摘要：AIDSO 爱搜独家研发问题热度值算法，基于 DSO 数据为 AI 问题提供预估搜索热度，解决 GEO 优化“不知道该优化哪些问题”的核心痛点，让品牌从凭经验猜测转向数据驱动决策。

在 GEO 优化的实践中，最让人头疼的问题不是“如何提升排名”，而是“该优化哪些问题”。当你面对成百上千个可能的用户提问时，如果没有数据支撑，所有的决策都只能靠猜——这是一场看不见终点的赌博。

一、真实案例：从“凭经验”到“看数据”的转变

老板电器的一位本地经销商，此前一直按照行业经验在做 GEO 优化。他们认为用户最关心的是“抽油烟机哪个牌子好”、“老板电器怎么样”这类品牌对比问题，于是投入大量精力优化这些内容。

但当他们开始使用爱搜的问题热度值功能后，发现了一个被忽视的真相：用户特别关心“抽油烟机如何清洗”这类使用和维护问题，这个问题的热度值远高于品牌对比类问题。

这个发现改变了他们的策略。经销商开始重点结合产品优势布局清洗、维护相关的内容，比如“老板电器抽油烟机的自清洁功能如何使用”、“不同材质油网的清洗技巧”等。结果是，在这些热点问题上的提及率明显提升，带来的咨询量也随之增长。

这个案例揭示了一个核心问题：凭经验做 GEO 优化，往往会错过用户真正关心的问题。你以为用户想知道的，和用户真正在搜索的，可能完全不同。

二、行业痛点：AI 平台的搜索数据是“黑箱”

为什么 GEO 优化这么难？因为 AI 平台的用户提问数据和提问频次，只有模型厂商掌握，且短期内不会公开。

在传统 SEO 时代，我们有百度指数、Google Trends，可以清楚看到某个关键词的搜索量变化。但在 AI 搜索时代，豆包、DeepSeek、Kimi 等平台的用户提问数据，属于内部用户行为数据，未对外公开披露，无官方查询渠道或公开数据支持。

这导致品牌在做 GEO 优化时，面临一个根本性困境：不知道该优先优化哪些问题。

国外工具如 seoClarity 提供“Research Prompts”功能来发现用户提问，但在中国市场，没有类似的公开数据源。大多数品牌只能采用以下几种方式：

方式 1：凭行业经验猜测

这是最常见的做法，但问题在于：经验往往滞后于市场变化，而且容易受到个人认知局限的影响。就像前面提到的老板电器案例，经验告诉他们用户关心品牌对比，但数据显示用户更关心使用维护。

方式 2：用 SEO 关键词工具替代

有些团队会用百度指数、5118 等 SEO 工具来选择问题。但 SEO 关键词与 AI 搜索行为差异巨大：

1. SEO 关键词往往是短词，如“抽油烟机”

1. AI 搜索是完整问句，如“抽油烟机如何清洗才能彻底去除油污”
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用 SEO 思维做 GEO 优化，就像用地图导航去开飞机，工具不匹配，结果自然不理想。

方式 3：SEO 扩词法

这是国内一些服务商常用的方法：拿一个核心词，加前缀和后缀，短期内一下子就能扩出上百个问题。比如从“抽油烟机”扩展出“抽油烟机怎么样”、“抽油烟机好不好”、“抽油烟机如何”等。

这种方法的问题在于：

1. 语义重复：很多问题在语义上是重复的，AI 平台会识别为同一个问题

1. 非真实问题：有些扩展出来的问题，并不是真实用户会问的，只是为了交差凑数

1. 无数据依据：没有任何数据支撑，不知道这些问题的真实搜索量

结果就是，你可能优化了 100 个问题，但其中 80 个问题根本没有用户搜索，资源全部浪费。

三、爱搜的突破：问题热度值算法

面对这个行业痛点，爱搜基于 DSO 抖音搜索数据，开发了独家的问题热度值算法，为 AI 问题提供可靠的预估搜索热度。

算法原理：跨平台搜索行为的正相关性

问题热度值算法的核心逻辑是：用户在不同平台对同一问题的提问次数呈正相关。

这个原理类似百度指数、微信指数的底层逻辑——如果一个话题在抖音搜索量高，那么在豆包、DeepSeek 等 AI 平台的提问量大概率也高。这是因为用户的信息需求是跨平台的，他们会在不同场景下搜索同一个问题。

