腾讯微信元宝混元模型APP接入DS(DeepSeek满血版大模型)影响微信搜一搜AI搜索AI智能搜索结果关键词排名优化SEO策略、舆情口碑正面负面数据监测等。①问题指令②思考理解问题③推理问题过程④问题总结⑤输出解决方案⑥总结问题核心⑦内容鼓励⑧推理内容引导

---以上为摘要---

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- 目 录 -

1. 正确科学AI作用、价值和目的

2. AI模型数量22个

3. AI工具数量28个

4. AI分类2种

5. 接入Deepseek效果

6. AI搜索SEO落地部署策略

7. 腾讯元宝AI分类

8. 腾讯元宝SEO优化效果

9. AI腾讯元宝推理规则

10. 腾讯元宝大模型规则

11. 腾讯元宝内容源&逻辑

12. 腾讯元宝SEO和传统SEO、公关传播的区别：

13. 不同企业的AI市场应用&动态

14. AI搜索SEOKPI科学判断&认知

15. 腾讯元宝优化KPI设定

16. 腾讯元宝优化KPI验收方法如下：

17. 腾讯元宝AI搜索优化落地执行

18. 腾讯元宝异常处理，可预测的常见问题

19. 腾讯元宝法律法规

20. 腾讯元宝预判

21. 腾讯元宝隐私政策

22. 免责声明

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一 . 正确科学认知AI作用

① 作用：

人工智能（AI）作为21世纪科技的璀璨明珠，正在重塑社会生产生活方式。其核心作用体现在通过数据驱动和算法优化，提升各领域效率与创新能力。

AI的核心在于解决问题，无论是进行复杂问题的查询检索，还是对问题进行逻辑推理，它都能助力完成特定任务，比如创作内容或制定解决方案。这不仅仅局限于简单的搜索功能，相较于传统的搜索引擎，AI更像是一个智能解决复杂难题的工具。

② 价值：提升效率

③ 目的：智能辅助决策

PS. 百度叫AI智能问答，搜狗叫AI问答叫搜狗立知(也叫元宝智能问答)，360叫Ai智能问答、微博叫AI智搜AI评论罗伯特、微信叫AI搜索智能问答、小红书叫AI总结经验，抖音叫Ai只能搜索，头条叫AI智能搜索问答，知乎叫AI直答、B站叫AI智能问答、快手叫AI智能搜索

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二 . AI模型数量23个

常用主流的AI大模型有：23个

分别是：

百度文心大模型、深度求索DeepSeek-R1、知乎知海图AI大模型、小红书MiniMax大模型、小红书珠玑大模型、B站bilibili index大模型、快手快意大模型、深度求索DeepSeek-V3、月之暗面Kimi大模型、搜狗混元大模型、360多模型集成、微博知微大模型和、微博通义大模型、微信混元大模型、字节豆包大模型、快手可灵大模型、红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型、MiniMaxMiniMax大模型、智谱AIGLM-4大模型、昆仑万维GPT4大模型、阿里巴巴通义千问大模型、作业帮银河大模型、科大讯飞讯飞星火大模型。

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三 . AI工具数量28个

常用主流的AI工具有：28个

分别是：

DeepSeek、Kimi、百度文小言、搜狗立知AI、360纳米AI搜索、微博智搜、微博罗伯特、腾讯微信元宝、字节抖音豆包、字节悟空浏览器AI助手、字节即梦AI、字节猫箱、知乎直答、小红书达芬奇、小红书搜搜薯、小红书点点、B站AI搜索助手、快手AI搜索、快手可灵AI、快手快影、红色蝴蝶Manus、MiniMax星野、智谱清言、昆仑万维天工AI、阿里巴巴通义、作业帮光速写作、科大讯飞听见、科大讯飞星火。

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四 . AI分类：2种

AI市场主流AI工具有28个，大体分为2种：

① 技术角度分类

② 应用角度分类

4.1 技术角度（AI专业角度、原理角度出发看）

① 大模型补全；

② 大模型推理；

4.2 应用角度（从实打实的使用角度来说）

4.2.1 从应用角度分为3类：

① 工具类

② 任务/对话类

③ 搜索引擎/搜索结果类

从营销、传播、公关、SEO、流量来看，目前分类2（任务/对话）和分类3（搜索结果）最有价值。

4.2.2 工具类AI明细

文心一言（百度推出）

讯飞星火（科大讯飞推出）

通义千问（阿里巴巴推出）

腾讯混元（腾讯推出）

豆包AI（字节跳动推出）

DeepSeek（专注于AI对话、代码生成等）

WPS灵犀（中文办公场景优化AI应用）

天工AI（学术论文润色、科研数据分析）

4.2.3 任务/对话类 AI明细：21个

常用主流的任务/对话类AI有21个

分别是：DeepSeek、Kimi、文小言、立知AI、纳米AI搜索、微博智搜、腾讯元宝、豆包、

悟空浏览器AI助手、知乎直答、达芬奇、搜搜薯、点点、AI搜索、快影、Manus、

智谱清言、天工AI、通义、光速写作、讯飞星火

4.2.4 搜索引擎/搜索结果类AI明细

搜索结果里：

出现AI智能问题、AI搜索问答共计15个

分别是：文小言、立知AI、纳米AI搜索、微博智搜、罗伯特、腾讯元宝、豆包、悟空浏览器AI助手、知乎直答、达芬奇、搜搜薯、点点、AI搜索助手、AI搜索、可灵AI

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五 . 接入Deepseek效果

5.1 接入方式分为2种：

① 接入方式1：

云接入，俗称片子给别人做嫁衣，内容资产，模型训练都不是自己的，好处是便宜、快马上能用，华为云、腾讯云已经提供这样服务。但是百度智能云、阿里云的效果更好一些（支持多模型并行加载，大白话就是在云端能实现本地部署的部分效果）。

