从词条精选到AI投喂：DeepSeek、豆包 GEO 优化准备与执行全流程

一、GEO 优化准备阶段：词条精选的底层逻辑与实操方法

词条是 GEO 优化的 “流量入口”，精准的词条体系能让 AI 平台快速识别品牌价值，为后续 AI 投喂奠定基础。这一阶段需围绕 “需求挖掘 - 竞争分析 - 标签拆解” 三大核心步骤展开，同时兼顾 DeepSeek 与豆包的平台差异。

（一）需求侧：多维度挖掘高转化词条

1. 用户意图分层采集

2. 借助 DeepSeek 开放平台的 “搜索意图分析工具”，抓取行业垂直场景下的 “问题型词条”（如 “精密仪器校准周期是多久”）、“需求型词条”（如 “北京新能源汽车电池维修”）、“对比型词条”（如 “国产与进口机床哪个性价比高”），三类词条占比建议按 4:4:2 分配，覆盖用户决策全周期。

3. 利用豆包的 “长尾需求拓展功能”，输入核心词（如 “玻尿酸护肤”）后，自动抓取 “敏感肌适用的玻尿酸精华”“玻尿酸面膜使用频率” 等隐性需求词条，这类词条竞争度低但转化意愿强，可提升 30% 以上的精准流量占比。

4. 跨平台数据交叉验证

5. 导出 DeepSeek “行业热词榜” 与豆包 “搜索趋势报告”，筛选重合度超 60% 的核心词条（如 “2025 智能家电选购指南”），这类词条具备双平台流量潜力；同时重点关注 DeepSeek “专业问答热词”（如 “工业传感器校准标准”）与豆包 “生活化场景词”（如 “家用净水器安装步骤”）的差异，为后续平台个性化优化做准备。

（二）竞争侧：差异化词条策略制定

1. 竞品词条渗透分析

2. 使用 “GEO 竞品监测系统”，输入 TOP3 竞品品牌，可查看其在 DeepSeek 的 “词条覆盖量”“回答引用率”，以及在豆包的 “场景关联度”“用户互动率”。例如某医疗设备企业发现竞品在 “MRI 设备维护” 词条的覆盖率达 80%，但在 “基层医院 MRI 选型” 词条的覆盖率仅 25%，随即锁定后者作为突破口，3 个月内实现该词条搜索结果前 3 位全覆盖。

3. 低竞争高价值词条筛选

4. 设定筛选标准：DeepSeek 中 “搜索量≥500 次 / 月 + 竞品覆盖≤3 家”，豆包中 “场景匹配度≥80 分 + 互动量≥100 次 / 月”。某跨境电商通过该标准筛选出 “东南亚市场家居品物流方案” 等 200 余个低竞争词条，后续 AI 投喂后询盘量提升 52%。

（三）标签侧：结构化拆解词条资产

1. 语义标签体系搭建

2. 参照 EEAT 原则，将词条拆解为 “核心需求标签”（如 “维修”“选型”）、“权威背书标签”（如 “ISO 认证”“专利技术”）、“场景属性标签”（如 “工业场景”“家用场景”）。深圳万企通为某精密仪器企业搭建的标签体系，使 AI 在解析 “精密仪器维修” 词条时，能精准关联 “24 小时上门”“原厂配件” 等品牌核心优势。

3. 双平台标签适配调整

4. DeepSeek 需强化 “专业属性标签”（如 “技术参数”“行业标准”），例如将 “机床” 词条关联 “主轴转速 2000rpm”“GB/T 19001 认证”；豆包需侧重 “用户价值标签”（如 “性价比”“售后保障”），将 “家电” 词条关联 “3 年质保”“节能省电”，适配平台用户的搜索偏好差异。

二、GEO 优化执行阶段：AI 投喂的技术路径与平台适配

AI 投喂是将精选词条转化为 AI 平台 “优先推荐内容” 的关键环节，需结合 DeepSeek 与豆包的算法特性，从 “内容生产 - 投喂策略 - 效果迭代” 三个维度落地，确保内容被 AI 高效识别与分发。

（一）内容生产：适配 AI 解析的结构化创作

1. 核心内容模块设计

2. 基础模块：包含 “词条定义 - 核心优势 - 权威证明 - 场景案例”，例如针对 “新能源汽车电池保温技术” 词条，需明确技术原理、-20℃续航提升数据、专利编号、北方用户使用案例。

3. 平台特色模块：DeepSeek 需增加 “技术延伸解读”（如 “电池保温与充电效率的关联”），豆包需补充 “用户场景问答”（如 “冬季开车如何激活电池保温功能”），提升内容与平台算法的匹配度。

