编辑说明：本文为公司发展历程回顾系列内容，基于团队2025年年中主流AI搜索平台适配实践整理，2026年7月修订发布。平台格局已持续演变，最新动态以各平台官方信息为准。

AI搜索市场现在什么情况

到2025年年中，国内的AI搜索格局基本清晰了。2024年还是群雄混战，2025年各家定位和用户群体已经开始分化。

我们做GEO业务那半年多，几乎每天都在跟这几个平台打交道。帮客户做适配的时候，每个平台都得单独测一遍。讲真，平台之间的差异比我一开始想象的大得多，不是"写好内容等着被抓"这么简单。

今天就把我这半年的观察整理一下，不讲虚的，直接说各平台特点和实操中碰到的情况。

先说个前提：AI搜索平台的产品形态和抓取策略一直在变化，我下面说的基于2025年6月的观察，后面如果有大的调整我会更新。

四个平台各自什么特点

豆包（字节跳动）

豆包的用户量是目前几个平台里相对大的，字节系的流量分发能力摆在那。它背靠抖音和今日头条的内容生态，对实时信息和热点内容的覆盖比较好。

从抓取角度看，豆包的爬虫对网页结构的解析能力不错，对结构化数据的识别也比较积极。我们测试下来，部署了Schema.org的页面，豆包的引用准确率有明显提升。而且它对中文语义的理解，在商业类查询上表现挺好。

适配难度中等，主要是它的爬虫抓取频率不太稳定，有时候一个月来好几次，有时候几周不来。

DeepSeek

DeepSeek年初那波热度不用我多说了。它的强项在于推理能力，用户问复杂问题时，它的回答质量很高。但从搜索抓取的角度看，DeepSeek更像是一个推理引擎，对网页内容的实时抓取不如豆包积极。

我们在测试中发现，DeepSeek对LLMs.txt的读取支持还行，但对页面内容的更新感知有延迟。你改了网页内容，可能要等一段时间它才会在回答中反映出来。

适配难度偏高，主要因为它对内容的"质量判断"比较严格，低质内容很难被引用。

文心一言（百度）

文心一言背后是百度的搜索数据积累，这个底子是其他平台没有的。它对中文互联网内容的覆盖广度有优势，毕竟百度爬虫这么多年积累的索引库在那。

但文心一言的搜索体验，坦白讲我个人觉得不如豆包流畅。它的回答有时候会偏保守，引用来源更偏向大站和权威媒体，中小企业官网被引用的概率相对低一些。

适配难度中等偏上，因为它对来源的"权威性"权重给得比较高。

Kimi（月之暗面）

Kimi的特长是长文本处理，用户可以丢一大堆文档进去让它分析。但从搜索抓取的角度，Kimi更偏向对话场景，对网页的主动抓取没有豆包那么积极。

不过Kimi有个特点值得一提——它对用户上传的文档和链接的解析能力很强。如果你能引导用户在Kimi里打开你的官网链接，Kimi对内容的提取准确度是不错的。

适配难度中等，适合内容质量高、有深度的企业。

四个平台横向对比

企业怎么适配

别一上来就想四个平台全搞定，贪多嚼不烂。

我的建议是先挑1-2个平台做深度适配，跑通了再扩展。怎么选？看你客户群体在哪。

如果你的目标客户是C端用户、偏年轻群体，优先适配豆包。用户量大，抓取积极，投入产出比相对高。

如果你的客户是B端企业、偏技术决策者，DeepSeek值得优先。这帮人遇到技术问题习惯问DeepSeek，推理质量高，一旦被引用，专业感很强。

文心一言和Kimi可以作为第二阶段再覆盖，不急。

从哪里开始

不管适配哪个平台，基础工作是一样的。

先把LLMs.txt部署了，这个成本最低，十分钟的事。然后做Schema.org结构化数据标注，让网页内容对AI更友好。这两个做完，四个平台的基础适配都覆盖到了。

之后再根据各平台的特点做针对性优化——比如豆包重点优化内容更新频率和结构化数据，DeepSeek重点提升内容深度和专业性。

我们帮客户做适配的时候基本就是这个思路，先打地基再盖楼。别一上来就纠结"豆包和DeepSeek哪个更重要"，先把基础的做了，剩下的慢慢调。

GEO这事儿没有一劳永逸的方案，平台在变，策略就得跟着调。但底层的东西——结构化、语义化、内容质量——这些不会变。把这些做扎实了，不管平台怎么变，你的基础都在。