备注：大白话就是华为云、腾讯云、百度智能云、阿里云是二道贩子，云端接入DeepSeek后，经过自己加工，然后再卖给需要接入的企业。

② 接入方式2：

本地部署接入，特点是花钱多比较贵，但是能沉淀自己的数据资产，让自己的数据越来越聪明。

③ 保留原有模型：

接入Deepseek模型后，推理过程和输出的结果，要么全是自己模型内容，要么全是DeepSeek模型内容（大白话就是不想把自己阉割掉，想保留自己），但是一般都允许用户自己选择和切换到底使用那个模型。

④ 替换原模型：

接入Deepseek模型后，自己原来的模型就不能再用了，不存在了（因为自己的模型太Low了，没有存在的意义了）。

⑤ 混合调用模型：

接入Deepseek模型后，推理过程和输出的结果一部分是自己模型内容一部分是DeepSeek模型内容。

5.2 接入Deepseek的平台

5.3 效果1：保留原有模型内容

5.3.1 百度搜索（文小言）

百度AI接入DeepSeek的矩阵分为：4种

① 网页搜索（大搜）：百度AI，详见位置2，使用自己的模型输出内容（文心·NLP大模型；文心·CV大模型；文心·跨模态大模型；文心·生物计算大模型；文心·行业大模型）

② AI垂直搜索：AI搜索助手，详见位置3

③ 文小言（电脑版）：macOS版（苹果）；Windows版

④ 文小言（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

文小言百度AI+（百度AI问答）：目标词192个，共计95个关键词占位

5.3.2 搜狗搜索（立知、元宝）

搜狗搜索（立知、元宝）已接入Deepseek，构建了多元服务矩阵。在版本方面，搜狗搜索选择了Deepseek的R1版本，该版本是Deepseek系列中能力最完整、效果最优的版本之一。通过接入Deepseek，搜狗搜索旨在为用户提供更智能、更精准的搜索体验。

