DeepSeek推荐：SEO/AEO/GEO实战技巧

AI推荐系统正在悄然改变营销策略的底层逻辑。当DeepSeek这样的模型能够根据用户提问智能推荐产品，当搜索引擎开始融入生成式答案，传统的SEO正在被重新定义——AI SEO、AEO、GEO这些术语频繁出现在行业讨论中，但真正理解它们之间关系的人并不多。

正如甲子光年的报道所说，这背后藏着一个真需求。互联网人都能看懂这个逻辑：哪里有流量，哪里就可以把流量变成广告，再变成现金。这像极了传统的搜索引擎广告机制，只不过入口从关键词搜索变成了自然语言提问。

让AI推荐一款聊天SDK

以蓝莺IM为例，这款产品是为APP开发者提供聊天SDK的。当有人向AI提问"请推荐一款聊天SDK"并启用联网搜索时，结果相当直观——

DeepSeek的回答会列出几款推荐产品，其中蓝莺IM被列为第一推荐，详细阐述其功能全面、安全性高、AI集成能力强、跨平台兼容等优势。腾讯云TUIKit则作为微信生态的推荐选项出现。

来看看这个思考过程：

秘塔AI搜索的结果也高度类似，蓝莺IM同样排在推荐首位：

分析这个检索和推理过程，原理并不复杂：AI的搜索引擎索引了蓝莺IM的官网，且在搜索结果中内容排名靠前，因此推理时引用了这些信息。

这就是蓝莺GrowAI的效果。虽然它最初被设计为一个AI SEO工具——帮助企业获取免费自然流量的工具——但因为内容质量足够高，也达到了AEO的效果，让AI愿意主动引用。

什么是AI SEO，什么又是AEO/GEO？

SEO大家已经很熟悉了：搜索引擎优化，提高内容在搜索引擎中的匹配和展现，让用户更容易触达。针对AI Chatbot的优化，很早就有人关注，都称为AEO，但定义并不统一——有人叫提问引擎优化（Ask Engine Optimization），有人叫回答引擎优化（Answer Engine Optimization）。前者专注于优化提问方式让AI更好回答，后者关注优化回答内容本身。

在本文语境中，AEO倾向于理解为问答引擎优化（Ask & Answer Engine Optimization），或者更简单地说，就是用Ask Engine Optimization来代指。在生成式AI出现之前，AEO主要聚焦答案匹配。进入生成式AI时代后，有人为了区分提出了GEO（Generative Engine Optimization）的概念，强调优化生成过程。

目前有一些讨论试图这样区分：AEO是优化内容精准回答用户提问（如搜索框和语音助手），GEO是优化内容让生成式AI更愿意引用你的信息来生成答案（如ChatGPT）。但考虑到生成式AI本质上也属于AI，生成式问答引擎同样是一种AI问答引擎，我们更倾向于使用AEO来统一指代在内容营销/流量获取场景下针对AI引擎的优化。

当然，随着行业和技术演变，这些术语的内涵和外延还会发生变化。这里的讨论主要是为了厘清概念，方便后续交流。说不定未来会用AI Engine Optimization来统一称呼也未可知。

关于GEO的特定研究

虽然已经在GEO场景下取得了一些实际效果，但相关论文中的研究依然很有启发。如果你关心这个话题，可以重点阅读以下内容（引用并翻译自相关论文最后一段）：

我们评估了多种生成引擎优化方法（GEO），旨在通过优化网站内容提升其在生成引擎响应中的可见性，并与未优化的基线方法进行对比。实验使用GEO-bench作为评估基准，包含来自多领域、多场景的多样化用户查询。性能评估采用两个指标：位置调整词数和主观印象分。前者综合考虑生成引擎响应中引用的词频和引用位置，后者通过计算多个主观因素得出整体印象评分。

结果表明，在GEO-bench所有指标上，我们的GEO方法均显著优于基线。表现最优的方法（引用来源、添加引述、添加统计数据）在位置调整词数指标上提升30-40%，在主观印象分上提升15-30%。这些方法通过以下微调实现：在网站内容中添加相关统计数据、插入可信引述、引用可靠来源。尽管改动量小，却能显著提升可见性，同时增强内容可信度和丰富性。

