“搜狗立知”

搜索结果SEO优化

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- 摘 要 -

搜狗立知AI，混元大模型大模型影响搜狗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提示命令词②安全就医提示③参考资料汇总数据④问题总结⑤问题答案输出⑥继续AI提问⑦内容鼓励⑧内容反馈建议等！

玫瑰互动SEO咨询公司提供搜狗立知 SEO优化咨询

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- 目 录 -

1. 正确科学AI作用

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. 搜狗立知AI使用介绍

8. 搜狗立知SEO优化效果

9. AI搜狗立知推理规则

10. 搜狗立知大模型规则

11. 搜狗立知内容源&逻辑

12. 搜狗立知SEO和传统SEO区别

13. 不同企业的AI市场应用

14. AI搜索SEOKPI科学判断

15. 搜狗立知优化KPI设定

16. 搜狗立知优化KPI验收方法如下：

17. 搜狗立知AI搜索优化落地执行

18. 搜狗立知异常处理

19. 搜狗立知法律法规

20. 搜狗立知未来预判

21. 搜狗立知隐私政策

22. 免责声明

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一 . 正确科学认知AI作用

① 作用：

立知作为搜狗搜索在人工智能领域的重要成果，展示了搜索技术向问答式、智能化方向发展的趋势。

立知的成功应用，为搜索行业提供了有益的借鉴和参考，推动了整个行业的智能化进程。

立知系统对收录的内容进行严格审核，确保信息的权威性和准确性。对于专业领域的问题，立知会引用权威专家或机构的观点和数据。自上线以来，立知的回答准确率保持在较高水平，为用户提供了可靠的搜索服务。

② 价值：

搜狗AI——效率与体验的双重飞跃

立知以更为自然的“问答”方式，解决了用户在信息碎片化时代获取精准信息的难题，全面提升了搜索体验和效率。通过多样化的回答形式和高效便捷的服务，立知满足了用户多样化的搜索需求，增强了用户对搜狗搜索的依赖和信任。

③ 目的：

搜狗AI——智能搜索，技术创新

搜狗立知的目的是通过人工智能技术，提升搜索体验和效率，满足用户多样化的搜索需求。同时，立知还致力于促进内容生产者的流量与收益，推动搜索行业的智能化发展。通过不断的技术创新和服务优化，立知将为用户提供更加精准、便捷、智能的搜索服务。

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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：

搜狗混元大模型、360多模型集成、微博知微大模型和、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、百度文心大模型、月之暗面Kimi大模型、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、智谱AIGLM-4大模型、昆仑万维GPT4大模型、深度求索DeepSeek-R1、知乎知海图AI大模型、深度求索DeepSeek-V3、红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型、MiniMaxMiniMax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：

搜狗立知AI、360纳米AI搜索、微博智搜、微博罗伯特、DeepSeek、Kimi、小红书搜搜薯、小红书点点、百度文小言、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、作业帮光速写作、知乎直答、小红书达芬奇、B站AI搜索助手、阿里巴巴通义、科大讯飞听见、科大讯飞星火，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。

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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）

WPS灵犀（中文办公场景优化AI应用）

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）

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 第一种接入方式：

通过云接入服务，这种服务被形象地称为“为他人做嫁衣”，因为用户并不掌握内容资产与模型训练的核心环节。虽然这种服务模式让用户能够快速以较低的成本投入使用，但它也有局限性。华为云和腾讯云是此类服务的典型提供者。

不过，百度智能云和阿里云在此基础上进行了优化，它们支持多模型并行加载，能够在云端模拟并部分实现本地部署的效果，从而为用户提供更出色的服务体验。从某种程度上说，这些云平台扮演着中间商的角色，它们接入DeepSeek等系统后，经过优化和加工，再将这些服务转售给有需求的企业。
② 第二种接入方式：

本地部署接入，它的特点是成本较高，但能够确保企业拥有自己的数据资产。通过不断的积累和优化，这些数据资产将变得更加有价值，实现智慧化增长。

③ 在接入DeepSeek模型：

企业面临两种选择：保留原有模型或替换原模型。有些企业希望保留自身系统的特色和优势，因此他们倾向于选择保留原有模型。为了满足这一需求，系统通常会赋予用户选择的权利，让他们能够在特定情境下自由切换使用哪个模型。
④ 另一种选择：