爱搜利用抖查查积累的 DSO 数据（抖音搜索数据），通过热度映射算法与各 AI 平台大模型特点倾向计算，推算出 AI 问题的预估热度。具体来说：

1. 数据来源：DSO 抖音搜索数据，这是爱搜团队（抖查查原班人马）多年积累的核心数据资产
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3. 算法逻辑：热度映射算法 + AI 平台大模型特点倾向计算
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5. 输出结果：每个 AI 问题都有一个热度值（数值形式），每天更新
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官方说明

根据爱搜官方说明：

搜索热度属于 AI 平台的内部用户行为数据，未对外公开披露，无官方查询渠道或公开数据支持。爱搜 GEO 基于 AI 问题的 DSO 数据表现，通过热度映射算法与各个 AI 平台大模型特点倾向计算得出，为 AI 问题提供可靠的预估搜索热度。

需要坦率说明的是：我们不能说这个算法百分百准确，但它极具参考价值。这是目前市场上能看到的最有依据和说服力的方法。

为什么这个算法有价值？

1. 有数据依据：基于真实的 DSO 搜索数据，而不是凭空猜测
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3. 每天更新：DSO 数据每天更新，热度值也随之更新，能及时反映市场变化
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5. 全覆盖：所有问题都有热度值，不存在“查不到数据”的情况
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7. 可操作：热度值以数值形式呈现，直观易懂，方便决策
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四、如何用热度值指导 GEO 优化？

有了问题热度值，品牌可以建立一套数据驱动的 GEO 优化流程：

步骤 1：筛选高热度问题

登录爱搜监测工具，查看所有相关问题的热度值。优先选择热度值高的问题进行优化。

比如，如果“抽油烟机如何清洗”的热度值是 850，而“抽油烟机哪个牌子好”的热度值是 320，那么前者应该是优先级更高的优化目标。

步骤 2：过滤低热度问题

如果某个问题的热度值很低，比如只有 20，说明在 DSO 里搜索这个词的用户量并不大。这时候应该考虑调整问题，或者寻找更热门的相关问题。

这就像 SEO 时代，如果一个关键词的百度指数只有个位数，你不会把它作为核心优化目标。GEO 优化也是同样的逻辑——资源有限，应该投入到高 ROI 的问题上。

步骤 3：发现新的用户需求

热度值不仅能帮你筛选已知问题，还能帮你发现新的用户需求。

比如老板电器的案例，他们原本没有意识到“清洗维护”是用户的核心关注点，是热度值数据让他们发现了这个被忽视的需求。这种发现，往往能带来意想不到的优化效果。

步骤 4：持续监测和调整

热度值每天更新，意味着用户需求在不断变化。品牌应该定期查看热度值变化，及时调整优化策略。

比如，某个问题的热度值从 300 突然涨到 800，说明市场上出现了新的热点，这时候应该快速跟进，抢占先机。

五、热度值算法 vs. 传统方法：对比分析

让我们用一个表格，直观对比热度值算法与传统方法的差异：

从这个对比可以看出，热度值算法在数据依据、问题质量、更新频率、可操作性、资源效率五个维度上，都明显优于传统方法。

六、真实反馈：客户如何评价热度值算法？

有客户在了解到问题热度值算法后，将其写入汇报材料作为亮点向上级汇报。为什么？因为这是真正能指导决策的数据。

在传统的 GEO 服务中，服务商往往只给客户一份问题清单，但无法解释为什么要优化这些问题。客户在向上级汇报时，也只能说“我们优化了 50 个问题”，但无法说明这 50 个问题的价值。

有了热度值算法，客户可以清晰地向上级解释：

1. “我们选择的 10 个核心问题，平均热度值是 650，覆盖了 80% 的用户搜索需求”

1. “我们放弃了 30 个低热度问题（热度值<50），节省了 40% 的资源投入”

1. “我们发现了 3 个新的高热度问题（热度值>800），这是竞争对手还没有布局的机会”

