的“标准构建元件”。

3.GEO优化策略

内容工程改造：

Experience（经验性）：体现创作者实际经验或用户视角的真实体验（如“XX奶粉实测：6个月的宝宝可以吃吗？”）。

Expertise（专业性）：展示领域内专业知识（如技术参数解析、行业标准引用）。

Authoritativeness（权威性）：通过学术论文、行业白皮书、权威媒体背书（如“某某奶粉获‘中国母婴创新奖’”）。

Trustworthiness（可信度）：避免夸大描述，提供可验证细节（如第三方实验室报告）。

技术适配：

短文本优化：豆包偏好简洁答案，需精简内容至300字以内，突出核心信息。

结构化标记：使用Schema标记产品参数、认证信息（如<geo:expertise>标签）。

多模态内容：整合文本、图像、视频数据，适应Ai的跨模态理解能力（如电商商品的多维度展示）。

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五、GEO优化周期

GEO见效周期分析

Ai驱动的生成式搜索优化（GEO）的响应效能呈现显著分层特征，其效果显现周期受三大核心要素制约：网站技术架构成熟度、行业竞争格局密度及优化策略的精准实施水平。

基于行业实践与算法底层逻辑，其价值释放周期可划分为以下两个阶段：

短期响应阶段（1-10日）
通过快速技术适配（如Schema标记覆盖率突破85%）与基础内容优化（E-A-T原则框架搭建），可实现20%-40%目标关键词在Ai答案池的初步渗透，完成流量入口的原始积累。

长效价值构建阶段（1-6个月）

基础建设期（1-3月）：完成技术合规改造（标记覆盖率>85%）、内容质量体系标准化（E-A-T原则深度落地）及初始外链网络部署，奠定算法信任基础。

竞争突破期（3-6月）：通过动态知识库季度更新、跨平台共识构建（问答社区覆盖率超60%）及语义层深度优化（NLP解析率>90%），推动50%以上核心关键词进入Ai答案TOP3，实现竞争壁垒的实质性突破。

生态巩固期（6月+）：建立"数据监测-策略反馈-内容迭代"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%），最终达成80%目标关键词的稳定占位及流量转化效率的显著提升。

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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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