替换原模型。当DeepSeek模型在性能或功能上更为优越时，原有的模型可能会被替代。但这并不意味着原有模型完全失去了价值，只是在新的架构或应用场景下，DeepSeek模型成为了更优选的选择。
⑤ 最后一种方式：

混合调用模型。在接入DeepSeek模型后，推理过程和输出结果将呈现融合状态。一部分内容来源于企业原有的模型，而另一部分则由DeepSeek模型贡献。

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（包括其立知、元宝等服务）已经成功整合了DeepSeek模型，从而构建了一个多元化的服务矩阵。在版本选择上，搜狗搜索倾向于采用DeepSeek的R1版本，该版本在DeepSeek系列中以其全面的能力和卓越的效果脱颖而出。通过此次整合，搜狗搜索致力于为用户提供更加智能化、精确化的搜索体验。

5.3.3 360搜索（纳米搜索）

腾讯AI整合DeepSeek的矩阵构成包含两类：

① 网页版（常称为360大搜）：提供AI问答功能，具体可参考位置1、2、3，它运用专属模型来生成回答内容。

② 纳米平台分为两个版本：Windows客户端版及移动APP版（包含iOS版适用于苹果设备及Android版）。

特别说明：360已在智能AI搜索结果中融入了商业广告元素，以此实现流量价值的转化（具体参见位置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接入了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）

小红书旗下的独立AI搜索应用：点点，现已成功接入DeepSeek技术。

小红书搜索结果中融入AI的方式分为两种：

① iOS版（适用于苹果设备）：

搜索结果中整合了搜搜薯功能，具体细节请参见位置1、2。

② Android版：

同样在搜索结果中引入了搜搜薯功能，具体细节也请参见位置1、2。

5.3.8 知乎搜索功能（即知乎直答）
尽管今日头条的搜索结果尚未直接融入DeepSeek技术，但在内容创作与日常运营过程中，DeepSeek仍可作为一款高效的辅助工具被加以利用。
DeepSeek是一款功能完备且强大的AI大模型，它精通自然语言处理，能够智能生成内容，并展现出深厚的思考与分析能力。
5.3.9 硬件制造商接入DeepSeek概况
以下是关于DeepSeek接入不同企业或产品的相关信息概览：
① DeepSeek-R1接入华为、荣耀、OPPO、VIVO等手机品牌：
华为、荣耀、OPPO、VIVO等知名品牌纷纷宣布，其手机产品将引入DeepSeek-R1技术。
此举旨在提升手机的智能化程度，为用户带来更加便捷、高效的AI服务体验。

② 中国移动、中国电信、中国联通全面引入DeepSeek开源大模型：
中国三大基础电信运营商——中国移动、中国电信、中国联通已全面引入DeepSeek开源大模型。
借助各自的平台资源和渠道优势，三大运营商推动了DeepSeek在多场景、多产品中的广泛应用，为AI技术的普及与发展注入了强大活力。
③ 纯血鸿蒙系统小艺App率先上架DeepSeek-R1智能体测试版：
在纯血鸿蒙系统中，小艺App已经率先推出了DeepSeek-R1智能体测试版。
用户现在可以通过小艺App与DeepSeek-R1进行互动，享受更加流畅、无缝的AI交互体验。
综上所述，DeepSeek作为一项前沿的AI技术，正受到越来越多企业和产品的青睐与接纳。无论是手机品牌、基础电信运营商还是智能操作系统，都在积极寻求与DeepSeek的深度整合，以提升产品的智能化水平和用户的整体体验。

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六 . AI搜索SEO落地部署策略

总共有16个平台位置实施了AI搜索关键词及问题的SEO优化策略，旨在占据品牌与产品信息展示位置、提升排名并增加曝光机会。

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七 . 搜狗立知的使用

01 . 移动端效果

标记1：输入关键词，字数不限制

标记2：生成内容来源原始资料

标记3：AI回答智能内容

02 . PC端效果

标记1：输入关键词，字数不限制

标记2：生成内容来源原始资料

标记3：AI回答智能内容

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八 . 搜狗立知优化效果(9个)

