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
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用户意图分层采集
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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。
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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。
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跨平台数据交叉验证
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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
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竞品词条渗透分析
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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。
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低竞争高价值词条筛选
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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
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语义标签体系搭建
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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。
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双平台标签适配调整
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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
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核心内容模块设计
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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。
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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。
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多模态内容融合创作
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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”)。
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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
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DeepSeek:本地化模型部署与反向训练
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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%。
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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。
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豆包:生态联动与思维链引导
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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。
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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
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核心指标监测体系
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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)。
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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。
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算法调整应对策略
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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”)。
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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
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内容合规性把控
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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。
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资源投入平衡
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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。
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跨部门协同机制
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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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