字节跳动-豆包

搜索结果SEO优化

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- 摘 要 -

豆包（字节跳动）APP网页版(豆包大模型)影响抖音头条搜索AI搜索AI智能搜索结果关键词排名优化SEO策略、正面负面舆情口碑数据监测等。①问题指令②参考资料数量③参考内容链接④输出解决方案⑤相关视频⑥总结问题核心⑦内容鼓励⑧模式切换等。

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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. 豆包AI效果展示

8. 豆包SEO优化效果

9.豆包推理规则

10. 豆包大模型规则

11. 豆包内容源&逻辑

12. 豆包SEO和传统SEO的区别

13. 不同企业的AI市场应用&动态

14. AI搜索SEO KPI科学判断

15. 豆包优化KPI设定

16.豆包优化KPI验收方法

17. 豆包AI搜索优化落地执行

18.豆包异常处理，可预测的常见问题

19. 豆包法律法规

20. 豆包未来预判

21.豆包隐私政策

22. 免责声明

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灵魂拷问（共10个问题）

1. 优质内容埋没：自家精品内容在 AI 搜索的海量结果中石沉大海，怎样才能让其突出显示？
2. 行业权威未立：在 AI 搜索输出的行业观点和信息里，品牌缺乏影响力，如何借助 AI 树立品牌在业界的权威形象？
3. 用户认知缺失：AI 搜索给出的相关领域信息中，品牌关联度低，有什么办法提升品牌在 AI 场景下的用户认知度？
4. 品牌曝光不足：在 AI 问答和信息推荐中，自家内容几乎不被提及，怎样增加品牌在 AI 回应中的曝光？
5. 行业话语权缺失：AI 提供的专业领域内容里，品牌声音微弱，如何提升品牌在 AI 领域的话语权？
6. 用户触达受限：AI 算法限制了品牌触达目标受众，如何突破算法束缚，精准触达目标用户？
7. 发展良机错失：竞争对手内容在 AI 流量中占据优势，抢走发展机会，怎样通过 AI 夺回流量？
8. 信任根基动摇：负面信息在 AI 搜索中传播，严重影响品牌信任度，怎样借助 AI 修复品牌信任危机？
9. 竞争态势不利：对手内容在 AI 搜索中优先展示，我方如何后来居上，扭转竞争劣势？
10. 价值传播受阻：专业内容在 AI 推荐中得不到推广，品牌价值难以彰显，怎样利用 AI 有效传播品牌价值？

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一 . 正确科学认知AI作用

① 作用：

智能对话与交流：豆包AI能够理解和解析自然语言，用户可以通过语音或文字的方式与其进行对话。

内容创作与生成：用户只需提供关键词或描述图像场景，就能生成符合要求的图片，可以根据关键词或主题，撰写各类文案，还可以根据用户的要求进行润色和修改。

个性化学习：根据用户的学习进度和能力水平，豆包AI可以推荐适合的学习资源和练习题目，实现个性化学习。

② 价值：

提升效率与便捷性：通过自动化和智能化的功能，豆包AI能够极大地提升用户在工作和生活中的效率，减少重复劳动，使生活更加便捷。

丰富用户体验：豆包AI提供多样化的功能和服务，满足用户在不同场景下的需求，丰富了用户的体验。

促进知识传播与学习：豆包AI能够解答用户的问题，提供知识讲解和学习资源，促进知识的传播和学习。

③ 目的：

豆包AI的目的是为用户提供一种高效、智能、便捷的生活方式和工作工具，帮助用户更好地应对日常生活和工作中的挑战。通过提供多样化的功能和服务，豆包AI旨在提升用户的体验，满足用户在不同场景下的需求，促进知识的传播和学习，激发用户的创意和灵感。

PS. 快手叫AI智能搜索，百度叫AI问答，搜狗叫AI问答，360叫Ai问答、微博叫AI智搜、微信叫AI问答、小红书叫AI总结经验，抖音叫Ai搜索，头条叫AI搜索，知乎叫直答、B站叫AI智能问答

