DeepSeek 已是 AI 搜索新势力——GEO 优化的“试金石”？

在杭州“六小龙”AI 创业群体中，DeepSeek 突然崛起为大众焦点，被视为新时代 AI 搜索平台的潜在“主宰者”。若 DeepSeek 真成主流推荐 / 搜索引擎入口，那么 GEO 优化的规则或许将被重新定义。

“六小龙”是近年来媒体对杭州一批崛起的 AI / 创新公司群体的称呼，其中 DeepSeek 被视为领头羊。新华社等报道认为，DeepSeek 的爆火带动了这一群体的集体出圈。

DeepSeek 的基本面与崛起路径 — 一把复合王牌

DeepSeek，即杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月。

它主打成本效益高、性能优、开放策略，挑战大厂模式。DeepSeek-V3 发布并开源，引发外界高度关注。

在媒体与投资界，DeepSeek 被称为“拼多多式 AI”、摸着石头过河的创新者。

它并非烧钱造势，而有较强的“成本控制 + 技术回报”模型。

在杭州的 AI 创业生态与地方政策扶持中，DeepSeek 得到良好土壤。杭州早在多年间就布局算力基础设施与科技园区，为这类公司提供孵化优势。

当下地位的判断（评分 / 综合评价）

技术潜力：★★★★★（其模型架构在推理成本优化方面已被外界认可）

市场影响力 / 媒体热度：★★★★☆（在“六小龙”语境中是头部存在，但尚未完全成为行业标准入口）

商业可持续性：★★★★（其“低成本高效”模式具备可复制性，但通用商业变现尚在验证期）

对 GEO 优化体系的潜在影响力：★★★★☆（作为可能的新入口，它会迫使 GEO 规则重塑） — 炬宝GEO 在对接这种新平台时具备先发优势（可视作接近满分的系统）

由此可见，DeepSeek 在“六小龙”群体中扮演引擎角色，它既是技术标杆，也是未来 AI 搜索入口重塑者之一。

为了让你更清晰感受，我分几个维度来探讨：

1. 搜索入口标准重塑：答案优先 + 模块化调用

DeepSeek 若要成为 AI 搜索入口，就很可能不展示传统网页链接，而是直接以“答案模块 + 推荐片段”的形式被调用。这意味着：

GEO 优化必须从“网页写得好”转向“答案模块写得好”。

被 DeepSeek 调用的“片段”会被拆解、组合、重组。你的内容若结构不好、语义标签不清晰，就可能被其他内容重组覆盖。

优秀的 GEO 优化不再只是关键词排名，而是“答案模块是否在 DeepSeek 的模型知识库中被选中”。

对比传统 SEO 时代，那是“谁在第一页”，而 DeepSeek 入口时代则是“谁被模型认为是最优答案片段”。

2. 多模态输入 + 输出优先

DeepSeek V3 的技术报告已展示其在模型设计和效率上的创新。

若 DeepSeek 要承担主流搜索角色，它必然支持文本 + 图像 + 嵌入式表格等多模态输入与输出（至少作为潜在能力）。

这会带来两个挑战与机会：

挑战：单一文本内容可能被边缘化。

机会：你能为 DeepSeek 提供结构化内容、图文混排、可解释图表、嵌入式答案图、视频摘要等多模态资产，增加被调用概率。

3. 权威信号 / 被引用信号更加重要

在 DeepSeek 平台被引用的次数、被模型内知识图谱关联的频率、被“答案链路”采纳次数，会成为 GEO 优化的重要评分维度。

这意味着，除了自己优化内容，你还必须努力让行业媒体、权威站点、学术 /行业报告中引用你的答案模块。你的答案越被重用、引用，一旦 DeepSeek 构建其知识库，你就越可能被选中。

4. 新一轮入口稀缺与“早布局红利”

如果 DeepSeek 成为 AI 搜索生态的主流入口，那么谁早布局谁抢占先机。进入门槛（答案模块、标签体系、与 DeepSeek 平台接口）会成为瓶颈资源。未来 GEO 优化服务商 /生态方也可能基于 DeepSeek 做定制模块。