5.3.3 360搜索（纳米搜索）

腾讯AI接入DeepSeek的矩阵分为：2种

① 网页版（俗称360大搜）：Ai 问答，详见位置1、2、3，使用自己的模型输出内容

② 纳米（客户端）：Windows版

③ 纳米（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

值得一提的是：360已经在智能AI搜索结果中加入了商业广告，进行流量变现（位置4、5）

5.3.4 微信搜索（腾讯元宝）

腾讯AI接入DeepSeek的矩阵分为：3种

① 网页版：腾讯元宝，详见位置2，使用自己的模型输出内容（混元大模型）

② 元宝（电脑版）：macOS版（苹果）；Windows版

③ 元宝（APP版）：iOS版（苹果）；Android版

5.3.5 抖音搜索（豆包）

抖音没有直接接入DeepSeek，但是字节跳动旗下的悟空浏览器已经介入了DeepSeek

5.3.6 头条搜索（豆包）

头条搜索没有直接接入DeepSeek，但是字节跳动旗下的悟空浏览器已经介入了DeepSeek。

5.3.7 小红书搜索（搜搜薯）

小红书旗下独立AI搜索APP：点点已经接入DeepSeek

小红书搜索结果加入AI分为：2种

① iOS版（苹果）：

搜索结果加入搜搜薯，详见位置1、2

② Android版：

搜索结果加入搜搜薯，详见位置1、2

5.3.8 知乎搜索（知乎直答）

今日头条搜索结果中尚未直接接入DeepSeek，但今日头条的内容创作和运营过程中，可以使用DeepSeek作为辅助工具。

DeepSeek是一个功能强大的AI大模型，具备自然语言处理、智能生成内容、深度思考等能力。

5.3.9 硬件厂商接入

① 华为、荣耀手机、OPPO手机、VIVO手机官宣接入DeepSeek-R1

② 中国移动、中国电信、中国联通三家基础电信企业已全面接入DeepSeek开源大模型

③ 纯血鸿蒙系统中的小艺App率先上架了DeepSeek-R1智能体测试版

小红书搜索结果加入AI分为：2种

5.4 效果2：完全替换掉原有模型内容

一般而言，大的厂商接入DeepSeek都会保留自己的模型，完全替换的需求一般适用于小规模的或者垂直领域的应用

5.5 效果3：混合调用模型机制

腾讯元宝：输出结果位置1、2、3、4、5就是典型的混合调用

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六 . AI搜索SEO落地部署策略

共计16个平台点位进行AI搜索关键词/问题SEO优化布局，呈现品牌/产品信息占位、排名和露出

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七 . 腾讯元宝AI分类

腾讯元宝AI分为3个端点，2大类，1个模型

① 端点分别是：PC端、移动端、APP端

② AI应用形式分别是：腾讯元宝，Deepseek-R1满血版

③ 接入DeepSeek：支持R1深度思考、联网搜索

④ 大模型分类：混元大模型

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八 . 腾讯元宝SEO优化效果

SEO优化共计8个效果形式（这8个地方能出现品牌和产品占位、排名和露出）

效果1：提示词、命令词、具体问题（见图位置1）

效果2：理解问题（见图位置2）

效果3：推理过程（见图位置3）

效果4：问题总结（见图位置4）

效果5：输出解决方案（见图位置5）

效果6：总结方案/问题答案输出（见图位置6）

效果7：内容鼓励（见图位置7）

效果8：模式切换（见图位置8）

8.1 效果1：提示词、命令词、具体问题（见图位置1）

情况1：初级用户，没有经验的用户会输入关键词，问题，命令，词组，短语，任务，对话，AI智能问答会给出具体的答案和方法

情况2：有经验的用户，专业的用户会直接用命令格式输入问题，AI智能问答进行推理给出对应的答案和方法

优化效果：可以是关键词，短语，问题包，问题集都可

备注：要和传统SEO区分开，不能用关键词思维全盘确定，DeepSeek拥有词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe或BERT），会将文本中的词语（关键词、问题、短语等）转化为高维向量（也称为超向量，是指在具有多个维度的向量空间中的向量，每个维度对应一个特征或属性，在文本分析中，高维向量可以将文本转化为高维向量，每个维度表示一个词汇的出现次数或者TF-IDF值。

通过对文本向量的处理和分类方法

①可以实现文本情感分类

②La Ji 邮件过滤等功能

③高维向量的数学定义是包含多个坐标的元素

④以便捕捉词语之间的语义关系

简要说明并Transformer模型

①如BERT、GPT进行上下文理解，提升对用户查询意图的准确捕捉

②Transformer模型三大核心理念：<1>位置编码<2>自注意力机制<3>多头机制

8.2 效果2：理解问题（见图位置2）

① 参考内容数量优化（可以是5、10、15、20都可）

② 参考内容时间、新旧、重要程度（优先抓取最新、最重要的内容）

③ 参考内容质量优化

④ 参考内容标题优化

8.3 效果3：推理过程（见图位置3）

监测AI搜索出现下面的问题时，就需要进行进行原因分析，解决对应问题，在推理过程种，（模型自己建立了很多套回答问题的格式，不管用那套格式推理，都有有效内容进行选择，得出的推理结果自然是我们想要的）

① AB推荐对比推荐B好？

② AI参考内容，引用资料没有出现自己？

③ 推理过程没有出自己现？

④ AI输出解决方案没有出现、提及自己？

⑤ AI总结方案部分没有出现、提及自己？

⑥ AI推理引导没有出现自己？

备注：单纯的发力内容，堆量，大力出奇迹肯定是不行（这是个误区，模型没有这么傻）

8.4 效果4：问题总结（见图位置4）

这一部分是经过定义问题、推理问题后对问题“注意力”进行确定确权后，给出对应的答案输出，如果这一部分出现的内容不准确或者跑偏，就意味着答案在大概率上“不是你想要的”

备注：注意力机制（Attention Mechanism，简称AM）：是AI整体神经网络机制模仿、克隆、翻版、仿制、复印、同版、拓印、效仿、模拟、拷贝、仿照、师法、效法、仿效、步武、借鉴、抄袭、因袭手段等针对认知注意力的技术。Attention注意力机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重（比如输入ABC数据，提升A降低B保持C权重），以此将网络的关注点聚焦（必须对输入的问题数据进行集中定义）于数据中最重要的一小部分（数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文）

8.5 效果5：输出解决方案（见图位置5）

输出答案和解决方案分为4种：

① 输出客观答案和方案（出现ABC品牌）

② 输出中立答案和方案（出现ABC产品的好的，不好的）

③ 输出正确答案和方案（出现ABC最新最准确的内容）

④ 输出指向答案和方案（针对A自己的问题，希望出现A正确的答案）

8.6 效果6：

总结方案/问题答案输出（见图位置6）

8.7 效果7：内容鼓励（见图位置7）

内容鼓励分为2种：其作用和价值在于对输出答案进行调优，以期获取正确答案

① 系统智能自鼓励

② 客户端鼓励（5个动作，6个细节形式）

复制按钮（标记1）：表示对输出答案和方案直接进行使用，会进行相应加权计算

导出按钮（标记2）：导出格式为PDF和Word，表示完整使用和传播使用，会进行相应加权计算

点赞按钮（标记3）：表示赞同确认，相当于再次确认

点踩按钮（标记4）：下次触发对应问题时候，思维链会进行重新思考和推理，以期获得正确答案

分享按钮（标记5）：对本次内容进行分享，可选择四种分享形式：复制链接，生成图片，转为文档，小程序码。

8.8 效果8：模式切换

此处的模式表现形式（共4种）：

① Hunyuan(全能处理，深度思考）

② Deepseek（适合深度思考）

③ 深度思考（T1）

④ 联网搜索

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九 . AI腾讯元宝推理规则

腾讯元宝是一款AI助手应用，它利用先进的深度学习技术，为用户提供智能推理和辅助决策服务。在推理规则方面，腾讯元宝的特点如下：

多模型协同工作

腾讯元宝采用了“混元+DeepSeek”的双引擎模式。其中，腾讯混元T1是一个深度推理模型，专为复杂任务设计，能够理解问题的多重维度和潜在逻辑关系，并进行逻辑推理。

