"小红书点点"

搜索结果SEO优化

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- 摘 要 -

小红书点点AI搜索结果SEO优化供应商、深度思考①搜索结果关键词排名SEO优化策略方法步骤落地执行②舆情正面负面口碑监测③引用网页资料搜索结果④理解问题⑤思考过程⑥问题答案总结⑦答案输出⑧总结方案⑨品牌引导反馈⑩推理引导对话内容DS(DeepSeek满血版深度搜索(R1)

玫瑰互动SEO咨询公司提供小红书点点 SEO优化咨询

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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. 点点的功能介绍

8. 点点-SEO优化效果

9. AI点点推理规则

10. 点点大模型规则

11. 点点内容源&逻辑

12.点点SEO和传统SEO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.点点优化KPI设定

16. 点点优化KPI验收方法如下：

17.点点AI搜索优化落地执行

18.点点异常处理，可预测的常见问题

19. 点点法律法规

20. 点点预判

21. 点点隐私政策

22. 免责声明

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一 . 正确科学认知AI作用

① 作用：

AI核心在解难题（复杂查询、问题推理），助你任务达成（创作完成、方案输出），非仅搜索而已（智能解难题搜索引擎，异于传统搜索）。

② 价值：效率提升。

③ 目的：决策智辅。

PS. 小红书-AI总结经验，头条-AI搜索，百度-AI问答，搜狗-AI问答，360-Ai问答，微博-AI智搜，微信-AI问答，抖音-Ai搜索，知乎-直答，B站-AI智能问答，快手-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：

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

小红书点点、微博罗伯特、快手AI搜索、DeepSeek、Kimi、百度文小言、搜狗立知AI、360纳米AI搜索、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、快手可灵AI、快手快影、字节猫箱、知乎直答、小红书达芬奇、小红书搜搜薯、作业帮光速写作、科大讯飞听见、科大讯飞星火、B站AI搜索助手、微博智搜、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。

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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

腾讯混元（腾讯推出）

豆包AI（字节跳动推出）

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）

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、搜搜薯、点点、Kimi、文小言、知乎直答、达芬奇、AI搜索、快影、Manus、立知AI、纳米AI搜索、智谱清言、天工AI、通义、光速写作、讯飞星火、微博智搜、腾讯元宝、豆包、悟空浏览器AI助手

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

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五 . 各AI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，内容资产和模型训练并非自建，优势在于成本低、速度快，能够快速投入使用。华为云和腾讯云已提供此类服务。相比之下，百度智能云和阿里云的表现更为出色，支持多模型并行加载，简单来说，就是能在云端实现部分本地部署的效果。

备注：通俗地说，华为云、腾讯云、百度智能云和阿里云就像是中间商，它们在云端接入DeepSeek后，会对其进行二次加工和优化，然后再将这些服务转售给有需求的企业客户。

② 接入方式2：

选择本地部署接入的方式，其显著特点在于初期投入较高，成本相对昂贵，然而，这种方式能够让企业积累和沉淀自身的数据资产，通过不断的学习和优化，使得数据资产日益智能化，从而为企业带来长远的利益和价值。

③ 保留原有模型：在接入DeepSeek模型之后，推理过程及其生成的结果，要么完全源自于自身模型的智慧，要么纯粹是DeepSeek模型的产物（简而言之，就是不愿自我削弱，渴望保持本色）。然而，通常情况下，系统会赋予用户自主权，让他们根据需求自由选择和切换，决定最终采纳哪个模型的成果。

④ 替换原模型：一旦接入了DeepSeek模型，原有的自建模型便如同昨日黄花，不再投入使用，其存在仿佛被时间的沙漏所遗忘（原因无他，只因自建模型在性能上显得相形见绌，失去了继续存在的价值与意义）。

