随着 DeepSeek、豆包、通义千问、文心一言等国产大模型的快速普及，AI 正在成为新的信息入口。越来越多的用户不再通过百度搜索逐条点击网页，而是直接向 AI 提问，希望得到一个已经被整理、总结过的答案。在这一变化之下，内容传播的核心逻辑正在发生转移：决定内容价值的，不再只是有没有流量，而是能否进入 AI 的生成结果。

国内 GEO 平台优化重点

在这样的背景下，GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）成为国内内容创作者、企业和品牌必须面对的新问题。那么，在国产 AI 场景下，GEO 究竟应该怎么做？

一、理解国产大模型的“内容偏好”

要做好 GEO，首先要理解国内 AI 是如何“读内容”的。以 DeepSeek 和豆包为代表的国产大模型，本质上并不是在“检索网页”，而是在对大量文本进行理解、压缩和重组。

DeepSeek 大模型的「内容偏好」

DeepSeek 更强调推理能力和逻辑一致性，倾向于吸收结构清晰、结论明确的内容；豆包则深度贴合字节生态，更偏向自然语言表达和贴近真实用户提问的内容。这意味着，国内 GEO 的第一步，并不是技术层面的适配，而是内容表达方式的转变。

简单来说，国产 AI 更偏好“能直接回答问题”的内容，而不是为了搜索排名而写的文章。

二、从“关键词写作”转向“问题写作”

在传统 SEO 中，内容往往围绕关键词展开，而在 GEO 场景下，更有效的方式是围绕“问题”来写。因为用户在 DeepSeek、豆包中的行为，本质上就是不断提问。

从“关键词写作”转向“问题写作”

例如，与其写一篇泛泛而谈的文章，不如在内容中明确回答以下问题：

• 这个概念是什么？

• 它解决了什么问题？

• 在国内场景下如何落地？

• 有哪些注意事项？

当内容本身就以“回答问题”为核心结构时，更容易被模型识别为“可直接复用的信息单元”，从而进入生成结果。

三、用结构帮助模型理解内容

在国产 AI 的生成逻辑中，结构的重要性远高于修辞。清晰的结构不仅方便人类阅读，也极大降低了模型理解和拆解内容的成本。

在实践中，适合 GEO 的内容通常具备以下结构特征：

需要注意的是，这里的结构并不是“格式化堆砌”，而是围绕逻辑展开，让每一部分都有明确的功能。

四、强化“结论意识”，减少模糊表达

在 DeepSeek、豆包等生成式引擎中，内容是否有清晰结论，往往决定了是否会被采用。模型更倾向于选择那些能够直接给出判断、总结或方法的内容，而不是大量铺垫却缺乏核心观点的文章。

因此，在进行 GEO 优化时，应有意识地：

• 将关键结论前置

• 减少模棱两可的表述

• 避免过度情绪化或主观判断

例如，“总体来看”“可能会”“一定程度上”等模糊表达，虽然在人类写作中很常见，但对模型而言并不友好。

五、贴近国内真实场景，而非“套国外案例”

在国内 AI 场景下，内容的本地化尤为重要。相比 Google、OpenAI 相关案例，国产大模型更容易理解和吸收贴近国内语境的内容，例如：

• 国内平台（抖音、微信、知乎）

• 国内行业实践

• 中文语境下的表达方式

这种本地化并不只是案例替换，而是从问题设定、表达方式到结论方向，都围绕国内用户的真实需求展开。

六、接受 GEO 的“不确定性”，但仍要布局

与 SEO 不同，GEO 目前仍处于早期阶段。国产大模型的内容采纳机制并不透明，内容是否被引用、以何种方式呈现，很难被精确追踪。这也导致 GEO 在效果评估上存在天然困难。

但从趋势来看，生成式 AI 已经成为不可逆的信息入口。越早适应模型逻辑、调整内容写作方式，就越容易在未来的 AI 生态中占据优势位置。

在国内 AI 快速发展的背景下，GEO 并不是一个“技巧合集”，而是一种内容思维的升级。它要求创作者从“为平台写内容”，转向“为模型理解而写内容”，再回到“为用户提供答案”。

当 DeepSeek、豆包正在成为越来越多用户的“默认解释者”时，谁的内容更容易被这些模型理解和采纳，谁就更有可能在 AI 时代成为真正的“标准答案来源”。