DeepSeek模型则以其强大的推理和快速响应能力著称，满足用户对高效AI助手的需求。

用户可以根据任务需求，选择使用混元T1进行深度思考，或使用DeepSeek快速输出答案。

深度思考与快速响应

腾讯混元T1模型擅长处理复杂任务，通过深度思考，为用户提供详细的步骤解释和推理过程。

DeepSeek模型则更注重快速响应，适用于日常查询和简单推理任务。

腾讯元宝通过双模型的协同工作，既保证了深度思考的能力，又实现了高效反馈。

多模态理解能力

腾讯元宝不仅支持文本推理，还具备图片理解能力。例如，用户可以发送任意图片，元宝将结合图片内容给出专业又精准的分析和理解。

这种多模态理解能力使得腾讯元宝在处理复杂任务时更加灵活和高效。

用户协议与数据使用

值得注意的是，腾讯元宝的用户协议中关于知识产权和数据使用的条款曾引发争议。经过多次修订后，腾讯元宝明确表示，用户上传的内容及AI生成的内容，权利归用户或依法享有该知识产权的权利人所有。

用户在使用腾讯元宝时，可以选择是否开启“体验优化计划”。如果用户未主动开启该计划，腾讯元宝不会将用户的内容用于模型优化等商业用途。

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十 . 腾讯元宝大模型规则

一个模型需要从几个方面去看：

关于模型，有几个关键要素：
首先：模型规模庞大，其参数数量能达到数亿级别以上。
其次：模型结构的设计也至关重要。
再者：模型算法是从input输入起始，直至output输出，构成一个完整的示例流程，中间的算法序列是连接两者的桥梁。
此外：模型预训练是一个重要的框架，它通过将模型预测出的文本属性与原始文本拼接，构建出从指定属性到对应文本的预训练数据。模型学习这些数据后，能够具备不同类型的零样本生成能力，用户只需自由组合体裁、情感、长度、主题、关键词等属性，无需标注样本，即可生成多样化的文本。
最后：在模型训练方面，框架会自适应大规模分布式训练，并采用大模型在线蒸馏框架技术。结合海量无监督文本与大规模知识图谱的一系列平行预训练算法，进一步提升了输出结果的准确性。

‌腾讯元宝大模型的规则主要包括DeepSeek和混元大模型的规则。

10.1 Deepseek大语言模型算法

‌基本原理‌：

DeepSeek基于Transformer架构，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调和人类反馈的强化学习进行对齐。模型增加了

①审核、过滤等安全机制

②能够根据人类的指令或提示，实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。

‌运行机制‌：

用户输入文本格式的自然语言数据，经过预处理和违法不良信息审核后，算法模型根据语言的统计规律、知识和对齐要求进行推理和计算，通过预测下一个最佳词语来实现文本生成，最后输出经过审核的生成内容。又称预训练模型，把现存的知识进行封装起来，随取随用。

10.2 ‌混元大模型多模态算法‌：

‌基本原理‌：

混元大模型多模态算法基于人工智能技术，通过自然语言处理、embedding特征提取等方式提取关键信息和情感元素，然后通过神经网络模块生成符合用户要求的文字、图片、视频、音频等。

‌运行机制‌：

该算法首先通过文本编码器将文本信息注入基于transformer的扩散模型，生成符合用户要求的感官效果。这个过程涉及到自然语言处理、计算机视觉和扩散模型等多种技术。

‌应用场景‌：

混元大模型多模态算法通过APP、小程序、网页等方式给C端用户提供一系列服务，覆盖用户的生活、工作和娱乐场景，提供更加丰富多样的智能服务。

10.3 预训练技术原理：

ERNIE-M 框架基于飞桨 PaddlePaddle 框架训练，该模型构建了大小为 25 万的多语言词表，涵盖了 96 种语言的大多数常见词汇，训练语料包含了汉语、英语、法语、南非语、阿尔巴尼亚语、阿姆哈拉语、梵语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿萨姆语、阿塞拜疆语等 96 种语言，约 1.5 万亿字符。 ERNIE-M 的学习过程由两阶段组成。

① 训练第一阶段：从少量的双语语料中学习跨语言理解能力，使模型学到初步的语言对齐关系；

② 训练第二阶段：使用回译的思想，通过大量的单语语料学习，增强模型的跨语言理解能力。

③ CAMLM 预训练算法：ERNIE-M 提出了 Cross-attention Masked Language Modeling（CAMLM）预训练算法。该算法在少量双语语料上捕捉语言间的对齐信息。在 CAMLM 中，将一对双语句子记为<源句子，目标句子>。CAMLM 需要在不利用源句子上下文的情况下，通过目标句子还原被掩盖的词语。例如：输入的句子对是<明天会[MASK][mask]吗，Will it be sunny tomorrow>，模型需要只使用英文句子来推断中文句子中掩盖住的词<天晴>，使模型初步建模了语言间的对齐关系。