⑤ 混合调用模型：接入DeepSeek模型后，推理过程和输出结果会结合自身模型和DeepSeek模型的内容，形成混合输出。

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。

5.3.2 360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）

5.3.3 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）

今日头条的搜索功能依托字节跳动自研的推荐系统和算法，整合了用户行为数据、内容理解等技术，未公开披露引入外部搜索技术。

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

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

文小言：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

在总计16个平台的关键节点上，我们实施了针对AI搜索关键词及问题的SEO优化策略，旨在提升品牌与产品信息的可见性、搜索排名及市场曝光度。

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七 . 小红书点点功能介绍

1. 功能定位

点点专注于生活场景的搜索需求，如美食推荐、购物指南、旅游攻略、生活妙招等，通过聚合和总结全网（尤其是小红书平台内）的生活经验，为用户提供实用、准确的信息。

2. 智能搜索

用户可以通过文字、语音或拍照等方式向点点提问，点点会迅速理解用户意图，并提供相关的搜索结果。

在最新的产品更新中，点点已经支持拍照提问功能，用户可以直接拍摄照片或上传图片，点点会根据图片内容提供相关的搜索建议或答案。

3. 深度思考模式

点点支持深度思考模式，能够更深入地理解用户问题，提供更精准、全面的答案。

在深度思考模式下，点点会显示其推理过程，如引用了哪些小红书笔记或数据来支持答案，增加了答案的可信度和透明度。

4.结构化答案：

点点的搜索结果通常以结构化的形式呈现，包括文字、图片、视频等多种媒体形式，方便用户快速获取所需信息。

对于一些复杂的问题，点点还会提供分步骤的解决方案或建议，帮助用户更好地解决问题。

5. 优势总结：

内容源丰富：

点点主要基于小红书平台内的高质量笔记内容进行搜索和推荐，确保了信息的准确性和实用性。

用户体验优化：

点点通过智能搜索、深度思考模式等功能，提升了用户的搜索效率和体验。

场景化应用：

点点专注于生活场景的搜索需求，为用户提供了更加贴近生活的搜索服务。

6. 发展前景：

随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，点点功能有望在未来发挥更加重要的作用。

小红书也将继续优化点点功能，提升搜索准确性和用户体验，进一步巩固其在生活搜索领域的领先地位。

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八 . 小红书点点-SEO优化效果

SEO优化共计9个效果形式（这9个地方能出现品牌和产品占位、排名和露出）

效果1：定位请求

效果2：提示词、命令词、具体问题

效果3：思考推理过程

效果4：问题总述

效果5：问题答案、解决方案输出

效果6：品牌引导

效果7：了解更多

效果8：继续提问

效果9：查看网页来源

8.1 效果1：思考过程参考（见图位置1）

效果1：点点会在询问时，发出定位请求，可以一键直达设置定位。

8.2 效果2：提示词，命令词（见图位置2）

效果2：显示您所输入的提示词或命令词。

8.3效果3：思考过程参考（见图位置3）

在监测AI搜索过程中，若遇到以下问题，则需进行深入的原因分析，并采取相应的解决措施。在AI的推理过程中（模型已自主建立了多套回答问题的格式，无论采用哪套格式进行推理，都能从中选择出有效内容，从而得出我们期望的推理结果）

