2026年企业开始做GEO以后,很快就会遇到一个比“GEO怎么做”更具体的问题:
到底应该优化哪个AI平台?
豆包、DeepSeek、千问、腾讯元宝、Kimi、百度AI、ChatGPT都能搜索和回答问题。如果一家企业每个平台都做一遍,问题库、监测和内容工作很快就会翻倍;如果只盯着一个平台,又担心客户实际使用的是另外一个。
于是很多企业开始直接问:
AI搜索软件哪个好?
如果从普通用户使用角度看,这个问题可以比较模型能力、搜索体验、回答速度和功能;但如果站在企业GEO角度,“哪个好”其实不是最关键的问题。
企业真正应该问的是:
我的客户正在用哪些AI?在哪些AI里会产生和我业务相关的问题?这些平台又会从哪里寻找答案?
截至2026年6月,QuestMobile统计的国内AI原生App中,豆包、千问、DeepSeek活跃用户规模分别约为3.82亿、1.67亿和1.29亿,已经形成非常明显的头部阵营。需要注意,这里统计的是应用活跃用户,并不等于这些用户全部都在进行AI搜索,更不能直接等同于企业GEO的商业价值。
所以做GEO时,平台选择应该从“哪个模型最强”,转向用户规模、客户场景、搜索机制和企业业务匹配度四个维度。
第一:豆包——用户覆盖大,很多企业应该先纳入核心监测
如果企业主要面向国内用户,豆包很难绕过去。
按照QuestMobile 2026年6月的数据,豆包AI原生App活跃用户规模已经达到约3.82亿,在头部产品中明显领先。
更重要的是,豆包本身已经明确具备AI搜索能力。
豆包2026年5月更新的用户协议写得很清楚:当系统识别到用户存在联网搜索意图,或者用户主动选择AI搜索功能时,会自动搜索第三方网页公开信息,再由模型整合这些来源回答问题。其算法备案说明同样提到,豆包大模型会识别用户需求,并结合预先学习与全网搜索内容生成结果。
这意味着企业做豆包GEO,至少存在一条比较明确的工作路径:
客户提问 → 豆包理解需求 → 联网寻找信息 → 筛选网页 → 组织答案 → 企业是否进入引用或推荐。
所以对多数希望覆盖大众AI搜索入口的企业来说,豆包适合放在第一批监测平台里。
但这里不要简单理解成:
豆包用户最多,所以所有GEO预算都应该投豆包。
如果企业客户群体本身很少使用这类AI入口,再大的总体用户规模也未必等于你的有效用户规模。
第二:DeepSeek——复杂问题和研究型搜索值得单独监测
DeepSeek和豆包的使用场景存在一些明显差异。
DeepSeek官方早在联网搜索上线时就说明,在搜索模式下,系统面对复杂问题会自动提取多个关键词并行搜索,并深入阅读大量网页,再形成综合回答。
这类机制对GEO特别值得关注。
因为ToB客户很少只问:
某产品多少钱?
他更可能问:
我们是一家200人的制造企业,已经有ERP,现在准备上MES,有哪些方案值得比较?选择供应商时应该关注哪些能力?
这种长问题需要模型拆解多个子问题,再从多个网页中寻找信息。
因此,如果企业属于:
企业软件;
工业制造;
咨询;
IT服务;
专业服务;
高客单价项目型业务,
DeepSeek通常都值得进入核心测试范围。
并不是因为DeepSeek一定“更适合ToB”,官方也没有公布这样的行业排名;真正原因在于,这类企业客户更容易提出复杂、需要研究和比较的问题,而DeepSeek公开的搜索方式本身就强调复杂问题拆解和多网页检索。
所以测试DeepSeek时,也不要只测:
XX品牌怎么样?
更应该测试:
复杂业务问题和供应商选择问题。
第三:千问——用户规模已经进入第一梯队,不能继续当成补充平台
2025年很多企业做GEO时,主要盯着豆包和DeepSeek。
到了2026年,这个习惯需要调整。
QuestMobile数据显示,2026年6月千问活跃用户规模约1.67亿,已经超过DeepSeek,位于国内AI原生App头部阵营。
从技术能力看,阿里云目前已经为Qwen系列模型提供完整Web Search能力,可以让模型实时检索互联网信息,并通过搜索工具处理需要最新数据的问题。官方文档显示,多代Qwen模型都支持联网搜索。
这意味着企业不能再把千问理解成:
有时间再顺便测一下。
如果品牌面向大量国内个人用户、企业管理者、电商经营者或生活服务用户,千问已经值得进入长期监测体系。
尤其是企业做GEO时,真正需要观察的不是:
千问懂不懂我的品牌。
而是:
在我的核心非品牌问题下面,它会不会把我放进去。
例如:
企业培训机构怎么选;
工业软件有哪些供应商;
某类设备品牌有哪些;
ToB企业做GEO应该找什么服务商。
这些问题才真正接近商业决策。
第四:腾讯元宝——需要关注它背后的搜索和腾讯信息生态
腾讯元宝也值得单独看。
腾讯云2026年的联网搜索API介绍显示,其搜索能力建立在互联网公开资源基础上,同时叠加腾讯优质内容生态,并明确说明这套能力结合了元宝App的联网搜索实践。
这件事对GEO意味着什么?