④ BTMLM 预训练算法：ERNIE-M 又提出了 Back-translation Masked Language Modeling（BTMLM）预训练算法。该方法基于回译机制从单语语料中学习语言间的对齐关系。

首先，通过第一阶段学习到的 CAMLM 模型生成伪平行句子，然后让模型学习生成的伪平行句子。模型在还原被掩盖的单词时，不仅可以依赖原始输入句子，也可以依赖生成的伪平行句子。例如，输入的单语句子是<我真的很喜欢吃苹果>，模型首先会依据输入的句子<我真的很喜欢吃苹果>生成伪双语平行句子<我真的很喜欢吃苹果，eat apples>。然后再对生成的伪平行句子<我真的很喜欢吃[MASK][mask]，eat apples>学习。通过这种方式，ERNIE-M 利用单语语料更好地建模语义对齐关系。

10.4 预训练模型效果：

在自然语言推断，命名实体识别，阅读理解，语义相似度以及跨语言检索等任务上选取了广泛使用的数据集进行模型效果验证，并且与开源模型（XLM、Unicoder、XLM-R、INFOXLM、VECO、mBERT等）进行对比。

10.5 预训练-自然语言推断效果

10.6 命名实体识别

10.7 阅读理解

10.8 语义相似度

10.9 跨语言检索

10.10 模型学习：（俗称，联网搜索）

学习方法1：对每天不断新增的知识进行学习；

学习方法2：用户的每一次提问也是一次学习

10.11 模型鼓励：明确的告知（俗称，机器干预和人工干预）

鼓励方法1：机器自己鼓励自己每次对话是不是有用

鼓励方法2：用户鼓励当前的任务解决的好不好（复制、重新生成、喜欢、不喜欢）

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十一 . 腾讯元宝内容源&逻辑

11.1 AI内容原理1：

上下文相关词向量

上下文相关的词向量最典型的工作是ELMo，ELMo是“Embedding from Language Models”的简称。它的模型架构就是一个双向LSTM的LM模型。

ELMo是为了解决一一词多义性，对于不同的上下文可以给出不同的词向量。ELMo论文被评为NAACL 2018的outstanding paper award，其方法有很大的启发意义。

11.2 AI内容原理2：

语言模型最典型的两个模型是GPT和BERT:

① GPT（Decoder部分）

GPT首次用到了Transformer框架的Decoder部分。

《1》ELMo更多用的是LSTM；《2》而LSTM对长序列的建模效果不是特别好；《3》在目标任务上进行精调。

举例说明1：比如分类问题（一个句子属于哪一类）

举例说明2：Entailment（两个句子之间什么关系）

举例说明3：Similarity（两个文本相似度）、多选题等等

② BERT是双向的（Encoder部分）

使用的是Transformer框架的Encoder部分。就是挖掉几个词，在猜这几个词的时候不光用到前面的词，还会用到后面的信息。

11.3 腾讯元宝内容源来自3种：

微信公众号生态内容：

腾讯元宝作为腾讯旗下的AI助手，有效整合了微信搜一搜、搜狗搜索等多个平台资源，其答案来源高度集中于腾讯系平台，尤其是微信公众号文章。

微信公众号作为国内最大的内容生态之一，为腾讯元宝提供了丰富、高质量的内容资源。

权威互联网信息：

除了微信公众号生态内容，腾讯元宝还结合了权威互联网信息，以确保提供的答案时效性更强、可信度更高。

这意味着腾讯元宝能够整合多个信息源，为用户提供更全面、准确的答案。

用户输入与生成内容：

腾讯元宝支持用户输入问题并生成相应的答案。这些答案基于内置的推理模型，并结合了用户输入的内容进行生成。

此外，用户还可以与腾讯元宝进行互动，生成个性化的内容，如口语陪练、超能翻译官、AI智能体等功能。

11.4 腾讯元宝逻辑源来自4种：

智能对话能力：

腾讯元宝具备智能对话能力，能够理解用户的自然语言输入，并生成相应的回答。

这种对话能力基于先进的自然语言处理技术和深度学习算法，使得腾讯元宝能够与用户进行流畅、自然的交互。

深度思考与逻辑推理：

腾讯元宝内置了推理模型，如腾讯混元T1和DeepSeek-R1等，这些模型能够理解问题的多重维度和潜在逻辑关系，并进行逻辑推理。

这使得腾讯元宝在处理复杂问题时，能够给出详细、准确的答案，甚至进行深度思考，帮助用户解决问题。

多模态理解与生成：

腾讯元宝不仅支持文本输入与输出，还具备图片理解能力。用户可以发送任意图片，腾讯元宝将结合图片内容给出专业又精准的分析和理解。

此外，腾讯元宝还支持多模态内容的生成，如口语陪练、超能翻译官等功能，为用户提供更加丰富、多样的使用体验。

个性化与定制化服务：

腾讯元宝通过用户画像和数据分析，能够为用户提供个性化的服务。例如，根据用户的学习或工作需求，推荐相应的功能或内容。

同时，用户还可以根据自己的喜好和需求，对腾讯元宝进行定制化设置，如调整音色、上传头像等。

11.5 开放内容源、新闻源分类（沿用百度的分类进行举例说明）

权威引用类网站包括不限于：百科、学术、文献、电子书、论文、书籍、报告，工具、政府、公示、公开查询类（天眼查、裁判文书网、工商局公示、市场监督管理局处罚公告等）、调研、行业报告网站、科普网、调研网站等。