需特别关注以下几点：

① 确保显示的内容逻辑正确无误

② 避免出现错误的内容逻辑

③ 排除陈旧的历史内容，确保信息的时效性

④ 确保想要突出的重点信息（如产品成分、卖点等）能够准确呈现

⑤ 若不想要的信息出现了，应分析原因并予以调整

⑥ 在AB品牌对比中，若结果显示A不如B，需进一步分析原因

⑦ 在AB产品对比中，若结果显示A产品不如B产品，需进行深入分析

⑧ 在AB口碑对比中，若结果显示A的口碑不如B，需查找原因并改进

⑨ 在AB推荐对比中，若更倾向于推荐B，需评估并调整推荐逻辑

⑩ 在AI参考的内容中，若引用的资料未包含自身相关信息，需补充完善

⑪ 在推理过程中，若未体现自身（如品牌、产品等），需调整推理策略

⑫ 在AI输出的解决方案中，若未出现或提及自身，需进行修改和优化

⑬ 在AI的总结方案部分，若未出现或提及自身，需进行补充和调整

⑭ 在AI的推理引导中，若未体现自身，需调整引导策略以确保准确性

备注：单纯依靠内容堆砌和大力推广并不能取得奇迹般的效果（误区!!）。

8.4 效果4：问题总结（见图位置5）

这一部分是我们在明确问题、进行推理之后，对问题的“注意力”进行确定和确权，然后给出相应的答案。如果这一部分的内容不准确或者偏离了主题，那大概率上，这个答案就不是你想要的。

备注：注意力机制（Attention Mechanism，简称AM）是AI神经网络中的一种技术，它模仿了人类认知注意力的方式。通过增强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数据时，让A的权重更大，B的权重变小，C的权重保持不变），注意力机制能让网络更加关注数据中最重要的部分。具体哪些部分更重要，这要根据上下文来判断。

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有四种方式：

① 输出客观答案和方案，其中会提及ABC品牌的相关信息。

② 输出中立答案和方案，既会提到ABC产品的优点，也会指出其不足之处。

③ 输出正确答案和方案，确保内容关于ABC的是最新且最准确的。

④ 输出指向性答案和方案，专门针对A自身的问题，给出A所期望的正确答案。

8.6 效果6：品牌引导反馈（见图位置6）

引导用户采取AI推荐的品牌。

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

分享按钮（标记2）：对生成的内容进行分享，转发，以增加更多的曝光率。

不喜欢按钮（标记3）：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

8.7 效果7：品牌引导（标记7）：

效果7：根据提问的问题和点点生成的答案·，AI会推荐3-3个问题来让用户进行选择，以达到延长对话时间和增加对话内容的目的。

8.8 效果8：继续提问（见图位置8）

效果8：提供对话输入框，用户可自行提问。

8.9 效果9：查看网页来源（见图位置9）

效果9：可根据点点给出的答案，查看网页来源，增强用户对点点的可信度。

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九 . 小红书点点推理规则

小红书点点的推理过程由4个关键位置部分构成：

位置1：答案引用平台笔记

当用户提出问题后，点点会显示“已精选小红书等内容”，表明其答案是基于小红书平台上的笔记生成的。

在推理过程中，点点会明确标注答案引用了哪些笔记，例如“笔记2和笔记4提到了……”，这有助于用户了解答案的来源和可靠性。

位置2：搜索意图识别理解

点点具备强大的搜索意图识别能力，能够准确理解用户的问题和需求。

通过分析用户问题的关键词、语义和上下文，点点能够确定用户的搜索意图，并据此进行推理和生成答案。

位置3：多轮对话能力

点点支持多轮对话，能够在与用户进行多次交互后，逐步明确用户的需求和意图。

在多轮对话过程中，点点会根据用户的反馈和提问，不断调整和优化答案，以提供更准确、更全面的信息。

位置4：交互式设计

点点的推理过程以交互式的方式呈现给用户，用户可以通过点击搜索结果中的关键词或链接，进一步了解相关信息。

这种交互式设计使得用户能够更直观地了解点点的推理过程，并方便地获取所需信息。

位置5：推理答案输出

小红书点点会将自己的推理内容进行加工处理（也可能联网进行进一步搜索），然后给出它认为符合用户问题的答案。答案通常以结构化的风格输出，即清晰地列出1、2、3、4等点来告诉用户答案是什么。

位置6：总结与引导

这一部分有两种理解方式：一是作为对整个推理过程的总结；二是作为对用户的诱导、试探和鼓励，引导用户进行下一轮对话。

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十 . 小红书点点 大模型规则

小红书点点模型需从以下几个方面进行考量：

10.1 大模型规则

大模型，尤其是多模态大语言模型MLLM，通常旨在通过海量数据的学习，提升对自然语言、图像、视频等多模态内容的理解和生成能力。这类模型的训练和应用，往往需要遵循以下规则：

