悦增长：DeepSeek、千问、豆包、元宝、Kimi等AI搜索回答的内容来自哪些地方？

做GEO以后，企业很快会遇到一个基础问题：

DeepSeek为什么引用这个网站，不引用我们官网？ 豆包推荐竞争对手的信息到底是从哪里看到的？ 千问回答里为什么经常出现百科、媒体和某些行业网站？ 元宝是不是更容易读取腾讯生态里的内容？ Kimi搜索时到底会优先看哪些网站？

这些问题背后其实都指向同一件事：

AI回答用户问题时，信息到底从哪里来？

如果这个问题没有搞清楚，GEO很容易被做成“到处发稿”。

企业看到AI引用媒体，就批量发媒体；看到百科出现频率高，就去做百科；看到知乎、公众号或者行业网站出现，又开始追这些渠道。

最后发了几百篇内容，却依然不知道：

为什么有些信息能进入AI答案，有些不能。

从DeepSeek、豆包、千问、元宝、Kimi目前公布的官方机制来看，一个更接近真实情况的答案是：

AI回答通常不是从一个固定内容库里“找答案”，而是模型已有知识、当前联网检索结果、平台自己的内容生态、垂直数据库、用户提供的信息以及当前对话上下文共同参与生成。

不同AI平台的比例和检索系统不同，所以即使用户问完全相同的问题，最终看到的来源也可能不同。

这也是理解GEO最重要的基础之一。

第一：先搞清楚一件事，AI回答和AI联网搜索不是同一回事

很多企业看到AI给出一段答案，就默认：

它刚才一定去网上搜了。

实际并不一定。

大模型本身在训练过程中已经学习了大量语言模式、概念和知识。

豆包在官方算法说明中就明确提到，其大模型通过大规模预训练学习语言规律和知识，并结合全网搜索内容生成结果。

所以当用户问一个相对稳定的问题，比如：

SEO是什么？ HTTP 301是什么意思？ 什么是企业官网？

模型完全可能主要依赖自身已经学习到的知识回答，并不需要每次重新搜索网页。

但如果用户问：

今天某家公司发布了什么产品？ 2026年最新GEO服务商有哪些？ 最近Google更新了什么规则？

这类问题涉及最新信息，AI就更有可能调用联网搜索。

因此企业研究GEO时，第一件事情应该区分：

模型知识回答。

和：

联网搜索回答。

前者的信息来源很难简单追溯到某一个网页。

后者才更容易看到具体引用来源。

这也是为什么企业不能看到AI说出自己的品牌，就直接判断：

一定是我们昨天发布的那篇文章起作用了。

有可能AI来自联网检索。

也可能来自它之前已经掌握的信息。

还可能是多个来源共同作用。

第二：DeepSeek的联网回答，主要来自公开网页搜索

DeepSeek很早就已经把联网搜索加入网页端。

DeepSeek官方在介绍联网搜索时明确提到，当用户打开联网搜索以后，模型会阅读大量网页；遇到复杂问题时，还会自动提取多个关键词，并行进行搜索。

这意味着用户问：

ToB企业有哪些GEO服务商？

DeepSeek内部实际处理的问题可能不只是原始这句话。

系统可能进一步形成类似：

ToB GEO服务商 企业官网GEO GEO服务公司案例 B2B GEO优化

等多个相关检索方向。

然后从找到的网页里继续筛选和组织信息。

因此DeepSeek最终看到的信息来源可能包括：

企业官网。

新闻媒体。

行业网站。

百科。

专业博客。

社区内容。

公开企业资料。

其他能够正常被互联网搜索系统发现的页面。

但这里需要特别注意：

DeepSeek并没有公开一份“哪些网站权重最高”的GEO排名表。

所以看到某个媒体连续被引用，不能直接推出：

DeepSeek官方规定这个媒体权重高。

只能说明，在这些具体问题和搜索结果中，这些来源被系统选中了。

DeepSeek近年的模型也持续强化Search Agent能力，官方在V3.1更新中专门展示了搜索智能体在复杂搜索任务上的提升。

这说明未来DeepSeek搜索的重点，很可能越来越不是简单搜索一个关键词，而是：

为了回答复杂问题，主动拆解问题，再进行多步搜索。

这对于GEO的影响很明显。

企业不能只优化一个关键词页面。

需要让产品、服务、案例和行业问题在不同查询角度下都能够被找到。

第三：豆包的AI搜索，明确会搜索第三方公开网页

豆包对这一点写得更加直接。

豆包当前用户协议明确说明，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搜索以后，会自动搜索第三方网页链接中的公开来源信息，再利用模型对这些信息进行整合，并在回答上方展示搜索来源。

