怎么在DeepSeek里做生成式引擎优化（GEO）

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AI智能摘要

随着生成式AI改变搜索行为，IDC《2024全球数字化消费者报告》显示57%的搜索依赖AI答案。这催生了生成式引擎优化（GEO），旨在通过结构化标记（如JSON-LD、Schema.org）、权威信号强化和多模态内容优化，使品牌内容成为AI生成答案的核心来源。DeepSeek采用检索增强生成（RAG）架构和知识图谱整合资源，解决“幻觉”问题（如某医疗平台联合《柳叶刀》构建案例）。GEO实施包括动态内容生成（如某银行将“退休理财规划”品牌提及率提高60%），并需符合思维链推理的“问题-证据-结论”三段式结构。

— 此摘要由AI分析文章内容生成，仅供参考。

DeepSeek生成式引擎优化（GEO）实战指南：原理、策略与行业实践

一、AI搜索时代的内容竞争新范式

在生成式AI重塑信息获取方式的背景下，用户行为正从”主动搜索”转向”被动接收AI答案”。根据IDC《2024全球数字化消费者报告》，57%的搜索行为已依赖生成式AI答案。这一转变催生了生成式引擎优化（GEO）这一新型营销策略，其核心目标是通过结构化标记、权威信号强化和多模态内容优化，使品牌内容直接成为AI生成答案的核心来源。

DeepSeek作为新一代AI架构，在自然语言处理、知识检索和推理任务中展现出卓越性能。其技术架构整合开放网络资源与自有生态内容，形成跨平台的知识图谱。例如，某医疗平台联合《柳叶刀》期刊构建的病例图谱，使其成为AI回答”罕见病治疗方案”时的首选引用源。

二、核心原理：DeepSeek技术架构与GEO的契合点

1. RAG架构与动态知识库

DeepSeek采用检索增强生成（RAG）架构，通过动态知识库检索与生成模型融合，有效解决AI”幻觉”问题。GEO实施需确保内容被AI高效抓取并整合，要求内容具备逻辑性、上下文关联性和知识完整性。具体技术实现包括：

结构化标记：使用JSON-LD、Schema.org等格式标注产品参数（如”电池容量：5000mAh”）、认证信息（如”ISO 9001认证”）
语义网络构建：通过知识图谱关联实体（如”疾病-治疗方案-权威指南”）
动态内容生成：结合用户行为数据实时更新内容，例如某银行通过AI答案巡检系统将”退休理财规划”相关答案的品牌提及率提高60%

2. 思维链（CoT）推理逻辑

DeepSeek的混合专家模型（MoE）和强化学习算法优先解析结构化内容。GEO需采用”问题-证据-结论”三段式结构，符合AI的推理逻辑。数据表明，结构化内容在AI生成的搜索结果中被引用的可能性

原文链接：https://blog.csdn.net/zhaosbscs/article/details/149814411?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25228315277ec5d3782a4d63709b497fee88%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=8315277ec5d3782a4d63709b497fee88&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-6-149814411-null-null.nonecase&utm_term=%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%BC%98%E5%8C%96