数据合规性：

确保训练数据合法合规，保护用户隐私。

公平性：

避免模型偏见，确保对不同群体公平对待。

透明度：

模型决策过程透明，便于用户理解和反馈。

可控性：

对模型输出进行有效控制，避免生成有害内容。

10.2 模型结构

一个典型的多模态大语言模型可能包含以下结构：

嵌入层：将文本、图像等输入转换为向量表示。

编码层：通过多层神经网络提取输入特征。

交互层：处理不同模态之间的交互信息。

解码层：生成自然语言或其他模态的输出。

10.3 模型规模

大模型的规模通常以参数量来衡量，参数量从数亿到数千亿不等。例如，OpenAI的GPT系列模型，参数量从GPT-1的1.17亿增加到GPT-4的约1.75万亿。对于小红书的“点点”大模型，其具体规模可能根据业务需求和数据规模进行调整。

10.4 模型算法

大模型的训练通常采用深度学习算法，包括但不限于：

自监督学习（SSL）：利用未标注数据训练模型，学习数据中的内在规律和特征。

监督微调（SFT）：在预训练模型的基础上，使用标注数据进行微调，提高模型在特定任务上的性能。

强化学习（RLHF）：基于人类反馈进行强化学习，使模型输出更符合人类偏好和价值观。

10.4 预训练

目标：让模型掌握海量知识，学会从数据中提取特征。

方法：使用大规模无标注数据进行自监督学习，如语言模型预训练任务（如GPT系列的Masked Language Modeling）。

结果：模型能够生成连贯的文本，但对特定任务的理解和应用能力有限。

举例①：类似于GPT（Generative Pretrained Transformer），它首次采用了Transformer的Decoder部分，相较于ELMo使用的LSTM，在长序列建模上表现更优。通过目标任务上的微调，GPT能够处理如分类、Entailment（句子间关系判断）、Similarity（文本相似度计算）及多选题等多种任务，并取得了比ELMo更好的结果。

举例②：BERT与GPT的主要区别在于BERT的双向性，它使用的是Transformer的Encoder部分。在预测被掩盖的词语时，BERT会综合考虑前后文信息。