豆包自己的产品介绍也把AI搜索描述为：

深度检索全网信息，再进行总结。

所以企业做豆包GEO时，一个重要的信息来源就是：

公开互联网网页。

例如：

官网文章。

企业产品页。

媒体报道。

行业平台。

百科。

论坛社区。

公开内容页面。

但豆包还有一个比较特殊的地方：

它背后还有字节系内容和账号生态。

豆包隐私政策目前明确提到，如果用户绑定抖音账号，并且当前请求需要抖音相关产品提供内容或服务，抖音相关产品可能基于绑定账号向豆包返回个性化搜索结果。

这意味着在某些问题里，豆包得到的信息环境不一定只有传统Web。

例如涉及：

商品。

视频内容。

本地内容。

抖音相关服务。

用户兴趣。

其结果可能受到平台生态和用户状态影响。

这也是为什么豆包GEO测试容易出现：

我的账号有，另一个账号没有。

因为最终答案可能不只受到公开网页影响。

第四：千问的联网检索已经明确走向“全网 + 垂直数据”

千问目前公开得比较详细的，是阿里云百炼里的“千问联网检索Agent”。

官方说明非常明确：

这套能力可以实时检索全网多维、多源信息，自动筛选来源，并支持引用追溯。

更值得关注的是，它已经不只是普通网页搜索。

千问联网检索Agent允许配置：

指定网站。

信息时间范围。

本地生活。

网页深度阅读。

垂直工具。

百度百科词条。

图片和视频。

位置相关POI。

甚至可以指定最多100个网站作为优先检索范围。

这透露了AI搜索未来一个很重要的方向：

信息源不会只有普通网页。

比如用户问：

杭州附近适合商务宴请的酒店有哪些？

系统更可能调用本地生活数据。

问：

某家公司是什么企业？

可能结合企业、百科等结构化信息。

问：

某个行业最近发生了什么？

可能更多使用新闻和实时网页。

所以GEO不能简单理解成：

把官网文章做到AI能搜到就够了。

AI面对不同问题时，本来就可能调用完全不同的数据源。

另外需要区分：

阿里云千问联网检索Agent的公开技术机制，不等于千问消费端App每一次回答都严格按照同一套参数工作。

但它至少让我们看到了阿里在AI搜索基础设施上的设计方向：

全网检索 + 垂直数据 + 来源筛选 + 多轮搜索。

第五：元宝比较特殊，因为腾讯已经明确说了自己的内容来源

腾讯在这几个平台里，对搜索来源公开得相对直接。

腾讯云2026年的元宝联网搜索API官方文档明确说明：

其搜索能力以：

互联网全网公开资源

为基础。

然后进一步叠加：

腾讯优质内容生态。

官方甚至举出了部分内容来源：

腾讯新闻。

搜狗百科。

企鹅号等。

与此同时，它还会对全网内容进行：

收录。

聚类。

召回。

排序。

去噪。

并提供相关性评分以及部分版本中的权威度等级。

所以对于元宝，可以比较明确地理解成：

全网公开网页
+
腾讯内容生态
+
搜索召回与排序
↓
提供给大模型
↓
组织最终答案

2026年9月腾讯还进一步上线了元宝搜索MCP，把这套搜索能力提供给AI Agent使用。官方说明依然强调，其核心是实时搜索互联网内容，并返回网页标题、摘要、URL、发布时间和发布站点等信息给模型使用。

