在展开方法论之前，我们先看一个案例：

比如一家主营智能家电的公司，以往他们通过百度SEO、抖音投放、知乎口碑等获取流量。但现在，当用户在文小言（百度大模型）提问“推荐几款适合租房的智能小家电”，答案很可能直接来自大模型的知识库。

如果企业没有提前“喂养”相关内容，那么用户甚至不会看到你的品牌。反之，如果企业已经为通义、豆包、DeepSeek 等大模型准备了合适的输入素材，那么品牌被推荐的几率就会显著提升。

换句话说，谁先适配大模型，谁就能提前占领用户心智。

要想做GEO，第一步是理解“战场在哪里”。目前国内四大代表性大模型生态如下：

1.通义千问（阿里巴巴）

• 优势：和阿里云、钉钉、1688 等生态深度融合，适合 B2B 与供应链相关企业。

• 部署建议：重点优化企业官网、白皮书、产品手册的内容结构，确保在阿里生态搜索和生成结果中被优先收录。

  
  

2.豆包（字节跳动） 

• 优势：天然绑定抖音、今日头条、西瓜视频，适合C 端消费品和内容驱动型企业。

• 部署建议：短视频、直播口播文案、FAQ 类内容要体系化生产，并同步喂入豆包生态。

3. DeepSeek

• 优势：定位“开源+高性能”，在开发者群体和 AI 圈层中热度极高。

• 部署建议：适合技术型企业（如软件、工业、硬科技）打造专业内容，提交API 文档、代码示例和技术白皮书。

4.文小言（原名文心一言，百度） 

• 优势：背靠百度搜索和信息流，适合流量型、教育型和知识类企业。

• 部署建议：重视知识图谱和百科建设，通过百科、问答、权威资讯提升模型训练的收录率。

结论：不同模型适配的内容格式、分发逻辑、推荐机制完全不同，企业必须因地制宜。

1.内容输入（Input Layer）

-目标：让大模型“认识你”。

-方法：准备一批高质量、结构化的内容（如产品说明、常见问题、行业案例），并在不同渠道（官网、百科、知乎、公众号、1688、抖音等）投放。

2.内容分发（Distribution Layer）

-目标：确保大模型“能找到你”。

-方法：根据平台特性调整形式：在通义侧重白皮书和官网，在豆包侧重视频和口播，在文小言侧重百科和问答，在DeepSeek 侧重技术文档。

-做法：可以用AI智能媒体助理软件批量生成对应文章，然后批量发布到各大自媒体平台上面去

3.效果验证（Feedback Layer）

 -目标：确认大模型“推荐你”。

 -方法：定期测试，在不同大模型中模拟用户查询，看结果中是否包含企业及产品。如果缺失，逆向分析是哪一层出现了“断档”，再补齐。

某智能小家电企业在三个月内完成了GEO 布局：

• 在通义千问：上传了详细的PDF 产品手册和能效认证报告，确保大模型在回答“节能电器推荐”时出现品牌。

• 在豆包：批量生成了30 条抖音问答类短视频，内容围绕“租房党必备”“高性价比小家电”，被豆包直接抓取。

• 在文小言：建立百度百科企业条目，配合知乎问答和权威新闻发布，强化在百度生态的知识节点。

• 在DeepSeek：开放了设备 SDK 文档，提升开发者社区的认知度。

• 终效果：当用户在本土大模型中搜索“租房智能小家电推荐”，该品牌的出现频率显著高于未做 GEO 的竞品。

• 内容要精准，不要过度营销：大模型更偏好“知识型”内容而非硬广。

• 重视结构化与权威性：规范的FAQ、百科、数据文件更容易被收录。

• 持续更新：GEO 不是一次性工作，需要长期维护，才能保持在模型推荐中的曝光度。

• 跨平台兼容：不同模型收录路径不同，不能一套内容全网通吃。

生成引擎优化（GEO）不是一个遥远的概念，而是企业抢占未来流量入口的“必修课”。

今天你在做GEO，就是在为 3 个月、6 个月之后的大模型推荐打地基。等到行业普遍意识到这一点时，先发优势已经拉开。