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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：字节豆包大模型、知乎知海图AI大模型、小红书MiniMax大模型、快手快意大模型、快手可灵大模型、红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型、深度求索DeepSeek-V3、深度求索DeepSeek-R1、月之暗面Kimi大模型、百度文心大模型、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、小红书珠玑大模型、B站bilibili index大模型、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：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、快手AI搜索、快手可灵AI、快手快影、红色蝴蝶Manus、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、B站AI搜索助手、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：豆包、悟空浏览器AI助手、达芬奇、搜搜薯、点点、AI搜索助手、AI搜索、可灵AI文小言、立知AI、纳米AI搜索、微博智搜、罗伯特、腾讯元宝、知乎直答

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五 . 接入Deepseek效果

5.1 DeepSeek 模型接入策略解析

云接入模式

云接入模式常被形象地描述为 “为他人作嫁衣裳”。在此模式下，用户无法掌控内容资产与模型训练的核心环节。尽管如此，云接入凭借低成本、快速部署的显著优势，吸引了众多用户。华为云与腾讯云率先提供这类服务，百度智能云与阿里云在此基础上，通过支持多模型并行加载，在云端部分实现了近似本地部署的效果，大幅提升了服务体验。具体而言，云平台作为中间服务商，接入 DeepSeek 等系统，经优化整合后，向有需求的企业输出服务。

本地部署模式

本地部署模式虽成本相对较高，但企业可借此全面掌控自身数据资产。随着数据的持续积累与优化，这些资产将成为推动企业智能化发展的重要资源。

模型保留策略

在接入 DeepSeek 模型后，企业在推理过程和输出结果上拥有高度自主权。企业既可以完全沿用自有模型，也可以全面采用 DeepSeek 模型，还能在特定场景下灵活切换，选择更契合需求的模型。

模型替换策略

当 DeepSeek 模型在性能或功能上展现出明显优势时，企业可能选择将其替换原模型。需强调的是，原有模型并非就此失去价值，而是在新的系统架构或应用场景下，DeepSeek 模型成为了更优选择。

模型混合调用策略

通过混合调用策略，企业接入 DeepSeek 模型后，推理流程和输出结果将融合原有模型与 DeepSeek 模型的优势。部分内容由原有模型生成，另一部分则由 DeepSeek 模型提供，实现了两者的优势互补。

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

5.3.2 360搜索（纳米搜索）

腾讯AI接入DeepSeek的矩阵分为：3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

5.3.4 今日头条搜索（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。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。

5.3.5 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 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

5.3.7 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

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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 . 豆包AI效果展示

01 . PC端效果

标记1：输入的关键词，搜索内容

标记2：打开新对话 入口

标记3：AI搜索功能

标记4：写作功能

标记5：图像生成

标记6：AI阅读

标记7：AI语音通话新功能

标记8：最近对话历史记录

标记9：搜索结果内容来源

标记10：搜索内容正文

标记11：AI基础功能菜单栏

标记12：标记功能（图片搜索等）

标记13：推荐相关视频

标记14：推荐相关问题（3个）

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02 . 移动端效果

标记1：AI回答正文内容

标记2：AI基础功能菜单

标记3：推荐相关文档（2个）

标记4：AI其他智能功能

标记5：搜索框（输入关键词）

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八 . 豆包AI优化效果（7个）

SEO优化共计7个效果形式（这7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（见图位置1）

效果2：参考资料数量（见图位置2）

效果3：参考内容链接（见图位置3）

效果4：输出解决方案（见图位置4）

效果5：相关视频（见图位置5）

效果6：内容鼓励 （见图位置6）

效果7：模式切换 （见图位置7）

8.1 效果1：提示词、命令词、具体问题（见图位置1）

解释：用户输入的用于向 AI 发起询问、指令的文本内容，是引导 AI 生成对应回答的关键起始信息

SEO 优化效果分析：精准的提示词、命令词能让 AI 给出更符合用户需求的回答，进而产生高质量、针对性强的内容。这些内容在发布后，若能满足用户搜索意图，可提升页面相关性，吸引搜索引擎抓取和排名，对提升网站在搜索引擎结果页面（SERP）的表现有积极作用 。