这对于做GEO的企业非常有启发。

未来我们讨论“AI引用哪些来源”，不能再只从模型品牌出发。

因为同一种底层搜索能力，可能被：

元宝。

第三方Agent。

企业自己的智能体。

其他AI应用。

共同调用。

真正决定内容有没有机会进入答案的，越来越可能是背后的检索基础设施。

第六：Kimi的搜索来源已经不仅是普通网页

Kimi目前对搜索来源的公开说明更加具体。

Kimi官方帮助中心说明，其联网搜索会实时检索互联网公开信息，Kimi API搜索结果来自主流搜索引擎已经索引的网页内容。

普通Kimi搜索则进一步强调：

它可以调用搜索引擎和垂直数据库。

并且会根据：

相关性。

权威性。

时效性。

对来源进行筛选。

Kimi目前列出的专业数据库已经包括：

金融数据库。

同花顺iFinD。

天眼查企业数据。

学术数据库。

世界银行经济数据库等。

所以如果用户问：

某公司成立多久？

Kimi可能不只看某篇新闻文章。

还可能结合企业数据库。

如果用户问：

某上市公司今年收入多少？

可能优先调用财务数据和官方财报。

如果用户问：

某项技术有没有研究证据？

可能进入论文和学术来源。

Kimi目前还会为搜索回答提供参考来源链接，并对部分高可信来源标记官网、学术、媒体等信源类型。

这说明AI搜索正在逐渐形成一种比传统网页搜索更复杂的信息体系。

第七：所以AI回答至少有六类常见信息来源

把DeepSeek、豆包、千问、元宝、Kimi放到一起看，可以大致把AI回答的信息来源拆成六层。

第一类：模型已经学习到的知识

这是最底层的一层。

大模型在训练阶段已经学习了大量语言和知识。

因此很多稳定知识并不需要重新联网。

这类信息的问题在于：

企业很难知道某一句回答具体对应训练阶段里的哪一个页面。

所以严格来说：

模型知道品牌。

和：

AI搜索引用品牌官网。

不是同一个概念。

第二类：公开互联网网页

这是当前GEO最主要的竞争场景之一。

包括：

企业官网。

新闻媒体。

行业网站。

博客。

论坛。

问答社区。

百科。

公开机构页面。

DeepSeek明确使用海量网页进行联网搜索。

豆包明确搜索第三方公开网页。

元宝明确使用全网公开资源。

Kimi也明确实时检索公开互联网信息。

所以企业官网依然非常重要。

第三类：平台自己的内容生态

这层经常被企业忽略。

元宝拥有腾讯自己的内容生态。

豆包可以在特定场景连接抖音相关产品。

不同AI平台背后的母公司本身就拥有：

媒体。

视频。

百科。

内容社区。

本地服务。

商品。

小程序。

企业服务。

因此“全网搜索”和“平台生态”经常同时存在。

这也是为什么不同AI平台可能天然拥有不同的信息结构。

第四类：专业数据库和结构化数据

未来这一层会越来越重要。

比如：

工商企业库。

金融数据库。

学术数据库。

地图和POI。

商品数据。

酒店餐饮数据。

政策数据库。

知识图谱。

Kimi和千问目前都已经公开展示了类似能力。

这意味着GEO以后绝对不会只是“写文章”。

企业基础事实进入哪些结构化数据系统，同样值得关注。

第五类：用户直接提供的信息

比如用户上传：

PDF。

Word。

Excel。

企业资料。

合同。

产品手册。

或者直接给AI一个网页URL。

这时候AI可能优先基于用户提供的信息回答。

Kimi目前就明确支持直接读取用户指定URL并分析对应网页内容。

所以某一次AI推荐竞争对手，也不一定说明竞争对手GEO做得特别强。

用户可能刚刚给AI上传过竞争对手资料。

这一点在做GEO测试时必须考虑。

第六类：当前和历史对话上下文

用户之前聊了什么，同样会影响后面的回答。

例如用户连续问：

制造业软件怎么选？ 我们公司200人。 预算30万元。 希望本地部署。

最后再问：

推荐几家公司。

AI得到的实际上不是最后一句话。

而是前面整段上下文共同构成的需求。

这也是为什么AI搜索比传统关键词搜索更加个性化。

第八：AI到底会不会优先引用官网？

这是很多企业最关心的问题。

答案不能简单说：

会。

也不能说：

不会。

AI面对不同问题，会寻找不同类型的来源。

如果用户问：