搜狗立知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：提示词、命令词、具体问题

效果2：安全就医提示

效果3：思考过程（参考资料总结）

效果4：问题答案总结

效果5：回答问题正文

效果6：了解更多（继续提问）

效果7：AI生成提醒

效果8：内容鼓励

效果9：内容反馈建议

8.1 效果1：提示词、命令词、具体问题

情况1：对于初级或无经验的用户，他们可能会以关键词、问题、命令、词组、短语、任务或对话的形式输入查询。AI智能问答系统能够针对这些多样化的输入，提供具体且准确的答案和方法。

情况2：对于有经验或专业的用户，他们更倾向于使用命令格式来直接输入问题。AI智能问答系统则通过推理能力，给出与问题相对应的答案和方法。

优化效果：

优化可以针对关键词、短语、问题包或问题集进行。重要的是，要与传统SEO有所区分，避免仅依赖关键词思维进行全盘确定。DeepSeek利用先进的词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe或BERT），将文本中的词语转化为高维向量，从而捕捉词语之间的语义关系。

高维向量与文本处理：

高维向量是在具有多个维度的向量空间中表示的向量，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数值形式，每个维度表示词汇的出现次数或TF-IDF值等。通过对文本向量的处理和分类，可以实现多种功能，如文本情感分类、垃圾邮件过滤等。

Transformer模型简要说明：

Transformer模型，如BERT和GPT，通过上下文理解来准确捕捉用户查询的意图。其三大核心理念包括：

位置编码：用于在模型中引入单词的位置信息，因为Transformer不像RNN那样自然地处理序列数据。

自注意力机制：允许模型在处理每个单词时，都能够关注输入序列中的其他单词，从而捕捉句子内部的语法和语义关系。

多头机制：通过并行地运行多个自注意力层，每个层关注输入序列的不同部分，从而提高模型的表达能力。

8.2 效果2：安全就医提示

搜狗立知会对用户进行安全就医温馨提示，以确保用户用药健康。

权威内容背书：立知系统对收录的内容进行严格审核，确保信息的权威性和准确性。对于专业领域的问题，立知会引用权威专家或机构的观点和数据。

高回答准确率：自上线以来，立知的回答准确率保持在较高水平，为用户提供了可靠的搜索服务。

8.3 效果3：思考过程，参考资料总结

当监测AI搜索出现以下问题时，需进行原因分析并解决对应问题：

AB推荐对比推荐B好？

原因分析：可能是模型对A的评估不够全面或数据偏向B。

解决方案：检查并优化评估标准，确保全面考虑A和B的优缺点。

AI参考内容，引用资料没有出现自己？

原因分析：模型可能未将自身作为引用来源之一。

解决方案：在资料库中增加自身内容，并优化引用逻辑。

推理过程没有出自己现？

原因分析：模型在推理时未将自身作为参考对象。

解决方案：调整推理逻辑，确保在必要时引入自身经验或数据。

AI输出解决方案没有出现、提及自己？

原因分析：模型在生成解决方案时未考虑自身优势或建议。

解决方案：在解决方案生成模块中增加对自身优势或建议的考虑。

AI总结方案部分没有出现、提及自己？

原因分析：总结时未突出自身特色或优势。

解决方案：在总结部分增加对自身特色或优势的描述。

AI推理引导没有出现自己？

原因分析：推理引导过程中未提及自身或引导方向不明确。

解决方案：优化推理引导逻辑，确保在引导过程中明确提及自身并给出明确方向。

备注：单纯追求内容数量和大力出奇迹的策略是不可取的，模型需要具备智能和针对性，才能提供准确、有价值的回答。

8.4 效果5：问题总结（见图位置4，5）

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6：内容鼓励（见图位置8）

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

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九 . 搜狗立知推理规则

搜狗立知的推理规则主要基于先进的自然语言处理（NLP）技术和深度学习模型，旨在更精准地理解用户查询意图，并提供符合需求的答案。以下是对搜狗立知推理规则的详细归纳：