11.6 自有内容源

每个平台都有自己的内容源权重库，以知乎为例，知乎自有内容分为7种，接入DeepSeek的厂商大多都会调整参数，给到自有内容的一些权重（搜索结果、引用资料、提示词、推理过程占位露出的倾斜）

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十二 . 腾讯元宝SEO与传统SEO区别

腾讯元宝SEO和传统SEO、公关传播的区别：

① SEO：

目标是提升网站在各大搜索引擎中的自然排名，增加网站的流量和曝光度，注重长期的优化效果和网站的整体权重提升。以关键词进行搜索排序，提供选择参考

② 公关传播：

企业想讲的话，消费者想看的话，进行传播。更注重塑造组织的品牌形象，建立和维护与公众的良好关系，通过传播组织的价值观、文化等，提高组织的美誉度和公信力，从而为组织的长期发展营造良好的舆论环境。

③ 腾讯元宝SEO：

是基于腾讯元宝 AI 搜索功能的一种新型 SEO 方式，核心在于 “智能内容处理” 和 “微信生态整合”，通过利用元宝的各种功能来生成搜索引擎友好的内容，以提升相关内容在搜索结果中的排名和可见度。

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十三 . 不同企业的AI市场应用&动态

13.1 小米：硬件，软件，营销均已布局AI

① 小米在硬件、软件、操作系统、营销层面都已经全线拥抱AI，比如小米手机、小米AI百宝箱、澎湃OS 2系统（小米开发的操作系统）均以接入DeepSeek。

② 小米在AI 营销、AI智能搜索、AI内容生产投放上，也在积极推进。

③ 2025两会雷军提出：加强治理“AI换脸拟声”违法侵权行为。

13.2 李彦宏

李彦宏称：

① 百度（2024Q3）超过20%搜索结果页面包含AI生成内容

② 第三季度（2024Q3）百度智能云营收达49亿元，同比增长11 %，Non-GAAP 经营利润率同比提升。其中，AI相关收入占比持续提升至超11%。

13.3 接入DeepSeek(R1)满血版

腾讯元宝于2025年2月13日接入了DeepSeek R1模型。

此次更新后，腾讯元宝支持双模型自由切换，用户可以根据需求选择使用腾讯混元大模型或DeepSeek R1模型。DeepSeek R1是DeepSeek系列模型中能力最完整、效果最优的版本，腾讯元宝接入的是该模型的满血版（671B参数版本）。这一举措不仅提升了腾讯元宝的技术实力，还为用户带来了更稳定、实时、全面、准确的回答体验。

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十四 . AI搜索SEO KPI科学判断&认知

① 用户查询和决策工具发生了变化。

② 用户习在调教AI（到底怎么样才能用好他），AI也在调教人（告诉人怎么用好AI，用什么样的命令）。

③ 百度、腾讯、纳米、点点给出了很好的诠释，把传统的东西嫁接过来，进行引导人使用AI工具（比如下拉框，相关搜索功能的移植）

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十五 . 腾讯元宝优化KPI设定

① 词包优化KPI：

设定词包覆盖率、更新频率及精准度指标，确保词包全面、及时且准确反映用户搜索需求，提升搜索效率与用户体验。

② 问题包、问题集优化KPI：
建立问题包完整性、问题集相关性及问题解答满意度评价体系，确保问题包涵盖广泛，问题集精准匹配，问题解答准确有效，满足用户多样化查询需求。

③ 具体问题解决优化KPI：
针对陈旧、错误、不准确及篇幅不当等问题，设定问题识别率、修正速度及内容质量指标，确保问题得到及时、准确且恰当的解决。

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十六 . 腾讯元宝优化KPI验收方法

① 搜索验证

② 截图留存

③ 视频留存

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十七 . 腾讯元宝AI搜索优化落地执行

17.1 关键词库规划

① 关键词策略

优先采取问题包，而非单体关键词，使用网格化关键词搭建策略

② 关键词挖掘

使用关键词挖掘工具进行3层维度嗅探，提取疑问词、短语词作为词根进行拓展

③ 关键词库搭建

使用网格化关键词方法进行搭建，要注意跨屏跨频的配合

④ 确认优化目标

关键词库要进行分级、梯度，然后进行喂养、调优、内容补充和清洗

17.2 自身模型的优化方法

每个平台自身模型使用的都是“补全机制”（大白话没有合适的答案时，模型自己会进行补充，而不是推理），让让补充的及时准确往往需要破解、猜测、推演平台自身模型的内容抓取源和结构化数据模板（大白话就是研究分析他的模板，进行蛛丝马迹分析追踪，假设，猜测和测试，直到成功）

