在评估 AI 搜索类产品（如 DeepSeek、豆包、文心一言、通义千问等）的真实使用情况时，仅凭公告、榜单或主观体验并不可靠。一个更工程化的方法，是基于 GEO 关键词指数 构建可持续监测模型。
本文从数据结构、分析流程和示例代码三个层面，拆解这一思路。
1. 数据视角：搜索行为是“需求触发日志”
从数据工程角度看，搜索行为可以抽象为一条事件记录：
(user_intent, keyword, geo, timestamp)
当这类事件被长期聚合后，就形成了 关键词指数时间序列。
GEO 的价值在于，它让同一关键词被拆解成多条“区域子序列”。
2. 指数监测的基础数据结构
在实际分析中，可以把关键词指数抽象为如下结构：
from dataclasses import dataclass
from datetime import date
@dataclass
class KeywordIndex:
keyword: str
geo: str
day: date
index: float
多关键词、多地区的监测，本质上是一个 多维时间序列问题。
3. 多关键词 GEO 指数的采样策略
工程上更推荐“关键词簇”而不是单一关键词：
ai_keywords = {
"DeepSeek": ["deepseek", "deepseek api", "deepseek 部署"],
"豆包": ["豆包 ai", "豆包 api", "豆包 接入"],
"文心一言": ["文心一言", "文心一言 api", "文心一言 私有化"],
}
这样可以同时观察：
- 认知阶段（品牌词）
- 使用阶段（功能/API词）
- 工程阶段（部署/私有化词）
4. GEO 维度的指数归一化
不同地区的搜索基数不同，直接对比指数并不合理，常见做法是做归一化处理：
import numpy as np
def normalize(series):
arr = np.array(series)
return (arr - arr.min()) / (arr.max() - arr.min() + 1e-6)
归一化后，才能观察 趋势形态是否一致，而不是绝对值高低。
5. 判断“是否进入工程化阶段”的指标
可以定义一个简单但有效的指标：
def engineering_ratio(base_index, tech_index):
return np.mean(tech_index) / (np.mean(base_index) + 1e-6)
- 比例 < 0.3：认知阶段
- 0.3 – 0.6：试用阶段
-
0.6：工程化信号开始出现
这类指标非常适合做长期监测。
6. GEO 同步性检测（是否跨区域扩散）
from scipy.stats import pearsonr
def geo_sync(index_a, index_b):
return pearsonr(index_a, index_b)[0]
- 高相关：技术扩散已同步
- 低相关：仍局限于局部区域或行业
7. 工具在流程中的位置
在实际项目中，类似 5118AI.com 提供的 GEO 关键词指数能力，更适合作为数据源层，而不是分析层：
[指数采集] -> [清洗/归一化] -> [趋势与结构分析] -> [决策辅助]
真正的价值来自于后半段的数据建模与解释。
8. 对工程师的意义
相比“哪个 AI 更火”，这种方法更关注：
- 技术是否进入真实使用期
- 是否值得投入工程资源
- 是否需要提前做适配或迁移方案
这也是搜索指数在工程决策中的真实位置。
GEO 关键词指数不是营销指标，而是一种 弱监督的需求信号。
当它被放进可复用的数据结构、可验证的指标体系中时，才能真正为工程判断服务。
对掘金社区来说，可复现的方法 > 结论本身，而这类分析，正是工程思维最擅长的部分。