查询意图理解

语义分析：搜狗立知利用NLP技术对用户查询进行分词、词性标注、实体识别等步骤，将用户输入转化为计算机可以理解的语言。

意图识别：通过深度学习模型，搜狗立知能够分析用户查询的意图，判断其属于事实类、分析类还是观点类问题，从而采取相应的处理策略。

知识图谱应用

知识图谱构建：搜狗立知构建了庞大的知识图谱，包含大量的实体及其之间的关系，为推理提供丰富的基础数据。

关系推理：通过查询知识图谱，搜狗立知能够理解实体之间的复杂关系，并基于这些关系进行推理，以提供更准确和详细的答案。

推理策略

事实类问题推理：对于事实类问题，如“何炅是什么星座”，搜狗立知能够直接查询知识图谱，提供明确答案。

分析类问题推理：对于分析类问题，如“气垫BB霜使用步骤”，搜狗立知会从海量信息中提取相关文本，利用NLP技术进行意图理解和语义分析，计算用户问题和候选答案的匹配程度，挑选出最能回答问题的段落或句子，并生成详细答案。

观点类问题推理：对于观点类问题，搜狗立知会挖掘互联网上的观点数据，通过匹配用户查询和观点数据，提供网民对某件事物看法的综合表达。

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十 . 混元大模型规则

混元大模型是腾讯公司研发的一款大语言模型，具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。关于混元大模型的规则，可以从以下几个方面进行归纳：

01、模型架构训练

模型架构：混元大模型基于Transformer神经网络架构，具有万亿参数规模，能够处理海量的文本数据。

训练数据：混元大模型训练了超两万亿token的数据，涵盖了各类文本和语境，确保了模型的广泛性和准确性。

训练方式：采用预训练的方式，让模型对海量文本进行无监督学习，自动学习到自然语言的语法、语义和上下文信息。

02 . 模型功能与应用

多轮对话：混元大模型能够进行上下文理解和长文记忆，流畅完成各专业领域的多轮对话。

内容创作：支持文学创作、文本摘要等内容创作功能，可以根据用户的输入生成高质量的文本内容。

逻辑推理：准确理解用户意图，基于输入数据或信息进行推理、分析，提供具有逻辑性的回答。

知识增强：有效解决事实性、时效性问题，提升内容生成效果，确保信息的准确性和时效性。

多模态生成：支持文字生成图像，输入指令即可将奇思妙想变成图画，为高质量的内容创作、内容运营提供技术支持。

03、模型更新与开源

模型更新：腾讯混元大模型团队会不断对模型进行更新和优化，提高模型的性能和效果。

开源策略：腾讯混元大模型积极拥抱开源社区，部分模型和工具已经开源，供开发者免费使用和改进。

04、使用规则与计费方式

使用方式：用户可以通过腾讯云官网进行体验，支持直接调用API接口，或者将混元作为基底模型，在公有云上进行精调。

计费方式：腾讯混元大模型为每个在白名单中的已实名腾讯云企业账号提供累计10万token的免费调用额度。免费额度用完后，按每1000 token收费0.14元进行计费，采用后付费日结模式。

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十一 . 搜狗立知内容源&逻辑

内容源

搜狗立知的内容主要来源于全网数据，包括但不限于各类网页、文章、视频、图片等。搜狗立知通过深度挖掘这些数据，运用语义分析、问题理解、信息抽取等人工智能技术，从中筛选出与用户查询相关的优质内容。

具体来说，搜狗立知会从海量的网页数据中自动挖掘高质量的问答文本对，这些文本对经过语义分析、主题模型、文本聚类等处理，确保问题的明确性和答案的相关性。此外，搜狗立知还与多个优质内容生产者合作，共同构建权威、专业的优质问答内容生态。

逻辑

意图分析：当用户输入查询时，搜狗立知首先会通过意图分析模块理解用户的问题意图，判断其属于事实类、分析类还是观点类问题。

知识检索：根据问题意图，搜狗立知会在其构建的知识图谱和海量数据中进行检索，寻找与问题相关的实体、属性和关系。

答案生成：在找到相关实体和属性后，搜狗立知会运用自然语言生成技术，将检索到的信息转化为符合用户需求的答案。对于事实类问题，搜狗立知会直接给出明确答案；对于分析类问题，搜狗立知会提供详细的分析和解释；对于观点类问题，搜狗立知会综合多个来源的观点，给出综合性的回答。