某公司的产品叫什么？

企业官网通常很有价值。

如果问：

这家公司到底怎么样？

第三方来源可能更加重要。

如果问：

某企业什么时候成立？

工商、百科或者企业数据库可能更合适。

如果问：

某产品的官方参数是多少？

产品官网可能最直接。

因此真正有效的GEO体系，不能建立在：

让所有问题都引用官网。

更合理的目标应该是：

让不同类型的问题存在合适、准确、可以相互验证的信息来源。

官网承担企业自己最完整的事实。

第三方媒体补充行业评价和事件信息。

案例证明企业在具体场景里做过什么。

结构化企业数据库提供主体信息。

不同来源共同构成品牌的信息环境。

第九：为什么同一家公司在五个平台里的表现会完全不同？

理解前面的来源结构以后，这个问题就很好解释了。

假设一家企业：

在腾讯新闻有很多报道。

官网内容一般。

知乎内容很多。

百度百科完整。

抖音几乎没做。

企业数据库信息齐全。

那么元宝、豆包、千问、Kimi、DeepSeek面对这个品牌时，本来就可能得到不同信息组合。

元宝可能更容易接触腾讯生态内容。

豆包部分场景可能受到抖音相关服务影响。

Kimi可能结合企业和专业数据库。

千问可能调用垂直检索。

DeepSeek使用自己的网页搜索和Search Agent。

因此GEO不应该追求：

一个动作同时让所有AI推荐率上涨。

现实更可能是：

某些工作改善所有平台。

某些只影响特定搜索生态。

这也是为什么GEO项目应该分别监测各AI平台。

第十：为什么大量发媒体稿，有时候确实会出现效果？

因为媒体内容属于公开Web。

当AI搜索相关问题时，这些页面确实可能进入搜索候选。

但这里特别容易产生一个错误推导：

媒体能被AI引用。

于是变成：

发得越多，推荐越高。

中间缺了很多条件。

AI检索系统还可能判断：

相关性。

时效性。

来源质量。

页面可访问性。

内容是否重复。

是否真正回答问题。

来源之间是否一致。

甚至Kimi已经明确说明会过滤低质量聚合站、未经验证的部分自媒体以及同源重复内容。

腾讯元宝搜索也明确有信息去噪、精排、相关性评分和权威度等机制。

所以100篇相同软文，并不等于100倍信息价值。

AI最终需要的依然是：

能够帮助回答当前问题的信息。

第十一：这也解释了为什么企业官网依然是GEO非常重要的底盘

看到AI会引用媒体、百科、数据库以后，企业很容易走向另一个极端：

那官网是不是没用了？

恰恰相反。

官网有一个其他来源很难完全取代的价值：

它是企业最容易长期控制的业务事实来源。

产品更新了，可以改。

服务范围变化了，可以改。

新增案例，可以补。

企业定位变化，可以调整。

产品参数，可以持续维护。

媒体报道则不一定能够长期编辑。

第三方数据库也不一定及时更新。

所以企业比较合理的信息结构应该是：

官网
负责完整业务事实
↓
媒体与行业平台
负责外部传播和补充验证
↓
百科、工商、专业数据库
负责基础实体与结构化事实
↓
搜索引擎与AI检索系统
从多个来源召回
↓
大模型组织答案

GEO真正优化的，就是这条信息链。

第十二：企业最应该做的，不是猜哪个平台“权重最高”

现在GEO行业特别喜欢问：

DeepSeek最喜欢哪个媒体？ 豆包最信哪个平台？ Kimi引用哪个网站最多？

这些研究当然可以做。

但如果最后变成一份固定的“AI权重网站名单”，价值很有限。

因为搜索结果会变化。

AI模型会变化。

检索系统会变化。

不同问题所需要的来源也不同。

真正值得长期建设的是：

企业自己的信息覆盖地图。

例如列出来：

企业基础事实

官网。

百科。

工商。

地图。

企业目录。

产品事实

官网产品页。

行业平台。

参数资料。

产品文档。

服务能力

官网服务页。

解决方案。

案例。

媒体采访。

行业专业度

行业文章。

技术内容。

研究资料。

专家观点。

第三方验证

媒体报道。

客户案例。

合作伙伴。

机构内容。

真实评价。

然后再看DeepSeek、豆包、千问、元宝和Kimi分别在哪些问题下调用哪些类型的来源。

这比追一份所谓“GEO高权重媒体名单”稳定得多。

第十三：做GEO最重要的变化，是从关键词覆盖走向“信息源覆盖”