效果 2：参考资料数量（见图位置2）

解释：表明 AI 生成回答时所参考的资料篇数，体现了回答的信息丰富度和依据多寡 。

SEO 优化效果分析：较多的参考资料意味着回答可能涵盖更全面、深入的信息。在 SEO 方面，内容丰富度是重要考量因素。丰富且有深度的内容能增加用户在页面的停留时间，降低跳出率，向搜索引擎传递页面质量高的信号，有助于提升网站权重和关键词排名 。

效果 3：参考内容链接（见图位置3）

解释：展示 AI 参考资料的具体来源链接，方便用户进一步查阅详细信息，增加回答的可信度 。

SEO 优化效果分析：提供权威的参考内容链接，一方面增强了内容的权威性和可信度，搜索引擎更倾向于推荐这类有可靠来源的内容；另一方面，若链接指向自身网站内相关优质页面，可引导用户站内跳转，增加网站内部流量，提升网站整体权重

效果 4：输出解决方案（见图位置4）

解释：AI 根据用户输入，整合参考资料后给出的具体回答或问题解决方案 。

SEO 优化效果分析：高质量、准确且实用的输出解决方案，能直接满足用户需求。当用户通过搜索引擎搜索相关问题时，这样的内容更容易被搜索引擎识别为优质结果进行推荐。同时，用户对满意的解决方案可能会进行分享、引用，带来外部链接，提升网站的外部链接数量和质量，利于 SEO 优化

效果 5：相关视频（见图位置5）

解释：与回答主题相关的视频推荐，以更直观的形式补充信息，丰富用户获取信息的方式 。

SEO 优化效果分析：视频内容能增加页面的多媒体元素，提升用户体验。搜索引擎对多媒体丰富的页面有一定偏好，且视频可在不同平台传播，若被广泛分享，能带来更多流量和反向链接。此外，视频标题、描述等元数据中合理布局关键词，也有助于提升相关关键词的排名 。

效果 6：内容鼓励（见图位置6）

解释：通过点赞、评论、分享等功能，鼓励用户对输出内容进行互动，增加用户参与度 。

SEO 优化效果分析：用户的互动行为（如点赞、评论数量增加）能体现内容的受欢迎程度。搜索引擎会将用户互动数据作为评估页面质量的因素之一。高互动量向搜索引擎传递内容优质、受用户喜爱的信号，有助于提升页面在搜索结果中的排名。同时，分享行为还能带来新的流量和潜在反向链接

效果 7：模式切换（见图位置7）

解释：允许用户在不同功能模式（如深度思考、打电话、拍题答疑、AI 生成等）间切换，以满足多样化需求 。

SEO 优化效果分析：提供多种功能模式，能满足不同用户在不同场景下的需求，提升用户对工具的使用率和依赖度。当用户频繁使用并停留时间长时，网站的活跃度和权重会得到提升。此外，不同模式下产生的优质内容，能覆盖更多关键词和用户搜索意图，扩大网站在搜索引擎中的曝光范围 。

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九 . 豆包AI推理规则

由7个位置部分构成（DeepSeek为例）

任务输入：用户提交给 AI 的文字、图片、文档、视频、音频等各类信息，均构成具体任务。AI 的设计初衷是解决多样化任务并实现高效对话交互，这与单纯的关键词搜索存在本质区别，后者在搜索引擎领域已发展得相对成熟。

任务理解：AI 基于任务类型，智能调用适配的模型模板。例如，若识别到任务涉及水果，便会启用水果类专属模型模板；若与服装相关，则选择服装类模板，以此精准剖析任务内涵，为后续处理奠定基础。

推理执行：以判定 “ABC 有限公司是否为骗子公司” 为例，AI 依托 DeepSeek 模型，整合工商局、天眼查、裁判文书网、招聘平台、公司业务详情及第三方资讯等多源数据，进行综合性分析研判，确保结果的全面性与准确性。

复盘分析：针对用户问题，AI 会深入挖掘问题核心。比如面对烹饪相关提问，AI 会进一步思考提问者身份，究竟是家庭主妇寻求日常烹饪建议，还是专业厨师探讨精湛厨艺，以便提供更具针对性的回应。