答案优化：为了提高答案的质量和可读性，搜狗立知会对生成的答案进行优化处理，包括自动摘要、语句通顺性检查等。

概括来说，搜狗立知通过深度挖掘全网数据，运用先进的自然语言处理技术和深度学习模型，为用户提供精准、多样化的问答服务。

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十二 . 搜狗立知SEO与传统SEO区别

搜狗立知SEO与传统SEO的主要区别如下：

1. 内容源：

传统SEO：内容源主要依赖于网站自身的原创内容和外部链接的引入。

搜狗立知SEO：内容源更加广泛和智能。搜狗立知通过深度挖掘全网数据，结合语义分析、问题理解等技术，自动挖掘高质量的问答文本对，形成丰富的内容库。

2. 用户体验：

传统SEO：用户体验往往被忽视，优化重点更多放在搜索引擎的算法和排名规则上。

搜狗立知SEO：用户体验是搜狗立知SEO的核心关注点之一。

搜狗立知通过智能问答系统，能够准确理解用户意图，提供精准、个性化的答案，提高用户的满意度和忠诚度。

3. 技术与算法：

传统SEO：主要依赖于网站结构、代码优化、关键词密度等技术手段来提高排名。对于复杂问题的处理和语义理解存在局限。

搜狗立知SEO：技术与算法层面更加先进和智能。搜狗立知运用自然语言处理（NLP）、深度学习等先进技术，实现了对用户查询意图的精准理解。算法更加复杂和智能，能够处理更加复杂和多样化的查询需求。

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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 小米已在硬件、软件、操作系统及营销等多个维度全面融入AI技术，实例包括小米手机、小米AI百宝箱以及小米自主研发的澎湃OS 2系统，这些产品与服务均已整合了DeepSeek技术。

② 小米正在积极推进AI在营销、智能搜索以及内容生产与投放领域的应用。

③ 在2025年的全国两会期间，雷军提议应加大对“AI换脸拟声”技术引发的违法侵权行为的治理力度。

13.2 王小川（搜狗老板）

王小川是中国互联网行业的知名企业家，曾任搜狗公司CEO，因其在搜索引擎和人工智能领域的贡献而广受关注。

王小川从搜狗的技术领军人转型为AI领域的创业者，其职业轨迹反映了中国互联网行业从搜索时代向人工智能时代的演进。目前他正通过百川智能探索大模型技术的应用前景。

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十四 . AI搜索SEO KPI科学判断

① 用户在进行查询和做出决策时，所使用的工具已经发生了显著的变化。

② 用户正在不断尝试和调整与AI的交互方式（努力探索如何更有效地利用AI），与此同时，AI也在引导用户（通过提供指导，告知用户如何正确下达命令，以充分利用AI）。

③ 百度、腾讯、纳米以及点点等企业在这方面做出了很好的示范，他们成功地将传统工具与AI相结合，通过引入如下拉框和相关搜索等功能，有效地引导用户学会使用AI工具。

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十五 . 搜狗立知优化KPI设定

① 词包优化KPI：

我们设定了词包覆盖率、更新频率以及精准度等关键指标，旨在确保词包能够全面、及时且准确地反映用户的搜索需求，从而进一步提升搜索效率与用户体验。

② 问题包与问题集优化KPI：
为了提升问题解答的完整性和相关性，我们建立了问题包完整性、问题集相关性以及问题解答满意度等评价体系。这些体系将确保问题包内容广泛覆盖，问题集精准匹配用户需求，且问题解答准确有效，满足用户多样化的查询需求。

③ 具体问题解决优化KPI：
针对平台上存在的陈旧、错误、不准确以及篇幅不当等问题，我们设定了问题识别率、修正速度以及内容质量等关键指标。这些指标将确保问题能够得到及时、准确且恰当的解决，从而提升用户的使用体验和满意度。