（DeepSeek的预训练模型也可视为对现存知识的封装，实现随取随用的便捷性。）

10.5 模型训练：

监督微调（SFT）：

目标：使模型输出更符合人类偏好和价值观。

方法：通过人类反馈进行强化学习，设计激励模型对模型输出进行评分，并根据反馈调整模型参数。

结果：模型在动态反馈中学会把握人类偏好，保留灵活性。

强化学习（RLHF）：

目标：提高模型在特定任务上的性能。

方法：使用标注数据进行微调，如问答系统、文本分类等。

结果：模型在特定任务上的性能显著提升，但可能变得过于依赖标注数据，缺乏灵活性。

10.6 命名实体识别：

模型具备出色的命名实体识别能力，能准确识别文本中的人名、地名、机构名等关键信息，为信息抽取、知识图谱构建等奠定基础。

10.7 阅读理解：

小红书点点大模型在阅读理解方面表现出色，能够准确理解文本内容，回答复杂问题。模型对文本的深层语义有良好把握，为智能客服、教育辅导等领域提供强大助力。

10.8 语义相似度：

模型能够准确计算文本间的语义相似度，判断文本内容的相近程度。这一能力在文本去重、信息推荐等场景中发挥重要作用，提升用户体验。

10.9 跨语言检索：

小红书点点大模型支持跨语言检索，能够跨越语言障碍，准确匹配不同语言的文本信息。这一特性为国际信息交流、多语言文档管理等领域带来便利。

10.10 模型学习（联网搜索类比）：

学习方法1：持续学习每天新增的知识。

学习方法2：将用户的每一次提问视为一次学习机会。

10.11 模型鼓励（机器干预和人工干预类比）：

鼓励方法1：模型自我评估每次对话的有效性。

鼓励方法2：用户通过复制、重新生成、喜欢、不喜欢等方式反馈任务解决效果，以鼓励或调整模型行为。

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十一 . 小红书点点内容源

11.1 小红书点点的内容源

小红书点点的内容源主要侧重于小红书平台上的笔记。这些笔记涵盖了广泛的生活领域，包括但不限于旅游攻略、吃喝玩乐灵感、生活难题解决等。由于小红书平台以用户生成内容（UGC）为主，因此点点在提供搜索服务时，能够充分利用这些高质量的内容资源。

11.2 答案基于平台内容：

具体来说，点点的搜索结果往往基于小红书平台上的用户笔记进行聚合和筛选。这使得点点在提供生活搜索服务时，具有更加贴近用户实际需求的优势。用户可以在点点上找到来自其他用户分享的实用信息和经验，从而解决自己在生活中的实际问题。

11.3 搜索逻辑：

点点的搜索逻辑主要基于关键词匹配和语义理解。当用户输入搜索关键词时，点点会首先分析关键词的意图和相关性，然后在小红书的笔记库中进行搜索。

在搜索结果展示方面，点点会根据笔记的相关性、质量、互动量等多个维度进行排序，确保用户能够看到最符合需求的搜索结果。

11.4 推荐逻辑：

除了基于关键词的搜索外，点点还利用大数据和人工智能技术，对用户的行为和兴趣进行分析，从而提供个性化的推荐服务。

例如，当用户经常搜索旅游攻略时，点点可能会推荐更多与旅游相关的笔记和攻略，以满足用户的个性化需求。

11.5 深度思考模式：

值得注意的是，点点还推出了深度思考模式。该模式利用大模型技术，对用户的问题进行深入分析和思考，然后给出更加精准和全面的答案。

在深度思考模式下，点点不仅会提供直接的搜索结果，还会展示思考过程和解决方案，帮助用户更好地理解问题并找到解决方案。

11.6 内容筛选与聚合：

点点在提供搜索服务时，还会对搜索结果进行筛选和聚合。例如，当用户搜索某个旅游目的地时，点点可能会将相关的攻略、景点介绍、美食推荐等内容进行聚合展示，方便用户快速获取所需信息。

小红书点点的内容源主要依赖于小红书平台上的用户笔记，这使得点点在提供生活搜索服务时具有独特的优势。在逻辑方面，点点通过关键词匹配、语义理解、个性化推荐等多种方式，为用户提供精准、全面的搜索服务。同时，深度思考模式的推出也进一步提升了点点的智能化水平，为用户带来更加便捷、高效的搜索体验。

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十二 . 点点-SEO与传统区别

技术基础：

小红书点点 SEO基于深度学习技术，能精准分析用户行为和意图；传统SEO则更侧重于关键词密度、网站结构等。

优化策略：

小红书点点k SEO提供一站式解决方案，涵盖关键词研究、内容优化、技术优化等多个方面；传统SEO则可能侧重于单一方面的优化。

内容创作：

小红书点点 SEO注重内容的质量和相关性，能生成符合SEO要求的高质量内容；传统SEO则可能更依赖人工编写，效率较低。

长期效果：

小红书点点 SEO通过提供有价值的内容满足用户需求，有助于实现长期稳定的排名；传统SEO可能因算法更新而效果波动。

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十三 . 不同企业的AI市场应用

13.1 小米：硬件，软件，营销均已布局AI

① 小米在硬件、软件、操作系统以及营销等各个层面都全面融入了AI技术，例如小米手机、小米AI百宝箱以及澎湃OS 2系统（小米自主研发的操作系统）都已经接入了DeepSeek。

