360纳米Ai GEO

优化技术原理拆解

文章摘要

本文主要介绍了360纳米Ai搜索GEO生成引擎关键词命令词指示词问题集prompt优化技术原理拆解，从360纳米Ai搜索7个端点+8个版本+18个可优化位置+16个应用形式，系统化的为您拆解360纳米Ai搜索GEO生成引擎优化的技术原理是什么！媒介采购必备！360纳米Ai搜索GEO优化供应商外包商服务商推荐玫瑰互动。

内容和流量都藏在这【18个】位置

搜索结果里出现Ai内容，直接目的和效果是

为用户提供更精确和直接的搜索答案

360纳米Ai GEO优化效果图（部分）

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目 录

Catalogue

1.灵魂拷问

2.Ai 分类（28个）

3.GEO优化展现效果

4.GEO优化原理拆解

5.GEO优化周期

6.调研截止日期

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一、灵魂拷问

1. 基础概念类：什么是GEO？和传统的SEO有什么区别？

2. 业务适配性：GEO优化你们可以做吗？做这个对我们有用吗？

3. 概念对比：GEO和SEO有什么区别？

4. 平台覆盖范围：GEO优化可以做哪些平台？

5. 优化范围：是干涉平台的搜索结果还是Ai 原生APP的搜索结果？

6. 优化方法：怎么做？铺设正向稿件还是？

7. 服务能力与收费：你们能做Ai的优化吗，怎么收费，KPI怎么制定，效果怎么保证？

8. 内容来源与铺设：Ai他们抓取的内容是来自于各个搜索引擎吗，这块你们是怎么去铺内容的呀

9. 内部搜索优化：怎么去预估要更改的正确内容可以被抓取到呢?

10. 优化必要性评估：如何有一个所谓的检索量的数据，是否有优化的必要？

11. 成功率与客户案例：GEO优化的成功率多少，你们目前服务这类客户多么

12. Ai搜索结果干预：现在可以干预Ai搜索结果下的数据吗？你们可以优化吗?

13. 特定平台内容修正：在Ai搜索结果下露出的一些内容是错误的，如何干预修改吗?具体的操作是什么呢?