答案输出：模型对分析结果进行精细加工，必要时联网补充信息，最终以结构化、条理清晰的形式输出答案，高效解决用户疑问。

总结引导：此环节具备双重功能。一方面，对本次任务处理的过程与结果进行系统总结；另一方面，通过巧妙引导，激发用户发起新一轮对话，持续满足用户不断涌现的新任务需求。

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十 . 豆包大模型规则

一个模型需要从几个方面去看：

① 基础架构：

MOE架构：豆包大模型采用大规模稀疏 MoE（混合专家模型）架构 。这种架构使用较小的激活参数进行预训练，能在降低训练成本的同时保证性能。它等效于 7 倍激活参数的 Dense（稠密）模型性能，远超业内 MoE 架构约 3 倍杠杆的常规效率。

服务器集群方案：字节跳动自研服务器集群方案，可灵活支持低成本芯片，降低硬件成本；自研网卡和网络协议，优化小包通讯效率，实现算子层计算与通信的高效交叠，保障多机分布式推理的稳定和高效。

② 核心规则：

准确性：模型致力于为用户提供准确、有用的信息，在训练和运行过程中遵循一系列规则。

独立性和可靠性：在数据使用上，坚持不使用其他模型生成的数据，确保数据来源的独立性和可靠性，扎实构建自身数据体系；

持续优化性：在与用户交互中，不断优化以更好理解用户意图，提供符合需求的回答 。

③ 模型算法：

Transformer架构：基于 Transformer 架构，通过前文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。融合基于 Transformer 架构的语言模型技术，对大量蕴含在自然语言中的知识进行建模；

与人类反馈结合：结合基于人类反馈的强化学习技术，使模型能通过对话方式学习并提供合适内容。

运行过程：具体运行时，先通过大规模无监督的预训练学习语言的统计规律和知识，接着进行有监督的微调让模型学会遵循用户指令，最后通过强化学习训练让模型生成恰当内容 。

④ 模型预训练：

知识融合：使用海量数据进行预训练，构建以 “知识融合” 为核心的预处理框架。

四维数据架构：包含四维数据架构（优质数据层、分布维持层、知识注入层、定向增强层 ）实现质量与知识的动态平衡；

智能标注引擎：智能标注引擎通过分层描述体系、文化专有名词映射库、动态质检机制实现三级认知进化，提升模型理解、识别能力。通过这些操作，让模型从大量数据中学习语言模式、知识等基础能力 。

⑤ 模型训练：

多阶段训练过程：在预训练基础上，还有多阶段训练过程。比如 SFT（监督微调）阶段，开发算法驱动的训练数据优化系统，包含数据多样性优化和精准人题匹配功能，并结合模型自演进技术，提升标注数据的多样性和难度 ；Reward Model 阶段，通过 prompt 分布优化、response 筛选、多轮迭代和 active learning，形成高效数据生产管线，生成式RM方法：生成式 RM 方法提升 OOD 泛化性能和防御 reward hacking ；RL（强化学习）阶段，基于 veRL 打造高并行化的多角色训练推理框架解决多任务训练冲突，提升 token - wise 稳定建模效率，使用对比学习提升 LLM 表现并缓解 reward hacking 问题 。

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十一 . 豆包AI内容源&逻辑

11.1 内容来源：

大规模文本数据：豆包基于海量的文本数据进行训练，这些数据来源广泛，涵盖新闻资讯、学术文献、小说故事、百科知识、社交媒体内容、论坛帖子等多种类型。通过对这些丰富多样的文本学习，豆包能够掌握语言表达、知识体系和语义理解等多方面能力。例如从新闻资讯中学习时事热点和事件描述方式；从学术文献中获取专业领域知识和严谨的表述逻辑。

专业领域语料：针对不同专业领域，如医学、法律、金融、科技等，有专门的专业语料用于训练。这些语料包含专业术语、行业规范、典型案例等内容，使豆包能够理解和回答专业领域的问题，为用户提供相对准确和专业的答复。像医学领域的疾病诊断标准、治疗方案，法律领域的法条解读、案例分析等。

