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：
SEO 关键词往往是短词，如“抽油烟机”
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”
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：
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
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
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：
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
算法逻辑：热度映射算法 + AI 平台大模型特点倾向计算
输出结果：每个 AI 问题都有一个热度值（数值形式），每天更新
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？
有数据依据：基于真实的 DSO 搜索数据，而不是凭空猜测
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
全覆盖：所有问题都有热度值，不存在“查不到数据”的情况
可操作：热度值以数值形式呈现，直观易懂，方便决策
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：
| 维度 | SEO 扩词法 | 凭经验猜测 | 爱搜热度值算法 |
| 数据依据 | 无 | 无 | 基于 DSO 真实搜索数据 |
| 问题质量 | 语义重复、非真实问题 | 受个人认知局限 | 真实用户提问 |
| 更新频率 | 一次性扩词 | 依赖经验积累 | 每天更新 |
| 可操作性 | 低（不知道哪些问题重要） | 低（无法验证） | 高（热度值直观可见） |
| 资源效率 | 低（大量无效问题） | 中（可能偏离真实需求） | 高（优先高热度问题） |
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：
“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”
“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”
“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：
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
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
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：
输入你关心的问题，查看热度值
对比不同问题的热度值，筛选高价值问题
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：
如何解读热度值数据
如何结合热度值制定优化策略
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：
基于热度值筛选核心优化问题
制定数据驱动的内容策略
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。
