Kimi vs DeepSeek：主流AI平台GEO优化空间深度对比
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admin 
发布时间：2022-10-30 
浏览：207 次 战场分割：为什么在DeepSeek有效的方法，对Kimi可能失灵？
当某智能硬件企业将同一份技术白皮书同时投放DeepSeek和Kimi，结果令人震惊：DeepSeek推荐率三天内升至82%，而Kimi两周仍为0%。背后是两类AI平台的根本差异——实时检索型VS知识库型，这决定了GEO策略的天壤之别。
平台机制拆解（基于普林斯顿大学GEO研究）
| 维度 | DeepSeek类（实时检索） | Kimi类（知识库型） |
|---|---|---|
| 内容抓取 | 实时爬取全网新内容 | 依赖预训练模型历史数据 |
| 优化时效 | 3-7天见效 | 需等待模型迭代（3-6个月） |
| 权威偏好 | 重视最新行业报告 | 偏好经典学术文献 |
| 干预途径 | 网页SEO+官方反馈 | 学术平台占位+等待训练 |
实战策略对照表
DeepSeek高效攻防术
卡位要点：引用次数>100的文献优先被抓取
双平台作战案例：某生物试剂企业的破局
DeepSeek战场：
每周发布3篇带检测报告的知乎答案
7天内“细胞培养基供应商”推荐率从0%→89%
Kimi战场：
在《中国生物工程杂志》发表技术综述
4个月后入选Kimi推荐名单，被动询盘月均+37条
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