geo优化公司
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当一位创业者在 DeepSeek 里输入一句
“如何找到靠谱的云端 ERP 供应商”
屏幕上跳出的答案，看起来冷静、克制、客观。
但很少有人意识到：
这并不是“随便整理的建议”，而是一套比行业榜单更残酷的隐形筛选机制。
你的公司，正在被这套机制默默打分。
DeepSeek 是如何推荐企业的？
一个真实发生的测试
北京一家做智能制造 SaaS 的创始人，前段时间做了一次内部测试。
他让团队用 20 种不同问法 去问 DeepSeek：
中小型工厂适合什么 MES？
如何评估生产管理系统是否值得投入？
制造业数字化，第一步该从哪里开始？
结果很扎心。
在几十条回答里，
有 3 家竞争对手 被反复提及——
他们的产品文档、技术博客、行业观点，被 DeepSeek 当作“可靠参考”。
而这位创始人的公司——
行业口碑不差、客户不少、技术也不弱——
一次都没被点到。
更让他困惑的是：
其中一家被频繁引用的公司，规模和市场份额，其实还不如他。
他问了我一句话：
“DeepSeek 到底是按什么逻辑在推荐企业的？”
这个问题，其实关系到 所有企业在 AI 搜索时代的生存方式。
DeepSeek 到底是按什么逻辑在推荐企业的？
01｜从“搜索链接”到“直接给结论”：规则已经变了
要搞清楚 DeepSeek 的推荐逻辑，
必须先承认一件事：
它和百度、谷歌，根本不是一类东西。
传统搜索引擎在做什么？
以百度为例，它的本质是 关键词匹配系统：
用户搜「北京高端网站建设」
系统找“包含这些词”的页面
再按权重、外链、体验等因素排序
最后给你一串链接
你拼的是：
谁排得更靠前
用户还要自己点、自己判断。
DeepSeek 在做什么？
DeepSeek 做的是 “价值判断 + 信息整合”：
它先理解：用户真正想解决什么问题
再从自己学习过的海量内容中判断：
哪些信息更可信？
哪些更专业？
哪些能直接用来回答？
最后，它直接给结论。
企业之间竞争的，已经不是“排名”，
而是一个更残酷的问题：
我值不值得被 AI 当作“可信信源”？
一个更形象的比喻是：
百度像图书管理员，只告诉你书在哪
DeepSeek像顶级顾问，
它已经读完了所有书，只引用它认为最有分量的几本
你的公司，要么成为“被引用的那本书”，
要么在顾问的世界里根本不存在。
从“搜索链接”到“直接给结论”：规则已经变了
02｜DeepSeek 是怎么筛选企业的？三层漏斗
DeepSeek 并不是随机推荐企业。
它的逻辑，更像一个三层过滤系统。
绝大多数公司，
其实在第一层就已经被刷掉了。
第一层：技术可读性
你的官网，AI 看得懂吗？
这是最低门槛，但也是最容易被忽视的一层。
AI 在判断之前，先要“看得懂”。
能通过这一层的网站，通常具备这些特征：
页面加载快
关键内容是 可抓取的文本
HTML 结构清晰
正确使用了 Schema 等结构化数据
没有错误屏蔽 AI 爬虫
被淘汰的，往往是：
关键信息全在图片 / PDF 里
页面漂亮，但对机器极不友好
AI 根本搞不清你是干什么的
一句话总结：
你以为你在“展示品牌”，
但 AI 看到的只是“乱码”。
第二层：内容可信度
你说你专业，有没有人替你作证？
通过技术层后，DeepSeek 开始真正“判断”。
它非常警惕一件事：
企业自卖自夸。
能进入下一层的内容，往往是：
真正解决行业共性问题的文章
有方法论、有框架、有数据
被第三方引用、讨论、转载
在多个平台形成交叉验证
而被忽略的内容，通常是：
公司新闻
领导视察
“我们很专业”的营销稿
没有任何外部背书
在 AI 眼里，
这就像一篇没有参考文献的论文。
第三层：答案匹配度
你这段内容，正好能用来回答这个问题吗？
这是最关键的一步。
AI 在生成答案时，会拆解问题，
然后寻找可以直接拼进答案里的“模块”。
举个例子：
如果用户问的是：
“制造企业如何降低能耗？”
而你的网站上，刚好有一篇：
《通过 IoT + 预测性维护，实现能耗下降 15% 的实操案例》
并且：
有步骤
有数据
有方法
那你几乎就是 “现成答案”。
相反，如果你只写：
“我们提供智慧节能解决方案”
那对 AI 来说，没法用。
一张对比表，看得更清楚
层级 容易被忽略的网站 容易被引用的网站
技术层 漂亮但封闭的展示页 结构清晰、机器友好
内容层 自说自话的宣传稿 被行业反复引用的资料
场景层 空泛的能力描述 直接回答具体问题
这也是为什么：
很多“小而专”的公司，
反而更容易被 DeepSeek 点名。
03｜我们在做的事：让企业成为 AI 绕不开的信源
舆通 Geo 做的，从来不是“发几篇文章”。
我们的目标只有一个：
把企业官网，从广告牌，
变成 AI 不得不引用的知识源。
这是一套系统工程。
第一阶段：打通技术底座
解决的就是：
“AI 看不看得懂你”
全面技术审计
结构化数据系统部署
释放被“封装”的核心信息
让 AI 秒懂你是干什么的
第二阶段：建立信任网络
解决的是：
“为什么要信你？”
规划真正有行业价值的内容主题
共创白皮书、方法论、深度案例
在专业社区、垂直媒体形成引用链
让你的观点“到处被看到”
第三阶段：提前准备答案
解决的是：
“用户一问，刚好就用你”
拆解客户真实提问路径
提前把高价值问题写成答案页
持续监测 AI 引用情况并迭代
04｜一个已经发生的结果
我们服务过一家 AI 训练数据服务公司。
合作前，他们在技术圈很有名，
但 客户增长始终受限。
后来，我们做了三件事：
把内部方法论整理成一份
50+ 页的开源白皮书
全站结构化改造
围绕具体问题，持续输出深度内容
四个月后，当有人问 DeepSeek：
“启动计算机视觉项目，数据准备阶段最重要的是什么？”
DeepSeek 在答案中，
直接引用了他们白皮书里的框架。
从那之后：
官网有 30% 流量来自 AI 引用
销售经常听到一句话：
“我是在 DeepSeek 里看到你们的”
他们没有被“推荐”，
而是 成了定义标准的人。