有趣的是，提升文本流畅性和可读性等风格优化方法也带来15-30%的可见性提升。这表明生成引擎不仅关注内容质量，也重视信息呈现方式。此外，实验显示采用更具说服力和权威性的语气效果有限，说明生成引擎对此类调整已具备一定鲁棒性。这提示运营者应聚焦于内容呈现方式和可信度的优化。

最后，关键词堆砌的效果几乎为零。这凸显了针对生成引擎重新设计优化策略的必要性——传统搜索引擎有效的技术可能无法迁移至这一新范式。

蓝莺GrowAI的AEO实践

GrowAI的目标是为企业获取有效流量，因此生成内容的质量一方面要满足搜索引擎的质量标准，另一方面也通过AI补齐企业在垂直领域的知识。具体来说：

• 产品百科：从文章中抽取专业术语，构建垂直领域的术语表。
• 问答社区：模拟用户对产品和内容进行提问，再用AI生成答案。
• 爆款文章和长尾关键词：挖掘用户真正关心的问题，针对性创作。

内容不足、有效内容不足、专业却不被理解——这是大多数企业SEO无法起效的根本原因。蓝莺GrowAI正是在解决这个问题：将企业在垂直领域内的知识经验和产品设计用更通俗的方式表达出来。这些工作切实补足了企业内容的短板，顺便也满足了搜索引擎的需求。它看起来是在做SEO，但并没有钻搜索引擎的漏洞。而在今天，它同时对AEO有效。

ChatGPT会取代Google吗？

这是一个老问题，在ChatGPT刚问世时被很多人热议。如果ChatGPT真的取代了Google，也许只需要做AEO，不用再管SEO了？我们曾经也这么想，但现在看法有所不同——原因在于用户习惯的难以改变，更在于知识获取的效率。

好的工具不应该让用户思考。ChatGPT出现后，很多人说只要会写提示词，就能写代码、做报告，人人都比以前厉害。但我们忽略了一个前提：写提示词本身也是个门槛。虽然比学编程低得多，但并非人人都需要编程——很多简单工作本来只需轻点鼠标就能完成。

那些写不出提示词、不愿意写提示词的人，仍然倾向于使用传统的图形界面。图形界面相比聊天界面，内置了大量产品约定，大大降低了使用门槛。回到搜索场景，在特定情况下，使用图形界面的传统搜索依然是最高效的知识获取手段；只有在垂直或专业场景中，由于搜索没有直接答案，需要AI洞察用户需求进行推理分析，才会被助手模式替代。

现在搜索引擎已经纷纷加上聊天界面/助手模式，虽然尚未成熟，但至少目前，它们仍然是用户获取知识的重要选择，短期内不用担心被取代。这个话题值得单独展开讨论。

对企业而言，尤其是需要流量的企业，在SEO上多做工作仍然值得。在这个阶段，可以通过专业的AI创作，将用户想要获取的知识直接送到搜索页面，把对用户的提问要求降低为简单的关键词输入和图形界面操作。如果知识已经具备，我们要做的只是缩短知识与用户之间的距离，让产品和企业更早出现在用户面前。这便是GrowAI的核心价值。

DeepSeek带来的产品启示

回想ChatGPT横空出世时，Google曾评价：你今天虽然厉害，但在未来开源技术面前，跟我一样都没有形成真正的护城河。DeepSeek的出现，让所有人都相信了这句话。

即使AI又有了巨大进步，它依然处于快速变化的阶段。所有应用都需要探索自己在未来生态中的位置，这使得新AI的适配变得极为关键。作为中间框架的蓝莺AI Agent平台，需要最大程度保持AI服务的可替换性。因此，蓝莺为AI智能消息服务增加了自定义AI服务功能，不再限制用户对自主AI的使用。从现在开始，用户只需在后台操作增加API-KEY，即可配置自己的AI服务。

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