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十六 . 搜狗立知优化KPI验收方法

搜狗立知优化KPI验收方法，具体分为以下三个方面进行：

1. 搜索验证：
验证目的：搜索验证旨在确保搜狗立知在搜索结果中的展示效果符合优化目标，包括搜索排名、展示样式、内容相关性等。

验收标准：搜狗立知内容在搜索结果中的排名应达到预定的目标位置。展示样式应符合预期，能够吸引用户点击。内容相关性应高，能够准确回答用户问题，提升用户满意度。

2. 截图留存：

留存目的：截图留存用于记录搜狗立知在优化过程中的关键节点和成果，以便后续分析和对比。

验收标准：截图应清晰、完整，能够准确反映搜狗立知在搜索结果中的展示效果。标注信息应准确、详细，便于后续分析和对比。分类存储应有序、规范，便于查找和管理。

3. 视频留存：

留存目的：视频留存用于记录搜狗立知在优化过程中的动态效果，如搜索结果排名变化、用户行为分析等，以便更直观地展示优化成果。

验收标准：视频应清晰、流畅，能够准确反映搜狗立知在搜索结果中的动态效果。标注关键点应准确、突出，便于后续分析和对比。分类存储应有序、规范，便于查找和管理。

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十七 . 搜狗立知AI搜索优化落地执行

针对搜狗AI的立知搜索优化落地执行，从AI内容喂养的角度出发，可以采取以下策略：

01、AI内容生成与喂养

深入了解用户需求：

通过对立知用户搜索行为的分析，了解用户的兴趣点和需求点。结合行业动态和热点话题，创作与用户需求高度相关的高质量内容。

原创内容创作：

鼓励内容创作者提供原创、独特、有深度的内容，避免复制粘贴和抄袭行为。可以通过采访专家、实地调研等方式获取一手数据，提高内容的原创性和可信度。

02、AI内容优化与整合

内容优化

利用AI技术对已有内容进行优化和编辑，提高内容的可读性和吸引力。

通过分析用户反馈和数据表现，不断调整和优化内容策略，以提高搜搜薯AI搜索的用户满意度。

内容整合

将生成的高质量内容与小红书平台上的其他优质内容进行整合，形成更加完整和全面的内容体系。

通过AI技术实现跨平台的内容共享和互通，提高搜搜薯AI搜索的覆盖面和影响力。

03、AI技术整合与应用

数据分析与挖掘：

对立知的用户行为数据进行深入分析和挖掘，了解用户的搜索习惯和需求变化。根据数据分析结果调整内容策略和优化方向。

技术适配与升级：

确保立知的技术架构能够支持大规模的用户访问和数据处理。定期对立知的技术系统进行升级和优化，提高系统的稳定性和性能。

04、持续优化与迭代

建立监测机制：

建立对立知搜索效果和用户反馈的监测机制，及时了解搜索表现和用户满意度。定期对监测数据进行分析和总结，发现问题并及时调整优化策略。

灵活调整策略：

根据市场变化和用户需求的调整，灵活调整立知的内容策略和优化方向。不断尝试新的优化方法和技术手段，提高立知的搜索效果和用户体验。

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十八 . 搜狗立知异常处理

① 当搜索结果中缺乏竞品相关内容时，会呈现出内容冗余的现象。

② 若搜索结果中竞品内容缺失，会导致占位过高，影响用户体验。

③ 竞品内容缺失的情况下，搜索结果可能显得过于单一，尽管抖音AI搜索结果已包含图片展示，但仍需丰富其他形式的内容。

④ 搜索结果中出现错误信息，会误导用户，降低搜索准确性。

⑤ 搜索结果中包含过时信息，会影响用户对当前市场状况的了解。

针对上述常见问题，我们应提前采取预防措施，如加强内容库储备、实施监控预判等。同时，设立专项处理机制，一旦触发相关问题，立即启动模型优化与调优工作，确保搜索结果的准确性和多样性。