17.2.1 SEO配合优化

① SEO正常的优化工作持续做，不影响

② SEO对AI智能搜索有帮助，但不是绝对作用，不能混为一谈，全部靠SEO也不对，毕竟需要模型调校、内容策略、算法优化等动作一起配合（包括不限于样本、训练、学习、鼓励、调优、指令、逻辑依据、思考链、注意力、回溯、知识库、检索知识库等等）。

17.2.2 平台自有内容源优化（喂养训练）

① 百度系：

百家号、好看视频、爱奇艺、百科、知道、经验、文库、贴吧、知道、图片、视频、地图、索引库、收录库、新闻源

② 腾讯系：

微信百科、搜狗百科、公众号、视频号、问一问、小程序、知乎内容、腾讯视频、搜狗系内容（知道、新闻、问答、百科、搜狐视频、知乎内容）

③ 字节系：

头条号，抖音号、问答、头条百科、抖音百科、短视频源、长视频、中视频、头条自身新闻、西瓜视频、收录库、索引库

17.2.3 内容喂养的量化标准

算法条件1：

大模型解决一个问题需要4-10个引用资料，代表4-10篇文章

算法条件2：

DeepSeek鼓励用户最多使用3轮对话解决一个任务（如果不行，就建议用户重新换个方式问问题）

推导答案：1个类型问题*3轮*4至10篇文章=12-30篇内容喂养训练

所以核心问题是定义好有多少个问题类型（而不是只按照关键词来计算）

17.2.4 腾讯元宝模型算法优化

① 生成结构化内容框架

收集相关资料：针对目标主题，收集行业报告、学术论文、新闻资讯等多种资料，可以是 PDF、Word 等格式，上传到腾讯元宝。

提取关键词与生成大纲：使用 “文档总结” 功能自动提取高频关键词，再点击 “生成思维导图”，将其作为文章的目录框架，使内容具有清晰的逻辑结构。

② 整合权威信源提升可信度

利用深度搜索模式：在腾讯元宝中输入与主题相关的问题，选择 “深度搜索” 模式，系统会自动推荐微信公众号的权威文章、行业白皮书链接等。

引用权威内容：在创作内容时，插入元宝提供的公众号原文链接，既增加引用的权威性，又避免权重流失，同时记得标注来源，如 “据腾讯元宝 AI 搜索推荐”。

③ 多模态内容适配

生成图片：使用 “AI 作图” 功能生成与内容相关的图片，如场景图、示意图等。描述画面时尽量包含关键词，图片文件名也建议包含关键词，以提升图片搜索流量。

添加图片标签：为插入文章的图片添加 ALT 标签，准确描述图片内容，方便搜索引擎识别。

④ 定期更新内容确保时效性

关注行业动态：利用腾讯元宝的 “网页总结” 功能定期解析行业新闻网站，及时了解行业的最新动态和数据变化。

及时更新内容：根据新的信息，每月更新一次数据图表或其他相关内容，确保内容的时效性和准确性，以满足搜索引擎对新鲜内容的偏好。

⑤ 创建智能体提升用户体验

设定智能体：创建 “SEO 问答机器人” 等智能体，将知识库关联公众号历史文章和行业关键词库，并设定自动回复规则。

引导用户行为：在回答用户提问时，附带 “点击查看完整报告” 等链接，引导用户增加页面停留时间，提高用户对网站的粘性和参与度。

⑥ 结合微信公众号运营形成闭环

内容发布：将优化后的内容发布在微信公众号上，利用微信生态的优势，提高内容的传播范围和影响力。

流量反哺：通过公众号的推广和用户互动，吸引更多流量回到网站或相关平台，形成 “内容生产→AI 优化→流量反哺” 的良性循环。

17.3 腾讯元宝接入DeepSeek优化方法

百度（文小言）、搜狗（立知、元宝）、360（纳米）、微信（元宝）、小红书（点点APP、搜搜薯搜索结果）、头条（悟空浏览器）、知乎（直答）虽然都接入了DeepSeek，但是DeepSeek允许在其在接入的时候进行不同维度、数量的参数修改（增删改）。

大白话就是对参数做“阉割”+模型故意训练后，平台依然可以自定义规则显示自己想要的内容，所以每个平台接入DeepSeek后优化方法都要进行针对性处理。

接入DeepSeek后，使用的模式分为①默认模式；②深度思考模式；③联网模式；④深度思考+联网模式

17.3.1 默认模式

默认情况下，一般都是优选使用自己模型（百度、搜狗、360、微信搜索），优化的重点要放在平台自身的排序规则、自有内容源喂养和优化。

17.3.2 深度思考模式、联网模式、混合模式（深度思考+联网）优化

因为参数会变化，平台会进行调优和微调整

预训练模型也会变化，平台会进行偏向自身权重内容的纠正和调优。

17.3.3 接入DeepSeek优化

① 推理过程优化：

补全信息链路（关于ABC有限公司是不是骗子？DeepSeek的推理过程是先去工商局、天眼查、裁判文书网、招聘网站、业务信息、第三方内容等进行综合判断，ABC有限公司是不是骗子）,让大模型去选择匹配

