DeepSeek-OCR撕开GEO营销新口子，品牌下一轮赢面在哪里？

就在这两天，DeepSeek开源了新一代OCR模型，这看似只是AI技术演进中的一小步，实则是AI搜索从“文本理解”迈向“视觉认知”的关键转折点。

作为一名从搜索时代一路走到AI时代的GEO从业者，我深切感受到这次技术释放的信号：一个全新的竞争维度正在被打开，未来，包含文字信息的各种视觉内容都会成为AI可能引用的信源。

重新理解DeepSeek-OCR的技术突破

OCR技术相信很多人都不陌生，像微信这些常用的软件中早已应用了该技术，这让软件可以直接识别图片中的文字。DeepSeek-OCR的工作原理则是先将长文本渲染成图像，利用视觉编码器将其压缩为极少量的视觉Token，再由语言模型从这些压缩后的视觉Token中精准还原原始文本。

这么做的好处已经有很多人说过了，主要就是可以减少Token的消耗量，解决大模型处理长文本时面临的效率难题。但其意义远不止于此。

像它展示出来的深度解析图表、化学分子式等复杂结构化内容能力，就直接将AI的识别范围扩大了不知多少倍，先把文章“压缩”成图片的识别方式又进一步扩大了AI在回答问题时的可参考信息范围。

如果OCR模型顺利地上线，DeepSeek将可能为了解答用户的问题，而去查阅更多长篇幅的专业内容。

比如我的一位炒股的朋友，当他再向DeepSeek问他买的股票的财报信息时，模型可能就不会再从各种媒体报道中筛选正确信息，而是直接去看一份几百页的财报。

所以从更宏观的视角来看，这项技术的发布具有深远的意义。它标志着AI搜索和知识处理的方式正在发生一场静悄悄的变革——AI获取信息的边界被彻底打破，从纯文本领域扩展到了一个前所未有的、包含所有视觉化知识和超长篇幅的全域信息空间。这意味着，AI在信源引用上的逻辑很有可能也会发生变化。

回顾年初我带领团队探索GEO领域时，我就有过一个基本的判断：大模型的未来绝不会局限在文本维度。视觉、语音等多模态理解能力，是AI走向真正智能的必经之路。所以从一开始我就要求团队，要好好研究各大模型的技术发展情况，从技术层面研究GEO方法。

现在看来，这个判断正在被快速验证。DeepSeek-OCR的推出只是一个开始，其他大模型厂商必然也会跟进，或者直接推出类似的新模型，或者直接开发出其他更有效的方式。但无论如何，这场由DeepSeek引发的变革已不可阻挡，并将深深影响到AI搜索，让AI搜索升级到多模态搜索。

品牌GEO：规则改写与格局重构

DeepSeek-OCR带来的这场变革，也在重新定义品牌在AI搜索场域中的竞争规则。

竞争维度从一元到多元

品牌的GEO竞争不再局限于文本层面的优化。现在，每一张产品原理图、技术说明图、数据图表，甚至生产流程示意图，都成为了AI可直接理解和引用的知识单元。

这意味着，品牌的视觉资产价值将被重新评估。那些已经拥有丰富、高质量视觉内容资产的技术驱动型品牌，将获得前所未有的曝光机会。

信息一致性的终极考验

在过去的AI搜索环境下，品牌在不同渠道的信息不一致问题经常难以被发现。但在多模态搜索时代，AI能够轻松实现跨媒介的信息核验。

比如官网的技术参数与宣传资料图中的数据不一致，产品说明文字与实物图的特征不匹配……这些过去可能被忽视的细节，现在都成为影响品牌可信度的关键因素。

专业壁垒的视觉化构建

对于不擅长营销的技术密集型企业，多模态AI搜索将给他们带来更多曝光的机会。一份精准的技术示意图、一个清晰的工作流程图表，不仅传递了信息，更展示了品牌的专业深度。

那些在视觉内容建设上投入足够的品牌，将通过AI的频繁引用，在用户心智中建立起牢固的专业形象。这种基于专业内容的竞争优势，是难以被简单模仿的。

给品牌GEO的启示

所以，GEO的效果评估也需要从单一的“文本提及率”，扩展到“视觉引用率”和“跨模态一致性”等多元维度。品牌需要关注的不再只是“被提到多少次”，更是“以什么形式被引用”“在什么语境下被推荐”。

面对这些深刻变化，品牌需要尽快将视觉内容为代表多模态数字资产建设提升到战略高度。这已不是可有可无的选项，而是在多模态搜索时代保持竞争力的必要条件。

写在最后

DeepSeek-OCR的发布，标志着一个新时代的开启，在这个过程中，我们看到的不仅是技术的进步，更是整个信息生态的重构。视觉内容正在从辅助性的展示材料，转变为核心的知识载体。

对于所有关注AI搜索和数字营销的从业者来说，现在需要思考的不仅是如何适应这个变化，更是如何重新定义自己的价值定位。未来的竞争，将是深度理解与前瞻布局的较量。

毕竟，在技术快速迭代的时代，最大的风险不是变化太快，而是用昨天的思维应对明天的挑战。