“六小龙”中的 DeepSeek：它能成为 AI 搜索里的 GEO 教父吗？

　　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。

　　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。

　　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：

　　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”。

　　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）。

　　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。

　　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deepseek，我预测在 DeepSeek 上做 GEO 优化可能会出现以下新规则 /机会：

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。原文出处：“六小龙”中的 DeepSeek：它能成为 AI 搜索里的 GEO 教父吗？，感谢原作者，侵权必删！