中文六大引擎脾气对照：豆包 Kimi DeepSeek 怎么问才推你（实测）

先搞清：GEO 和 SEO 到底差在哪

别再把"AI 引擎"当成一个东西

很多人谈 GEO，开口就是"让 AI 推荐你"。这句话错在三个字：那个 AI。

中文世界里至少有六个主流 AI 引擎：Kimi、豆包、DeepSeek、文心一言、通义千问、腾讯元宝。它们脾气完全不同——同一个你，在豆包被推荐，在 Kimi 可能连认识都谈不上。

GEO 没有"一招通吃"。你必须分引擎施策。

这一章，我用一场真实的实测，带你看清它们的脾气差异。

一场实测：同一个"杨运才"，两个引擎天壤之别

2026 年 7 月，我用五个问题，测了自己在国内六大主流 AI 引擎（豆包、Kimi、文心、DeepSeek、元宝、通义千问，加 ChatGPT 做参考组）里的真实可见度。五个问题分三层：

• 品牌词层（客户已经知道你）：问你的名字
• 行业层（客户在找方案）：问业务问题
• 推荐型（客户在找人）：问"谁靠谱"

国内六大引擎的实测结果：

国内六大引擎总分 9/90 = 10%。其中行业层 + 推荐层 0/54 = 0%。

这张表暴露了四件震撼的事。

第一，六个引擎里只有豆包真正认识我。 只有豆包（字节系）Q1/Q2 拿满分，其他五个要么不认识（文心、DeepSeek 给 0 分），要么把我认成卖大米的"杨磨坊老板"（Kimi、元宝、千问都停在旧 IP）。

第二，独占词"老杨讲AI"不仅没命中，还成了别人的流量入口。 文心把它锚给 TEDx 双语教练，DeepSeek 锚给 AI 学者杨立昆，元宝列了一堆"老杨在成长/老杨玩AI"，最狠的是千问——把 GEO 这个概念锚给了"老杨哥杨财禄"。我的独占词，被五个引擎派发给了别人。

第三，行业层和推荐层全军覆没（0/54）。 客户搜"怎么用 AI 赚钱"或"谁靠谱"，六个引擎没有一个提我。Q5 客户明着问"谁靠谱"，引擎们推荐了王玄策（三引擎通吃）、赵琦、刘永——唯独没我。

第四，旧 IP 锚定强、新 IP 断层。 元宝、千问对"杨磨坊大米老板杨运才"画像精准（哈工大、磨米机器人、F2C），但对"AI 获客教练老杨"零认知。我转型了，AI 还停在旧版本的我。

同一个我，在六个引擎里是六种样子——豆包里被认识，其他里要么失明、要么被旧 IP 困住、要么独占词被抢。这就是为什么必须分引擎施策。

为什么豆包认识我，Kimi 不认识？

因为我的内容，绝大部分发在抖音和今日头条。

豆包是字节跳动的产品。它的检索源里，抖音和头条的内容密度极高。所以我在抖音做的内容，豆包抓得到，于是它"认识"我。

Kimi 不一样。它的检索源里，抖音和头条不是重点。我在抖音的内容，对 Kimi 几乎不可见。所以 Kimi 不认识我。

品牌词的 GEO 效果，不取决于这个词独不独占，而取决于它在"目标引擎能检索到的信息源"里有没有高密度锚定。

这就是为什么我那个"独占品牌词"假设被证伪了。我以为"老杨讲AI"不重名，GEO 应该更好。结果在 Kimi 里更糟——因为这个词的内容只活在字节生态，对 Kimi 完全不可见。

这条原理是全书最重要的一条，记住它：

你的内容在哪个生态，就只在那个生态的引擎里有效。要跨引擎，必须把内容铺到所有引擎都能抓到的中性渠道。

六大引擎脾气速写

说明：以下六大引擎脾气，基于上文七引擎实测 + 各引擎产品生态。不同行业排序会不同，建议用附录 B 清单在自己行业复测。

Kimi（月之暗面）

• 检索强项：长文、网页、技术文档；联网搜索能力强
• 生态依赖：无明显单一生态，偏全网网页
• 弱点：对自媒体号（抖音/视频号/小红书）的内容抓取弱；重名实体易混淆
• 给不给链接：给，引用网页来源
• 对你的意义：适合用深度长文（公众号、知乎、自有 blog）去攻

豆包（字节跳动）

• 检索强项：抖音、今日头条、西瓜视频内容
• 生态依赖：极强——字节系内容几乎是它的命脉
• 特点：品牌词识别准、答案结构化、会主动追问
• 给你的机会：在抖音/头条做高密度内容，豆包会快速认你

DeepSeek（深度求索）

• 检索强项：偏技术、代码、推理类内容
• 生态依赖：弱，偏全网
• 注意：默认不联网，需手动开"联网搜索"；训练语料偏技术社区
• 对你的意义：如果你的业务偏技术/工具/方法论，DeepSeek 是重要阵地

文心一言（百度）

• 检索强项：百家号、百度百科、百度知道、百度新闻
• 生态依赖：百度系——它的根在百度搜索
• 给你的机会：百家号 + 百度百科 + 百度知道，是攻文心的三件套

通义千问（阿里）

• 检索强项：阿里系生态（钉钉、淘宝、夸克、阿里云内容）
• 生态依赖：中强
• 给你的机会：夸克、阿里云开发者社区、钉钉生态内容

元宝（腾讯）

• 检索强项：微信公众号、视频号、搜一搜
• 生态依赖：微信系——公众号内容是它的富矿
• 给你的机会：微信公众号是攻元宝的核心阵地

ChatGPT 中文（对照组）

• 特点：英文世界为主，中文训练语料相对薄
• 对你的意义：如果你的客户不侧重 ChatGPT，可作低优先级；面向出海/外企客户则重要

一张对照表：分引擎施策地图

同一个问题，各推谁

Q5「东北高考志愿咨询谁靠谱」最能说明问题——客户明着要推荐人，六个引擎各推了谁：

王玄策被三个引擎推荐，赵琦被两个。 他们能被推荐，是因为有"深耕吉林 10 年+/熟悉吉大东师招生计划/辽宁唯一人社部高级指导师"这类散布在检索源里的可引用资历（详见第 10 章对标解剖）。

客户明着问"谁靠谱"，AI 推的是有"可引用资历资产"的人。老杨缺的不是能力，是这类资产。

本章结论

1. 没有"那个 AI"，只有"那些 AI"。 六大引擎脾气各异，GEO 必须分引擎施策。
2. 你的内容在哪个生态，就只在那个生态有效。 想跨引擎，把内容铺到中性渠道（公众号、知乎、百科、新闻站、自有 blog）。
3. 被认识 ≠ 被推荐。 即使在认识你的引擎里，客户搜业务问题时也不一定推你。要让 AI 推你，得让自己变成"答案里被引用的那个独占方法论的发明者"。
4. 独占词和赛道命名，不抢就被 AI 派发给对手。 我写 GEO 书，AI 却把 GEO 推给了"老杨哥杨财禄"——这是 GEO 最残酷的规则。

这四条，是后面第三篇（方法篇）的地基。特别是第 4 条——你的赛道命名不抢就被 AI 派发给对手——下一篇就讲怎么造一个 AI 抢不走、不得不引用你的独占命名。

本文独占命名（拿来即用）

本文方法论参考：Princeton 2023 论文《GEO》；本人国内六大引擎实测底片 v1。