② 引用资料优化：

填充问题的颗粒度（同一个问题，多换角度把内容写好，投放出去进行喂养，要考虑到质量和权重源头，比如澎湃新闻源目前就不错）

③ 问题总结优化：

会优先提取最好质量文章的标题作为参考推荐

④ 答案输出优化：

补全结构化数据，供答案参考使用

17.3.4 抖音，头条优化（还没有接入）

抖音、头条搜索还没有接入DeepSeek可以随时观察和分析。

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十八 . 腾讯元宝异常处理

① 没有竞品显示的内容多

② 没有竞品显示的占位高

③ 没有竞品显示的内容丰富（抖音AI搜索结果已经有图片显示了）

④ 显示错误的信息内容

⑤ 显示陈旧的信息内容

针对以上常见问题，提前进行预防（内容库储备、监控预判）和专项设立，触发对应问题时，立即进行模型优化调优。

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十九 . 腾讯元宝法律法规

① 网信办法治局分管互联网政策法规的出台和标准制定

② 对传统媒体意识形态内容的统一标准，也会移植到AI领域

③ 厂商爬虫、抓取的法律风险

④ 品牌方，干预优化AI的合规风险

⑤ AI反作弊风险，防止过度优化

⑥ 用户对AI的使用也要符合公序良德

⑦ 腾讯元宝在用户协议和法律法规遵守方面的情况

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二十 . 腾讯元宝预测

① 推理结果输出图片

（位置7引用资料链接出现图片）、视频（位置1、2）

② 推理结果输出产品List（导流）

③ 推理结果输出排名结果

④ 推理结果有广告位

（百度文小言、360纳米搜索已经开始导流并且出现广告位）

标记1：导流到自身产品矩阵里

标记2：导流到百家号

标记3：导流到贴吧，知道

⑤ 推理结果加入互动内容

（比如在DeepSeek直接可以买东西，加入购物车）

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二一 . 腾讯元宝隐私政策

21.1 腾讯元宝如何使用Cookie和同类技术

为确保网站正常运转，我们会在您的计算机或移动设备上存储名为Cookie或LocalStorage的小数据文件，通常包含用户标识、产品服务名称和一些辅助产品功能实现的字符，以及帮助网站统计访客数量等。当您使用本产品服务时，我们会向您的设备发送Cookie，即完成在您计算机或移动设备上的本地存储。

我们不会将 Cookie 和/或同类技术用于本隐私政策所述目的之外的任何用途。如果您拒绝我们使用Cookie和/或同类技术收集和使用您的相关信息，您可以通过本隐私政策提供的联系方式联系我们，或删除已经储存在您的移动设备或其他装置内的Cookie和/或同类技术。

21.2 我们如何保存及保护您的个人信息

① 信息存储的方式和期限

一般情况下，我们仅在为实现目的所必需的最短时间内保留您的个人信息，但下列情况除外：

·为遵守适用的法律法规等有关规定；

·为遵守法院判决、裁定或其他法律程序的规定；

·为遵守相关政府机关执法的要求。

当我们的产品与/或服务发生停止运营的情形时，我们将采取例如推送通知、公告等形式通知您，并在合理的期限内删除或匿名化处理您的个人信息，法律法规另有规定的除外。

② 信息存储的地域

我们会按照法律法规规定，将中华人民共和国境内收集的用户个人信息存储于中华人民共和国境内。除非取得您的单独同意，或为了履行与您订立的合同，或为了遵循法律法规规定的义务，我们不会向境外提供您的任何个人信息。

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二二 . 免责声明

AI是靠驱动大模型进行推理工作的呈现，任何个人、组织机构要尊重客观事实和遵守法律法规，不能进行人为恶性干预优化，其次大模型每次的推理都是一次学习和调优，非专业人士不建议进行具体喂养和训练，由此带来的损失和本文没有任何关系。

本文内容仅用于SEO技术学习参考

AI大模型优化涉及训练、喂养、调试、算法适配及潜在法律风险（如关键词侵权、隐私政策违规等）。若您缺乏专业技术支持，请勿自行操作，否则可能导致训练结果异常、数据丢失甚至法律纠纷。本文作者不承担因读者盲目实践引发的任何直接或间接责任。优化前请务必咨询专业人士，风险自担。

大模型本身极为复杂，为了在应用层面使大家能够清晰理解，我们将穿插讲解一些与之相关的交叉知识点。通过阐述这些交集的知识点，旨在帮助大家更好地进行应用的理解与阐释。文中某些内容对于专业人士，尤其是程序员、科学家及技术人员而言，可能会显得有些跳跃或穿插，这均属于正常现象。

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二三 . 调研截止日期

* 调研截止日期：2025年03月

* 文章来源：玫瑰互动

* 提醒：

文章仅供参考，如有不当，欢迎留言指正和交流。且读者不应该在缺乏具体的专业建议的情况下，擅自根据文章内容采取行动，因此导致的损失，本运营方不负责。

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文字 | Penny

排版 | Penny

校对 | Fairy

审核 | Penny