至少意味着,不同AI平台虽然都叫“联网搜索”,底层检索来源、索引、排序和内容生态可能存在区别。
因此:
豆包能够找到的页面,
不代表元宝一定用同样方式找到;
DeepSeek容易引用的来源,
也不代表千问会采用完全相同的结果。
这也是企业不能只优化一个AI,然后认为其他平台会自动同步的原因。
如果企业本身长期经营腾讯相关内容生态,或者客户明显存在元宝使用场景,就应该把元宝加入核心问题库。
这里也要避免一个常见误区:
不要简单认为“腾讯产品一定主要引用微信公众号”。
腾讯云当前公开的联网搜索API FAQ甚至明确说明,因为内容版权原因,该API暂不支持微信公众号内容。
因此真正有效的方法还是实测:
同一个问题,元宝现在到底引用哪些来源。
第五:Kimi——适合加入深度研究类问题监测
Kimi现在的搜索能力已经进一步升级为Agentic搜索。
其官方帮助中心介绍,Kimi搜索能够自主决定什么时候搜索、调用哪些工具以及如何调整策略,并支持实时信息检索、信源溯源、金融数据、学术资料和图片搜索等场景。
因此Kimi比较值得企业测试的一类问题是:
研究型;
资料型;
比较型;
复杂决策型。
例如:
帮我分析国内几类CRM产品的主要差异,并说明适合什么企业。
或者:
制造企业准备采购某类设备,应该比较哪些参数和供应商能力?
这类问题更容易触发多步骤信息检索。
所以Kimi未必需要所有企业都放到第一优先级,但如果你的客户具有明显的研究、分析、专业资料查找习惯,它的价值会更高。
第六:百度AI——传统SEO做得越多,越值得一起监测
如果企业原本就长期做百度SEO,我反而建议把百度AI放进GEO监测。
百度目前已经推出面向生成式AI的AI搜索能力,其官方介绍明确表示,该能力建立在百度搜索和AI技术之上,可以进行全网实时信息检索,并覆盖政府、官网、网页、图片、视频等不同来源。
更关键的是,百度搜索资源平台现在已经直接增加了:
AI流量分析。
它与索引量、流量与关键词、抓取频次、抓取诊断等传统站长工具放在同一套平台里。
这件事对SEO团队很有意义。
因为过去做GEO最大的问题之一就是数据难追。
百度开始把AI表现放进站长工具,意味着传统SEO数据和AI搜索数据已经开始连接。
对于官网型企业来说,这类数据尤其值得长期观察。
第七:ChatGPT——是否纳入核心平台,要看客户真实使用情况
ChatGPT搜索目前已经可以根据用户问题自动进行网页搜索,并给出来源引用;用户也可以主动启动搜索。OpenAI官方同时说明,搜索结果会综合多种因素进行排序,以寻找相关、可靠的信息,而且无法保证网站固定出现在某个位置。
因此ChatGPT同样属于标准的GEO监测对象。
但企业是否需要把它放到最高优先级,仍然回到一个最实际的问题:
你的客户是否真的在使用ChatGPT研究你的行业。
如果客户会使用,就测。
如果客户主要集中在豆包、千问、DeepSeek等产品,把大量资源平均分到所有平台反而容易稀释投入。
GEO真正需要的是客户入口覆盖,不是平台收藏。
AI搜索软件到底哪个好?
如果只是作为普通搜索工具,我不会给出一个固定第一名。
因为不同产品明显在走不同路线。
可以简单理解为:
| 平台 | 当前更值得关注的特点 |
|---|---|
| 豆包 | 用户覆盖规模大,AI搜索已进入大众使用场景 |
| 千问 | 用户规模进入头部,联网搜索与阿里生态持续扩展 |
| DeepSeek | 复杂问题拆解、多关键词并行搜索值得关注 |
| 腾讯元宝 | 全网公开信息与腾讯搜索生态结合 |
| Kimi | Agentic搜索、复杂研究与信源追踪 |
| 百度AI | 搜索积累深,并开始提供AI流量站长数据 |
| ChatGPT | 网页搜索、来源引用和多轮研究能力成熟 |
这里描述的是产品特点,不是一张能力排名榜。
AI搜索软件真正的“好”,必须结合任务。
查一个简单实时问题,和做一份复杂行业研究,需要的能力不同。
企业做GEO更是如此。
做GEO,最错误的方法就是“七个平台平均用力”
假设一家ToB企业只有一个3人的市场团队。
它现在同时监控:
豆包;
DeepSeek;
千问;
元宝;
Kimi;
百度AI;
ChatGPT。
每个平台准备200个问题。
最后就是1400个问题。
如果每个月都重新测试、找引用、分析竞品,再为每个平台分别优化内容,项目很快就失控。
所以GEO更适合采用:
核心平台 + 观察平台
的结构。
例如可以先选3个核心平台。
这三个平台满足:
客户使用较多;
业务问题比较匹配;
能够产生品牌推荐;
具有联网搜索能力。
再选2~3个观察平台,每月进行抽样检测。
如果发现某个平台客户增长、品牌提及明显增加,再升级为核心平台。
这样比“所有AI全覆盖”更现实。
企业到底应该怎么选GEO核心平台?