② 小米在AI营销、AI智能搜索以及AI内容生产与投放方面，也在积极发力推进。

③2025年两会期间，雷军提出建议：应加强对“AI换脸拟声”违法侵权行为的治理。

13.2 李彦宏

李彦宏表示：

① 百度在2024年第三季度有超过20%的搜索结果页面包含了AI生成的内容。

② 2024年第三季度，百度智能云实现营收49亿元，同比增长11%，同时Non-GAAP经营利润率也实现了同比提升。其中，AI相关业务的收入占比持续上升，已超过11%。

13.3 梁文锋（Deek老板）

梁文锋对Deepseek的市场应用与动态有着前瞻性的布局和深入的推动。他带领Deepseek在多个领域积极探索AI技术的应用，取得了显著成效。

在市场应用方面，Deepseek凭借其强大的AI技术，已经在家居、五金、厨卫等多个行业实现了智能化升级。例如，玫德集团等领军企业已经接入Deepseek，通过其机器学习算法与大数据分析能力，实现了生产全流程智能化管控，从精准预测市场需求、优化供应链响应，到实时监控生产质量、降低能耗，每一步都让“智能制造”渗透至产业核心。这不仅提升了企业的生产效率，降低了运营成本，还推动了整个行业的智能化进程。

在动态发展上，Deepseek不断推出创新技术和产品，以满足市场的多样化需求。梁文锋强调技术创新是关键，他带领团队在模型结构和数据利用效率上不断探索，为量化交易等复杂数据分析提供了强大工具。同时，Deepseek还积极拥抱开源策略，与全球开发者共享技术成果，推动了AI技术在不同领域的落地应用。

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十四 . AI搜索SEO KPI科学判断

① 在当今时代，用户查询信息和做出决策的方式已经经历了深刻的变革。

② 与此同时，用户正积极探索如何更有效地利用人工智能（即AI），努力挖掘其全部潜力，而AI也扮演着指导者的角色，教导用户如何高效运用自身功能，并指引他们选择恰当的指令。
③ 百度、腾讯、纳米、点点等公司在这场变革中展现出了卓越的创新能力，他们巧妙地将传统元素与AI技术相融合，为用户提供了一系列易于上手且功能强大的AI工具。

④ 这些工具不仅继承了传统功能，如下拉框、相关搜索等，还通过AI技术的加持，使其焕发出了新的生机与活力，从而引导用户更加熟练地掌握和使用AI工具。

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十五 . 小红书点点优化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 . 小红书点点 KPI验收方法

小红书点点 KPI验收方法主要包括以下三个方面：

① 搜索验证：

通过实际搜索测试，验证小红书点点在特定词包、问题包上的表现，检查搜索结果的准确性、相关性和完整性，确保满足KPI要求。

② 截图留存：

对于关键的搜索页面和结果，进行截图留存，作为KPI验收的直观证据，便于后续复查和对比，确保验收过程的可追溯性。

③ 视频留存：

录制搜索过程的视频，全面展示小红书点点在实际使用中的表现，包括搜索速度、用户界面交互等，为KPI验收提供更全面的视角和依据。

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十七 . 小红书点点搜索优化落地执行

17.1 关键词库规划

① 关键词策略调整：

我们优先采用问题包作为策略核心，而非单一关键词，通过网格化布局来构建关键词体系。

② 关键词深度挖掘：

利用关键词挖掘工具，从三个维度进行深入分析，提取出疑问词和短语词作为词根，并在此基础上进行拓展。

③ 关键词库构建方法：

我们采用网格化方法来搭建关键词库，特别注重在不同屏幕和频率间的协同配合，确保关键词库的全面性和适用性。

④ 优化目标明确与实施：

对关键词库进行分级和梯度管理，然后有计划地进行喂养、调优、内容补充和清洗工作，以持续提升关键词库的质量和效果。

17.2 自身模型的优化方法

每个平台所采用的模型都依赖于“补全机制”（即当没有合适答案时，模型会自动进行补充，而非通过推理得出）。

要确保这种补充既及时又准确，往往需要深入破解、仔细猜测，并推演平台模型的内容抓取来源及其结构化数据模板。换句话说，就是要对平台的模板进行细致的研究分析，通过追踪蛛丝马迹，提出假设，进行猜测和测试，直到最终成功破解。