11.2 豆包AI逻辑：

语言理解逻辑：采用基于 Transformer 架构的深度学习模型。首先对输入文本进行分词处理，将句子拆分成一个个词或子词单元，然后通过多层的注意力机制，让模型能够捕捉不同词语之间的语义关联和上下文关系。例如，在理解 “苹果既可以是一种水果，也可以是一个科技公司” 这句话时，模型能通过注意力机制分析出 “苹果” 在不同语境下的含义，准确理解句子整体语义。

知识推理逻辑：当接收到问题后，模型会在已学习的知识体系中进行检索和推理。如果是事实性问题，比如 “中国的首都是哪里”，模型能直接从记忆的知识中提取答案；对于一些需要推理的问题，如 “如果一个城市的人口在短时间内大量增加，会带来哪些影响”，模型会综合考虑人口学、经济学、社会学等多方面知识，分析出交通压力增大、住房需求增加、公共服务资源紧张等可能的影响。

生成回答逻辑：在确定答案内容后，模型会根据语言表达习惯和语法规则，生成流畅自然的文本回答。在生成过程中，会考虑回答的结构合理性、语言简洁性和准确性等因素。例如回答一个步骤类问题时，会按照合理的顺序分点阐述，并且使用恰当的连接词使回答逻辑连贯。

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十二 . 豆包AI SEO与传统SEO区别

豆包AI SEO和传统SEO、公关传播的区别：

传统 SEO：聚焦于网页自身优化，像关键词布局、元标签设置、内容相关性打造、链接建设等，通过提升网页在搜索引擎自然排名来引流 。例如，围绕特定关键词创作内容，交换友情链接提升权重。

豆包 AI SEO：更关注内容被 AI 理解与运用。需将内容结构化、多模态化，便于 AI 抓取分析。比如把产品介绍做成图文、视频结合形式，添加结构化标记，让 AI 能快速提取关键信息。

公关传播：塑造、维护组织形象，处理公众关系，管理声誉。通过新闻发布、媒体关系维护、危机公关等，提升公众对组织认知、理解与好感 。比如企业举办公益活动，经公关传播树立社会责任形象。

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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 张一鸣（字节跳动创始人）

张一鸣是字节跳动的创始人，也是豆包AI的决策者和主要推动者。豆包AI是字节跳动推出的一款AI应用，依托于字节跳动强大的技术实力和市场资源，迅速在全球范围内获得了广泛的关注和用户。

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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 . 豆包AI优化KPI设定

内容层面：

知识准确性：确保豆包提供的信息准确无误。通过与权威知识库、专业资料对比，定期抽检 AI 的回答内容。例如，对于医疗健康类问题，参考专业医学文献判断回答的正确性。设定目标时，要求错误率控制在 1% 以内。

信息丰富度：考量豆包给出的答案，是否涵盖全面、深入的信息。可以根据回答的字数、涉及的知识点数量等进行评估。比如，针对 “中国传统节日有哪些” 这一问题，答案不仅要列举节日名称，还可介绍节日习俗、起源等内容。争取让丰富度评分在现有基础上提升 20%。

用户体验层面：

用户满意度：通过问卷调查、用户反馈等方式，收集用户对豆包回答的满意程度。以 5 分制为例，争取将平均满意度提升至 4 分以上。

复购率：在面向付费用户的场景中，统计一定周期内，用户再次购买服务的比例。分析用户复购的原因和障碍，设定复购率提升 [X]% 的目标。

业务成果层面：

流量提升：统计网站或 APP 中，通过豆包引导产生的流量变化。对比优化前后的页面浏览量、访问时长等指标，设定流量增长 [X]% 的目标。

转化率提升：在电商、营销等场景中，分析豆包对业务转化的影响。比如，统计通过豆包推荐完成购买的用户数量，计算转化率，争取让转化率提升 [X]%。

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十六 . 豆包AI优化KPI验收方法

搜索验证：

构建验证问题集：基于豆包 AI 的业务定位和优化目标，设计一系列具有代表性的搜索问题。例如，若豆包服务于电商场景，问题可涵盖商品特性、使用方法、购买流程等，像 “某品牌连衣裙的尺码标准”“如何申请商品售后” 等。

