一个正在发生的转变
2026年过了一半，回头看看AI搜索这半年发生了什么，变化比很多人预期的快。年初大家还在讨论"AI搜索会不会取代传统搜索"，到6月，问题已经变成了"AI搜索还能干什么"。
我每周都会测一轮国内主流AI搜索引擎的表现——豆包、DeepSeek、Kimi、元宝、千问、秘塔——追踪它们在同一个问题上的回答差异和引用来源。从1月到现在的数据走势，有三个变化特别值得注意。
变化一：多模态搜索从"加分项"变成了"准入门槛"
1月份的测试里，豆包搜索主要处理文字类内容，偶尔返回图片结果。到6月，豆包已经开始直接搜索视频里的口播内容，并提取关键时间点作为回答——虽然精确度还不够，但方向已经明确。
Kimi更激进。它的长文本能力开始延伸到视频和音频内容，一个小时的会议录音丢进去，能提取出精准的问答片段。对于做内容的人来说，这意味着你的内容不能再是纯文字了。没有视频、没有图片、没有结构化数据的站点，在多模态搜索场景里等于隐形。
我们测过一个具体例子：搜"空气炸锅烤鸡翅要几分钟"。纯文字教程的网站引用率不到10%，而带有步骤图片或视频的页面被AI引用后，用户点击来源链接的比例高出了将近一倍。
变化二：Agent化正在重塑搜索场景
上半年最被低估的变化，是AI搜索从"问答工具"变成了"任务执行器"。文心一言和千问已经在尝试：用户搜"帮我查北京到上海的机票，要明天最便宜的"，AI不只是返回搜索结果，而是直接调接口、比价格、返回最优选项。
这对GEO意味着什么？以前你只需要被引用，现在你还得被调用——你的数据能不能通过API或结构化JSON被AI Agent直接消费。航班、酒店、本地服务这类垂直领域，这个变化影响最大。你的内容如果只是HTML网页，Agent拿不到结构化数据，你就被排除在Agent的"可调用范围"之外。
我们已经在帮几个本地服务客户做JSON-LD的深度实施——不只是FAQ和Breadcrumb，而是把价格、库存、服务时间、可预约时段全部做成结构化数据。这个东西现在用的人还少，但6个月后可能就是标配。
变化三：各个AI引擎的"品味"在分化
年初的时候，豆包、Kimi、DeepSeek在引用偏好上还很接近——重权威域名、重时效性、重结构化。但到二季度，分化越来越明显。
豆包开始偏好"民间经验型"内容——知乎、小红书、个人博客的引用比例明显上升。DeepSeek反而更学术化了，引用来源里论文和官方文档的比例在增加。Kimi因为长文本窗口的优势，对有深度的长文章特别青睐，3000字以上的深度内容在Kimi里的引用率比短内容高出一截。
这意味着什么？你在GEO上的内容策略不能一刀切。做豆包优化和做DeepSeek优化的内容方向、写作风格、来源策略都不一样。
下半年该怎么做
给你三个具体的建议。
第一，现在就把视频和图片内容的可检索性做起来。至少给每张产品图、每个视频加上准确的ALT和描述文字。这一步基本零成本，但不做就是在主动放弃多模态流量。
第二，把JSON-LD结构化数据的实施优先级提到最高。特别是FAQ、Product、LocalBusiness这三类Schema。下半年AI Agent搜索全面铺开的时候，这是你被"调用"的唯一门票。
第三，根据你的行业确定主力AI引擎，针对性优化。ToC重豆包和元宝，ToB重DeepSeek和Kimi，本地服务押注豆包和文心——不同引擎对应不同的内容策略和写作风格。一刀切的GEO方案在2026年下半年会越来越不管用。