17.2.1 SEO配合优化

① SEO的常规优化工作要继续进行，不会受到影响！

② SEO对AI智能搜索确实有所助益，但并非起决定性作用。

不能将两者混为一谈，也不能完全依赖SEO。因为AI智能搜索的优化还需要模型调校、内容策略、算法优化等多方面的配合，包括但不限于样本收集、模型训练、学习机制、正向鼓励、性能调优、指令设计、逻辑依据构建、思考链完善、注意力机制调整、回溯分析、知识库建设以及检索知识库的优化等。

17.2.2 自有内容源优化（喂养训练）

内容质量与多样性：

确保内容的质量高、信息准确。这要求对所提供的内容进行严格的审核和校对。

保持内容的多样性，涵盖不同领域、不同主题，以满足用户多样化的查询需求。

针对性喂养：

根据Deepseek的特定应用场景和目标用户群体，针对性地选择和喂养内容。例如，如果Deepseek主要用于学术领域，那么应更多地喂养学术性的论文、研究报告等内容。

对于用户频繁查询的问题或热点话题，应及时补充相关内容，以提高Deepseek的响应准确度和时效性。

持续更新与迭代：

定期对Deepseek的内容源进行更新，以反映最新的信息和技术发展。

通过用户反馈和数据分析，识别内容中的不足和错误，并及时进行修正和补充。

结构化与标签化：

对内容进行结构化处理，如使用Markdown格式、添加标签等，以便于Deepseek更好地理解和利用这些内容。

通过标签化，可以帮助Deepseek更准确地识别用户查询的意图，从而提高响应的准确度和相关性。

数据增强与扩充：

利用数据增强技术，如数据合成、数据扩展等，来增加内容的多样性，提高Deepseek的泛化能力。

通过扩充内容源，引入更多的外部数据和知识，以丰富Deepseek的知识库，提升其解决问题的能力。

模型调优与反馈机制：

根据Deepseek的表现和用户反馈，对模型进行调优，以提高其准确性和响应速度。

建立用户反馈机制，收集用户对Deepseek表现的反馈，并根据反馈进行内容源的优化和模型的调整。

17.2.3 内容喂养的量化标准

算法设定条件一：

为了大模型能够准确解决一个问题，需要依据4到10篇引用资料，即相当于4到10篇文章的信息支撑。

算法设定条件二：

DeepSeek系统鼓励用户通过最多3轮对话来完成一个任务的解决。如果3轮对话仍无法解决问题，则建议用户变换方式重新提问。

基于此推导：

对于一个类型的问题，通过3轮对话，每轮对话可能涉及4至10篇文章的信息，因此总共需要12到30篇文章的内容来进行喂养训练。

所以，核心的关键在于准确定义问题类型的数量（而非仅仅依据关键词来进行计算）。

17.2.4 小红书点点模型算法优化

① 深度挖掘用户数据：

收集用户的个人信息、浏览历史、搜索记录、点赞、评论、分享、收藏等行为数据。通过机器学习技术，对用户的行为和兴趣进行深度分析，构建精准的用户画像。

② 个性化推荐：

根据用户画像，为用户推荐符合其兴趣和需求的内容。不断优化推荐算法，提高推荐的精准度和个性化水平。

③ 多维度内容分析：

对内容的原创性、实用性、完整性、专业性、视觉吸引力等多个维度进行分析。使用深度学习技术，提取和分析内容中的关键信息，如图像、文字、语音等。

④ 质量优先原则：

优先推荐质量高、用户反馈好的内容。对低质量、违规内容进行限制推荐或降权处理。

⑤ 模型训练与迭代：

使用大量的用户数据和内容数据，对算法模型进行训练和优化。定期更新推荐系统，保持算法的先进性和适应性。

⑥ 解决稀疏性问题：

采用矩阵分解等技术，解决用户-商品（内容）交互数据稀疏的问题。提高算法对用户偏好捕捉的准确性和效率。

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十八 . 小红书点点异常处理

① 预防内容不足，加强内容库储备，确保显示内容不少于竞品。

② 监控占位情况，提前规划布局，保证显示占位优于竞品。

③ 丰富内容形式，紧跟技术趋势，如抖音AI搜索已显图片，我亦不落后。

④ 设立专项监控，预判错误信息，一旦触发立即优化模型。

⑤ 关注信息时效性，定期更新内容，避免显示陈旧信息。

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十九 . 小红书点点法律法规