14. 特定功能疑问：Ai 搜索品牌时，有的有，有的没有，这个原因是什么？

15. Ai优化主攻平台:咱们目前做的Ai优化，主要以哪些平台为主呀？

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二、28个Ai 分类

1.28个Ai 平台一览

1 . DeepSeek

2. Kimi智能助手

3. 文小言

4 . 立知Ai

5 . 纳米Ai搜索

6. 豆包

7. 即梦Ai

8. 悟空浏览器Ai助手

9. 猫箱

10. 腾讯元宝

11. 微博智搜

12. 罗伯特

13. Ai搜索

14. 可灵Ai

15. 快影

16. 达芬奇

17. 搜搜薯

18. 点点

19. 知乎直答

20. Ai搜索

21. 智谱清言

22. 讯飞星火

23. 讯飞听见

24. 天工Ai

25. 通义千问

26. 光速写作

27. 星野

28. Manus

2.Ai 分类（2类）

A. 前端展现（Ai智能回答）

B. 独立APP应用

3.Ai 分类（4个维度）

① 作用分类：3类

② 主流模型：23个

③ 搜索结果有Ai：15个

④ 技术角度：2种

4.Ai 专业术语

23个主流模型：

1. 深度求索DeepSeek-V3

2. 深度求索DeepSeek-R1

3. 月之暗面Kimi大模型

4. 百度文心大模型

5. 搜狗混元大模型

6. 360多模型集成

7. 微博知微大模型和

8. 微博通义大模型

9. 微信混元大模型

10. 字节豆包大模型

11. 知乎知海图Ai大模型

12. 百度MiniMax大模型

13. 小红书珠玑大模型

14. B站bilibili index大模型

15. 快手快意大模型

16. 快手可灵大模型

17. 红色蝴蝶科技Claude和通义千问模型

18. MiniMaxMiniMax大模型

19. 智谱AiGLM-4大模型

20. 昆仑万维GPT4大模型

21. 阿里巴巴通义千问大模型

22. 作业帮银河大模型

23 . 科大讯飞讯飞星火大模型

4个其他模型：

1. 自研“小地瓜”大模型

2. 自研“珠玑”大模型

3. 合作：DeepSeek模型

4. 其他潜在合作模型

5.优化位置

360搜索Ai GEO优化共18个位置

内容和流量都在这18个位置里！

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三、GEO优化效果展现

1.360端点7个

2.360版本8个

- 360 PC版本 -

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- 360 APP版本 -

3.360 Ai 分类

360Ai分类：4个端点-13个入口-16个应用形式

4.360GEO优化展现效果（共4种）

01. 360 Ai 问答-PC端

- 360 Ai问答 PC端 -

标记1：输入关键词，搜索内容

标记2：Ai内容标题

标记3：Ai数据来源

标记4：Ai针对内容的基础功能

标记5：广告植入

标记6：Ai回答正文

标记7：根据Ai内容生成的脑图

标记8：Ai正文（同标记6）

标记9：底部推荐搜索（默认4个）

标记10：全网相关资料文献

02.纳米Ai 搜索-M端

- 纳米 Ai搜索 M端 -

标记1：输入关键词，搜索内容

标记2：推理过程

标记3：输出解决方案

标记4：生成内容输出方式

标记5：分析问题类型

03.纳米Ai 搜索-PC端

- 纳米 Ai搜索 PC端 -

标记1：输入关键词，搜索内容

标记2：Ai内容标题

标记3：Ai数据来源

标记4：Ai针对内容的基础功能

标记5：广告植入

标记6：Ai回答正文

标记7：根据Ai内容生成的脑图

标记8：Ai正文（同标记6）

标记9：底部推荐搜索（默认4个）

标记10：全网相关资料文献

04.纳米Ai搜索接入DeepSeek效果

- 接入DeepSeek效果 -

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四、GEO优化原理拆解

1.核心目标

1.1 以用户体验为核心的双重追求

360 纳米 Ai 智能搜索问答工具的 Ai GEO 生成引擎，其核心优化目标是为用户提供更加精准、高效且丰富的搜索问答体验。在信息爆炸的时代，用户期望能迅速获取所需信息，而不是在海量且繁杂的信息中自行筛选。

这就要求生成引擎不仅要理解用户的问题，更要从庞大的信息库中精准定位并整合出最具相关性和价值的内容。

1.2 精准性与相关性的提升

一方面，要提升搜索结果的准确性和相关性。通过对用户提问的深入理解，结合 360 强大的知识图谱和数据资源，确保给出的答案能直击用户需求核心。

例如，当用户询问 “人工智能在医疗领域的最新应用” 时，生成引擎要能够快速检索到最新的研究成果、临床应用案例等，而不是给出一些过时或不相关的信息。

1.3 响应高效性的实现

另一方面，追求搜索响应的高效性。用户在使用搜索工具时，往往希望能在最短时间内得到答案。360 纳米 Ai 通过优化算法架构，减少数据检索和处理时间，实现快速响应用户请求。

比如，采用分布式计算技术，并行处理多个数据检索任务，从而大幅缩短整体响应时长。

2.算法原理

2.1 多模态融合优化

2.1.1 跨模态信息的深度处理

360 纳米 Ai 的生成模型具备强大的多模态融合能力。它不仅能处理文本信息，还能对图片、音频、视频等多种模态的数据进行理解和整合。

在文本处理方面，运用先进的自然语言处理（NLP）技术，对用户输入的问题进行精准语义分析。

2.1.2 多模态数据的协同应用

对于图片模态，利用计算机视觉技术识别图片中的物体、场景等元素。当用户以图搜图或询问与图片相关问题时，模型能够准确匹配相似图片或提供关于图片内容的详细解答。

在音频和视频处理上，借助语音识别和视频内容分析技术，提取其中的关键信息，将其与文本信息融合，为用户提供更全面的答案。

2.2 模型训练与更新机制

2.2.1 海量数据支撑的持续训练

为了保持模型的先进性和适应性，360 纳米 Ai 建立了完善的模型训练与更新机制。持续收集海量的多领域数据，包括新闻资讯、学术文献、百科知识、社交媒体内容等，用于模型的训练。

这些数据涵盖了各种话题和语言表达方式，有助于模型学习到丰富的知识和语言模式。

2.2.2 基于反馈的动态优化与迭代

同时，利用强化学习技术，根据用户的反馈不断优化模型。当用户对搜索结果满意或进行进一步追问时，这些交互数据会被收集并用于调整模型参数，使模型在后续回答中能给出更符合用户期望的答案。此外，定期更新模型以适应新的知识和语言变化。

