生成式引擎优化（GEO）在秘塔AI搜索中的实践与探索

1,102 0

2025年，生成式AI已彻底改变信息获取方式。秘塔AI搜索凭借其创新的”小模型+大模型”协同架构，在AI搜索领域崭露头角。据SimilarWeb数据显示，其网站日均访问量突破20万次，成为增长最快的新生代AI搜索产品。在这场变革中，生成式引擎优化（GEO）成为企业提升AI搜索可见性的核心战略。

一、秘塔AI搜索的技术架构解析

1.1 双模型驱动的创新范式

秘塔AI搜索采用独特的”浅度研究”架构，由DeepSeek R1小模型与秘塔自研大模型协同工作。小模型负责构建初始思考框架，大模型执行信息整合，实现2-3分钟分析数百网页的高效处理。这种架构使其在《流浪地球》行星发动机制造成本测算等复杂任务中，能自动拆解出材料核算、工程周期预估等8个研究维度，整合129项关键数据。

1.2 多模态搜索能力突破

秘塔AI搜索支持全网搜索、学术搜索、专题研究三大模式：

全网搜索：智能生成结构化答案，含完整引用源及思维导图
学术搜索：检索数亿篇中英文学术文献，支持学科精准定位
专题研究：创建个性化知识库，支持文档批量上传分析

其MetaLLM大模型通过国家双重认证，具备多模态处理能力，可同时理解文本、图像、视频内容。

二、GEO优化策略的五大核心维度

2.1 语义理解深度优化

问题链可视化：利用秘塔的”思考过程直播”特性，将复杂问题拆解为可执行的子问题。例如在分析英伟达与AMD竞争格局时，自动生成”主力芯片对比””代工产能分配”等子问题链。
动态语义适配：针对秘塔实时更新特性，在内容中嵌入动态数据标记。某新能源汽车品牌通过此方式，使技术文档的AI推荐率提升68%。