小红书点点需遵循网信办法治局出台的互联网政策法规及标准

① 传统媒体意识形态内容的统一标准也将适用于AI领域

② 厂商需注意爬虫、抓取的法律风险

③ 品牌方干预优化AI时需确保合规

④ 同时，要防范AI反作弊风险，避免过度优化

⑤ 用户对AI的使用也应符合公序良德

⑥ 共同维护网络环境的健康与秩序。

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二十 . 小红书点点 预测

① 智能问答系统性升级：

未来，“点点”可能会引入更先进的自然语言处理技术和知识图谱技术，提升智能问答和对话系统的性能。用户可以与“点点”进行更自然、流畅的对话，获取更加精准、有用的信息。

② 跨平台搜索与整合：

“点点”可能会进一步整合小红书平台外的数据资源，实现跨平台的搜索与整合。用户可以通过“点点”搜索全网的生活类信息，获取更加全面、多元的内容。

③生活场景化生活拓展：

除了现有的美食、购物、旅游等功能外，“点点”可能会进一步拓展生活场景化服务。

例如，提供健康咨询、家政服务、教育辅导等多元化的生活服务，满足用户在不同生活场景下的需求。

④ UGC的引导和鼓励：

为了丰富平台内容、提升用户体验，“点点”可能会加大对用户生成内容的扶持力度。

通过举办挑战赛、话题标签等活动，激发用户参与和内容创作，形成更加活跃、多元的社区氛围。

⑤ 隐私保护与数据安全加强：

随着用户对隐私和数据安全的关注度不断提高，“点点”可能会进一步加强隐私保护和数据安全措施。

通过加密技术、匿名处理等手段，保护用户数据的安全和隐私，提升用户信任度。

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二一 . 小红书点点隐私政策

21.1 针对“点点”功能的隐私政策

透明化原则：会明确告知用户“点点”功能收集、使用个人信息的目的、方式和范围。

最小化原则：仅收集实现“点点”功能所必需的个人信息，避免过度收集。

用户同意原则：在收集、使用用户个人信息前，会获得用户的明确同意。

安全保障原则：会采取必要的技术和管理措施，保障“点点”功能中用户个人信息的安全。

21.2 未成年人保护

小红书特别重视未成年人的个人信息保护，对未成年人注册账号、使用服务等方面进行了特殊规定。

在收集、使用未成年人个人信息时，会遵循相关法律法规的要求，并征得监护人同意。

21.3 信息共享与披露

小红书不会将用户的个人信息未经允许地共享给第三方，除非是为了提供必要服务、履行法律义务或获得用户明确同意。

在与第三方共享信息时，会采取必要的保密措施，确保信息安全。

21.4 信息安全保护

小红书会采取技术和管理措施，保障用户个人信息的安全，防止信息泄露、篡改或丢失。

会定期对信息系统进行安全检查和风险评估，及时发现并修复安全漏洞。

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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。

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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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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。

文中部分内容对于专业人士，尤其是程序员及技术人员而言，可能会显得有些跳跃或穿插，这均属于正常现象。

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文字 | Penny

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校对 | Fairy

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