随着科技的发展和新词汇的不断涌现，模型需要及时学习和理解这些新内容，从而保证搜索问答的时效性和准确性。

3.GEO优化数据监测

3.1 知识图谱构建与完善

3.1.1 多维度实体关系的体系搭建

知识图谱是 360 纳米 Ai 搜索问答工具的重要基础。通过构建庞大而精准的知识图谱，将不同领域的知识进行关联和整合，为生成引擎提供丰富的知识支持。

在构建知识图谱时，广泛收集各类实体信息，如人物、事件、地点、概念等，并明确它们之间的关系。

例如，在构建科技领域知识图谱时，将人工智能这一概念与相关的科学家、研究机构、技术应用等实体建立联系。

3.1.2 知识图谱的动态维护与应用

不断完善知识图谱内容，通过实时监测网络信息，及时发现新的知识和关系，并将其添加到知识图谱中。

同时，对知识图谱中的信息进行验证和纠错，确保知识的准确性和可靠性。当用户提问时，生成引擎可以借助知识图谱快速定位相关知识节点，整合出全面且准确的答案。

比如，用户询问 “苹果公司的发展历程”，生成引擎通过知识图谱可以获取苹果公司成立时间、重要产品发布、关键事件等相关信息，并以逻辑清晰的方式呈现给用户。

3.1.3 深层意图的精准挖掘

准确理解用户意图是提供优质搜索问答服务的关键。360 纳米 Ai 运用深度学习技术，对用户输入的问题进行深度分析，挖掘其潜在意图。通过对大量用户提问数据的学习，模型能够识别不同类型的问题意图，如事实性查询、观点性询问、建议寻求等。

3.2 分场景的意图匹配策略

3.2.1 针对性作答

针对不同的意图类型，采用相应的策略进行回答。对于事实性查询，直接给出准确的事实信息；对于观点性询问，整合多个权威来源的观点供用户参考；对于建议寻求，结合用户的具体情况和相关知识给出合理建议。

同时，不断优化意图匹配算法，提高意图识别的准确率。

例如，通过引入上下文信息、语义相似性计算等技术，避免对用户问题的误解。

当用户提问 “我想旅游，有什么好地方推荐” 时，模型能够准确识别用户的旅游目的地推荐需求，并根据用户的偏好（若之前有相关搜索记录）和热门旅游景点信息，给出个性化的旅游地推荐。

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五、GEO优化周期

GEO见效周期分析

Ai 驱动的生成式搜索优化（GEO）其响应效能呈现显著的层级分化特征。

其效能释放周期受三大核心要素共同制约：网站技术架构的成熟度、行业竞争格局的密集度及优化策略的精准实施水平。

依据行业实践与算法底层逻辑，其效能释放周期可划分为以下两个阶段：

1.短期响应阶段（1-10 日）
通过快速技术适配（如 Schema 标记覆盖率突破 85%）与基础内容优化（E-A-T 原则框架构建），可实现 20%-40% 目标关键词在 Ai 答案池的初步渗透覆盖，实现流量入口的初始积累。

2.长效价值构建阶段（1-6 个月）

2.1 基础建设期（1-3 月）

完成技术合规性改造（标记覆盖率 > 85%）、内容质量体系的标准化建设（E-A-T 原则深度落地）及初始外链网络部署，夯实算法信任基石。

2.2 竞争突破期（3-6 月）

通过动态知识库的季度迭代、跨平台共识的构建（问答社区覆盖率超 60%）及语义层深度优化（NLP 解析率 > 90%），推动 50% 以上核心关键词进入 Ai 答案 TOP3，达成竞争壁垒的实质性突破。

2.3 生态巩固期（6 月 +）

构建 "数据监测 - 策略反馈 - 内容迭代" 闭环系统，依托 A/B 测试持续优化内容架构（如对比表格使用率提升 30%），最终实现 80% 目标关键词的稳定占位及流量转化效率的显著提升。

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六、调研截止日期

* 调研截止日期：2025年07月

* 文章来源：玫瑰互动

* 提醒：

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技术说明
大模型相关内容涉及多学科交叉（如TF-IDF语义分析、BERT向量映射），技术阐释兼顾基础与进阶，可能存在逻辑跳跃。技术方案需结合实际场景调优，直接套用示例代码风险自担。术语定义以官方文档为准，本平台不对术语歧义导致的执行偏差负责。

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