传统SEO非常关注：

关键词覆盖多少。

AI搜索时代还需要增加：

信息源覆盖。

比如用户问：

悦增长是什么？

需要基础企业事实。

问：

悦增长适合什么企业？

需要服务定位和业务说明。

问：

企业官网GEO怎么做？

需要专业内容。

问：

GEO服务商怎么选？

还需要行业信息和第三方验证。

问：

哪家适合ToB企业？

又进入品牌比较。

同一家企业面对五种问题，AI需要的信息完全不同。

所以GEO并不是生产一篇“品牌百科稿”然后全网复制。

更有效的做法是让：

不同用户问题，对应不同的信息证据。

第十四：为什么AI有时候会引用一个看起来很普通的网站？

这是企业经常想不明白的问题。

自己官网设计很好、内容很多。

AI却引用了一个页面看起来很普通的网站。

原因可能并没有那么复杂。

对于AI检索来说，一个页面有没有价值，不完全取决于页面设计漂亮不漂亮。

它还取决于：

这个页面是否准确回答问题。

搜索系统能不能抓到。

主题是否相关。

信息是否明确。

有没有足够具体的事实。

更新时间是否符合当前问题。

来源是否满足当前检索意图。

比如用户只问：

某家公司成立于哪一年？

一个很简单的工商信息页面，可能比一篇5000字品牌故事更有价值。

所以做GEO不要把所有问题都理解成内容质量比赛。

很多时候更像：

问题与来源之间的匹配比赛。

第十五：企业应该怎么判断自己的内容到底从哪里进入AI？

实际操作可以建立一张简单的来源表。

例如测试100个核心问题，分别记录：

AI平台
问题
是否联网
答案是否提到品牌
引用来源
来源类型
具体URL
是否官网
是否媒体
是否百科
是否数据库
是否行业平台
是否社区
最终是否推荐

跑完以后就会发现非常具体的规律。

例如：

DeepSeek主要从官网和媒体发现你。

豆包经常引用某几个公开内容平台。

元宝大量引用腾讯生态。

Kimi在企业问题中经常出现专业数据库。

千问某些问题会出现百科和垂直搜索。

这时候才真正知道：

自己的品牌在不同AI平台里的信息来源结构是什么样。

而不是凭感觉猜。

第十六：悦增长怎么看AI搜索的“信源”问题？

悦增长更倾向于把AI搜索的信息来源理解成一个网络。

企业官网只是其中一个重要节点。

第三方媒体是节点。

百科是节点。

企业数据库是节点。

行业内容也是节点。

AI平台自己的生态仍然是节点。

搜索引擎和检索系统负责在这些节点里寻找信息。

大模型最后把找到的信息重新组织成答案。

因此做GEO真正值得企业投入的事情，是让这个网络里的关键信息越来越：

完整。

一致。

具体。

可验证。

容易检索。

比如官网说企业专注ToB企业官网GEO。

第三方文章却一直把企业描述成新媒体代运营公司。

工商和行业平台的信息三年没更新。

产品名称又有多个版本。

即便内容数量很多，AI面对的仍然是冲突的信息。

反过来，如果不同来源都能够比较稳定地回答：

这家公司是谁。

主要做什么。

适合谁。

有哪些产品或服务。

做过哪些事情。

那么无论DeepSeek、千问、豆包、元宝还是Kimi采用哪一种检索方式，至少都拥有更好的信息基础。

AI搜索回答真正来自的，是一整套信息环境

所以回到最开始的问题：

DeepSeek、千问、豆包、元宝、Kimi这些AI回答的内容到底来自哪里？

目前根据各平台已经公布的官方机制，可以确定它们可能使用的信息至少包括：

模型已有知识。

互联网公开网页。

搜索引擎索引内容。

平台自己的内容生态。

新闻与媒体。

百科。

行业网站。

企业官网。

专业数据库。

学术资料。

金融数据。

企业工商信息。

本地生活数据。

用户提供的文件或URL。

当前对话上下文。

具体组合因平台、问题、用户状态和是否触发联网搜索而变化。

所以GEO真正需要解决的问题，也就不应该只是：

去哪个平台发文章，AI更容易推荐我？

更值得问的是：

当AI准备回答与我们业务有关的问题时，它能从整个互联网找到哪些关于我们的信息？这些信息是否足够准确、完整、一致，并且能够支持它做出判断？

把这个问题解决好，才是在给DeepSeek、豆包、千问、元宝、Kimi以及未来新的AI搜索入口共同建设基础。

平台会变化。

搜索技术会变化。

引用来源也会变化。

但企业已经沉淀下来的产品、服务、案例、行业经验和第三方事实，只要能够持续留在公开互联网中，就仍然可以成为下一代AI重新发现品牌的基础。

GEO最终优化的，并不是某一个AI平台，而是企业在整个数字世界里的信息环境。