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十九 . 搜狗立知法律法规

① 搜狗立知AI在运营过程中，必须严格遵守中国的法律法规。

② 在内容搜索与展示方面，要确保尊重并保护原创内容的版权，避免侵犯知识产权。

③ 同时，搜狗立知AI需遵守个人信息保护法律，保障用户数据安全。

④ 针对广告与营销内容，搜狗立知AI应确保广告的真实性、合法性，避免虚假宣传。平台还需加强网络安全防护，遵守网络安全相关法律法规，确保稳定运行。

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二十 . 搜狗立知未来预测

01 智能联想与个性化推荐：

搜狗立知已经具备智能联想功能，未来可能会进一步增强这一功能，根据用户的搜索历史和偏好，提供更精准、个性化的内容推荐。

例如，当用户搜索某个话题时，立知不仅能提供直接相关的答案，还能推荐与该话题相关的深度文章、视频或专家解读，满足用户的多元化需求。

02 多模态内容融合：

随着多媒体内容的普及，搜狗立知可能会进一步融合文字、图片、视频、音频等多种模态的内容，以更丰富、直观的形式展示搜索结果。

例如，对于某个复杂的技术问题，立知可以提供详细的文字解答，同时配以相关的图片、视频教程或音频讲解，帮助用户更好地理解和掌握知识。

03 跨平台知识图谱构建：

搜狗立知可能会构建更加完善的跨领域知识图谱，将不同领域的知识点进行关联和整合，为用户提供更全面、系统的知识服务。

例如，当用户搜索某个历史人物时，立知不仅能提供该人物的基本信息，还能展示与该人物相关的历史事件、文化背景、艺术作品等多方面的信息，帮助用户更全面地了解该人物。

04 智能问答机器人升级：

搜狗立知背后的智能问答机器人可能会不断升级和优化，提高问答的准确性和效率。

例如，通过引入更先进的自然语言处理技术和深度学习算法，立知可以更好地理解用户的复杂问题，提供更准确、深入的回答。

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二一 . 搜狗立知隐私政策

信息收集与存储

我们会收集您的个人信息，包括但不限于搜索记录、设备信息等，以优化服务体验。所有信息均会在加密状态下存储，确保安全。

Cookie及同类技术

使用Cookie等技术记录您的偏好，提升搜索效率。您有权拒绝这些技术，或删除已存储的Cookie。

信息使用与保护

您的信息仅用于提供搜索服务、优化产品功能等。

严格遵守相关法律法规，保护您的信息安全。

信息存储地域与期限

信息主要存储在中国境内，除非取得您的同意或遵守法律义务，否则不会向境外提供。信息存储期限以实现服务目的为限，超出将删除或匿名化处理。

请注意，以上仅为隐私政策要点，详细内容请查阅搜狗官方发布的隐私政策全文。

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二二 . 免责声明

AI大模型的运作核心在于其推理过程，这一过程中，尊重客观事实与遵守法律法规是任何个人或组织必须坚守的原则，严禁任何人为的恶意干预或不当优化行为。值得重视的是，每一次大模型的推理都是学习和优化的重要契机。

因此，对于非专业人士来说，直接参与模型的喂养和训练工作并不推荐，以免因操作失误导致不必要的损失，且这些损失与本文内容概不负责。

本文旨在为SEO技术的学习提供参考，但需要明确的是，AI大模型的优化是一个涵盖训练、喂养、调试、算法调整等多个复杂环节的专业流程，同时还伴随着关键词侵权、隐私政策违规等法律风险。若读者缺乏必要的技术支持，请勿轻易尝试自行操作，否则可能会导致训练效果不佳、数据损坏，甚至可能面临法律诉讼。

为了加深读者对大模型应用层面的理解，我们将穿插介绍一些相关的交叉知识点。这些交集知识的讲解，旨在帮助读者更好地掌握应用的精髓。当然，对于专业人士，特别是程序员、科学家和技术人员来说，文中部分内容可能显得较为跳跃或穿插，但这并不影响其整体的理解和实际应用。
最后，我们提醒读者，在进行AI大模型优化之前，请务必咨询专业人士，并自行承担可能产生的风险。

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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。

本平台（全网）标注“来源：玫瑰互动的内容，版权归玫瑰互动所有。转载时，请务必注明“来源于玫瑰互动”。

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