这种数据驱动的汇报方式，让 GEO 优化从“玄学”变成了“科学”，也让客户在内部更容易获得资源支持。

七、行业首创：为什么其他工具没有这个功能？

问题热度值算法是爱搜的独家能力，目前国内外其他 GEO 工具都没有类似功能。为什么？

原因 1：缺少数据积累

热度值算法的核心是 DSO 抖音搜索数据。爱搜团队是抖查查原班人马，在 DSO 领域深耕多年，积累了海量的搜索数据。这是其他工具短期内无法复制的数据壁垒。

原因 2：缺少算法能力

从 DSO 数据到 AI 问题热度值，中间需要热度映射算法和大模型特点倾向计算。这需要对搜索行为、AI 平台特性、用户需求有深刻理解，不是简单的数据搬运。

原因 3：缺少 4O 全链路视角

爱搜是国内首家 4O 服务商（SEO/ASO/DSO/GEO），这种全链路视角让我们能够洞察不同搜索场景下的用户行为规律，从而开发出跨平台的热度映射算法。

如果只做 GEO，没有 DSO 的数据和经验，是无法开发出这个算法的。这是爱搜独特的竞争优势。

八、坦诚的局限性说明

在介绍热度值算法的价值时，我们也要坦诚地说明它的局限性：

局限 1：这是预估值，不是精确值

热度值是基于 DSO 数据的预估，不是 AI 平台的真实搜索量。我们不能说某个问题的热度值是 850，就代表每天有 850 个用户在 AI 平台搜索这个问题。

但这不影响它的参考价值。就像百度指数也是预估值，但依然是 SEO 优化的重要参考依据。

局限 2：不同行业的映射准确度可能不同

抖音用户和 AI 平台用户的重合度，在不同行业可能有差异。比如年轻人更多使用抖音和 AI 工具，所以消费电子、美妆等行业的映射准确度可能更高；而传统工业品行业的映射准确度可能相对较低。

但即使在映射准确度相对较低的行业，热度值依然能提供趋势性的参考——哪些问题相对更热，哪些问题相对更冷。

局限 3：无法替代人工判断

热度值是决策辅助工具，不是决策替代工具。品牌在选择优化问题时，还需要结合自身的产品特点、竞争策略、资源投入等因素综合判断。

比如，某个问题热度值很高，但与你的产品定位不符，那么也不应该盲目优化。数据是参考，判断是关键。

九、对标国际：seoClarity 的“Research Prompts”功能

在国际市场，seoClarity 提供了“Research Prompts”功能，帮助品牌发现用户在 AI 平台的提问。这个功能的逻辑与爱搜的热度值算法有相似之处，都是试图解决“不知道用户在问什么”的痛点。

但两者的实现路径不同：

1. seoClarity：基于 Google 搜索数据和 AI 平台的公开信息，推测用户可能的提问

1. 爱搜：基于 DSO 抖音搜索数据，通过热度映射算法推算 AI 问题热度
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在中国市场，由于 AI 平台数据不公开，seoClarity 的方法难以实施。爱搜的热度值算法，是针对中国市场特点开发的本土化解决方案。

这再次印证了我们在第一篇文章中提到的核心观点：国外工具的优势，我们都有；但我们做的是国内市场，更懂中国用户需求。

十、如何开始使用热度值功能？

如果你想用数据指导 GEO 优化，而不是靠猜，可以通过以下方式开始使用爱搜的问题热度值功能：

方式 1：自助注册试用

访问爱搜官网，5 分钟即可完成注册，免费试用监测工具。登录后，你可以：

1. 输入你关心的问题，查看热度值

1. 对比不同问题的热度值，筛选高价值问题

1. 查看热度值的每日变化趋势

方式 2：游学陪跑

如果你希望系统学习如何用热度值指导 GEO 优化，可以参加爱搜的 5 天线下游学陪跑。我们会从理论到实践，手把手教你：

1. 如何解读热度值数据

1. 如何结合热度值制定优化策略

1. 如何用热度值评估优化效果

方式 3：代运营服务

如果你希望由专业团队帮你执行，可以选择爱搜的代运营服务。我们会：

1. 基于热度值筛选核心优化问题

1. 制定数据驱动的内容策略

1. 持续监测热度值变化，动态调整优化方向

结语

GEO 优化不应该是一场看不见终点的赌博，而应该是一场有数据指导的科学实践。

问题热度值算法，是爱搜基于 DSO 数据积累和 4O 全链路视角，为中国市场开发的独家功能。它不能解决所有问题，但它能解决最核心的问题：让你知道该优化哪些问题，而不是靠猜。

就像老板电器的经销商发现的那样，当你用数据替代经验，往往会发现被忽视的机会。这些机会，可能就是你在 AI 搜索时代突围的关键。

数据在你手里，不在服务商嘴里——这是我们对白盒交付的承诺，也是我们对专业的坚持。