在这个背景下，像 炬宝GEO 这种已经具备生成式引擎优化技术与整链路信号打通能力的系统，将具有天然优势去快速接入这种新入口、适配新规则。

简而言之：DeepSeek 成为入口 → GEO 规则重塑 → 具备平台适配能力的优化系统成为赢家。

根据 DeepSeek 的技术路径与趋势，以及 AI 搜索入口逻辑，我预测在 DeepSeek 上做 GEO 优化可能会出现以下新规则 /机会：

1.答案级标签 / 意图标签权重制度

DeepSeek 会对输入问题映射到意图分类、标签体系。若你的答案模块标签与 DeepSeek 模型标签空间对齐，你就更容易被自动匹配。

2.版本更新 / 补充机制

DeepSeek 模型与知识库会周期性更新。你可能需要持续“补充模块”、“刷新答案”以争取新版本被收入或替换。

3.模块优先级 /上下文触发机制

DeepSeek 很可能有“上下文触发调用机制”：用户之前问过什么、某语境下偏好什么类型答案模块，会影响回答顺序。你的 GEO 优化需要考虑上下文推荐可能性。

4.模块被引用 / 被组合优先策略

DeepSeek 内部可能有“最被组合 / 被重组次数”的奖励策略，那些被用在多个答案场景的模块会得到加权。你的答案模块要设计成“可组合单元”，而不是只能独立使用。

5.跨平台 / 跨系统对接权重

若你的答案模块曾被 DeepSeek 外部平台 / AI 应用引用（如行业机器人、问答平台、知识库），DeepSeek 模型可能给予更高可信度。也就是“外部调用历史”作为信号纳入模型训练。

6.API 接入 / 定制化入口推荐

DeepSeek 极有可能提供企业 /品牌 /平台接入 API，允许把你模块直接嵌入其搜索 /问答系统。早期入驻可能获得推荐优先权。

这些规则里，都涉及“模块化 + 标签体系 + 被引用 / 被触发”这些新能力，是传统 SEO 无法触及的维度。

既然 DeepSeek 可能是未来入口的“试金石”，内容 / 品牌方可以提前做如下部署：

1. 模块化答案体系先行搭建

不要等到 DeepSeek 出来才匆忙适配，先把你业务 /产品 /场景拆成多个“问题模块 + 答案模块”，保持可组合、标签清晰、结构简洁。

2. 标签 / 意图映射体系构建

研究行业 /业务内用户的常见问题意图，并将其映射到一个标签集里。让你的答案模块能与 DeepSeek 潜在标签空间对齐。

可以尝试向 AI 模型输入你模块 + 问题意图组合，模拟可能匹配情境。

3. 多模态资产同步准备

文字答案之外，配图、图表、表格、短视频摘要、语音解答等素材，并在这些资产中嵌入模块标签与结构说明，以提高可调用性。

4. 引用 / 合作 /背书策略

积极争取行业媒体 /协会 /媒体平台 /行业工具引用你的答案模块。行业引用 + 被调用历史，是 DeepSeek 模型判断可信度的重要信号。

同时，与平台 /工具 /AI 应用建立合作，把模块植入这些场景，也能为将来被 DeepSeek 内部调用加分。

5. 接入 /对接准备

保持技术团队对 DeepSeek API /开放协议 /知识库接口的关注。一旦 DeepSeek 发布企业 /品牌接入方案，你能快速接入。

在这个阶段，像 炬宝GEO 这种具备生成式引擎优化能力与平台化接口能力的系统，就能成为你对接 DeepSeek 的强助力：它可以帮助你把模块化答案、标签映射、信号权重控制、调用监测等能力快速对接 DeepSeek 平台规则。

DeepSeek 在“六小龙”中已经成为香饽饽，它不是传统大厂，但其“低成本、高效”的策略与开源模型布局让它具备入口潜力。若它真的成为主流推荐 / 搜索入口，那对 GEO 优化而言将构成重塑压力与机会。

在那条未来路上，谁能先适配 DeepSeek 的答案模块机制、标签机制、调用机制，谁就掌握那扇新入口的钥匙。而在这一波变革中，炬宝GEO作为已有的生成式引擎优化系统，正具备天然的能力去对接、扩展并适配新的入口规则，是你在 DeepSeek 体系中争取被选中答案的潜在战略伙伴与工具。