AI搜索值不值得做？

数据：全球范围内，2025年2月的人工智能行业访问量为120.5亿次 ，就冲着这个流量就值得我们做。

先看案例，证明我们是懂这一块技术的

案例一：Deepseek搜索结果

案例二：百度AI搜索结果

案例三：纳米AI搜索结果（360旗下）

AI搜索结果和传统SEO不一样的点

传统搜索引擎是“导航仪”，靠链接排名让用户自己找答案；而AI是“万能助手”，直接整合信息生成答案。比如用户问“新能源车怎么选？”，AI会从技术文档、行业报告中挑重点，GEO的作用就是让品牌内容被AI“一眼相中”。

GEO vs SEO：从“抢排名”到“建信任”

简单对比：

• SEO像开实体店：靠位置和招牌吸引路人进店。
• GEO像当百科全书作者：你的知识被AI直接“抄作业”，用户直接用你的答案！

为什么现在必须做GEO？——AI正在改写游戏规则

1. 用户习惯变了

• ChatGPT月活超1.8亿，用户更爱问AI而不是翻网页。
• 50%的搜索直接被AI回答解决，你的官网流量可能悄悄蒸发！

2. 真实案例敲警钟
某新能源企业发现：虽然SEO排名前三，但内容没被AI引用，客户咨询量暴跌——用户直接用AI答案做决策了！

AI搜索的运作逻辑：

要让品牌在AI搜索结果中获得优先曝光，需理解AI算法的底层逻辑并结合用户行为特征

自然语言处理（NLP）

• 分词与词性标注：将用户输入的查询（如“如何做番茄炒蛋？”）拆解为关键词（“番茄炒蛋”“做法”），并分析语法结构。

• 实体识别（NER）：识别查询中的关键实体（如“番茄”“鸡蛋”）。

• 意图识别：判断用户需求类型（如教程获取、商品购买、知识问答等）。

• 消歧与上下文理解：结合上下文或历史记录解决歧义（例如“Apple”可能指水果或公司）。

• 权威数据源：倾向于引用高可信度内容（如权威网站、学术论文、行业报告）。

我们应该怎么做AI搜索？

通过AI搜索的底层逻辑，我们知道了AI主要是“分词与词性标注”、“关注用户意图”、““权威数据源”而非单纯关键词匹配。

分词与词性标注：分词提升查询匹配，词性标注辅助理解搜索意图。（很多人之所以做不出结果，就是没注重关键词算法。）这个时候我们文章生成中的TF-idf算法就起到了很大的作用，分词是NLP的基础预处最重要的第一步，直接影响后续任务效果，而词性标注为语义分析提供语法结构支撑。

用户意图示例：围绕用户需求场景展开内容（如“户外露营帐篷推荐”而非仅“帐篷品牌”） 

权威数据源：知乎、搜狐、百家号、百科、高权重的官网、等

第一步：挖掘关键词，优先找到行业的疑问词（示例：网站怎么收录到百度），可以通过我们的147SEO软件来挖掘关键词再来 筛选。

第二步：生成文章（支持自己填写的关键词或挖掘的关键词来生成文章）

第三步：插入自己的品牌优势（高权重平台可以插入第一段，自己官网插入末尾）

AI搜索结果展示：权威数据平台>官网