我建议看六个指标。
1. 客户在哪里
这是第一优先级。
如果你的目标客户根本不用某个平台,排名再好价值也有限。
2. 用户规模
用户规模不是最终指标,但能够判断平台有没有成为重要入口。
2026年6月豆包、千问、DeepSeek分别约3.82亿、1.67亿和1.29亿活跃用户,这种规模已经值得企业正式监测。
3. 用户会不会问你的业务问题
一个娱乐平台用户很多,也不代表适合你的业务。
需要真正用问题库测试。
4. 平台是否会联网搜索
如果企业刚发布新产品、新案例,实时联网能力会直接影响最新信息有没有机会进入回答。
5. 能不能看到引用来源
能够看到来源的平台更容易做GEO诊断。
因为你可以继续追:
AI为什么推荐同行;
引用了哪个网站;
自己的页面为什么没有进入。
6. 有没有形成业务结果
最终还是要看:
品牌搜索;
官网访问;
资料下载;
有效咨询。
如果某个平台推荐率看起来很高,却长期没有任何后续行为,它的商业优先级也需要重新判断。
如果完全不知道怎么选,可以先用“3+3”策略
对于第一次做GEO的企业,我更建议从小规模开始。
前三个平台做重点监测。
如果面向国内广泛用户,可以优先把豆包、千问、DeepSeek放进第一轮测试。
这里主要参考当前用户规模,而不是说三者对所有行业都一定最好。
然后增加三个观察平台:
元宝;
Kimi;
百度AI。
如果企业客户大量使用ChatGPT,也可以直接把ChatGPT换进核心组。
先建立50~100个真正和业务有关的问题。
跑一个月。
很快就会看到:
哪些平台品牌已经有基础;
哪些平台完全隐身;
哪些平台大量引用官网;
哪些平台总是推荐特定竞品;
客户真正集中在哪些AI入口。
到这个阶段再决定长期投入,比一开始凭感觉选平台准确得多。
GEO平台选择还有一个更深的问题:不同AI看到的互联网并不完全一样
这是很多企业容易忽略的地方。
从目前各家公开机制就能看到区别。
DeepSeek会针对复杂问题并行提取多个搜索词。
腾讯联网搜索明确包含全网公开资源以及自身优质内容生态。
Kimi强调自主规划搜索策略和信源溯源。
豆包会在识别联网搜索意图后自动检索第三方公开网页。
ChatGPT也会根据问题自动决定是否搜索网页,并提供来源。
所以企业未来很难找到一个所谓:
全网GEO统一排名第一。
更现实的情况是:
同一家企业在豆包表现很好;
到了DeepSeek一般;
千问开始大量引用;
元宝又推荐另外一批品牌。
这就是GEO和传统SEO非常大的区别之一。
优化对象已经从一个搜索引擎结果页,变成了多个AI信息系统。
所以企业真正需要建设的,不是“豆包内容”或者“DeepSeek内容”
如果企业今天针对豆包写一套内容,明天针对DeepSeek重新写一套,后天又按照千问规则全部改一遍,长期成本会非常高。
真正应该稳定建设的是底层资产:
企业是谁;
产品是什么;
服务谁;
解决什么问题;
有哪些场景;
有哪些案例;
有什么专业内容;
哪些第三方信息可以验证这些事实。
官网把企业事实讲清楚。
内容库把客户问题回答清楚。
案例证明企业真正做过什么。
外部信源提供更多验证。
不同AI再从这套信息网络里寻找自己需要的材料。
这样做的好处就是:
平台可以变化,企业的业务资产不会每次重新建设。
最后:做GEO,平台重要,但客户问题比平台更重要
2026年AI搜索产品还在快速变化。
今天豆包用户规模最大,千问在快速增长,DeepSeek拥有大量活跃用户,元宝、Kimi、百度AI和ChatGPT也都在持续更新搜索能力。
所以现在问:
哪个AI搜索软件最好?
其实很难得到一个几年都不变化的答案。
对企业更有价值的问题应该变成:
我的客户在哪些AI平台上问什么问题?
找到这两个答案以后,GEO平台选择自然就会清楚很多。
不要因为某个平台最近很火,就把全部预算押上去。
也不要因为工具能一次监测十个平台,就要求团队平均优化十个平台。
先找到最重要的客户问题。
再找到这些问题真正发生的平台。
然后持续观察:
AI引用谁;
为什么引用;
品牌有没有进入推荐;
用户最后有没有继续访问企业。
当这条链建立起来以后,企业做的才不只是:
优化某一个AI软件。
真正积累下来的,是一套能够随着豆包、DeepSeek、千问、元宝以及更多AI平台变化而继续使用的品牌搜索资产。
这才是选择GEO平台时真正应该关注的长期价值。
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