执行搜索操作：模拟真实用户，在豆包交互界面输入问题集里的问题，并详细记录搜索时间、输入问题、豆包给出的回答内容等信息。

截图留存：

确定截图场景：结合 KPI 指标，确定需要截图留存的关键场景。如评估 “响应速度” 指标时，在输入问题后，迅速截取豆包返回答案的界面，精确记录响应时间；针对 “界面展示效果” 指标，截取界面布局、元素展示等画面。

标注截图信息：在截图上添加详细标注，包括截图时间、对应的问题、截图目的等，方便后续查看和分析。

视频留存：

录制操作过程：使用屏幕录制软件，完整记录从打开豆包应用，到输入问题、查看回答、进行相关操作的全过程。在录制过程中，可同步解说操作步骤和关注点。

剪辑与标注：对录制的视频进行剪辑，去除无关内容，突出关键环节。同时，在视频中添加文字标注，解释操作目的和评估要点。

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十七 . 豆包AI搜索优化落地执行

17.1 关键词库规划

数据收集：借助搜索引擎提供的关键词工具，如百度指数、谷歌关键词规划师，收集与豆包 AI 服务领域相关的热门关键词。同时，分析竞品网站使用的关键词，参考行业报告、论坛帖子中提及的高频词汇，为关键词库提供丰富素材。例如，若豆包应用于健康医疗领域，收集 “疾病预防”“养生方法”“健康饮食” 等关键词。

分类整理：按照业务类型、用户意图、搜索热度等维度，对收集到的关键词进行分类。如分为核心业务关键词、长尾关键词、品牌关键词等。以在线教育为例，“在线课程” 为核心业务关键词，“小学数学在线课程” 则为长尾关键词。

17.2 自身模型的优化方法

数据质量提升：对用于训练模型的数据进行严格筛选，去除重复、错误、低质量的数据。同时，增加高质量、多样化的数据，如专业文献、行业报告、用户真实反馈等，丰富模型的知识储备。例如，为提升豆包在金融领域的表现，引入权威金融机构发布的研究报告。

算法改进：持续优化模型的算法，提高其对自然语言的理解能力和知识推理能力。例如，通过改进注意力机制，让模型更好地捕捉文本中的语义关系；引入强化学习算法，使模型能根据用户反馈不断调整回答策略。

17.3 SEO配合优化

内容优化：围绕关键词库，创作高质量、有价值的内容。在文章标题、正文、图片 ALT 标签等位置合理布局关键词，提高内容与关键词的相关性。例如，撰写一篇关于 “健康饮食” 的文章，在标题中使用 “健康饮食：打造营养均衡的生活方式”，正文中自然融入相关关键词。

网站结构优化：优化网站的 URL 结构，使其简洁、规范，便于搜索引擎抓取。同时，合理设置网站导航、内链，提高页面的可访问性和权重传递效率。如将网站页面按照业务类型进行分类，设置清晰的导航菜单。

17.4 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

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十八 . 豆包AI异常处理和可预测问题

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 . 豆包AI法律法规

《生成式人工智能服务管理暂行办法》

1：这是国家网信办联合多部门公布的暂行办法，自 2023 年 8 月 15 日起施行。办法规定提供和使用生成式人工智能服务，应当遵守法律、行政法规，尊重社会公德和伦理道德。具体要求包括坚持社会主义核心价值观，不得生成法律、行政法规禁止的内容；防止产生歧视；尊重知识产权、商业道德，不得实施垄断和不正当竞争行为；尊重他人合法权益，不得侵害他人肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权和个人信息权益等。

《中华人民共和国网络安全法》

该法规定网络运营者应当遵守法律、行政法规，保障网络安全、稳定运行，有效应对网络安全事件，保护个人信息安全等。使用豆包 AI 时，也需遵循相关规定，确保网络安全，不利用其进行任何危害网络安全的活动。