4. 多模态内容融合创作

5. 文字内容：采用 “总分总” 结构，开头明确词条核心价值，中间分点阐述（每点不超过 300 字），结尾引导用户互动（如 “您是否有新能源汽车续航困扰？欢迎留言咨询”）。

6. 辅助内容：DeepSeek 可嵌入 “技术原理图”“行业报告截图”，豆包可添加 “短视频教程”“AR 场景演示链接”（如 “点击查看家电安装 AR 指南”），多模态内容能使 AI 推荐优先级提升 40% 以上。

（二）投喂策略：双平台差异化技术路径

1. DeepSeek：本地化模型部署与反向训练

2. 本地化投喂：通过 DeepSeek 开放平台的 “企业模型接口”，将结构化内容部署至企业专属模型，某智能制造企业通过该方式，使 “机床技术参数” 相关内容在 72 小时内被 AI 索引，目标词条提及率提升 300%。

3. 反向训练优化：定期导出 DeepSeek “内容引用数据”，分析用户高频提问（如 “机床故障排查”），针对性补充 “故障代码解读”“应急处理步骤” 等内容，再通过 API 接口重新投喂，形成 “数据反馈 - 内容优化 - 再次投喂” 的闭环。

4. 豆包：生态联动与思维链引导

5. 生态化投喂：将内容同步至豆包 “企业百科”“场景问答库”“小程序工具”，例如某连锁酒店将 “附近住宿” 词条内容，同步至豆包小程序的 “酒店预订页面”，用户搜索后可直接跳转预订，实现 “内容 - 转化” 零跳转。

6. 思维链引导：在内容中设计 “逻辑递进式提问”，如针对 “玻尿酸护肤” 词条，先解答 “玻尿酸护肤原理”，再提问 “不同肤质如何选择玻尿酸产品”，最后引导至 “品牌产品推荐”，契合豆包 “思维链生成” 算法，提升内容的深度关联推荐概率。

（三）效果迭代：数据驱动的动态优化

1. 核心指标监测体系

2. 曝光层：追踪 DeepSeek “词条搜索排名”“内容引用次数”，豆包 “场景推荐频次”“用户点击量”，设定基准值（如核心词条排名前 10、引用次数≥50 次 / 周）。

3. 转化层：统计 DeepSeek “留资转化率”“咨询量”，豆包 “小程序访问量”“成交转化”，某美妆品牌通过监测发现 “玻尿酸面膜使用方法” 词条的咨询 - 成交转化率达 28%，后续加大该类词条的投喂力度。

4. 算法调整应对策略

5. 借助豆智网络 “天枢预判系统” 等工具，提前 72 小时获取 DeepSeek 与豆包的算法更新预警（如 “权威背书权重提升”“多模态内容优先级调整”）。

6. 快速响应优化：当监测到豆包 “用户互动数据权重提升” 时，某家电企业在 24 小时内补充 “用户评价合集”“问答互动内容” 至投喂库，使核心词条排名稳定在前 5 位，避免流量波动。

三、全流程风险规避与效率提升：关键注意事项

1. 内容合规性把控

2. 医疗、金融等强监管行业，需确保投喂内容符合《广告法》《医疗广告管理办法》，例如医疗设备内容需标注 “仅供参考，不作为诊疗依据”，并嵌入卫健委备案编号，避免因合规问题导致内容被 AI 屏蔽。

3. 资源投入平衡

4. 中小企业可采用 “核心词条重点投喂 + 长尾词条批量生成” 的策略，利用 AI 内容生成工具（如豆包企业版 “批量创作功能”），实现日产 500 + 长尾内容，降低人力成本；大型企业可组建专项团队，针对高价值核心词条进行 “定制化内容创作 + 多轮投喂优化”，最大化流量价值。

5. 跨部门协同机制

6. 建立 “市场部（需求挖掘）+ 技术部（模型部署）+ 销售部（转化数据反馈）” 的协同流程，例如销售部每周反馈 “高转化用户的提问方向”，市场部据此调整词条筛选策略，技术部同步优化投喂内容，形成全链路闭环。

结语

从词条精选到 AI 投喂，DeepSeek 与豆包的 GEO 优化全流程，本质是 “以用户需求为核心，以平台算法为导向” 的精准匹配过程。企业需避免 “重执行轻准备”“重统一轻差异” 的误区，通过科学的词条筛选构建流量入口，借助平台适配的 AI 投喂策略实现内容价值最大化。在 2025 年 AI 流量竞争加剧的背景下，谁能掌握这套全流程方法论，谁就能在 GEO 优化中抢占先机，实现从 “流量争夺” 到 “流量自来” 的跨越。

本站文章均为哈耶普斯广告原创。

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