这些法律法规和政策确保了用户在豆包平台上的权益得到保护，同时也规范了平台运营商的行为，促进了健康、安全、合法的网络环境。

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二十 . 豆包AI预测

①语音交互新体验

语音交互方面，除了持续提升语音识别准确率和响应速度，豆包 AI 可能会增加更多个性化语音选项。

用户可以选择不同音色、口音的语音播报，甚至上传自己的声音，让豆包以用户本人的声音进行回复，打造独一无二的语音交互体验。

在多设备协同场景下，豆包的语音交互也会更加智能，能自动识别用户所处设备，在手机、电脑、智能音箱等设备间无缝切换，比如用户在开车途中通过车载音箱与豆包交流，到家后自动切换至智能音箱继续对话，无需重新设置，流畅衔接。

②情绪感知优化

当前，豆包 AI 已能在一定程度上识别用户情绪，但未来有望实现更精准、细腻的情绪感知。

比如，不仅能识别出用户言语中的喜怒哀乐，还能洞察到焦虑、困惑、兴奋等更微妙的情绪状态，并据此调整回应策略。若用户带着焦虑情绪询问工作难题，豆包 AI 会以温和、安抚的语气给出建议，提供一些缓解焦虑的方法，如 “先别着急，我们一步步来分析这个问题。您可以先试着做几次深呼吸，让自己放松一下，然后我们从最关键的环节入手……”，而不只是单纯解答工作问题本身。

③ 个性化对话风格设置

用户对交互体验的个性化需求日益增长，豆包 AI 或许会推出对话风格定制功能。

用户能够根据自身喜好，选择豆包的对话风格，如幽默风趣型、严谨专业型、亲切友好型等。喜欢轻松氛围的用户，可将豆包设置为幽默风趣模式，在询问日常问题时，收获妙趣横生的回答；从事专业领域工作的用户，则能让豆包切换至严谨专业风格，在探讨专业知识时获得更精准、规范的回应，极大提升交互的契合度与舒适度。

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二一 . 豆包AI隐私政策

个人信息的收集和使用

在符合相关法律规定且技术可行的前提下，您有权获取您的个人信息副本，您可以通过本政策 “如何联系我们” 章节所列的反馈渠道联系我们，我们会尽快为您作出解答并提供相关协助。

个人信息的共享、转移与公开

我们已采取符合业界标准、合理可行的安全防护措施保护您提供的个人信息安全，防止个人信息遭到未经授权访问、公开披露、使用、修改、损坏或丢失。例如，在您的浏览器与服务器之间交换数据（如信用卡信息）时受 SSL 加密保护；我们同时对豆包提供 HTTPS 协议安全浏览方式；我们会使用加密技术提高个人信息的安全性；我们会使用受信赖的保护机制防止个人信息遭到恶意攻击；我们会部署访问控制机制，尽力确保只有授权人员才可访问个人信息；以及我们会举办安全和隐私保护培训课程，加强员工对于保护个人信息重要性的认识。

个人信息的保护和存储

我们只会在达成本政策所述目的所需的期限内保留您的个人信息，除非法律有强制的留存要求。例如《中华人民共和国网络安全法》要求网络运营者留存相关的网络日志不少于六个月。而我们判断前述期限的标准包括：

完成与您相关的服务目的、维护相应服务及业务记录，以应对您可能的查询或投诉；

保证我们为您提供服务的安全和质量；

您是否同意更长的留存期间；

是否存在保留期限的其他特别约定。

在您的个人信息超出保留期间后，我们会根据适用法律的要求删除您的个人信息，或使其匿名化处理。

未成年人保护

豆包主要面向成人提供服务。如果没有父母或监护人的同意，未成年人不得创建自己的用户账户。

对于经父母或监护人同意而收集未成年人个人信息的情况，我们只会在受到法律允许、父母或监护人明确同意或者保护未成年人所必要的情况下使用或公开披露此信息。

尽管当地法律和习俗对儿童的定义可能有所不同，但我们将不满 14 周岁的任何人均视为儿童。

如果我们发现自己在未事先获得可证实的父母或监护人同意的情况下收集了儿童的个人信息，则会设法尽快删除相关数据。

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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04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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